如何实现单片机用一个I/O采集多个按键信号 使用模数转换（ADC）的特点就可以实现单片机用一个I/O采集多个按键信号。 一、单片机的I/O口检测按键简说 我们知道，一般情况下单片机的一个I/O口作为普通I/O口的话，只能检测识别一个按键。 日常设计中，如果碰到按键数量较多的话，会采用行列式键盘，例如最常见的4X4矩阵键盘，这样可以实现用8个I/O口检测16个按键。 还有就是键盘接口，典型的是我们计算机上用的键盘，其采用PS/2接口，现在一般计算机上用的是USB接口的键盘。 另外还有使用串口或者IIC、SPI接口的键盘芯片，这些使用常见的串口、IIC、SPI通信协议实现。 但是这些都一个以上的I/O口，不是真正的用多个按键。 那么有没有更简单的办法，使用更少的I/O口资源检测更多的按键呢？ 二、基于模数转换的AD键盘 我们知道按键检测实际上是检测连接按键的端口的高低电平值，在单个I/O口检测单个按键时，只是简单的判断连接按键的端口的电平是高电平（+5V）还是低电平（0V）。那么是否可以通过电平的微小变化来检测按键是否被按下呢？ 下图为一个A/D键盘的原理图，从图中可以看出，当不同的按键被

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针对地震勘探中可控震源信号的高精度需求，提出了一种基于DSP线性扫频信号源的系统软硬件设计方案。该方法提高了扫频信号源的精度和波形稳定性，减小了波形的失真，且系统工作稳定可靠，操作简单实用，具有良好的应用前景。

压缩感知(CS)是一种新的信号采样、处理和恢复理论,能够显著地降低高频窄带信号的采样频率。针对稀疏度未知信号的重建,提出了步长自适应前向后向追踪(AFBP)算法。不同于固定步长前向后向追踪(FBP)算法,AFBP的步长可变。它利用一种自适应阈值的方法选取前向步长,然后对候选支撑集进行正则化处理以保证其可靠性,接着用自适应阈值与变步长双向控制的方法选取后向步长以减少重建时间。AFBP能够自适应后向删除估计支撑集中部分错误索引以提高信号准确重建概率。在稀疏信号非零值服从常见分布条件下,用AFBP、FBP等算法进行重建的结果表明,AFBP的准确重建概率、重建精度与FBP相当,重建时间明显少于FBP,能够更高效地重建稀疏度未知信号。

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该文件包含了一些仪器仪表控制代码。主要功能有： 信号源：开关、频率和功率的设置等；（型号：E8257D、83752A） 频谱仪：开关、中频和Span的设置、功率的获取等；（型号：E4407B） 功率计：打开、功率获取。（型号：U2043XA） 当然各种型号的仪器的控制指令会不一样，大同小异。具体参照其开发指南。

一本很不错的信号检测与估计的书。当初打来，是因为其中关于时间估计的克拉美-罗界的说明，讲得很好。

matlab线性调频信号代​​码Chirp_OOK 通过使用反向散射通信 Chirp-OOK。 Chirp-OOK 项目旨在提供一个用于调制和解调的演示。 当然，我也是用usrpN210生成信号数据，成功接受了。 特征 本项目使用matlab生成chrip信号进行仿真。 两种方式解调。 降档相关 FRFT() 我成功地尝试了 usrpN210。 跑步 目前的工作只是一个demo。所以你可以运行demodulate.m来模拟。 当然，您可以在代码中取消注释某些代码以使用真实数据。 变更日志 V1.1 :face_savoring_food:

窄带物联网环境中，接收机收到的信号通常为多路混合信号，对单通道接收来说，利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题，本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计，解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构，通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新，最终得到分离信号。仿真实验结果表明，该方法能有效估计并分离出源信号。