人工智能-机器学习-计算机模拟技术辅助低碳住区被动式设计研究.pdf
2022-05-08 09:09:56 4.61MB 人工智能 文档资料 机器学习
人工智能-机器学习-计算机模拟技术在百乐克污水处理工艺中的应用研究.pdf
2022-05-08 09:09:56 3.53MB 人工智能 文档资料 机器学习
人工智能-机器学习-计算机模拟技术在地理教学中的应用.pdf
2022-05-08 09:09:55 2.59MB 人工智能 机器学习 文档资料
引言 采样保持电路(S/H)是数据采集系统尤其是模数转换器(A/D)的一个重要组成部分。近几十年来无线通讯的迅速发展,使得数据的传输速率越来越快。复杂度不断提高的调制系统和电路使得模数转换器(ADC)的采样频率达到射频的数量级,与此同时,模数转换器的精度也超过12位以上。在这种高速度和高精度的要求下,采样保持电路的作用就越发显得重要,因为它可以消除模数转换器前端采样级的大部分动态错误。传统的开环采样保持电路只能达到8~10位的精度,主要由于开关的非理想特性,诸如电荷注入、时钟馈通、开关的非线性电阻等。 另一方面,高精度的闭环采样保持电路又受限于运算放大器的性能。无线通讯系统十分重视降低功
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0  引言   流水线模数转换器(pipeline ADC)是中高精度(10~14 bit)高速(10~500 MS/s)ADC的主流实现结构,被广泛应用于通信系统、图像设备、视频处理等系统中。作为其前端最关键的模块,采样保持电路的性能直接决定了整个ADC的性能,在以上系统中对功耗的要求十分严格。本设计在实现高速高精度采样保持功能的同时,还实现了MDAC功能,这样既能降低ADC功耗又能减少芯片面积。   1  采样保持电路结构   传统流水线ADC的最前面为一级采样保持电路其后接MDAC级。采样保持电路能够较好地减小由于MDAC和子ADC之间的采样信号失配造成的孔径误差。由于采保电路位于
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双积分ADC的基本原理是对输入模拟电压和参考电压分别进行两次积分,将输入电压平均值变成与之成正比的时间间隔,然后利用时钟脉冲和计数器测出此时间间隔,进而得到相应的数字量输出。由于该转换电路是对输入电压的平均值进行变换,所以它具有很强的抗工频干扰能力,在数字测量中得到广泛应用。   欢迎转载,信息来自维库电子市场网(www.dzsc.com)  来源:ks99
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1 引言        随着集成电路技术的不断发展,高性能运算放大器广泛应用于高速模/数转换器(ADC)、数/模转换器(DAC)、开关电容滤波器、带隙电压基准源和精密比较器等各种电路系统中,成为模拟集成电路和混合信号集成电路设计的核心单元电路,其性能直接影响电路及系统的整体性能,高性能运算放大器的设计一直是模拟集成电路设计研究的热点之一,以折衷满足各种应用领域的需要。        许多现代集成CMOS运算放大器被设计成只驱动电容负载。有了这样只有电容的负载,对于运放放大器,就没有必要使用电压缓存器来获得低输出阻抗,因此,有可能设计出比那些需要驱动电阻负载的运算放大器具有更高速度和更大
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地下铁道,简称地铁,亦简称为地下铁,狭义上专指在地下运行为主的城市铁路系统或捷运系统;但广义上,由于许多此类的系统为了配合修筑的环境,可能也会有地面化的路段存在,因此通常涵盖了都会地区各种地下与地面上的高密度交通运输系统。地铁是城市轨道交通的一部分,随着社会、经济及科技的高速发展,为了缓解城市交通的紧张状况地铁应运而生。地铁是在城市中修建的快速,且大量用电力牵引的轨道交通,它的线路通常设在地下隧道内,有的也在城市中心以外的地区从地下转到地面或高架桥上。地铁与城市其他交通工具相比,具有以下特点:1)地铁是在人口密集区的地下封闭隧道中运行的,而在郊外人口不密集区则是在高架或地面封闭环境中运行的,其
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正演模拟技术在白云岩薄储层预测研究中的应用.pdf
2022-04-17 13:00:38 2.25MB 技术文档
O   引言   Sigma-Delta ADC是一种目前使用最为普遍的高精度ADC结构,在精度达到16位以上的场合,Sigma-Delta是必选的结构。从原理上来说,它有点类似于游标卡尺。我们知道,游标卡尺上的最小刻度其实并没有0.02mm,但是我们却可以用它来测量到0.02mm的精度。是不是很神奇?原理就在于,主尺的最小刻度是1mm,副尺的最小刻度是0.98mm,测量过程中把1mm和0.98mm的差值不断累积,这个过程就是Delta-Sigma。1mm与0.98mm的差值就是Delta,不断累积,直至主副尺重合的过程就是Sigma。   Sigma-Delta ADC的运作过程,就是把待测
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