16bit数据转为11bit数据

将16bit数据转为11bit数据需要进行数据压缩操作，可以通过以下方法实现：

1. 取16bit数据中的前11位作为压缩后的11bit数据。

2. 对16bit数据进行位移操作，将其右移5位，即将高5位舍去。然后再将得到的11位数据作为压缩后的11bit数据。

例如，假设16bit数据为1101010111110000，将其转为11bit数据可以按照以下步骤进行：

1. 取前11位11010101111作为压缩后的11bit数据。

2. 将16bit数据右移5位得到00000110101，将其作为压缩后的11bit数据。

两种方法得到的结果相同，都是11010101111。

相关问题

16bit数据转为12bit数据

将16bit数据转换为12bit数据需要进行以下步骤：

1. 将16bit数据右移4位，即将高4位舍去。
2. 截取低12位，即保留后12位。
3. 如果需要进行数字归一化，则可以将截取的12bit数据除以2^12-1，即4095。

例如，对于16bit数据0x1234，将其右移4位得到0x123，截取后12位得到0x23，如果需要进行数字归一化，则将0x23除以4095得到0.0139。

python实现adc的29bit单音、双音输出十六进制8192个点的数据，并将数据保存到txt文件中

这里提供一种实现方式，需要使用numpy和matplotlib库。

首先，我们需要确定音频参数，例如采样率、频率、持续时间等。假设我们要输出一个采样率为44100Hz，持续时间为1秒的29bit单音，频率为1000Hz，可以使用下列代码生成数据：

import numpy as np

# 音频参数
sample_rate = 44100
duration = 1
frequency = 1000

# 生成时间序列
time = np.arange(0, duration, 1/sample_rate)

# 生成29bit单音数据
data = np.floor((np.sin(2*np.pi*frequency*time) + 1) * 2**28)
data = data.astype(np.uint32)  # 转为uint32类型

# 将29bit数据转为16bit数据
data = (data >> 13).astype(np.uint16)

然后，我们需要将数据保存到txt文件中。可以使用numpy库的savetxt函数实现：

np.savetxt('data.txt', data, fmt='%04X')

最后，我们还可以使用matplotlib库的plot函数来可视化数据：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(time, data)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 音频参数
sample_rate = 44100
duration = 1
frequency = 1000

# 生成时间序列
time = np.arange(0, duration, 1/sample_rate)

# 生成29bit单音数据
data = np.floor((np.sin(2*np.pi*frequency*time) + 1) * 2**28)
data = data.astype(np.uint32)  # 转为uint32类型

# 将29bit数据转为16bit数据
data = (data >> 13).astype(np.uint16)

# 将16bit数据保存到txt文件中
np.savetxt('data.txt', data, fmt='%04X')

# 可视化数据
plt.plot(time, data)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()