dds函数信号发生器单片机

时间: 2023-11-11 17:40:08 浏览: 31
DDS函数信号发生器单片机是一种基于直接数字合成(DDS)技术的信号发生器,它使用单片机作为控制器,通过软件控制DDS芯片输出各种频率、幅度、相位的波形信号。 DDS技术是一种数字信号处理技术,它可以通过数字计算产生高精度、高稳定度、低噪声的信号。DDS芯片具有频率范围广、精度高、调制方式多样等优点,因此被广泛应用于信号发生器、频率合成器、通信设备等领域。 DDS函数信号发生器单片机可以通过提供不同的控制界面,实现多种波形的输出,如正弦波、方波、三角波、锯齿波等。同时,它还可以通过外部输入控制信号,实现频率、幅度、相位的调制。 DDS函数信号发生器单片机具有成本低、可编程性强、精度高、噪声低等优点,因此在实验室、教学、工业控制等领域得到广泛应用。
相关问题

dds函数信号发生器

DDS函数信号发生器是一种基于直接数字合成(DDS)技术的信号发生器。它通过累加器和相位调制器来生成周期性的信号波形。当累加器和相位调制器直接相连时,每个时钟周期输出一个相位值。如果我们想要不同频率的信号,我们需要调整相位的个数来延缓频率。然而,使用ROM存储如此多的幅值数量是不合理的。因此,DDS函数信号发生器使用ROM查找表来存储信号波形的幅值。ROM中存储了描述信号波形的单位采样时间的各个幅值。通过不断累加相位控制字,并将溢出时机与一个周期的波形对应起来,DDS函数信号发生器能够重复输出周期信号。这样,我们可以通过调整相位控制字的值来生成不同频率的信号波形。

51单片机实现dds函数信号发生器

DDS(Direct Digital Synthesis)是一种通过数字信号处理技术产生高精度、高稳定度、宽频带、低相位噪声的正弦波信号的方法。在51单片机中实现DDS信号发生器需要以下步骤: 1. 通过定时器产生定时中断,用于控制输出的频率和相位。 2. 定义一个正弦波数据表,存储一个周期内的正弦波采样值。 3. 在定时中断中,根据设定的频率和相位计算当前正弦波数据表中的采样值,并将其通过DAC输出。 下面是一个简单的DDS函数信号发生器的代码示例: ``` #include <STC89C5xRC.H> #define PI 3.1415926535897932384626433832795 #define FREQ 1000 // 输出频率 #define SAMPLING_RATE 8000 // 采样率 #define PHASE_ACC_WIDTH 32 // 相位累加器宽度 #define SIN_TABLE_SIZE 256 // 正弦波数据表大小 unsigned long phaseAcc; // 相位累加器 unsigned char sinTable[SIN_TABLE_SIZE]; // 正弦波数据表 void initTimer() { TMOD = 0x01; // 定时器0工作在模式1 TH0 = 0xFC; // 定时器初值 TL0 = 0x67; ET0 = 1; // 开启定时器中断 TR0 = 1; // 启动定时器 } void initSinTable() { int i; for (i = 0; i < SIN_TABLE_SIZE; i++) { sinTable[i] = 127 + 127 * sin(2 * PI * i / SIN_TABLE_SIZE); } } void main() { initTimer(); initSinTable(); while (1) { // do nothing } } void timer0_isr() interrupt 1 { static unsigned int phaseAccStep = (unsigned int)((1 << PHASE_ACC_WIDTH) * FREQ / SAMPLING_RATE); phaseAcc += phaseAccStep; while (phaseAcc >= (1 << PHASE_ACC_WIDTH)) { phaseAcc -= (1 << PHASE_ACC_WIDTH); } DAC1 = sinTable[phaseAcc >> (PHASE_ACC_WIDTH - 8)]; } ``` 在这个示例中,我们使用定时器0产生定时中断,每次中断时更新相位累加器的值,并通过DAC输出正弦波数据表中相应位置的采样值。在初始化函数中,我们设置了输出频率、采样率、相位累加器宽度和正弦波数据表大小,并初始化了正弦波数据表。你可以根据自己的需求修改这些参数。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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