ADE7953电参数测量芯片数据手册

版权申诉
0 下载量 45 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 921KB ZIP 举报
资源摘要信息:"ADE7953是一款高精度电能测量芯片,支持SPI、I2C和UART三种通讯接口。它内置了两个电流通道和一个电压通道,能够准确地测量电能参数。ADE7953的使用使得电能的测量更加方便和准确,适用于各种电能测量场合,如智能家居、工业控制、能源管理等。" 知识点一:ADE7953芯片介绍 ADE7953是美国模拟器件公司(Analog Devices)生产的一款高性能电能测量芯片。它结合了高精度的模拟前端和灵活的数字信号处理功能,可以用于测量、计算并输出电力系统中的各种参数,包括有功功率、无功功率、视在功率、电能、电压和电流的有效值等。 知识点二:通讯接口 ADE7953支持三种通讯接口,即SPI、I2C和UART。SPI(Serial Peripheral Interface)是一种高速的、全双工、同步的通信总线,适用于芯片到芯片、模块到模块的通信;I2C(Inter-Integrated Circuit)是一种两线制的串行通信总线,可以实现主从设备之间的通信;UART(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)是一种通用异步收发传输器,用于实现芯片与计算机或其他设备的串行通信。这三种通讯接口为ADE7953的应用提供了灵活的选择。 知识点三:电流和电压通道 ADE7953内置了两个电流通道和一个电压通道。电流通道可以用于测量电流信号,电压通道可以用于测量电压信号。这两个电流通道和一个电压通道可以组合成一个完整的电能测量系统,实现对电能参数的准确测量。 知识点四:电能测量 电能测量是ADE7953的主要功能。它可以测量并计算出有功功率、无功功率、视在功率、电能、电压和电流的有效值等参数。这些参数对于电能的质量和使用效率的评估非常重要。 知识点五:应用领域 ADE7953的高精度和灵活的接口使它适用于多种应用场合,包括智能家居、工业控制、能源管理等。在智能家居中,它可以用于测量和管理家庭的电能使用;在工业控制中,它可以用于监控和优化工业设备的电能使用;在能源管理中,它可以用于计量和分析电力系统的电能使用。

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传