AD7730电子秤核心组件手册指南

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0 下载量 24 浏览量 更新于2024-11-14 收藏 294KB RAR 举报
资源摘要信息:"AD7730_7730L 是一款专门用于电子秤核心部件的技术手册压缩包。手册详细介绍了AD7730和AD7730L这两种型号的数据转换器，它们是用于高精度测量的模拟前端。AD7730系列数据转换器特别适合用于电子秤、压力传感器、温度传感器等要求高分辨率测量的应用场合。 AD7730是一个24位的模拟至数字转换器（ADC），而AD7730L则是在此基础上进一步优化，能够提供更好的噪声性能和更稳定的温度特性，适用于更为严苛的工业环境。它们均采用差分输入，可以抑制共模噪声，提高信号质量，从而达到更高的测量精度。 手册中会包含以下知识点： 1. 数据转换器的基础知识：了解ADC的基本工作原理、性能参数（如分辨率、采样率、积分非线性误差、微分非线性误差等）以及应用场景。 2. AD7730与AD7730L的区别：通过对比两种型号的性能参数，理解各自的应用场景和优势所在。 3. 电子秤原理：深入探讨电子秤的工作原理和测量系统，了解电子秤如何将物理量转换为电信号，并最终转换为可读的数字量。 4. 系统设计：详细说明如何在电子秤设计中集成AD7730或AD7730L数据转换器，包括硬件设计和软件配置。 5. 实际应用案例：提供实际应用中的案例分析，包括如何进行校准、调试以及故障诊断。 6. 编程与接口：介绍与AD7730和AD7730L数据转换器的通信协议，包括其串行接口的配置方法，以及如何通过编程读取和处理转换结果。 7. 电源管理：详述如何为AD7730和AD7730L提供稳定的电源，以及电源管理对测量精度的影响。 8. 环境因素：分析温度、湿度等环境因素对AD7730和AD7730L性能的影响，以及如何采取措施提高系统的环境适应性。 手册可能还会包含关于PCB布局、接线、传感器选择与匹配等更具体的应用指导信息。此外，手册也可能包含特定的编程代码示例，以帮助设计人员快速实现与数据转换器的通信。 总之，AD7730和AD7730L的技术手册是电子秤设计者和工程师的宝贵资源，它提供了全面的技术细节和实用的设计指南，使得设计者能够更好地理解和应用这些高性能的数据转换器。"

PyPI 官网下载 | scales_datadog-0.5.5.tar.gz

2022-02-12 上传
标题中的"PyPI 官网下载 | scales_datadog-0.5.5.tar.gz"表明这是一个在Python Package Index（PyPI）上发布的开源软件包，名为`scales_datadog`，版本为0.5.5，其源代码以tar.gz格式提供。PyPI是Python开发者分享和...

ggplot_themes_and_scales_ggthemes.zip

2024-08-24 上传
ggplot_themes_and_scales_ggthemes

ggplot2_tech_themes,_scales,_and_geoms_ggtech.zip

2024-08-24 上传
ggplot2_tech_themes,_scales,_and_geoms_ggtech

if p.scale_adaptation % Code from DSST scale_factor = 1; base_target_sz = target_sz; scale_sigma = sqrt(p.num_scales) * p.scale_sigma_factor; ss = (1:p.num_scales) - ceil(p.num_scales/2); ys = exp(-0.5 * (ss.^2) / scale_sigma^2); ysf = single(fft(ys)); if mod(p.num_scales,2) == 0 scale_window = single(hann(p.num_scales+1)); scale_window = scale_window(2:end); else scale_window = single(hann(p.num_scales)); end; ss = 1:p.num_scales; scale_factors = p.scale_step.^(ceil(p.num_scales/2) - ss); if p.scale_model_factor^2 * prod(p.norm_target_sz) > p.scale_model_max_area p.scale_model_factor = sqrt(p.scale_model_max_area/prod(p.norm_target_sz)); end scale_model_sz = floor(p.norm_target_sz * p.scale_model_factor); % find maximum and minimum scales min_scale_factor = p.scale_step ^ ceil(log(max(5 ./ bg_area)) / log(p.scale_step)); max_scale_factor = p.scale_step ^ floor(log(min([size(im,1) size(im,2)] ./ target_sz)) / log(p.scale_step)); end

2023-06-08 上传
这段代码实现的是目标跟踪算法中的尺度自适应部分。首先判断是否需要进行尺度自适应，然后计算尺度变换因子scale_factor、目标大小base_target_sz和尺度响应图的标准差scale_sigma。接着生成一组尺度因子scale_...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

2023-06-02 上传
shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = ...

Backtrace: ▆ 1. ├─cowplot::plot_grid(plotlist = plotlist, ncol = 1) 2. │ └─cowplot::align_plots(...) 3. │ └─base::lapply(...) 4. │ └─cowplot (local) FUN(X[[i]], ...) 5. │ ├─cowplot::as_gtable(x) 6. │ └─cowplot:::as_gtable.default(x) 7. │ ├─cowplot::as_grob(plot) 8. │ └─cowplot:::as_grob.ggplot(plot) 9. │ └─ggplot2::ggplotGrob(plot) 10. │ ├─ggplot2::ggplot_gtable(ggplot_build(x)) 11. │ │ └─ggplot2:::attach_plot_env(data$plot$plot_env) 12. │ │ └─base::options(ggplot2_plot_env = env) 13. │ ├─ggplot2::ggplot_build(x) 14. │ └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 15. │ └─ggplot2:::by_layer(...) 16. │ ├─rlang::try_fetch(...) 17. │ │ ├─base::tryCatch(...) 18. │ │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 19. │ │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 20. │ │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 21. │ │ └─base::withCallingHandlers(...) 22. │ └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 23. │ └─l$compute_aesthetics(d, plot) 24. │ └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self) 25. │ └─ggplot2:::scales_add_defaults(...) 26. │ └─base::lapply(aesthetics[new_aesthetics], eval_tidy, data = data) 27. │ └─rlang (local) FUN(X[[i]], ...) 28. └─base::.handleSimpleError(...) 29. └─rlang (local) h(simpleError(msg, call)) 30. └─handlers[[1L]](cnd) 31. └─cli::cli_abort(...) 32. └─rlang::abort(...)

2023-06-01 上传
这段代码输出的是一个backtrace，它是调试错误时用来追踪程序执行路径的一种工具。backtrace会输出当前程序的调用栈（call stack），也就是程序执行到当前位置时所有被调用的函数的信息。 在这段backtrace中，可以...

Backtrace: ▆ 1. ├─base (local) `<fn>`(x) 2. └─ggplot2:::print.ggplot(x) 3. ├─ggplot2::ggplot_build(x) 4. └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 5. └─ggplot2:::by_layer(...) 6. ├─rlang::try_fetch(...) 7. │ ├─base::tryCatch(...) 8. │ │ └─base (local) tryCatchList(expr, classes, parentenv, handlers) 9. │ │ └─base (local) tryCatchOne(expr, names, parentenv, handlers[[1L]]) 10. │ │ └─base (local) doTryCatch(return(expr), name, parentenv, handler) 11. │ └─base::withCallingHandlers(...) 12. └─ggplot2 (local) f(l = layers[[i]], d = data[[i]]) 13. └─l$compute_aesthetics(d, plot) 14. └─ggplot2 (local) compute_aesthetics(..., self = self) 15. └─ggplot2:::scales_add_defaults(...) 16. └─base::lapply(aesthetics[new_aesthetics], eval_tidy, data = data) 17. └─rlang (local) FUN(X[[i]], ...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 5 hidden frames. >

2023-06-07 上传
这是R语言中的错误信息，其中包含了函数调用的堆栈（backtrace），可以帮助我们定位代码中的错误。根据堆栈信息，可以看到错误发生在第13行，即调用了compute_aesthetics()函数，并且该函数的一个参数data中可能包含...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 self.params = {} pre_channel_num = input_dim[0] for idx, conv_param in enumerate([conv_param_1, conv_param_2, conv_param_3, conv_param_4, conv_param_5, conv_param_6]): self.params['W' + str(idx+1)] = wight_init_scales[idx] * np.random.randn(conv_param['filter_num'], pre_channel_num, conv_param['filter_size'], conv_param['filter_size']) self.params['b' + str(idx+1)] = np.zeros(conv_param['filter_num']) pre_channel_num = conv_param['filter_num'] self.params['W7'] = wight_init_scales[6] * np.random.randn(64*4*4, hidden_size) self.params['b7'] = np.zeros(hidden_size) self.params['W8'] = wight_init_scales[7] * np.random.randn(hidden_size, output_size) self.params['b8'] = np.zeros(output_size)

2023-06-11 上传
其中，参数pre_node_nums定义了每一层的输入节点数目，wight_init_scales是权重矩阵的初始化缩放因子，input_dim是输入数据的维度，conv_param_1到conv_param_6是对应的卷积层的参数，hidden_size是全连接层的输出...

pre_node_nums = np.array([1*3*3, 16*3*3, 16*3*3, 32*3*3, 32*3*3, 64*3*3, 64*3*3, hidden_size]) wight_init_scales = np.sqrt(2.0 / pre_node_nums)

2023-06-10 上传
其中，pre_node_nums表示每个层的输入节点数，wight_init_scales是一个数组，用来保存每个层的权重初始化比例。这里使用了Xavier初始化方法，通过设置不同层的节点数，可以让不同层的参数初始化比例不同，这有助于...

sec_hdp_security_overview.pdf

2019-06-24 上传
• A Hadoop cluster scales to thousands of servers and tens of thousands of concurrent tasks. A Hadoop-powered "Data Lake" can provide a robust foundation for a new generation of Big Data analytics ...
朱moyimi
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