基于ATmega16的16位AD转换实现及配置

版权申诉
0 下载量 38 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 57KB ZIP 举报
资源摘要信息:"AVR系列微控制器中的ATmega16是Atmel公司生产的一款8位微控制器,广泛应用于嵌入式系统中。它具备多种功能,其中之一是模拟到数字转换(ADC)功能。16位AD转换指的是将模拟信号转换为数字信号的过程,能够将输入的模拟电压信号转换为16位数字值,提供更高的分辨率和转换精度。AD_trange.zip_16位ad转换代码_atmega16_ad包含了一系列用于配置和实现ATmega16微控制器中AD转换功能的基础代码。 在AVR微控制器中,AD转换主要通过ADC模块来实现。ATmega16内部拥有一个10位的AD转换器,它支持多达8个单端输入通道,或者16个差分输入通道。然而,这里的16位AD转换代码可能指的是通过软件模拟或者特殊配置实现的16位有效位的精确度,这在ATmega16的标准10位ADC基础上是一个提升。 为了实现16位AD转换,开发者需要详细理解ATmega16的ADC寄存器配置,这些寄存器包括ADCSRA(ADC控制和状态寄存器A)、ADCSRB(ADC控制和状态寄存器B)、ADMUX(ADC多路复用寄存器)以及ADCH和ADCL(ADC数据寄存器的高8位和低8位)。在配置这些寄存器时,需要设置适当的预分频器以调节ADC的时钟频率,选择合适的输入通道,以及配置电压参考和启动转换的模式。 在描述中提到的基本寄存器配置代码,很可能包括了以下步骤: 1. 配置ADCSRA寄存器,设置AD转换器的启动模式,例如设置ADEN位为1来使能ADC,设置ADPS2-ADPS0来设置预分频器值。 2. 配置ADMUX寄存器,选择合适的通道以及参考电压,同时可能通过设置MUX4-MUX0位来选择输入通道。 3. 配置ADCSRB寄存器,决定是否使用自由运行模式等。 4. 启动ADC转换并等待转换完成。 5. 读取ADCL和ADCH寄存器的值,这两个寄存器联合起来表示了16位的转换结果。 实现高精度的AD转换通常需要进行多次采样并结合数字滤波算法来平滑噪声和提高测量的准确性。在某些应用场景中,可能还需要校准ADC,以消除系统误差。 此外,文件名AD_trange可能暗示了在这些代码中,开发者还特别考虑了ADC的转换时间范围(trange),也就是从开始转换到完成转换所需要的时间。这可能涉及到对ADC时钟频率的精确控制,以及确保转换时间适应于特定的采样速率或应用需求。 综上所述,AD_trange.zip_16位ad转换代码_atmega16_ad是一个针对ATmega16微控制器的AD转换功能的详细配置和实现代码集,包含了将模拟信号转换为高精度数字值的关键步骤,适用于需要高分辨率数据采集的嵌入式系统开发。"

ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 10 8 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img 9 from importlib import reload ---> 10 import segmenteverygrain as seg 11 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 12 from tqdm import trange File ~\segmenteverygrain-main\segmenteverygrain\segmenteverygrain.py:42 39 from tensorflow.keras.optimizers import Adam 40 from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img ---> 42 from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor 44 def predict_image_tile(im_tile,model): 45 if len(np.shape(im_tile)) == 2: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\__init__.py:14 1 # Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates. 2 # All rights reserved. 3 4 # This source code is licensed under the license found in the 5 # LICENSE file in the root directory of this source tree. 7 from .build_sam import ( 8 build_sam, 9 build_sam_vit_h, (...) 12 sam_model_registry, 13 ) ---> 14 from .predictor import SamPredictor 15 from .automatic_mask_generator import SamAutomaticMaskGenerator File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\predictor.py:14 10 from segment_anything.modeling import Sam 12 from typing import Optional, Tuple ---> 14 from .utils.transforms import ResizeLongestSide 17 class SamPredictor: 18 def __init__( 19 self, 20 sam_model: Sam, 21 ) -> None: File D:\Anaconda\lib\site-packages\segment_anything\utils\transforms.py:10 8 import torch 9 from torch.nn import functional as F ---> 10 from torchvision.transforms.functional import resize, to_pil_image # type: ignore 12 from copy import deepcopy 13 from typing import Tuple ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision'

2023-07-13 上传