针对目前盐度测量仪器测量精度低、多为单点测量且测量电极尺寸过大,对流体水力热力特性的影响较大等问题。提出了一种用全波采样技术进行盐度测量的方法,优化了测量电极的结构和尺寸,设计了可同时测量96个点盐度的在线测量系统,同时设计了相应的上位机应用软件,可将测量数据实时传输到计算机并将其保存,以供日后进行数据分析。实验结果表明:该测量系统测量精度高、对水力热力特性影响小、运行稳定,具有很高的应用价值。

"Vivado AD9653四通道Verilog工程：125M采样率下的SPI配置与LVDS接口自动延时调整工程，代码注释详尽，已在实际项目中成功应用",vivado AD9653四通道verilog源代码工程，125M采样率，包括spi配置，lvds接口自动调整最佳延时，已在实际项目中应用，代码注释详细 ,Vivado; AD9653; 四通道; Verilog源代码工程; 125M采样率; SPI配置; LVDS接口; 自动调整最佳延时; 实际应用; 详细注释,《基于AD9653四通道Verilog工程》- 125M采样率SPI配置与LVDS延时优化

内容概要：本文介绍了基于FPGA实现的暗通道先验实时去雾算法。首先阐述了去雾的重要性和暗通道先验的基本原理，然后详细描述了算法的具体实现步骤，包括图像输入与预处理、暗通道估计、大气透射图估计与去雾处理、图像输出等环节。文中展示了关键代码片段，并强调了FPGA在并行计算和加速图像处理方面的优势。最后，文章提到了仿真实现和硬件部署的可能性，展望了未来的优化方向。 适合人群：从事图像处理、嵌入式系统开发的研究人员和技术人员，尤其是对FPGA和去雾算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高质量图像处理的应用场景，如自动驾驶、监控系统、增强现实等。目标是提升图像清晰度，改善系统性能。 其他说明：文章附带了完整的仿真文件、课程论文和PPT，可供进一步研究和学习。

STM32F407 3个ADC同步采样，串口1重定向PB6 PB7 定时器8 通道4作为TRGO信号触发ADC1同步ADC2，ADC3同步采样3个不同的规则通道，转换后触发DMA搬运到内存，并在中断中置位标志位，在main中输出结果。 在STM32F407微控制器的开发中，经常需要利用其丰富的外设进行高性能的数据采集。本篇将深入解析如何在STM32F407上使用CubeMX工具配置和实现三个模数转换器（ADC）的同步采样、DMA传输以及定时器触发等功能。这里所提到的“3重ADC同步规则3通道扫描采样 DMA传输 定时8触发”涉及了硬件同步、多通道数据采集、数据直接内存访问和定时触发机制等高级特性。 ADC同步采样是通过定时器来实现的。在这个案例中，使用了定时器8的通道4输出的TRGO（触发输出）信号来触发ADC1、ADC2和ADC3。这些ADC可以设置为在TRGO信号到来时同步启动，完成各自通道的数据转换。这种同步机制对于需要精确同时采集不同传感器数据的应用场景特别有用。 规则通道扫描采样意味着ADC模块将会按照配置好的规则顺序循环地对一组通道进行采样。这里每个ADC配置了不同的规则通道，因此它们会各自独立地对不同的模拟输入通道进行采样，保证了数据采集的多样性和灵活性。 在完成ADC转换后，数据并不是直接被送入中央处理单元（CPU），而是通过DMA进行搬运。DMA（直接内存访问）允许外设直接与内存进行数据传输，无需CPU介入。这一特性极大降低了对CPU的负担，并提高了数据处理的效率。在本例中，转换完成的数据会通过DMA传输至指定的内存地址。 在数据采集完成后，需要有一种方式来通知CPU处理这些数据。这通常通过中断来实现。当中断发生时，CPU暂停当前的任务，跳转到相应的中断服务函数中执行数据处理逻辑。在本例中，中断服务函数将会设置标志位，并在main函数中根据标志位决定输出数据结果。 在使用HAL库进行上述配置时，CubeMX工具能提供一个可视化的配置界面，简化了配置过程。开发者可以直观地看到外设间的连接关系，并通过图形化界面完成复杂的配置，生成初始化代码。这些初始化代码会包括外设的配置，中断和DMA的设置等，为开发人员提供了一个良好的起点。 在实际应用中，开发者可能需要根据具体的应用场景对CubeMX生成的代码进行微调，以适应特定的性能要求和硬件约束。例如，ADC的分辨率、采样时间、数据对齐方式等参数可能需要根据实际应用的精度和速度要求来调整。 STM32F407在利用CubeMX工具进行配置后，能够实现复杂的同步采样、DMA传输和定时触发等功能，极大地提高了数据采集和处理的效率和准确性。这一过程涉及到对外设的深入理解，以及对HAL库提供的接口的熟练运用，这对于开发高性能的嵌入式系统至关重要。

在嵌入式系统开发领域，STM32系列微控制器以其高性能和丰富的功能受到广泛欢迎。特别是STM32G431系列微控制器，由于其优化的实时性能和灵活的电源管理，成为了工业控制和自动化系统中常用的解决方案。本文将详细探讨如何使用STM32G431微控制器通过模拟SPI通信驱动ADS1118高精度模拟数字转换器(ADC)，实现多通道电压数据的采集。 ADS1118是一款精度高、功耗低的16位ADC，它支持多达4个差分输入通道或者8个伪差分输入通道，特别适合用于高性能便携式应用。其灵活的输入多路复用器使得ADS1118可以轻松配置为多个不同的测量类型。在本项目中，我们将其配置为四通道输入，以实现对四个不同电压源的测量。 接下来，我们要讨论的是STM32G431微控制器的模拟SPI接口。SPI，即串行外设接口，是一种常用的高速、全双工、同步的通信总线。它允许微控制器与各种外围设备进行数据交换。在某些STM32G431的变体中，并不直接支持SPI硬件接口，因此我们不得不使用软件模拟的方式来实现SPI通信。这种方法虽然牺牲了一些通信速度，但在一些对成本和空间要求较高的场合仍然是一个可行的解决方案。 在实现模拟SPI驱动之前，需要对STM32G431的GPIO（通用输入输出）端口进行适当的配置。通常，需要设置一个GPIO端口作为SCLK（时钟信号线）、一个GPIO端口作为MOSI（主设备数据输出，从设备数据输入线）、一个GPIO端口作为MISO（主设备数据输入，从设备数据输出线）以及一个GPIO端口作为片选（CS）信号线。通过编写相应的软件代码，利用GPIO端口来模拟SPI的时钟信号和数据信号，实现与ADS1118的数据通信。 在软件实现方面，首先需要初始化STM32G431的GPIO端口，然后编写函数来模拟SPI通信协议的时序。这些函数将负责产生正确的时钟信号和数据信号来控制ADS1118。例如，发送一个字节的函数应该确保数据在时钟信号的上升沿或下降沿被正确采样。 一旦SPI通信准备就绪，就可以开始配置ADS1118了。ADS1118可以通过其I2C或SPI接口进行配置，本项目中我们通过模拟SPI接口来配置。ADS1118的配置涉及到多个寄存器的设置，包括数据速率、输入通道选择、增益设置、模式选择等。通过精心配置这些寄存器，可以确保ADS1118以预定的方式工作，从而准确读取输入通道上的电压值。 在配置完成后，我们可以开始读取ADS1118中的电压数据。通常，数据读取会涉及到启动转换命令和读取转换结果的命令。软件需要处理好时序和数据的完整性，确保从ADS1118中读取到正确的数据。一旦数据被读取，就需要将其从原始的16位值转换为实际的电压值。这通常涉及到一些数学运算和对ADS1118参考电压的理解。 当实现整个系统时，还需要考虑错误处理和异常情况，比如通信错误、过压或欠压情况等。为了保证系统的稳定性和可靠性，这些异常情况都需要被软件妥善处理。 通过STM32G431微控制器的模拟SPI接口驱动ADS1118实现四通道电压采集，虽然在实现过程中面临一定的挑战，比如需要精确控制GPIO时序等，但一旦成功，就能在硬件成本和空间受限的条件下实现精确的多通道数据采集，为各种工业和消费电子应用提供了很好的解决方案。

内容概要：本文详细介绍了AD128S102这款12位8通道ADC芯片的应用与优化方法。首先讨论了硬件架构的选择，包括多路选择器+运放跟随和两级运放结构两种方案，重点讲解了信号调理和误差控制的方法。接着深入探讨了基于C语言的SPI通信实现，包括通道选择、数据读取以及时钟相位配置等关键技术点。文中还分享了六次采样去极值算法的具体实现及其在不同温度环境下的表现，并强调了运放跟随电路和PCB布局的重要性。最后提供了实测数据对比，展示了该方案在工业现场的实际应用效果。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、从事工业自动化和数据采集系统的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度数据采集的工业应用场景，如生产线检测设备、电机控制系统等。主要目标是提高数据采集的精度和稳定性，减少外界干扰的影响。 其他说明：文中提供的代码片段和硬件设计方案经过实际验证，能够有效提升AD128S102 ADC芯片的工作性能。同时提醒读者注意一些容易忽视的技术细节，如运放选择、PCB布局和SPI线长等问题。

基于暗通道先验的图像去雾算法是一种有效的图像恢复技术，它能够从雾化图像中去除干扰，恢复出清晰的场景。该算法的核心思想在于利用暗通道先验知识来估计图像中的透射率，并通过这一估计值来达到去除雾气的目的。在无雾图像中，暗通道通常具有很低的强度值，基于这一事实，算法提出者通过大量的无雾图像数据统计分析，发现大多数非天空的场景像素在暗通道中的值往往在[0,16]的范围之内。利用这个规律，可以推断出带有雾气的图像中的暗通道在相同的强度区间内，进而推算出透射率。 透射率的准确估计对于图像去雾的效果至关重要。算法通过构建一个透射率模型，结合原始雾化图像，可以计算得到透射图，这个透射图反映了场景中各个部分的能见度。接着，利用大气散射模型结合透射图和暗通道特征，可以对原始图像进行处理，从而得到去雾后的图像。 本文除了介绍算法的理论基础和步骤之外，还特别关注了算法的硬件实现。Verilog作为一种广泛使用的硬件描述语言，非常适合用来实现图像处理算法，尤其是在FPGA（现场可编程门阵列）这类硬件平台上。使用Verilog对图像去雾算法进行硬件描述，可以让算法在FPGA上进行实时或接近实时的图像处理，这对于需要高响应速度的图像处理应用来说非常有价值。例如，在自动驾驶车辆的视觉系统中，快速准确地处理摄像机捕捉到的图像对于安全驾驶至关重要，FPGA实现的图像去雾算法可以在这方面发挥重要作用。 在硬件实现的过程中，Modelsim作为一种仿真工具，也扮演了不可或缺的角色。它允许设计者在将Verilog代码部署到实际硬件之前对其进行测试和验证，确保算法的正确性和效率。通过Modelsim进行仿真，可以发现并修正逻辑错误，优化代码性能，从而确保在FPGA上实现时能够达到预期的效果。 基于暗通道先验的图像去雾算法不仅在理论和算法层面具有创新性，而且其在硬件层面的实现也为图像处理领域提供了新的可能性。利用Verilog将该算法部署到FPGA平台，配合Modelsim的仿真验证，该技术的应用范围和效率得到了极大的提升。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA的图像去雾算法，尤其是暗通道先验法的具体实现方法及其优势。文中首先解释了选择FPGA进行图像去雾的原因，即相比传统的软件方案（如OpenCV），FPGA能够显著提高处理速度并支持实时处理。接着，作者深入探讨了暗通道先验算法的核心思想以及如何利用Verilog语言在FPGA上实现这一算法的关键步骤，包括求解三色通道最小值、大气光估计、透射率计算等环节的技术细节。此外，还提供了完整的仿真测试流程，从生成带有特定雾度的人造图像开始，到最后将FPGA输出的数据转换为可视化的图像展示，确保整个系统的可靠性和准确性。 适合人群：对FPGA开发有一定了解，希望深入了解图像处理领域的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要快速高效的图像去雾解决方案的实际应用场景，如安防监控系统、自动驾驶车辆视觉识别等。通过学习本文提供的理论知识和技术手段，可以掌握如何构建高性能的图像去雾系统。 阅读建议：由于涉及到较多的专业术语和技术细节，建议读者提前熟悉FPGA基础知识、Verilog编程语言以及基本的图像处理概念。同时，可以通过实际动手实验来加深理解，尝试复现文中提到的各种功能模块。

随着GNSS系统的发展，多径效应逐渐成为影响定位精度和可靠性的重要因素之一。为了验证天线阵列方法对于多径效应的消除情况，需要对多个天线接收到的数据进行实时同步采集存储。为了实现这一目标，利用基于PCIE通信总线的FPGA开发板与多路AD采集卡设计并实现了满足系统要求的数据采集平台。首先简要介绍了该采集平台的结构及PCIE通信链路的搭建，然后设计实现了一种数据连续存储的方法，最后通过实验验证了该方法的可行性及采集平台的整体性能。

### 基于FPGA的多通道雷达接收机幅相不一致校正 #### 引言 在现代雷达系统中，为了提高系统的整体性能及精确度，越来越多地采用了多通道体制。这种体制能够通过多个独立的接收通道同时采集数据，从而实现更高级别的信号处理功能。然而，在实际应用中，由于各个接收机前端处理器件特性的差异以及信号传输过程中的损耗，导致不同接收通道间的信号幅度和相位出现不一致现象。这种幅相不一致不仅影响雷达的测角精度，还可能降低系统的整体性能。因此，对多通道雷达接收机的幅相不一致进行校正是至关重要的。 #### 幅相不一致的原因及影响 幅相不一致通常是由以下几个因素造成的： 1. **前端处理器件的差异**：不同通道中使用的放大器、滤波器等器件可能存在微小的参数差异。 2. **信号传输路径差异**：不同的信号传输路径会导致信号到达时间的不同，从而引起相位差。 3. **温度变化**：温度的变化会影响器件的性能，进而影响信号的幅相特性。 幅相不一致对雷达系统的影响主要体现在以下几个方面： 1. **测角精度下降**：相位误差会直接影响雷达的方向估计能力。 2. **抗干扰能力减弱**：幅度不一致可能导致某些通道的信号被抑制，降低了系统的整体抗干扰能力。 3. **系统稳定性问题**：长期运行下，幅相不一致可能导致系统不稳定。 #### 基于FPGA的校正方法 针对多通道雷达接收机幅相不一致的问题，本文提出了一种基于FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）的校正方法。该方法的核心在于利用FPGA的灵活性和高速处理能力来实现高效的幅相校正。 - **校正原理**：该方法首先在每个通道的前端输入标准信号，通过对这些信号的测试来获取各通道之间的幅相差异。接下来，采用一种试探计算补偿值的方法，即通过逐步调整补偿值直至满足预设的幅相一致性要求。 - **实现步骤**： 1. **测试信号输入**：在每个接收通道的前端输入相同的标准测试信号。 2. **数据采集与分析**：利用FPGA采集各通道的输出信号，并进行数据处理，计算出各通道之间的幅相差异。 3. **补偿值计算**：根据幅相差异，采用试探计算的方法确定补偿所需的频响特性。 4. **校正实施**：将计算得到的补偿值输入到后端校正器中，实现对信号的幅相校正。 - **优势特点**： 1. **高效性**：由于FPGA具有并行处理能力，因此可以在很短的时间内完成复杂的校正计算。 2. **灵活性**：FPGA可以根据需要进行重新编程，使得校正算法可以随着硬件平台的更新而不断优化。 3. **低延迟**：该方法实现的校正电路作为附加的功能模块，不会对原有的接收机结构造成大的改动，因此附加的延迟非常小。 #### 实验结果与分析 经过实验验证，基于FPGA的校正方法能够显著改善多通道雷达接收机的幅相一致性。具体来说，在工作频率为170MHz时，该方法可以在7.42μs内完成校正过程，且附加延迟不超过0.04μs。校正后的结果表明，不同通道间的信号相位误差可以减小至0.17°以下，幅度误差则可以减小至0.004dB以下。 #### 结论 本文介绍了一种基于FPGA的多通道雷达接收机幅相不一致校正方法。该方法通过在前端输入标准信号并采用试探计算的方式确定补偿值，最终实现了对信号的幅相校正。实验结果显示，这种方法能够有效提高雷达接收机的幅相一致性，对于提高雷达系统的整体性能具有重要意义。未来的研究方向可以进一步探索如何在更宽的工作频段内实现高精度的幅相校正，以及如何将该方法应用于更加复杂的多通道雷达系统中。