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基于ARM的低成本高分辨率磁通门磁场测量仪(2014年)

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简介:
本研究设计了一款基于ARM处理器的低成本、高分辨率磁通门磁场测量仪器。该设备能够实现精确且高效的磁场测量,适用于科研和工业应用。 本段落设计了一种基于双铁心磁通门负反馈工作原理的数字磁通门磁强计。通过使用可编程运算放大器实时调节输出信号幅值,并利用高速12位AD转换器将其转化为数字信号,再由ARM微控制器执行相敏整流和积分运算操作。系统中还采用了高精度16位DA来生成反馈信号,从而形成了一个闭环系统。实验测试结果表明,该磁强计的测量范围为±62000 nT,分辨率为1.9 nT,并且其线性度达到了2.4×10^-4。采用可编程运放结合12位AD实现接近于16位分辨率的设计方案,在降低设备成本的同时也具备了良好的工程应用前景。

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客服
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  • ARM2014
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    本研究设计了一款基于ARM处理器的低成本、高分辨率磁通门磁场测量仪器。该设备能够实现精确且高效的磁场测量,适用于科研和工业应用。 本段落设计了一种基于双铁心磁通门负反馈工作原理的数字磁通门磁强计。通过使用可编程运算放大器实时调节输出信号幅值,并利用高速12位AD转换器将其转化为数字信号,再由ARM微控制器执行相敏整流和积分运算操作。系统中还采用了高精度16位DA来生成反馈信号,从而形成了一个闭环系统。实验测试结果表明,该磁强计的测量范围为±62000 nT,分辨率为1.9 nT,并且其线性度达到了2.4×10^-4。采用可编程运放结合12位AD实现接近于16位分辨率的设计方案,在降低设备成本的同时也具备了良好的工程应用前景。
  • ARM数字强计设计-论文
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    本文设计了一种基于ARM处理器的数字磁通门磁强计,详细介绍了硬件电路和软件实现方法,并对测量结果进行了分析。 磁通门磁强计是一种用于检测弱磁场的传感器,具备高分辨率、宽测量范围及耐用可靠的特点,在空间磁测量、地磁研究、地质勘探以及卫星姿态控制等领域得到广泛应用。传统模拟式磁通门磁强计中的选频放大电路、相敏整流电路和积分电路容易受环境因素尤其是温度的影响,导致信号的温度灵敏度系数较高,并且非闭环设计下的线性性能较差。 为解决这些问题,数字式磁通门磁强计应运而生。其设计方案包括基于DSP、FPGA以及PIC单片机的设计方案及采用DA反馈技术实现的数字闭环系统等。本段落提出的方案是基于ARM架构微处理器的数字式磁通门磁强计设计。 ARM微处理器广泛应用于嵌入式系统,具有处理速度快、能耗低和成本效益高等特点。该设计方案利用了ARM内置的12位AD转换器将模拟信号转化为数字信号,并采用ARM控制器进行相敏检测、滤波及PID控制等操作。通过PWM输出反馈信号并与反馈电阻组成闭环控制系统,显著增强了磁强计对环境温度变化的抗干扰能力。 实验结果显示,基于该方案设计出的磁通门磁强计具有±60,000纳特斯拉(nT)量程、1纳特斯拉分辨率以及3.3×10^-4线性度等优良性能指标。其灵敏度温度系数为1.9×10^-4℃,表明了基于ARM的数字式设计在实际应用中的优越表现。 相比传统模拟式磁强计,新型数字设备不仅提升了对环境温度变化的适应能力,而且通过采用数字化处理方式提高了信号处理灵活性和精度。由于数字信号传输不易受到干扰影响,在复杂环境下测量更加可靠。此外,快速的数据采集、处理与输出功能使ARM微控制器成为实时反馈控制的理想选择。 在开发基于ARM架构的磁强计过程中,除了注重硬件电路设计外还需优化软件算法以提升性能表现。例如相敏检测和PID调节等关键环节需根据具体应用需求进行调整优化。此外还须考虑功耗管理、电磁兼容性以及极端环境适应能力等问题。 综上所述,基于ARM架构的数字式磁通门磁强计在提高测量精度与稳定性方面取得了显著进展,并有望在未来更广泛的领域内得到广泛应用。随着计算机技术的发展进步,此类设备将为磁场检测带来更多的创新可能。
  • 权健子弱共振6.1.1
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    权健量子弱磁场共振分析仪版本6.1.1是一款健康检测设备,采用先进的量子技术和弱磁场共振原理,旨在为用户提供全面、精准的身体机能评估。 权健量子弱磁场共振分析仪V6.1.1软件是从设备光盘拷贝出来的。
  • 深度学习共振超图像重建.zip
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    本项目探索了利用深度学习技术提升磁共振成像质量的方法,专注于开发能够实现超高分辨率图像重建的新算法。通过创新的数据处理和模型架构设计,我们力求在保证扫描时间的同时,显著提高医学影像的细节表现力,为临床诊断提供更精确的信息支持。 本项目主要探讨“基于深度学习的磁共振超分辨率图像重建”技术,这是一个结合了人工智能、深度学习及Python编程的前沿课题,在医学成像领域尤其是磁共振成像(MRI)中具有重要意义。该技术致力于通过算法提升低分辨率影像至高清晰度水平,从而提高疾病早期诊断和治疗的效果。 在MRI超分辨率重建过程中,卷积神经网络(CNNs)因其强大的图像处理能力被广泛应用。项目中的关键知识点包括: 1. **卷积神经网络**:CNN的核心是卷积层与池化层,它们能够捕捉局部特征并进行下采样操作,在超分辨率任务中可能会使用到残差网络或生成对抗网络等结构来增强细节恢复效果。 2. **生成对抗网络(GANs)**:由两个部分组成——生成器和判别器。前者负责创造高分辨率图像,后者则区分真实与假造图象;二者通过竞争不断优化各自性能直至达到理想状态。 3. **损失函数的选择**:训练过程中选用适当的损失函数至关重要,比如均方误差(MSE)或结构相似性指数(SSIM),以衡量生成的图像与其对应的高分辨率版本之间的差异程度。 4. **数据预处理与增强**:在开始模型学习之前,需要对MRI影像进行归一化、去噪及配准等操作来提升训练效果;同时通过翻转、旋转和缩放等方式实施数据增强策略以提高模型的泛化能力。 5. **优化器选择与调整**:合理的优化算法(例如Adam或SGD)以及合适的学习率安排对于加快收敛速度并取得良好性能至关重要。 6. **后处理技术**:在完成训练之后,可能还需要进行额外的后期处理步骤来进一步改善重建图像的质量,如去除噪声和边缘平滑化等操作。 7. **Python编程与库的应用**:利用TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习框架以及Numpy、Pandas、Matplotlib等工具实现项目中的各项任务,并进行数据预处理及可视化工作。 本项目的最终目标是通过深度学习技术提高MRI图像的分辨率,从而帮助医生更准确地观察病灶并提升临床诊断效率。在实践中还需注意模型计算效率和内存占用问题以适应医疗设备硬件条件限制;同时确保所设计模型能够良好应对MRI影像特有的复杂组织纹理及信号强度变化等问题。
  • 强计激励电路析模型 (2010)
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    本文提出了一种针对磁通门磁强计激励电路的分段分析方法,构建了详细的数学模型,并对模型进行了仿真和实验验证。该模型有助于深入理解磁通门的工作原理及优化设计。 针对数值仿真方法中存在的关于元件参数如何影响激励电流这一难题,本段落在磁芯磁化曲线折线模型的基础上,采用等效电阻替代磁滞效应的方法建立了磁滞回线模型,并据此简化了激励电路并进行分段解析求解。该方法的计算结果与实际测试一致,能够为激励电路的设计提供有效依据。
  • AI自动提升图片至
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    本项目专注于开发能够将低分辨率图像智能升级为高分辨率图像的人工智能技术,显著提高视觉清晰度和细节表现。 导入低分辨率图片后,可以设置导出的放大倍数。图片在放大过程中会自动进行补图处理,效果非常出色。
  • method_of_moments.rar_method_of_moments_moment_电方程_电
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    本资源提供电磁积分方程求解中矩量法(Method of Moments, MoM)的相关方法和实现代码,适用于电磁场分析与设计中的高频仿真问题。 矩量法可用于求解导体表面的电流问题,通过结合电磁场混合积分方程与矩量法进行求解。
  • 环形电流产生.zip_电__MATLAB仿真_析_matlab
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    本资源探讨了环形电流产生的磁场,并通过MATLAB进行仿真分析。适用于学习和研究电磁场与磁场特性。包含详细的理论说明及代码实现。 使用MATLAB编程来仿真模拟环形电流产生的磁场和电场。
  • 蓝光光学显微系统(2005
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    本系统为一款高分辨率的蓝光光学显微镜,在2005年研发成功。它采用先进的技术手段,实现对微观结构的精确观察与分析,广泛应用于科研及工业领域。 本系统采用波长为405纳米的超亮度蓝色发光二极管作为光学显微镜照明光源,并结合了CCD图像传感技术和图像采集技术,实现了对显微图像进行实时观察与存取的计算机化处理。通过该系统获得的DVD盘片清晰显微图显示其光学分辨率优于400纳米。利用自编图像分析软件对CD-RW光盘所拍摄到的图片进行了详细分析和标定,测定出其道间距为1.6微米。因此,在显微观测领域特别是针对接近普通光学显微镜分辨极限尺寸的结构进行观察与分析时,本系统具有重要的实用价值。
  • MATLAB代码仿真-LowFieldSim: 模拟
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    LowFieldSim是一款基于MATLAB开发的代码库,用于在较低磁场环境下进行物理现象和实验条件的精确仿真与分析。 MATLAB代码用于仿真虚拟场景,在低场强下的低信噪比(SNR)环境中进行仿真实验。该脚本可以在某些假设条件下从高磁场数据中模拟出低磁场磁共振成像(MRI)的采集过程,并确定所需的最小场强要求。此软件包提供了一个简单的框架,用于仿真低场MRI采集,有助于预测实现特定MRI技术所需最低B0场强的要求。 这个框架特别适用于评估去噪和约束重建技术的有效性以及将这些技术应用到成本更低的低磁场扫描仪上的可能性。该代码由Weiyi Chen, Ziyue Wu 和 Krishna Nayak于2016年5月开发完成,并且属于南加州大学所有。 主功能包括一个生成低场噪声的功能模块,具体如下: ```matlab function[k_low]=lowfieldgen(inParam) %LOWFIELDGEN simulates low field noise ``` 为了开始使用此软件包,我们建议运行以下两个演示: - 上呼吸道网格重建:demo_airway.m。该示例展示了如何基于3T黄金角径向FLASH采集的数据,在模拟低场数据上进行网格重建。 - 脂肪水分离:demo_fatwater.m。这个例子显示了模擬环境中的脂肪和水分信号的分离过程。 以上功能模块及演示代码共同为研究者提供了强大的工具,用于探索不同MRI技术在低磁场条件下的表现,并进一步优化相关成像方案。