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matlab精度测试代码-zynq_tdc:(RedPitayaZynq)(7010SoC)中的高分辨率时间数字转换器

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简介:
matlab精度检验代码基于ZYNQ的时分数字转换器采用Pitaya平台,集成在SoC架构中实现快速高分辨率时间转码功能。该系统由米歇尔·亚当尼克(Michel Adamic)主导开发,其主频高达350 MHz,并配备192个可配置分压网络抽头以调节量化精度。该转换器在单通道下可实现约11皮秒的时间分辨率,其精度指标为小于10 ppm的长期稳定性。数字斜率校准(DNL)范围从-1 LSB到+4.5 LSB,积分非线性(INL)则控制在+0.5至+8.5 LSB之间。最大可测量时长设定为47.9毫秒,死区时间限定在约14纳秒。系统运行速度最高可达约70毫秒周期。 档案文件中包含AXI_TDC内核的设计方案。该方案采用VHDL源文件,并基于Xilinx的3个Vivado配置IP核心(包括BRAM、BRAM控制器和AXIGPIO)进行开发。设计文档需要包含“MyPkg.vhd”文件作为基础模块。 在使用Vivado创建临时项目时,将TDC打包到内核中以实现功能整合。该系统由Zynq处理器与多个TDC内核的顶层结构组成,并采用100MHz时钟频率运行。通过MMCME技术,AXI互连的工作频率被优化至350MHz水平。外部端口中,每个TDC通道都有对应的命中信号反馈。 测试模块“testUnit”是一个方波发生器,在必要时可以作为可选组件进行删除处理。

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客服
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  • 皮秒设计
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    本研究致力于开发一种具有皮秒级时间分辨率的高精度时间数字转换器,旨在满足高速数据采集和精密时钟同步等应用需求。 文档介绍了TDC的设计原理及其在FPGA上的实现方法,并且个人主页上提供了相关资料。
  • 基于FPGA八通道技术
    优质
    本项目研发了一种基于FPGA的八通道高精度时间数字转换器,旨在实现高效、精准的时间测量,广泛应用于精密仪器和控制系统中。 高精度脉冲式激光测距的准确性与时间数字转换器(TDC)的精确度密切相关。基于现场可编程门阵列(FPGA)设计的多通道TDC能够有效简化系统复杂性并提升测量效率。具体而言,利用Xilinx Kintex-7系列中的CARRY4模块构建延迟链以实现细计数功能,并采用25位、频率为200 MHz的系统时钟进行粗计数操作;通过结合粗略和精细两种方法,在FPGA芯片上设计并验证了一款8通道高精度TDC。为了应对延迟单元因超前进位特性及温度电压影响而产生的非线性时间延展问题,采用了码密度测试法与在线校准法来进行调整优化。实验数据表明:所开发的8通道TDC具有小于35皮秒(ps)的分辨率、36.8 ps的精度以及157.2 ps的最大误差峰峰值,并且其量程达到了约167.77毫秒(ms)。
  • PTP(协议)同步CS模式
    优质
    本段代码实现基于PTP(Precision Time Protocol)协议的高精度时间同步功能,采用CS模式,适用于网络设备间的时间校准与同步。 PTP (Precision Time Protocol) 高精度时间同步协议的CS模式测试代码。
  • TDC
    优质
    TDC(Time-to-Digital Converter)时间数字转换器是一种能够将时间间隔精确地转化为数字信号的器件,广泛应用于精密测量、雷达系统及粒子物理等领域。 本段落介绍了基于TDC-GP21的时间数字转换器技术的原理及实现方法,并进行了测试。
  • 基于Carry4TDC MATLAB
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的测试与分析工具,用于评估Carry4架构的时间数字转换器(TDC)的高精度性能。 利用Carry4进行高精度TDC设计,并编写相应的MATLAB测试分析代码。
  • Vue.js 符串方法
    优质
    本篇文章主要介绍了在Vue.js项目中如何实现时间转换的功能,具体包括了将时间戳转化为易读的日期格式的方法。文中提供了详细的代码示例以供参考学习。 Date.prototype.format = function(format) { var o = { M+ : this.getMonth() + 1, // month d+ : this.getDate(), // day h+ : this.getHours(), // hour m+ : this.getMinutes(), // minute s+ : this.getSeconds(), // second q+ : Math.floor((this.getMonth() + 3) / 3), // quarter S : this.getMilliseconds() // millisecond }; }
  • BackgroundMattingV2:实背景替-源
    优质
    BackgroundMattingV2是一款先进的实时背景替换工具源代码,支持高分辨率视频与图像处理,提供精细、自然的合成效果。 实时高分辨率背景抠像论文的官方资料库介绍如下:我们的模型需要获取额外的背景图像,并在Nvidia RTX 2080 TI GPU上以4K 30fps和HD 60fps生成最新的消光效果。总览更新[2021年1月9日] PhotoMatte85数据集现已发布。 [2020年12月21日]我们将项目许可证更改为MIT,该许可可用于商业用途!提供模型/重量视频/图像示例(我们的模型在高清素材上表现更强) 数据集VideoMatte240K(即将推出)。演示版剧本包含在此存储库中,供您试验我们的模型。文件中有详细的说明和脚本。
  • MATLAB设置图片 - 超
    优质
    本教程提供在MATLAB环境下调整和优化图像分辨率的具体代码示例,帮助用户掌握将普通图像转换为超分辨率图像的技术。 在MATLAB中设置图片分辨率可以通过调整图像的尺寸来实现。例如,在保存或导出图形之前使用`set`函数或者直接通过`exportgraphics`函数指定宽度和高度参数,可以有效地控制输出文件的像素大小与清晰度。 下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 创建一个图窗并绘制一些数据 figure; plot(1:10, rand(1, 10)); title(Example Plot); xlabel(X-axis Label); ylabel(Y-axis Label); % 设置分辨率(例如,将图像大小设置为600x480像素) set(gcf,Position,[250 250 600 480]); % 导出图片到文件 exportgraphics(gca, example_plot.png, -png, Resolution, [300 300]); ``` 这段代码首先创建了一个包含随机数据的图表,接着设置了图窗的位置和大小以适应所需的分辨率。最后使用`exportgraphics`函数将图形导出为PNG格式,并通过指定“Resolution”参数来控制输出图像的质量。 请注意,调整图片尺寸时要确保它与原始绘图内容相匹配,以便保持视觉上的连贯性和质量。