利用STM32F103进行数据采集，不妨尝试构建一个数字电压表。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
让我们来探索一下STM32的模数转换器（ADC），它能够将输入的模拟信号转换为数字信号，从而实现电压的数字化测量。通过结合一些辅助电路，我们便可以构建一个自主的万用表，效果相当出色。（为了简化项目，本次我们将专注于数字电压表的制作。）从现在开始，对STM32内部结构以及寄存器的详细介绍将逐步展开，为更深入的学习奠定基础。如果您对相关内容感兴趣，建议您参考之前的文章进行对照学习，以便更全面地理解。 ADC的介绍则参照STM32F103C8T6的数据手册展开，手册的第一页简要列举了其所拥有的各种外设。在ADC的相关章节中，我们了解到STM32F103C8T6具备两个12位A/D转换器。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

利用ICL7129构建4.5位数字电压表头

优质

本项目介绍如何使用ICL7129芯片设计并制作一个高精度的4.5位数字电压表头，适用于电子测量和实验教学。使用ICL7129制作的LCD液晶显示4½数字电压表头具有非常高的性能指标，可广泛应用于数字电压表、便携式数字万用表、智能测量仪器及其他高精度高分辨率测试系统中。

STM32F103结合ADC进行电压采集

优质

本项目介绍如何使用STM32F103微控制器通过其内部ADC模块实现精确的电压测量。通过代码配置和数据处理，展示从硬件连接到软件编程的具体步骤与技巧。已封装成一个函数，调用即可直接返回电压值（float）。首次调用耗时2.5毫秒，后续每次调用仅需25微秒；示例工程环境为KEIL+STM32F103VE+标准库。

利用数据采集卡进行数据收集

优质

本项目专注于使用数据采集卡来高效获取实验或监测中的各种数据，为数据分析和科学研究提供坚实的基础。此数据采集卡详细介绍了数据采集的相关知识，无论是初学者还是有一定基础的开发者都会发现非常有用。

【STM32F103笔记】第8部分：数据采集与ADC——制作数字电压表

优质

本篇笔记详细介绍了如何使用STM32F103系列微控制器进行数据采集，并通过ADC模块实现一个简单的数字电压表项目。咳咳，这篇来玩一下STM32的ADC（Analog to Digital Converter），它可以将输入的模拟量转换为数字量，这样就可以制作一个电压表了。再加上一些辅助电路，就能自制一个万用表了，非常完美。（嗯，我们只做一个数字电压表~就是这么懒）从这篇开始，会更详细地介绍STM32内部结构和寄存器的内容，要深入学习一下啦。关于ADC的介绍：在STM32F103C8T6的数据手册中可以看到它配备了两个12位A/D转换器。

虚拟数字电压表_LabVIEW电压表_labview_电压采集_电压测量

优质

本虚拟数字电压表为LabVIEW平台开发的应用程序，可实现高效、精确的电压采集与测量。适用于科研及工程领域，提供直观的数据分析界面和灵活的操作方式。使用LabVIEW创建一个虚拟数字电压表来采集并显示电压值。

利用FME进行网络POI数据采集

优质

本项目运用FME工具高效采集并处理网络上的点-of-兴趣（POI）数据，旨在优化地理信息系统中的信息更新与整合。使用FME进行网络POI数据抓取无需编程即可实现，是学习转换器的好工具。

利用MATLAB调用研华USB数据采集卡进行实时数据采集

优质

本项目介绍如何使用MATLAB软件搭配研华USB数据采集卡实现高效、精确的数据实时采集与处理。通过编写MATLAB脚本，用户可以轻松接入硬件设备并获取实验或监测中的即时数据流，适用于科研、工程测试等多种应用场景。为了在MATLAB环境中使用其不支持的研华便携式USB数据采集模块4711A进行现场振动传感器信号的实时采集，我们采用MATLAB应用程序接口C-MEX文件将两者连接起来，形成一个便携式数据采集系统。此外，还利用MATLAB图形界面设计工具GUIDE编写了用于显示采样数据时域波形的数据采集程序界面。

利用PyTorch构建CNN进行手写数字识别

优质

本项目使用PyTorch框架搭建卷积神经网络(CNN)，专注于对手写数字图像数据集进行高效准确的分类与识别。使用PyTorch搭建CNN实现手写数字识别介绍本段落将展示如何利用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）以进行手写数字的识别任务。这一应用场景在计算机视觉领域尤为重要，它能够被应用于自然语言处理、图像分析等多个方面。文中不仅会讲解关于CNN的工作原理，还会涵盖使用PyTorch的基本方法，并指导读者建立一个简易的手写数字识别模型。希望通过本段落的学习，读者可以更好地掌握CNN和PyTorch的运用技巧。 ## 卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音及文本等类型数据的深度学习架构。它的核心在于通过应用卷积与池化操作来提取输入数据中的特征信息，并以此为基础进行分类或识别工作。一个典型的CNN结构包括三个主要部分：即执行特征提取任务的卷积层，负责减少计算复杂度并保持关键特性不变性的池化层，以及最后用于做出预测决策的全连接层。 ## PyTorch入门教程 PyTorch是一款基于Python语言开发的强大深度学习库。它为开发者提供了简洁直观的功能接口来设计和训练复杂的神经网络模型。通过使用PyTorch，我们能够更高效地构建各类机器学习项目，并且支持动态计算图机制使得代码编写更加灵活便捷。

NI-DAQ卡数据采集：利用MATLAB进行数据采集与保存的软件

优质

本软件基于MATLAB平台，采用NI-DAQ卡实现高效的数据采集和存储功能。它为科研人员及工程师提供了一个强大且便捷的数据处理工具。这是使用 NI-DAQ 卡进行数据采集的非常基本的软件。仅模拟输入用于立即触发... 输入数据保存在文本段落件“data.txt”中。我正在研究设备与 MATLAB 的接口。很快我会设计一些其他改进的软件，提供更多选择。我希望得到你的宝贵建议。

利用LabVIEW控制Arduino进行模拟数据采集

优质

本项目介绍如何通过LabVIEW软件平台编程控制Arduino硬件，实现对传感器等设备模拟信号的数据采集与处理。项目详情如下：利用LIAT中的模拟采样函数库，在Arduino Uno控制板上通过其模拟输入端口采集模拟信号，并将数据上传至LabVIEW界面上显示波形，实现一个基本的数据采集功能。在软件运行前需要设置Arduino Uno的串口号、采集端口、采样速率（Hz）和采样时间（s）。LabVIEW程序首先根据设定的串口号与Arduino Uno建立连接，然后进入等待事件结构中；如果用户按下“采集”键，则点亮一个指示灯表示开始数据采集，并通过调用模拟采样函数库中的GetFinite Analog Sample节点进行特定端口、速率和点数的数据采集操作。完成一次完整的数据读取后将熄灭该指示灯，同时计算出需要的采样点数基于设定的采样时间和频率；如果用户选择清除波形，则会清空LabVIEW界面上显示的所有波形信息。最后，在整个过程结束后断开与Arduino Uno控制板之间的连接。项目可以直接运行使用。