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ad7705c语言程序,TM7705低成本16位高精度ADC方案 附技术手册和C语言代码
1，TM7705是完整的16位低成本Σ-Δ模数转换器(ADC); 该芯片完全兼容AD7705，程序可以直接替换; 2，TM7705两路全差分输入通道，在定制比率应用器件时，差分基准电压输入还能提供极大的灵活性; 3，三线串行接口&am…
STM32+AD7705实现电压采集
AD7705电压采集 源码在我的资源中可免费下载，仅供参考!!!
AD7705:AD7705/7706 是应用于低频测量的 2/3 通道的模拟前端。该器件可以接受直接来自传感器的低电平的输入信号，然后产生串行的数字输出。利用Σ-∆转换技术实现了 16 位无丢失代码性能。选定…
ESP32驱动AD7705
ESP32 系列文章 1、利用mesh ble_mesh_provisioner和 onoff_server建立网络传输温湿度以及pm2.5等数据 2、esp-idf v4.0 smartconfig wifi配置信息保存在nvs_flash，实现掉电重新启动直接连入wifi(已完成) 3、idf v4.0 调试esp-aliyun-master 生成对应的 NVS 分区
一…
STM32-SPI1控制AD7705（Sigma-Delta-ADC芯片）
STM32-SPI1控制AD7705（Sigma-Delta-ADC芯片） 原理图手册说明功能方框图引脚功能 片内寄存器通信寄存器（RS2、RS1、RS00、0、0）设置寄存器时钟寄存器数据寄存器（RS2、RS1、RS00、1、1）测试寄存器（…
外设驱动库开发笔记5：AD7705系列ADC驱动
我们的经常需要采集一些精度要求较高的模拟信号，使用MCU集成的ADC难以达到要求、所以我们需要独立的ADC芯片。这一节我们就来设计并实现AD7705芯片的驱动、并探讨驱动的使用方法。
1、功能概述
AD7705/AD7706是用于低频测量的完整模拟前端。可以直接从传感器接收低…
STM32——软件SPI控制AD7705
一、AD7705简介 AD7705为差分输入的16位ADC，拥有两组差分输入通道。自带可编程增益，增益可在1到128调节。支持SPI接口。 AD7705功能框图如图所示： AD7705的主要寄存器有通信寄存器（Communication Register）、时钟寄存器…
AD7705应用笔记
一、AD7705简介 AD7705是一个外置16位分辨率双通道ADC芯片，SPI通信协议，采用Σ-∆转换技术。通过SPI接口写入其内部各寄存器参数，用于配置增益值、信号极性以及更新速率等参数和读取16位的AD结果。 二、内部寄存器简介 通信寄存器是一个 8 位…
基于HAL库的AD7705采集模块功能实现
AD7705基于HAL库的使用方法和配置过程
硬件设备：安富莱AD7705、正点原子STM32F103ZET6开发板
引脚图与接线 上图是AD7705模块的预留引脚，与单片机连接。 上图是单片机的无线连接部分的引脚。对应关系如下表：
STM32引脚AD7705CEPG8RSTCSPG…
ADC芯片——AD7705最详细讲解（STM32）
目录 前言1. AD7705简介1.1 特性参数1.2 功能方框图1.3 引脚排列及其功能 2. 片内寄存器2.1 通信寄存器2.1.1 通讯寄存器手册说明2.1.2 通信寄存器配置（RS20,RS10,RS00） 2.2 设置寄存器2.2.1 设置寄存器手册说明2.2.2 设置寄存器配置（RS20,RS…
权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
“微信公众号” 1. 权重衰减（weight decay） L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化…
【人工智能】大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系
人工智能大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系0 文章目录 人工智能大模型（LLM）与人类大脑的结构及运行机制的关系01.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理具体操作步骤4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1 自注意力机制（Self-Attention）4.2 位置编码（Positi…
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听说过 benders 分解几年了，在生产管理、路径规划与选址问题中经常应用，一直没有细看，最近论文里面也见到，还是有必要了解一下它的基本思想与用法的。 目录 1. 基本思想2. 线性规划模型与对偶模型3. 线性规划的几何意义3.1 多面体…
;型五泰勒公式之核心关键取x0,x)
【LLM-agent】function call功能、AgentTuning微调
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function call本质：准确识别用户的语义，将其转为结构化的指令，其中通过LLM理解指令和上下文判断需要调用哪个函数、抽取出input中函数所需的参数。是用户和界面交互方式产生质变的一个trick。所以为了提高模型准确识别和调用函数的能力…
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机器学习-期末复习笔记 第一章：绪论引言一般过程任务数据泛化能力 第二章：模型评估与选择错误率&误差经验误差与过拟合评估方法性能度量错误率&精度查准率&查全率P-R曲线 ROC&AUC偏差与方差 第三章：线性模型基本形式线性模型…
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