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【视频】ADI ToF应用于3D人流统计方案

ToF运用于商业空间,可以有效分辨进出人流统计。當进入入口,可以利用影像技术分辨身高甚至体重,並计數进入总量, 且沒有安裝高度的限制。

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在 DMX512 照明应用中使用隔离式 RS-485

<strong>Hein Marais</strong>

<strong>简介</strong>

西方戏剧时代大约始于公元前 500 年的希腊。露天剧院以阳光作为主要照明光源,但通常会采用灯笼来表示夜间场景。如今,这些早期的照明应用已发展成为更加复杂的系统。

现代照明设备包括调光器、闪光灯、移动照明灯、彩灯和 GOBO(灯光打出的图案)。这些照明系统通常采用 DMX512 通信协议进行远程控制(远达 4000 英尺)。

<strong>什么是 DMX512?</strong>

齿轮的调制效应

<strong>原创: 谭祥军 模态空间</strong>

齿轮箱结构的频谱图中经常出现以齿轮啮合频率或其谐频为载波频率,齿轮的转频为调制频率的边频带。这是因为齿轮啮合不精确,载荷和转速不均匀等原因导致了调制现象。调制是指使用调制信号去改变载波信号的一个或几个属性的过程,如可以改变载波信号的幅值、频率或相位等属性。因此,信号调制分三种类型:调幅、调频和混合调制,如图1所示。在这,我们将分别介绍这三种调制类型。

采用LTC2983测量18个两线式RTD

<strong>作者 / Tom Domanski ADI公司</strong>

单个LTC2983温度测量器件能支持多达18个两线式RTD探头(如图1所示)。每个RTD测量包含同时检测由于电流IS而在RSENSE和RTD探头RTDx两端所产生的两个电压。对每个电压进行差分检测,而且鉴于LTC2983拥有高共模抑制比,因此堆栈中RTD的数量并不会对个别测量产生不利影响。

【视频】具人脸辨识的3D Camera自动门解決方案

传统自动门采用红外线反射原理,使动物都可自由进出一般商场造成管理上的困拢。使用 ADI ToF 3D 立体影像感测解決方案,应用于人群侦测时,可以辨识区分空间中人与物体的相对位置距离远近,用以摒除非人类(动物)的进入。

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传感器的最新发展可大幅提高BLDC电机控制性能

<strong>作者:ADI公司Brendan Cronin、Robert Guyol、Mark Donegan </strong>

<strong>BLDC电机趋势</strong>

滚动轴承的运动学(特征频率与阶次)

<strong>原创: 谭祥军 模态空间</strong>

对于齿轮而言,我们知道齿轮的啮合频率等于轴频乘以齿数。对于滚动轴承而言,轴承滚珠的通过频率是轴频乘以滚珠数吗?对于图1所示的滚动轴承,有15颗滚珠,外圈固定,内圈所在的轴的转速为600rpm,那么轴承滚珠的通过频率是150Hz吗?

【视频】 ToF 电子圍籬在工业自动化的应用

ADDI9033搭配红外光感测元件,采用具有ToF測距技术的元件,解析度可达640x480像素,应用于工业自动化中安全防护的Virtual Wall方案。 本方案应用于机器手臂,一旦有人接近危险区域,机器会立刻停机,待状況解除后恢复工作。

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加速度计技术规格

<strong>测量范围:</strong>

传感器输出信号规格支持的加速度水平,通常用±g表示。 这是器件能够测量并通过输出精确表示的最大加速度。 例如,±3g加速度计的输出与高达±3g的加速度成线性关系。 若加速到4g,则输出可能无效。 注意,极限值由绝对最大加速度规定,而不是由测量范围规定。 4g加速度不会使±3g加速度计失效。

<strong>加速度计灵敏度:</strong>

FPGA电源的“护理和喂养”: 成功的道与因

<strong>作者:Nathan Enger</strong>

<strong>简介</strong>

现代FPGA是有史以来最复杂的集成电路之一,它们采用最先进的晶体管技术和顶尖的架构,以实现令人难以置信的灵活性和最高的性能。随着时间的推移和技术的进步,这种复杂性决定了,在用FPGA设计和实现系统时,需要做出某些妥协。这一点在电源中最为明显,FPGA每次更新换代,电源都要提高精度、灵活性、可控性、效率和故障感知能力,还要减小体积。

ADALM1000 SMU培训主题8:并联LC谐振

<strong>作者: Doug Mercer 和 Antoniu Miclaus</strong>

在2017年12月的模拟对话文章中介绍SMU ADALM1000之后,我们希望继续我们系列的第八部分,并进行一些小的基本测量。您可以在此处找到以前的ADALM1000文章。

ADI DC/DC 转换器荣获电子发烧友2018年度中国物联网技术创新奖

热烈祝贺 ADI Power by Linear 支持能量回收技术的多输入源 IoT 电源供应及充电器 LTC3331 获得电子发烧友 2018 年度中国物联网技术创新奖。

中国物联网创新奖由电子发烧友自2016年起开始举办,旨在鼓励更多的为物联网产业作出杰出贡献的企业和企业管理者,激励物联网相关企业每年在技术和产品上带来更多的创新,为中国乃至全球物联网产业的繁荣发展赋能。获奖产品是电子发烧友网站历时数月在超过三百万的中国电子产业注册用户社群中推广之后,最后由用户实名投票选出初步结果,经专家评委评选后最后产生。

2019年物联网九大预测

到2020年,物联网(IoT)预计将产生3440亿美元的额外收入,同时还会降低1770亿美元的经营成本。物联网和智能设备已经在提高全球主要工厂的性能指标,并将生产率水平提高40-60%。

以下预测探讨了2019年物联网的发展状况,内容涵盖物联网对业务和技术等方面的影响,包括数字化转型、区块链、人工智能(AI)和5G。

物联网预测一、数据和设备的增长

在2019年,将有大约36亿台设备主动连接到互联网,用于日常任务。随着5G的推出,将为更多设备和数据流量打开大门。您可以通过增加边缘计算的使用来应对这种趋势,这将使企业更容易、更快地在接近操作点处理数据。

物联网预测二、物联网和数字化转型

什么是等角度采样(同步采样)?

我们通常所讲的采样方式都是等时间采样,也即是采样过程中采集相邻两个数据点之间的时间间隔是固定不变的。而对于等角度采样,是指采样过程中采集相邻两个数据点之间的角度间隔是固定不变的。等时间采样方式既适用于非旋转结构,也适用于旋转结构,而等角度采样只适用于旋转结构。

1、为什么需要等角度采样

对于旋转机械而言,低转速时旋转一圈所用的时间长,高转速时旋转一圈所用的时间短。如果按等时间采集旋转机械的振动噪声信号,则会出现这样的情况:低转速时,旋转一圈采集的数据点多;高转速时,旋转一圈采集的数据点少。即使旋转设备在某一名义转速下工作,但实际的转速也是在一个小范围内波动,因而等时间采样时每转采集的数据点也是不相同的。低转速下满足采样定理,而高转速下,可能会不满足采样定理。另外,高转速下每转数据点少则说明包含的信息量少,同时可能因不满足采样定理而发生混叠现象。

【视频】ToF結合full HD影像技術的汽車應用

ADAS和ToF已成為自動駕駛的兩大指標,除了透過ADAS技術來偵測車體外界環境之外, ToF的演進也大大提昇了行車安全的相關防護,成為汽車市場的靈魂之窗。ADI開發的這套ToF 模組,為全球首款結合full HD CMOS 影像感測器和VGA ToF感測器模組能overlapping實際影像,準確測量物體跟汽車的距離,比傳統超音波感測方案有更佳的感測角度, 提供倒車系統更大範圍的碰撞偵測預防。

数据采集系统的功能安全

<strong>作者:Chris Norris</strong>

<strong>简介</strong>

功能安全是诸多行业整体安全策略的一部分,其目的是将对人或作业设备造成伤害的概率降至可接受的范围以内。近年来,人们对系统功能安全的要求显著增长。从核电站到医疗设备,无故障系统已成为部分应用的理想选择,也是其他应用的必备条件。例如,在传感领域,获取的数据如果不正确或遭到损坏,结果可能具有破坏性,甚至可能致命,具体取决于系统和所涉及的风险级别。

Gartner:2019年全球穿戴式设备出货量将增长26%

2022年耳戴式设备将成为出货量最高的穿戴式设备,取代部分智能手机功能

【2018年12月4日】全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner预测,2019年全球穿戴式设备出货量将达到2.25亿台,较2018年增长25.8%。2019年,全球终端用户在穿戴式设备上的支出预计将达到420亿美元,其中智能手表为162亿美元。

Gartner高级研究总监Alan Antin表示:“目前智能手表市场由相对稳定的Apple Watch平均销售价格(ASP)所支撑,但由于市面上出现低价竞争对手,加上销售量增加导致生产和零件成本缩减,智能手表的整体平均销售价格预计从2018年的221.99美元缓步下滑至2022年的210美元;而苹果等大品牌和传统钟表品牌仍力求维持稳定的价格。”

阶次的相位、提取与叠加

当需要比较各阶次的相对大小、对总量级OA的贡献,以及评价阶次的线性度时都需要对阶次进行提取。而常规提取出来的阶次是不带相位信息的,在这里我们讲一讲带相位的阶次提取、以及各种阶次提取的方法与阶次的叠加。

1、阶次的相位

在《什么是Overall level》一文中,我们已经明白阶次提取时是计算相应阶次宽度内的有效值,然后按照时间或转速的先后顺序,将各个瞬时频谱的这个阶次宽度内的有效值连成曲线,即为要提取的阶次。如提取图1所示的2阶次时,阶次宽度设置为0.5阶次(从1.75-2.25阶次,图中两条蓝线所示的区域),计算每个瞬时频谱这个阶次宽度内的有效值如图右侧所示,然后将这些有效值按转速的先后顺序连接得到2阶次,如图2所示。

如何准确捕捉车辆行驶时的加速度?这个办法简单又有效

现代车载数字视频记录系统(DVR)或OBD均使用加速度计(重力传感器)测量车辆加速度。因此,在发生车辆紧急刹车或碰撞等预定义事件时,DVR可以对记录视频添加日期/时间/加速度等信息。

将视频保存至硬盘或SD卡等系统存储器时,这些信息非常有用。例如,可以借助这些信息方便识别和回放目标事件视频。此外,仅保留这些有用视频并删除其他视频可显著节约系统存储空间。但是,由于地球引力偏置和车辆振动等对加速度计的共同影响,因此在车辆行驶时准确测量加速度是一个很大的挑战。

本文介绍了一种简单有效的方法来解决此问题。

图1所示为一种车载DVR系统框图。来自CMOS传感器的视频经提取、处理并最终保存在SD卡或硬盘等独立存储器上。如蓝色高亮部分所示,加速度计(例如ADXL313)用于测量车辆加速度。