ADI

数据采集设备一个重要的指标就是AD位数，我们都知道AD位数越高越好。但这个“好”到底体现在哪些方面呢？AD位数到底对数据采集有哪些影响呢？

AD位数的实质是指模数转换数据时使用多少位（bit）来表征数据电压幅值大小。这个位（bit）也就是存储二进制数0或1的位数，8位为1个字节（byte）。位数越高，存储小数点后面的位数也就越多，因此，转换后的数据也就越精确，越接近实际值。现今的数据采集设备通常使用24位AD，表示可以用24个0或1来表示数据幅值大小。当然，有1位符号位。

数采设备通过AD进行量化，量化是指现实世界中的时域信号的连续幅值离散成若干个量化量级，实质是幅值转换精度。一个量化量级是指最小的量化电平大小（电平间隔），类似于刻度尺的最小刻度，刻度尺的最小刻度是1mm，1mm之内的读数都是估读出来的，不精确。如果想将最小刻度再提高，这时可以用游标卡尺来测量尺寸，此时，测量的精度更高。AD位数与这个刻度相似，AD位数越高，量化量级（可理解为最小刻度）越小，转换后的数据幅值精度越高，所下图所示。虚线表示相应的量化电平（刻度），所有的转换后的幅值只能位于这些虚线所表示的量化电平之上，其他位置没有任何量化电平。

<strong>作者：Dara O'Sullivan(系统工程师)和Maurice Moroney
(技术营销经理)，ADI公司</strong>

<strong>隔离类型简介</strong>

隔离用户及敏感电子部件是电机控制系统的重要考虑事项。安全隔离用于保护用户免受有害电压影响，功能隔离则专门用来保护设备和器件。电机控制系统可能包含各种各样的隔离器件，例如：驱动电路中的隔离式栅极驱动器；检测电路中的隔离式ADC、放大器和传感器；以及通信电路中的隔离式SPI、RS-485、标准数字隔离器。无论是出于安全原因，还是为了优化性能，都要求精心选择这些器件。

虽然隔离是很重要的系统考虑，但它也存在缺点：会提高功耗，跨过隔离栅传输数据会产生延迟，而且会增加系统成本。系统设计师传统上求助于光隔离方案，多年来，它是系统隔离的当然选择。最近十年来，基于磁性(变压器传输)方法的数字隔离器提供了一种可行且在很多时候更优越的替代方案；从系统角度考虑，它还具备系统设计师可能尚未认识到的优点。

本文将讨论这两种隔离解决方案，重点论述磁隔离对延迟时序性能的改善，以及由此给电机控制应用在系统层面带来的好处。

<strong>作者：Austin Harney</strong>

<strong>引言</strong>

我们都很熟悉那些隐藏在车库、地下室或其它隐蔽之处的电表了。我们甚至可能每月会检查它一次或两次，并将电表上的最新读数打电话告诉电力公司，而不是估算一个数字。随着技术的发展，一场静悄悄的革命正在这普普通通的电表上发生。

图1显示的是一款在19世纪后期开发的传统机电式电表，它带有一个转盘和一个机械计数显示器。这种电表通过计算该转盘的旋转圈数来计量电能，金属转盘的旋转速度与所用电能成一定比例。转盘周围的线圈通过施加一个与瞬时电流和电压成比例的涡电流和推力转动转盘，它利用一个永久磁铁在转盘上施加阻尼力，以在断电后使之停止旋转。

<iframe frameborder="0" src="https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=m0743xnocp9&quot; allowFullScreen="true" width='600' height='338'></iframe>

<strong><a href="http://www.analog.com/cn/applications/markets/industrial-automation-tec…，获取更多工业自动化技术信息</a></strong>

2018年，无论是全球半导体市场，还是中国半导体市场，都是成绩卓著的一年，根据ICInsights的预测，2018年TOP15半导体厂商的总营收将达到3811.6亿美元，相比2017年增长18%。2018年中国半导体产业销售额将进一步增长，达到8295.3亿元，增长率为12.9%，由此可见，增长仍然是主流趋势，人工智能、边缘计算、汽车电子成为主要增长动力。业内的半导体公司在这一年里收获了怎样的业绩？克服了哪些经营上的困难？对崭新的2019年有怎样的展望？

“根据公司最近一期财报显示，ADI营收获得强劲的第四季度业绩，公司2018财年营收超过60亿美元。其中大于85%的营收来自于工业、通信和汽车行业的B2B市场。而ADI中国这几年发展非常迅速，连续数年成为ADI全球增速最快的区域。”

创新是核心竞争力，重点布局工业、汽车、5G三大领域
想要在市场中长期立足，能否持续创新是一项重要因素，ADI将自己的创新愿景定为“超越一切可能”，把创新作为自己的核心竞争力。成立53年来，ADI一直在创新的路上奔跑。到2018年，ADI共发布了数十款业内领先的产品，涵盖从工业、汽车、通信、医疗、消费、能源管理和航空航天等应用，涉及几乎所有高性能信号链相关技术。

<strong>作者：Benjamin Bucklin Brown</strong>

<strong>摘要</strong>

许多嵌入式系统部署在操作人员难以或无法接近的地方。物联网(IoT)应用尤其如此，这些应用通常大量部署并且电池寿命有限。实例包括监控人员或机器健康状况的嵌入式系统。这些挑战加上快速迭代的软件生命周期，导致许多系统需要支持无线(OTA)更新。OTA更新用新软件替换嵌入式系统的微控制器或微处理器上的软件。虽然很多人非常熟悉移动设备上的OTA更新，但在资源受限的系统上设计和实施会带来许多不同的挑战。本文将介绍针对OTA更新的若干不同软件设计，并讨论其优缺点。我们将了解OTA更新软件如何利用两款超低功耗微控制器的硬件特性。

<strong>构建模块</strong>

<strong>服务器和客户端</strong>

OTA更新用新软件替换器件上的当前软件，新软件以无线方式下载。在嵌入式系统中，运行此软件的器件通常是微控制器。微控制器是一种小型计算器件，其存储器、速度和功耗均很有限。

<strong>作者：Marcus O’Sullivan</strong>

<strong>简介</strong>

电流检测电阻有多种形状和尺寸可供选择，用于测量诸多汽车、功率控制和工业系统中的电流。使用极低值电阻（几 mΩ或以下）时，焊料的电阻将在检测元件电阻中占据很大比例，结果大幅增加测量误差。高精度应用通常使用 4 引脚电阻和开尔文检测技术以减少这种误差，但是这些专用电阻却可能十分昂贵。另外，在测量大电流时，电阻焊盘的尺寸和设计在确定检测精度方面起着关键作用。本文将描述一种替代方案，该方案采用一种标准的低成本双焊盘检测电阻（4 焊盘布局）以实现高精度开尔文检测。图 1 所示为用于确定五种不同布局所致误差的测试板。

2019年的物联网市场将如何发展？我们将通过一系列不断扩展的物联网预测来回答这个问题。

似乎在每年年底时，总会有一些科技专家预测：未来一年将成为“物联网年”。不过在经历了连续几年的兴奋而非快速增长后，认为2019年也是如此的专家貌似少了很多。虽然这看起来像是一个索然无味的预测，但2019年对于物联网来说可能是喜忧参半。一方面，供应商正在努力使物联网更易于部署，这可以加速采用；另一方面，包括5G和区块链在内的能让物联网受益的并行技术，在未来一年中很可能仍不成熟。要了解关于2019年物联网预测的更多信息，请继续阅读：

多元化市场将刺激物联网增长

物联网市场有望继续扩大，市场也正逐步变得更容易驾驭。虽然在2018年，基于物联网的应用服务并不短缺，以帮助企业启动物联网项目，但对于许多最终用户来说，大规模部署物联网项目并随着时间推移进行管理仍然比较困难。Forrester预计，随着服务量的增加，明年情况将有所改善，以帮助最终用户“管理、监控和运营分散的物联网设备、网络和资产”。Forrester还预计，在制造、医疗、零售和公用事业领域部署物联网的公司将与供应商签订数亿美元的合同，以帮助他们“运营”物联网项目。

全球首款量产智能汽车荣威 MARVEL X 年初一经面市就引爆市场热点，被媒体称为全球第一款实现“特定场景无人驾驶”的量产车，突破性地采用了“最后一公里”自主泊车“黑科技”。这个功能的实现，离不开该车的一副“明目”——24 GHz毫米波雷达。据透露，MARVEL X的“明目”部分由国内汽车零配件龙头企业华域汽车技术中心提供，ADI 24 GHz 毫米波雷达解决方案是其中的关键“芯科技”。

<iframe frameborder="0" src="https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=x0818593vvl&quot; allowFullScreen="true" width='600' height='338'></iframe>

其实，智能制造也好，智能工厂也好，都有自己的实施条件和路径，没有捷径可走，行业不同、企业不同，道路都会不同。

一般来讲，以下十个路径方向是中国工业从制造迈向智造的必经之路，只不过对于不同的行业和不同的企业来说，由于市场需求模式不同、产品工艺不同、管理基础不同等，侧重点有所不同而已，但你总能从中找出几条通往智能制造的可行之路。

1、精益化

精益生产，最早就是面向多品种小批量的个性化需求而设计的，其两大支柱就是“准时化”与“智能自动化”。

至今为止，精益已经演变为一种涉及营销、研发、供应链、生产、流程乃至创业的全价值链的精益管理理念和方法，带动了全球产业的转型，从制造业到服务业，她所追求的“创造价值消除浪费”的思想、方法和工具促进了生产资源的优化配置，获得质量、效率和反应速度的快速提升。

根据企业的经验，只要企业坚持做下去，大部分都能获得50%甚至更高的提升空间。遗憾的是，精益在中国的大部分企业中并未得到有效实施，他们大多只是口头上说说，因为急功近利以及缺乏导入经验方法等，无法坚持下来半途而废。

智能制造不可能建立在这种低效的生产模式之上，精益是必须要走的第一步，而且是投资回报最高的一条路径。因为精益几乎不需要企业做出额外的投资，只是在现有基础上重新配置生产资源就可以获得超出想象的回报。