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    多斜率积分ADC-低频测量我最强

    其擅长处理低频信号 在双斜率型 ADC 中,积分器生成两个不同的斜坡,一个斜坡具有已知的模拟输入电压 VA,另一个斜坡具有已知的参考电压 –Vref。因此,它被称为双斜率 A 到 D 转换器。...多斜率积分ADC就像一个精确的水桶,通过测量注水和放水的时间来测量水的多少. 为什么叫“多斜率”?...因为在整个过程中,水位(也就是电压)的变化不是线性的,而是分阶段的: 第一个阶段: 水位上升,斜率取决于输入电压的大小。 第二个阶段: 水位下降,斜率是固定的。...这两个阶段的斜率不同,所以称为“多斜率”。 这个转换的图也是这样的 使用天平也可以比喻: 就好比一个精密的天平,通过比较未知物体的重量和已知重量的砝码来测量物体的重量。

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    数据可视化|用斜率图进行对比分析

    斜率图,可以快速展现两组数据之间各维度的变化,特别适合用于对比两个时间点的数据。 比如说,为了对比分析某产品不同功能的用户满意度,经过问卷调查和数据统计,得到下面这个调查结果: ?...left', color=c['深灰色']) # 定义颜色 category_colors = [c['浅灰色'], c['浅灰色'], c['橙色'], c['蓝色'], c['蓝色']] # 画斜率图...斜率图的优势,是能快速看到每个类别前后发生的变化,并能根据线条的陡峭程度,直观地感受到变化的幅度。 斜率图的劣势,是看不出整体与部分的占比关系。...另外,如果类别的顺序很重要,那么也不适合使用斜率图,因为类别会根据数值大小自动进行排列。 最后,留给你一道思考题:在你看到过的各种数据中,有哪些数据是适合用斜率图进行对比分析的?

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    800一颗的双斜率积分ADC塞我嘴里-ADC100

    项目 数值 架构类型 双斜率积分型 ADC(Integrating ADC) 分辨率 22 位 输入范围 ±10.485760 V 输入等效噪声 1 µV rms(超低噪声) 低频噪声 (0.1-10Hz...(即 2⁻²² × 20.97151V ≈ 5μV) 封装 40 引脚陶瓷 DIP(高可靠型) 转换时间也少这个,太小了,就不截图了 工作原理简要说明 MT-027.ADI ADC100C 是基于双斜率积分法...工作过程概览(3 阶段): 阶段 动作 说明 Auto Zero 断开输入,连接参考地 校正 offset、电容泄漏、电流失配 Input Integrate 输入电流积分时间 T1 电压斜率 ∝ Vin...Clock) → 由微处理器读出并数字化 双积分型 ADC 在输入电压为 1V 时的典型波形响应 前 400 ms:积分阶段(T1) ADC 通过积分器对输入电压 1V 进行积分,输出电压线性上升;斜率与输入电流...模拟,可能有人感兴趣,代码给出来了 ADC100C 双斜积分 ADC 的典型信号路径与工作过程模拟,逐段解释: 正向积分阶段(0–40 ms) ADC 输入为 ,积分器输出线性上升,曲线斜率 = ,形成

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    Python线性混合效应回归LMER分析大鼠幼崽体重数据、假设检验可视化|数据分享

    本文将深入探讨混合效应回归的基本原理、关键概念、不同模型类型的差异,以及如何使用Python进行建模和分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。...(四)混合效应模型类型差异 混合效应模型主要有随机截距模型、随机斜率模型和随机截距与斜率模型。...随机截距模型允许基于聚类变量有不同的截距;随机斜率模型允许基于某个变量有不同的斜率;随机截距与斜率模型则同时允许基于聚类变量有不同的截距和基于某个变量有不同的斜率。...Python实现混合效应回归 (一)数据准备 本研究使用的数据集,旨在比较不同窝中大鼠幼崽的出生体重(查看文末了解数据免费获取方式)。...结论 本文全面介绍了混合效应回归模型,从理论基础到Python实现,包括模型的构建、假设检验以及结果分析。通过对大鼠幼崽体重数据的分析,展示了混合效应回归在处理具有层次结构数据时的有效性。

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