模数转换器(ADC)应用中的误差分析

由于电压参考误差导致ADC系统中的增益误差;并且注意到ADC输入仅为满标度值的三分之一,我们可以将有效增益误差计算为:在12位系统中,该值等于1.18LSB,如下计算(方程式3):方程式3最后,通过将RSS方程应用于从方程1和3获得的值来发现系统误差:要了解更多关于电压参考误差的信息,您可以参考“电压参考选择基础”和...

聚辰股份取得一种提取误差法修正闭环音圈马达磁场两端非线性的...

金融界2024年8月14日消息,天眼查知识产权信息显示,聚辰半导体股份有限公司取得一项名为“一种提取误差法修正闭环音圈马达磁场两端非线性的方法“,授权公告号CN113691190B,申请日期为2021年8月。专利摘要显示,本发明公开了一种提取误差法修正闭环音圈马达磁场两端非线性的装置和方法,该方法包含:提取所...

解决数据孤岛/计算消耗/误差累积问题,上海人工智能实验室苏锐...

在ERA5上学习的元模型无法直接处理高分辨率数据具体而言,上图左侧的图标是原本的高分辨率场,将其分为4个不同低分辨率的场,再用语言模型进行预测,combine后得到高分辨率场的预测,最后用新增加的模块去捕捉它的非线性。处理累积误差在处理长期预测带来的累积误差问题时,盘古在每个预测时间点使用单独的训练模型...

理解ADC积分非线性(INL)误差

通过检查该图,您可以确认B点的误差由下式给出:请注意,虽然这种非理想效果将代码1的误差扩展到-0.625LSB,但它将下一个代码(代码2)的误差上限降低到0.5LSB-0.125LSB=+0.375LSB。您可以在D点看到由INL(3)=+0.375LSB引起的误差波形的类似变化。让我们检查代码6,看看负INL如何影响错误(INL(6)=-0.71L...

了解ADC差分非线性(DNL)误差

非理想曲线与线性模型的最大偏差出现在A点和B点,等于1LSB。我们测量时引入的误差为±1℃;然而,本地分辨率为2℃。这是因为DNL误差可为正或负。实际响应与理想曲线的净偏差取决于正和负DNL项在代码中的分布方式。在上面的例子中,代码1和2的两个负DNL错误之后是代码3的正DNL。这有助于实际响应再次接近理想曲线。

皮层回路中的置信度和二阶误差

我们提出,预测误差的幅度是在局部L3e输入中计算的PV表达的篮状细胞中计算的(www.e993.com)2024年11月23日。在电路层面上,L3e被认为被分为两个群体,分别编码预测误差的正部分和负部分[37]。如果确实如此,那么来自这两个群体的兴奋性投影到局部篮状细胞,最终由篮状细胞进行非线性整合[45],就足以执行所需的局部误差幅度计算[46]。然后,L3δ将...

薄膜压力传感器精度是怎样计算的

非线性误差描述了传感器实际输出与理论直线的偏离程度。计算公式如下:非线性误差=根号下{(x轴误差的平方+y轴误差的平方)/2}/量程输出其中,x轴误差和y轴误差分别表示传感器实际输出在x轴和y轴方向上的偏差。3.重复性误差重复性误差描述了相同条件下,同一输入引起的传感器多次输出之间的最大偏差...

用最小二乘法解热电偶近似误差

总的来说,热电偶是非线性的,由简单的模拟电路产生的补偿电压只能近似实际响应。因此,使用线性方程来近似热电偶响应会给我们的测量带来误差。考虑到所有这些,本文将研究这个误差,并看看我们如何使用最小二乘法来找到最小化近似误差的最佳拟合线。K型热电偶线性近似误差的评定...

国产光芯片重大突破!清华团队利用神经网络,首创全前向智能光计算...

在数据传播过程中,输出在进入下一层之前均进行了非线性激活,从而可记录非线性激活的输入并计算相关梯度。由于只需要前向传播,FFM所提出的非线性训练范例适用于一般可测量的非线性函数,因此适用于光电和全光非线性光神经网络。不仅如此,非线性光神经网络的分类准确率从90.4%提高到93.0%,如下图g所示。

清华太极-Ⅱ光芯片登上Nature,首创架构突破智能光计算训练难题

非线性ONN:太极-II架构支持非线性光学神经网络的训练,通过在数据传播中引入非线性激活函数,并利用记录的函数输入输出来计算梯度,实现高效精准的训练过程。图|深度ONN的并行梯度下降训练。2.复杂场景智能成像穿散射成像:太极-II架构能够透过散射介质实现接近衍射极限的聚焦成像,达到更高的分辨率。这对于显微...