
前回までの3回を費やして「4-7 OPアンプのノイズ」を読みました。今回の「4-8 OPアンプの歪」は一撃デス。ほぼ半ページしかなく、キモは上に掲げた公式のみ。前回の公式に比べりゃどうってことない?しかし、データシート上でTHDを調べるにつけ「闇が深い」のか「大人の事情」か、一筋縄ではいかない特性に思えてきました。
“OPアンプ大全を読む(22) THD、全高調波歪、いろいろ記載方法があるのね。” の続きを読む
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
前回までの3回を費やして「4-7 OPアンプのノイズ」を読みました。今回の「4-8 OPアンプの歪」は一撃デス。ほぼ半ページしかなく、キモは上に掲げた公式のみ。前回の公式に比べりゃどうってことない?しかし、データシート上でTHDを調べるにつけ「闇が深い」のか「大人の事情」か、一筋縄ではいかない特性に思えてきました。
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前回は自前ノード data-check に「流れの中で」平均や分散、標準偏差を求めるためのWelford算法を導入。今回は「流れをぶった切って」再初期化するときに、そこまで到来したデータの層別(ランク付け)結果を送出する機能を追加してみたいと思います。「ブロックを」といいつつズルズルJavaScriptが長くなってる。
“ブロックを積みながら(120) Node-RED、自前ノードに層別集計機能追加” の続きを読む
またまたやらかしです。前回「反転型」のヒステリシス・コンパレータを構成し、ほぼ4V振幅の三角波入力に対して4V振幅の矩形波を出力。今回は積分回路を構成し4V振幅の矩形波を入力してほぼ4V振幅の三角波を得ました。しかし頭の中で2つを接続したら、ダメじゃん。「反転型」じゃなくて非反転型でないと。。。ともあれ今回は積分回路。
外乱も何もない「理想的な」BPSK変調信号をミキサにかけた後LPFという段で、前回はLPF生成関数に足をすくわれました。トホホのお約束か。まあなんとか乗り越えた(ホントか?)ように見えるので、今回は気を取り直してBPSK変調された信号にNCO(もどき)の信号を乗じたものをLPFしてみたいと思います。計算するだけなら只。
“手習ひデジタル信号処理(87) Scilab、前回の続きでNCOした信号をLPF” の続きを読む
別件シリーズでESP32 DevKit-Cの出力端子から取り出した信号が汚いです。ロジック動作としてはOKなんだけれども、こんなオーバーシュート、アンダーシュートが酷い信号をのさばらせておいてはイケないと唐突に決心。対策をば打ってみました。やれば出来るのか、やりすぎなのか、接続する相手次第ぞなもし。 “やっつけな日常(51) 許せん、オーバーシュート、アンダーシュートが酷い、なんとかせよと。” の続きを読む
このところBBC micro:bit v2のオンボードペリフェラルを端から見てまわっています。今回はオンボードというよりオンチップペリフェラルです。nRF52833搭載のハードウエア乱数発生器です。Goにはソフトウエアの乱数発生パッケージがありますが、多分ハードウエアで発生した方がより良いのではないかと。知らんけど。 “GoにいればGoに従え(21) TinyGo、乱数発生器よみとり、micro:bit v2” の続きを読む
ようやく浮動小数の「スカラー演算」命令をあらかた舐めたので次はSIMD命令と思いました。しかし「浮動小数およびSIMDの」ロード・ストア命令の練習を挟んでおきたいと思います。ロード、ストア無にはSIMDの威力も半減以下と。ロード、ストア命令自体は以前やった整数のロード、ストアの以下同文。それでもいろいろありすぎA64。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(118)ARM64(AArach64)Floatのロード#1” の続きを読む
ついに禁断の荒業BVエレメントに手を出してしまいました。遅延をビヘイビアモデル化するためにです。LTspiceには Lossless Transmission Lineという伝送線路をモデル化するためのエレメントもあるのですがそちらは双方向、インピーダンスも要考慮。今回は信号を一方通行で遅らせたいだけなのよ。
“SPICEの小瓶(30) BVエレメント使って、遅延のビヘイビア・モデル” の続きを読む
ESP32シリーズ用のMicroPythonに固有の機能の多くがesp32という名のモジュールに格納されています。その中に周辺の制御用にユニークな機能が一つ、RMTです。もともと赤外線リモコン用の送受信のために搭載されているハード機能を制御するためのクラスです。面白そうなのだけれども、だいたいどのピンが使えるの? “MicroPython的午睡(107) ESP32版、RMT、どこの端子が使えるの?” の続きを読む
今回のデータはいままで見てきたサンプルデータの中で一番長大なデータかもしれないです。約8000年間の年輪の幅のデータです。カリフォルニアはシェラネバダ山脈の山中に生えている Bristlecone Pine という長寿命の木について調査した結果です。データは長大、でも幅だけ。これだけ見たらばどうしたら良いのという感じ。
“データのお砂場(84) R言語、treering、約8000年間の年輪幅データとな” の続きを読む