AD8305 100 dB范围(10nA-1mA)对数转换器

AD8305是一款价格低廉的微型对数转换器，针对确定光纤系统中的光功率应用进行了优化。它采用先进的方式实施经典跨导线性（基于结）技术，可提供多样、易用的宽动态范围。只需采用3 V至12 V单电源供电；也可以选用双电源。低静态电流（典型值5 mA）特性适合电池供电应用。

10 nA至1 mA输入电流IPD施加于INPT引脚，作为一个比例优化的NPN晶体管的集电极电流，该晶体管利用精密对数关系将此电流转换为电压 (VBE)。另一个这种转换器用来处理施加于IREF 引脚的参考电流（IREF）。这些输入节点经过偏置，略高于地(0.5 V)。对于正极不需要接地的光电二极管应用，一般均可接受。同样，在产生IREF时，也很容易处理此偏置电压。对数前端输出通过VLOG引脚提供。

此输出的基本对数斜率标称值为每10倍200 mV (10 mV/dB)。因此，100 dB范围相当于1 V的输出电压。将此电压（或缓冲器输出）施加于一个允许采用外部基准电压的ADC时，AD8305在引脚VREF上的2.5 V基准电压输出可以用来提高比例精度。合适的ADC包括AD7810（串行10位）、AD7823（串行8位）和AD7813（并行8位或10位）。其它对数斜率值可以利用简单的外部电阻网络提供。

对数截距（也称为参考电流）标称值为1 nA，它是通过外部产生的10 μA电流 IREF 而确定，该电流由连接在2.5 V VREF与0.5 V参考输入IREF之间的200 kΩ电阻提供。对数截距可以通过改变此电阻在较宽的范围内进行调整。将分子电流施加于INPT，并将分母电流施加于IREF，则AD8305也可以在对数比模式工作。

该器件内置一个缓冲放大器，用于驱动较大负载，以将基本斜率10 mV/dB提高到更高的值，从而用作精密比较器（阈值检测器），或者用于实现低通滤波器。其轨到轨输出摆幅可以达到正负供电轨的100 mV范围内，源电流能力峰值为25 mA。

跨导线性对数转换器的一个基本特性是小信号带宽随着电流水平降低而降低，低频噪声谱密度则提高。10 nA时，AD8305的带宽约为50 kHz，它随着IPD增大而提高，最大值约为15 MHz。利用缓冲放大器实现最多三极点的低通滤波器，可以解决低电流时噪声电平提高的问题。

AD8305采用16引脚LFCSP封装，额定工作温度范围为?40°C至+85°C。

应用

光功率测量

宽范围基带对数压缩

电流和电压比测量

光吸收测量

示波器、KUKA机器人、LVM视觉、iMXRT600以及IAP的文章分享

【干货】示波器扒串口数据

有时候没有逻辑分析仪，恰恰示波器也没买串口解析的功能，那么如何扒串口数据呢？（以下文章也适用于RS485 ，因为基本差不多）

首先介绍一下串口数据帧的组成：起始位1bit（低电平），数据位8bit，奇偶校验位（一般不加），停止位1bit（高电平） 。

所以我选择的数据帧格式为：1bit起始位+8bit数据位+1bit停止位（大多数都是这样）首先看一个示波器抓取的串口波形，如下图：

首先看第一位低电平，是起始位，通过读格子，大概可以看出是100us一个bit位 ，那么反推回去1s/100us≈9600波特率（实际上我设置的也就是9600波特率），9600波特率下的1bit时间为1/9600≈104us 。所以按照串口数据帧的格式，可以将数据大概扒出来，如下图：

然后串口数据格式一般是LSB，即低位在前高位在后 ，所以去掉起始位和停止位后，这两帧数据分别为……

查看原文：https://www.dianyuan.com/eestar/article-7867.html

KUKA KR QUANTEC extra 系列（带F型和C型）保养（换油）

机器人交付后，要按照规定的保养期限或者每 5 年一次进行润滑。例如，保养期限为 1 万运行小时（运行时间）时，要在 1 万运行小时或者最迟于设备交付 5 年（视哪个时间首先达到）后，进行首次保养（换油）。如果运行中油温超过 333 K (60 °C)，则要相应缩短保养期限。排油时要注意，排出的油量与时间和温度有关。必须测定放出的油量。只允许注入同等油量的油。给出的油量是首次注入齿轮箱的实际油量。若流出的量少于所给油量的 70 %，则用测定的排出油量的油冲洗齿轮箱，然后再加注相当于放出油量的油。在冲洗过程中，以手动移动速度在整个轴范围内运动轴。

保养图标：

保养表：KR QUANTEC extra

KR QUANTEC extra

保养表：带 ZH90/120 和ZH 150/180/210的 KR extra，F-HP型……

查看原文：https://www.dianyuan.com/eestar/article-7795.html

LVM，视觉大模型的GPT时刻？

LVM(Large Vision Models) [1] 自本月1号挂到arxiv以来，引发了众多自媒体的追捧，不乏称之为『视觉大模型的GPT时刻』的盛赞，也有不少大V对此表示持怀疑态度，这一周一直吃瓜的笔者也非常好奇，想一睹其视觉大模型的GPT风采，于是在工作之余抽空简单翻阅了下，总得来说还是受益匪浅的。

LVM的整体思想比较直白，既然NLP领域中，基于自回归的大模型（如GPT、LLaMA等）已经取得令人瞩目的成功，何不将视觉的预训练任务也统一到自回归中，也许就能产生和GPT一般的『智能』呢？考虑到NLP中，最小处理单元是token（下文翻译为『令牌』，tokenization则翻译为『令牌化』），我们不能以图片的像素级别去进行自回归，何不将图片也进行『令牌化』呢？将图片也转换成一个个令牌吧！那么我们就可以用NLP原生的预训练任务，比如自回归任务进行预训练了，如Fig 1.所示，将图片令牌化到若干个令牌后，就将视觉预训练任务转化为了『文本』预训练任务，作者将这样一个通过视觉令牌构成的句子，称之为Visual Sentence，也蕴含着将视觉任务文本化的意味？

Fig 1. LVM的模型框架，通过VQ-GAN将图片令牌化到256个令牌，将视觉的预训练任务完全转化为了文本的自回归预训练任务。

那么如何将图像进行令牌化呢？在之前的一些工作，比如VQ-VAE、VQ-GAN中曾经对图像令牌化有所考虑，读者可在笔者之前的博文[2]中简单参考其思路，同时，在BEiT v2 [3] 中也有对VQ-VAE的一些改进（引入更语义的信息），在本篇工作中，作者采用了VQ-GAN对图片进行令牌化，笔者觉得是由于LVM后续还需要对视觉令牌进行解码，生成图像（见Fig 1的decoder部分），采用VQ-GAN能提供更好的图像生成能力，向量量化的简易示意图可参考Fig 2.所示……

查看原文：https://www.dianyuan.com/eestar/article-7823.html

深扒i.MXRT600 FlexSPI NOR启动连接方式

痞子衡前段时间一鼓作气写完了三篇关于i.MXRT1xxx系列FlexSPI NOR启动连接的文章，算是把目前已供货的i.MXRT1xxx型号全部都聊了一遍，但是恩智浦近期刚宣布i.MXRT600正式供货了，得了，活又来了，继续写吧。

《FlexSPI NOR启动连接方式(RT1015/1020/1050)》

《FlexSPI NOR启动连接方式(RT1060/1064(SIP))》

《FlexSPI NOR启动连接方式(RT1010)》

i.MXRT600跟i.MXRT1xxx系列（Cortex-M7内核）不太一样，其内核采用的是ARM Cortex-M33 + DSP，所以我们一般将i.MXRT600归属于i.MXRTxxx系列，它是i.MXRTxxx系列的老大哥。

虽然i.MXRTxxx算是个新系列，但从系统角度来看其很多地方跟i.MXRT1xxx系列一样，它也没有内部非易失性存储器，支持启动的外部存储器类型也很多，通过FlexSPI接口连接串行NOR Flash也是首选。

i.MXRT600内部有一个双通道8bit的FlexSPI模块，这个模块与i.MXRT1xxx里是几乎一样的（存在微小升级），但在Pinmux设计上与i.MXRT1xxx上差异较大（主要涉及SoC设计上的两种8线实现方法），这也是本文要介绍的重点。

一、FlexSPI连接模式

老规矩，在讲启动连接之前，先简单聊一下FlexSPI模块的连接模式。从手册里看，FlexSPI一共有两种连接模式：

Individual mode：如下图Flash A1+A2+B1+B2（四线/八线Flash均可），它们分时复用FlexSPI，同一时刻仅有一个Flash被操作（仅一个PORT有数据收发）。

Parallel mode：如下图Flash A1+B1或Flash A2+B2（仅四线QSPI），同一时刻两个Flash可以一起被操作（两个PORT都有数据收发），FlexSPI会自动合并/拆分数据(read/program)到两个PORT。

因为i.MXRT600的FlexSPI PORTA和PORTB均是8bit数据线，均可独立连八线Flash，因此RT1xxx上那种联合PORTA 4bit数据线和PORTB 4bit数据线组Combination mode去连八线Flash那种方式在i.MXRT600上不适用。

二、涉及FlexSPI引脚

i.MXRT600一共提供了三种封装（WLCSP114、VFBGA176、FOWLP249），并且根据是否选配DSP，一共有6个型号。下文要介绍的FlexSPI NOR启动连接方式并不一定适用所有封装（主要是WLCSP114连接方式较少）……

查看原文：https://www.dianyuan.com/eestar/article-7816.html

想在i.MXRT上搞IAP，岂能放过这个ROM API

痞子衡的技术交流群里经常有群友提问: i.MXRT中的FlexSPI驱动API到底怎么用啊？这个问题已经出现过好几次了，本来痞子衡不打算专门为这个写文章的，因为这部分内容在芯片手册System Boot章节里的最后一节ROM APIs里其实介绍得非常详细了，但是既然还是有不少朋友在问这个，看起来手册里的内容藏得有点深，这么好的东西被埋没太可惜了，那么今天痞子衡就跟大家再认真聊一聊。

一、ROM API简介

1.1、API产生背景

i.MXRT系列都是Flashless（没有内置NVM）的芯片，所以BootROM必不可少。BootROM是个很特殊的东西，本质上它是一个完整的C代码写成的系统级App，这个系统级App专门用于从外部存储器中加载用户级App执行。简单地说，BootROM就是PC机里的BIOS。

BootROM代码是存放在专门的ROM区域的（前面讲i.MXRT系列没有内置NVM，其实不够准确，其实是有内部ROM空间的，只不过这个ROM区域用户无法下载程序使用，因此等效于没有NVM），ROM顾名思义Readonly，所以BootROM代码只能随着芯片一起Tapeout，代码无法更改（其实也有ROM patch机制，以后再介绍）。

ROM空间其实挺大的，从64KB到512KB不等，因芯片启动功能复杂程度而异。下图是i.MXRT1050系列的BootROM所占空间，ROM起始地址是0x200000（起始地址在i.MXRT上都一样），ROM大小为96KB（这是标准启动功能所要的代码长度。在i.MXRT1010上是64KB - 精简启动功能，在i.MXRT1170上是256KB - 复杂启动功能）。

BootROM代码其实并没有占满全部ROM空间，总有些剩余空间（因为工艺原因，ROM空间都是8/16KB倍数），这部分空间浪费了着实可惜。如果我们能把SDK里的一些常用模块驱动（比如WDOG）顺便放进去供用户调用，既充分利用ROM空间，也为用户节省Flash空间，岂不是一举两得。此外，BootROM功能代码中也有一些现成模块驱动（比如各种启动设备存储器驱动接口）可以一并导出，这便是API由来。

1.2、API设计实现

有了API想法，现在就是设计实现了。其实i.MXRT ROM API设计并不是重头开始的，在这个MCU系列被主推之前，Kinetis系列也曾当红过，Kinetis中也内置了ROM，并且提供了ROM API，痞子衡之前为此写过一篇文章《飞思卡尔Kinetis系列MCU启动那些事（11）- KBOOT特性(ROM API)》。i.MXRT ROM API设计思路完全复用了Kinetis ROM API的设计。

API说到底就是一个个功能函数的结合，我们知道工程代码都是由链接器自动分配的，因此每个函数实际链接地址是无法预期的（在链接文件里给每个函数分配固定地址链接这种方法不在考虑范畴，当函数数量众多时，这种方法太麻烦），业界上一个比较通用的做法是定义成员是函数指针的结构体，i.MXRT ROM API就是采用的业界通用方式，下面bootloader_api_entry_t便是i.MXRT1060中API原型，g_bootloaderTree就是实例……

查看原文：https://www.dianyuan.com/eestar/article-7815.html

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