В современных ПК есть проблема отсутствия простых в использовании интерфейсов. Для использования USB требуется большой объем непростого кода, а для UART нужен переходник USB-COM. Если внешнее устройство несложное, то разработка интерфейса может занять больше времени, чем разработка самого устройства. В то же время во многих устройствах есть аналоговый интерфейс для аудиоустройств, который можно использовать для ввода или вывода данных без какой бы то ни было доработки. Здесь пример ввода данных с платы STM32VLDISCOVERY в ПК с ОС Windows ХР через микрофонный вход. Интерфейс не чисто цифровой, а цифро-аналоговый. Данные с платы передаются пачками из 4-х прямоугольных импульсов разной амплитуды, через ЦАП контроллера. Частота следования импульсов соответствует верхней частоте входного усилителя большинства звуковых карт – 20 кГц. Начало пачки отмечается импульсом удвоенной ширины. Следующие 3 импульса несут информацию, которая заложена в амплитуде импульса. Скорость передачи данных при 4-х разрядном кодировании амплитуды составляет примерно 45 кбит/с.

Код для прошивки STM32VLDISCOVERY:

Для чего эта статья?

Все эмбеддеры, рано или поздно, сталкиваются с проблемой нехватки ПЗУ микроконтроллера для своих проектов. Ну банально, Вам нужно разработать систему управления простеньким ЧПУ станком, где управляющая программа хранится на самом девайсе или систему сбора данных, скажем, от датчиков какого-нибудь эксперимента – очевидно, что микроконтроллер изначально не предназначался для хранения таких массивов информации.

В этой статье я постараюсь максимально доходчиво рассказать о таком простом, но эффективном методе оптимизации, как имитация отжига (simulated annealing). А чтобы не быть причисленным к далёким от практики любителям теоретизировать, я покажу как применить этот метод для решения задачи коммивояжёра.

Для понимания статьи Вам понадобятся минимальные навыки программирования и владение математикой на уровне 9 класса средней школы. Статья рассчитана на людей не знакомых с методами оптимизации или только делающих первые шаги в этом направлении.

Основано на реальных событиях: «Mini-Desktop своими руками»

После публикации моей предыдущей статьи я получил много вопросов о том, каким образом лучше подступиться к Азиатскому производителю, что бы реализовать производственный образец или заказать партию товара в Азии за вполне реальные деньги. На самом деле, в зависимости от ваших потребностей, реализация вашего проекта возможна и во Вьетнаме, Тайване, Мьянме (да. и там тоже), Камбодже, Малайзии, Индии и (возможно) в Таиланде. В каждой из этих стран есть свои плюсы и минусы в зависимости от номенклатуры заказываемого продукта.

Как мне кажется, данная статья будет интересна разработчикам, которые хотят заказать единичные образцы продукции, так и тем кто хотел бы начать серийное производство своих товаров. Так же, на той площадке, о которой потом пойдет речь далее, можно заказывать уже готовую продукцию Азиатских поставщиков минуя посредников.

По работе неоднократно сталкивался с необходимостью быстро определить наличие в сигнале гармонических составляющих. Часто для примерной оценки достаточно воспользоваться алгоритмом быстрого преобразования Фурье. Тем более, что его реализации есть практически во всех математических пакетах и библиотеках, да и собственноручно реализовать не составит особого труда. Между тем, опыт показывает, что, при всей своей простоте, метод начинает вызывать некоторые вопросы, когда возникает необходимость не просто посмотреть наличие дискреток в сигнале, но и выяснить их абсолютные значения, т.е. нормализовать полученный результат.

В этой статье я постараюсь объяснить, что же все-таки выдает в качестве результата fft (Fast Fourier transform) на примере MATLAB (и в качестве бонуса проведу небольшой ликбез по этому весьма полезному, на мой взгляд, языку).

Здравствуйте, уважаемое хабрасообщество.
В последнее время на хабре стали появляться статьи, так или иначе связанные с анализом и обработкой сигналов и изображений (например Обнаружение устойчивых признаков изображения: метод SURF, Интегральное представление изображений от BigObfuscator), в связи с чем я хотел бы вкратце осветить такой инструмент для анализа сигналов, как wavelet-преобразование.

Для того, чтобы понять смысл вейвлет анализа начнем довольно издалека. В данной статье описывается математический смысл (простыми словами) вейвлет-преобразований, о применимости и его дискретной версии я расскажу позднее.

Спектральный анализ — это один из методов обработки сигналов, который позволяет характеризовать частотную составляющую измеряемого сигнала.

Технологический процесс с проектными нормами 32 нм.
Два ядра ARMv7 с тактовой частотой 1,3 ГГц
Оперативная память – 1 Гбайт.

Технологический процесс с проектными нормами 150 нм.
Одно ядро PowerPC с тактовой частотой 200 МГц.
Оперативная память – 256 Мбайт.

Сверху – параметры центрального процессора iPhone5, внизу – марсохода Curiosity. Бортовой компьютер марсохода стоит приблизительно в двести раз дороже нового айфона. Почему так? Центральный процессор космического аппарата должен быть устойчивым к воздействию радиации. На Хабре уже была хорошая обзорная статья о космической электронике, а я постараюсь подробнее рассказать о физических принципах и эффектах, стоящих за сбоями и отказами в космосе.

Возникла задача реализовать на С++ алгоритм скользящего среднего, который находит широкое применение в обработке сигналов и статистике.

За основу была взята функция smooth в MATLAB.
Данную функцию можно использовать для фильтрации сигналов. В качестве входных параметров определяются массив данных и окно усреднения.
Кому интересно, прошу под кат

В рамках своей научной активности реализовал так называемый Федеративный Фильтр Калмана (Federated Kalman Filter). В этой статье рассказывается о том, что такое «Федеративный ФК», чем он отличается от обобщенного, а также описывается консольное приложение, реализующее данный фильтр и генетические алгоритмы для подбора параметров его математической модели. Приложение было реализовано с использованием TPL (Task Parallel Library), поэтому пост будет интересен не только специалистам по цифровой обработке сигналов.

UPD1: после прочтения двух недавних статей решил тоже присоединиться к эксперименту/исследованию/авантюре (называйте как хотите). В конце статьи добавил еще один опрос — "Стали бы Вы поощрать рублем такие узко специализированные статьи на Хабрахабре?".

Краткое введение

Продолжаю спамить писать на тему операционных усилителей. В этой статье постараюсь дать обзор одной из важнейших тем, связанной с ОУ. Итак, добро пожаловать, активные фильтры.

Вместо скучного вступления

В прошлый раз я пытался вкратце объяснить основные принципы работы операционных усилителей. Но я просто не могу отказать в просьбе о продолжении темы. На этот раз схемы немного сложнее, но постараюсь не растягивать нудные математические выводы.

В курсе электроники есть много важных тем. Сегодня мы попытаемся разобраться с операционными усилителями.
Начнем сначала. Операционный усилитель — это такая «штука», которая позволяет всячески оперировать аналоговыми сигналами. Самые простейшие и основные — это усиление, ослабление, сложение, вычитание и много других (например, дифференцирование или логарифмирование). Абсолютное большинство операций на операционных усилителях (далее ОУ) выполняются с помощью положительных и отрицательных обратных связей.
В данной статье будем рассматривать некий «идеал» ОУ, т.к. переходить на конкретную модель не имеет смысла. Под идеалом подразумевается, что входное сопротивление будет стремиться к бесконечности (следовательно, входной ток будет стремиться к нулю), а выходное сопротивление — наоборот, будет стремиться к нулю (это означает, что нагрузка не должна влиять на выходное напряжение). Также, любой идеальный ОУ должен усиливать сигналы любых частот. Ну, и самое важное, коэффициент усиления при отсутствующей обратной связи должен также стремиться к бесконечности.

Привет Хабр. В последнее время среди программистов все больше стала набирать популярность цифровая электроника, появляются все новые платформы, позволяющие без каких либо особых знаний в электронике собирать различные устройства. Сам я начинал заниматься аналоговой электроникой, позже — цифровой и программированием. Многие же — наоборот — сначала программированием, а потом пытаются заниматься железом, при этом знания по части электроники практически нулевые и люди не знают/не понимают элементарных для олдфажного электронщика вещей. В данной статье я постараюсь затронуть наиболее важные на мой взгляд моменты, как по части проектирования схем, так и по части разводки плат. Надеюсь мои советы помогут миновать некоторые грабли

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Довольно часто в домашних электронных поделках возникает необходимость посмотреть тот или иной сигнал, причем достаточно его цифрового представления — что передает МК по I2C, правильно ли настроен ШИМ и т.п. Если на работе есть хороший осциллограф, то покупать его для дома — слишком дорогое удовольствие, особенно, когда необходимость возникает лишь от случая к случаю.
В последнее время появились недорогие (в пределах $50) логические анализаторы, однако меня от их покупки всегда останавливало одна мысль: штука то предельно простая, почему бы не сделать её своими руками из подручных материалов?
В данной статье я расскажу, как сделать простой логический анализатор с минимальными финансовыми затратами — все что нужно это отладочная плата Stm32F4Discovery.

Цель проекта Codebender — создать удобную облачную платформу для программирования микроконтроллеров. За последние несколько лет создание устройств на основе микроконтроллеров стало гораздо более доступным и популярным делом. Сейчас не проблема найти подходящий контроллер со всем необходимым железом — вокруг Arduino уже сформировалась внушительная экосистема. А вот с софтом пока дела обстоят хуже. Обычно для написания, отладки и прошивки встроенных программ используются нативные приложения, которые работают не на всех платформах и часто имеют совершенно не дружественный интерфейс. Codebender — это работающий в браузере редактор кода c возможностью проверки его корректности и прошивкой устройств через USB или Ethernet.

Здравствуйте. Данная статья описывает одну из возможных реализаций паттерна Handler для FreeRTOS, предназначенного для обмена сообщениями между потоками. Статья предназначена в первую очередь для людей, использующих операционные системы в проектах для микроконтроллеров, энтузиастов DIY и людей изучающий ОСРВ и микроконтроллеры.
Предполагается, что читатель знаком с основными терминами, относящимися к ОСРВ, такими как очередь и поток. Более подробно ознакомиться с FreeRTOS можно в постах qdx FreeRTOS: введение и FreeRTOS: межпроцессное взаимодействие.
Те, кто участвовал а проектах для микроконтроллеров, используя FreeRTOS, возможно, сталкивался с тем, что стандартный API достаточно скуден, что приводит к необходимости написания дополнительного кода, который во многом повторяется. В моем случае ощущался недостаток инструментов для взаимодействия между потоками, а именно отсутствие унифицированной системы обмена сообщениями. Обычно для обмена инфомацией между потоками и синхронизации используются те или иные формы очередей. При этом тип информации, содержащейся в очереди, каждый раз разный, что снижает возможность повторного использования кода.
Использование унифицированной формы сообщения часто позволяет объединить несколько потоков в один Worker Thread, который обрабатывает полученные сообщения в порядке очереди.

Здравствуйте. Это заключительная статья о многопоточном окружении FreeRTOS в которой я расскажу про мьютексы и критические секции.
Ссылки на предыдущие части:

• FreeRTOS: введение.
• FreeRTOS: межпроцессное взаимодействие.

Здравствуйте. В данной статье я постараюсь описать метод межпроцессного обмена данными и синхронизацию с эвентами.
Ссылки на остальные части:
FreeRTOS: введение.
FreeRTOS: мьютексы и критические секции.

Здравствуйте. В короткой серии постов я постараюсь описать возможности, и подходы работы с одной из наиболее популярной и развивающейся РТОС для микроконтроллеров – FreeRTOS. Я предпологаю базовое знакомство читателя с теорией многозадачности, о которой можно почитать в одном из соседних постов на Хабре или ещё где-то.
Ссылки на остальные части:
FreeRTOS: межпроцессное взаимодействие.
FreeRTOS: мьютексы и критические секции.