Инструменты LinearLab Tools
LinearLabTools – это набор программ для MATLAB® и Python, которые обеспечивают прямой доступ к оценочным платам на основе преобразователей данных Linear Technology.
Оценочная плата с преобразователем данных обычно подключается к соответствующей плате контроллера, которая затем подключается к компьютеру, на котором работает программа с графическим интерфейсом от Linear, такая как PScope для аналого-цифровых преобразователей или LTDACgen для цифро-аналоговых преобразователей. Графический интерфейс пользователя позволяет выполнять базовые измерения рабочих характеристик, но он не предназначен для выполнения непредусмотренных программой наборов испытаний или обмена данными с другим оборудованием, как это часто требуется заказчикам при оценке работы компонента в рамках их собственного приложения. Средства LinearLabTools позволяют заказчикам работать с демонстрационными платами на основе преобразователей данных Linear так же, как и с любым другим элементом испытательного оборудования, используя собственное программное обеспечение.
Но это еще не все.
Пакет LinearLabTools также содержит различные примеры применения, модели и образовательные программы, которые демонстрируют различные концепции работы со смешанными сигналами.
Быстрый старт
Полная инструкция по установке для пользователей MATLAB
Полная инструкция по установке для пользователей Python
1) Установите соответствующий графический интерфейс (PScope для АЦП или LTDACgen для ЦАП), который будет поставляться с оценочной платой, о чем будет подробно описано в руководстве по работе с платой. Это гарантирует, что будут установлены актуальные рабочие драйверы, и это позволит протестировать систему на базовые функциональные возможности перед попыткой доступа через LinearLabTools.
2) Следуйте процедуре, приведенной в руководстве по работе с платой. Эта процедура предполагает организацию питания платы, подачу соответствующих тактовых сигналов и выполнение соответствующих подключений к аналоговым входам и выходам.
3) Загрузите установщик LinearLabTools. Предлагается как 32-разрядный, так и 64-разрядный установщик. Выберите версию, которая соответствует целевому программному обеспечению (например, 32- или 64-разрядному MATLAB), а не операционной системе. Распакуйте этот файл в любое удобное место, но сохраняйте структуру каталогов.
Загрузить 32-битный установщик
Загрузить 64-битный установщик
4m) Для пользователей MATLAB: все скрипты LinearLabTools для MATLAB тестируются с использованием базовой версии MATLAB, причем для некоторых скриптов требуется набор инструментов для обработки сигналов с целью реализации дополнительных функций. Эти функции при необходимости могут быть закомментированы.
Откройте MATLAB. В подкаталоге MATLAB запустите Test_LinearLabTools_MATLAB.m. Должен появиться следующий экран:
4p) Для пользователей Python: зависимости сведены к минимуму, но для тестовых скриптов требуются библиотеки NumPy, SciPy и Matplotlib. Все написанные на Python скрипты LinearLabTools тестируются с использованием предоставляемого Continuum Analytics дистрибутива, который доступен по этому адресу:
https://store.continuum.io/cshop/anaconda/
(Anaconda предварительно настроена с необходимыми зависимостями)
Откройте отладчик Spyder или вашу среду разработки для Python. Зайдите в подкаталог \python\Test_LinearLabTools_Python и запустите файл Test_LinearLabTools_Python.py. Должен появиться следующий экран:
5m) Перейдите в каталог \MATLAB\DemoBoardExamples\LTCxxxx, где xxxx – это цифры в наименовании оцениваемого устройства. Запустите файл LTCxxxx_DCyyyy.m, который, как правило, должен выполнять ряд операций, демонстрирующих различные возможности оценочной платы.
5p) Перейдите в каталог \Python\DemoBoardExamples\LTCxxxx, где xxxx – это цифры в наименовании оцениваемого устройства. Запустите файл LTCxxxx_DCyyyy.py, который, как правило, должен выполнять ряд операций, демонстрирующих различные возможности оценочной платы.
5) Измените пример кода по своему усмотрению или вставьте в код свои собственные тестовые процедуры!
Платы контроллера
- На основе 8-разрядного микроконтроллера AVR от Atmel
- Расположение разъемов форм-фактора Arduino Uno
- 14-выводной разъем Quik-Eval для подключения оценочных плат ADI
- Выбираемое напряжение линий ввода/вывода для разъема Quik-Eval
- Простой интерфейс USB-порта для подачи питания и передачи данных
- USB-хост гальванически развязан
- На основе ПЛИС CPLD CoolRunner компании Xilinx
- Поддерживает АЦП с интерфейсами КМОП/ТТЛ и скоростями до 135 MSPS
- Простой интерфейс USB-порта для подачи питания и передачи данных
- При работе с высокоскоростными АЦП необходимо использовать внешний источник питания 6 В
- Подключается к платам АЦП с помощью 40-выводного разъема
- Накапливает выборки в количестве до 128 тыс. слов
- Можно использовать внешний триггер через разъем BNC
- На основе FPGA Spartan-3 компании Xilinx
- Поддерживает АЦП с интерфейсами КМОП/LVDS и скоростями до 250 MSPS
- Простой интерфейс USB-порта для подачи питания и передачи данных
- При работе с АЦП с интерфейсом LVDS необходимо использовать внешний источник питания 6 В
- Подключается к платам АЦП с помощью 100-выводного разъема
- Можно использовать внешний триггер через разъем BNC
- Накапливает выборки в количестве до 256 тыс. слов
Платы сопряжения
ОЦЕНОЧНЫЕ ПЛАТЫ С СОВМЕСТИМЫМИ ПРОДУКТАМИ
Продукт (47)
Рекомендуемый контроллер
LinearLabTools – это программный пакет, который обеспечивает заказчикам прямой доступ к демонстрационным платам на основе преобразователей данных из их собственной программной среды. Windows DLL обеспечивает низкоуровневый доступ к плате через один из нескольких интерфейсов. В данный пакет также включены примеры кода Matlab и Python с целью демонстрации основных операций.
Это один из самых распространенных языков, который заказчики используют для оценки работы продуктов.
Потому что он бесплатен и полностью «открыт». По нашим наблюдениям Python используется так же часто, как и Matlab.
Пакет LinearLabTools в первую очередь предназначен для оценки работы продуктов. Возможно, некоторая часть кода будет полезна при разработке продуктов, например, для определения регистров.
