数字峰检原理
峰值检波负电压
峰值检波负电压
在通信系统中，信号传输是双向的，有正电压和负电压之分。
而峰值检波正好是针对这种情况而设计的一种电路。
峰值检波负电压是其中的一种形式，用来检测信号中最大幅度的负电压部分。
下面我们将详细介绍峰值检波负电压的原理和应用。
峰值检波负电压的原理是通过比较输入信号的幅度和峰值，确定信号的最大负幅值。
峰值检波电路通常由信号输入端、比较器、存储器和输出端等组成。
当输入信号带有正负幅值时，比较器将对输入信号的幅度进行比较，并将最大幅值存储在存储器中。
最终输出信号为信号的最大负幅值。
峰值检波负电压的应用非常广泛。
在通信系统中，峰值检波负电压可以用来检测信号中的干扰和噪声，提高信号的质量和准确性。
此外，峰值检波负电压还可以用于图像处理、声音处理等领域，帮助人们更好地理解和处理信号。
通过峰值检波负电压技术，我们可以实时监测并控制信号的质量，提高系统的灵敏度和稳定性。
峰值检波负电压是现代通信系统中不可或缺的一部分，它不仅可以提高信号的传输质量，还可以帮助我们更好地理解和利用信号中的信息。
希望通过本文的介绍，读者能更深入地了解峰值检波负电压的原理和应用，并在实际应用中得到更好的效果。
峰值检测系统的设计
峰值检测系统的设计峰值检测系统是一种用于检测和测量信号中的峰值值的设备或程序。
峰值通常是信号变化过程中的最高点。
在很多应用中，峰值的测量是非常重要的，例如音频信号处理、图像处理、工业自动化等领域。
本文将详细介绍峰值检测系统的设计。
1.信号输入模块信号输入模块是峰值检测系统的第一个模块，其功能是将待检测的信号输入到系统中。
输入信号可以是模拟信号或者数字信号，根据具体应用场景的要求进行选择。
对于模拟信号，可以使用传感器、放大器等设备将模拟信号转换为电压信号；对于数字信号，可以使用模数转换器将数字信号转换为模拟信号。
2.峰值检测模块峰值检测模块是峰值检测系统的核心模块，其功能是对输入信号进行峰值检测和测量。
常用的峰值检测算法有两种：绝对峰值检测算法和相对峰值检测算法。
绝对峰值检测算法通过比较信号的幅值与一定的阈值来判断信号的峰值是否发生。
如果信号的幅值超过阈值，则判定为峰值。
该算法简单易实现，但对信号噪声和背景干扰敏感。
相对峰值检测算法通过比较信号的幅值与邻近点的幅值来判断信号的峰值是否发生。
如果信号的幅值大于邻近点的幅值，则判定为峰值。
该算法对信号噪声和背景干扰相对较为稳定，适用于复杂环境下的峰值检测。
在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的峰值检测算法。
在一些情况下，也可以结合两种算法进行峰值检测，提高检测的准确性和稳定性。
3.结果输出模块结果输出模块是峰值检测系统的最后一个模块，其功能是将检测到的峰值结果进行输出。
输出方式可以根据具体应用场景的要求进行选择。
-数字显示：将峰值的数值显示在数字显示屏上，方便用户直观地观察和记录。
-图形显示：将峰值以图形的形式显示在显示器上，方便用户直观地观察和分析。
-数据存储：将峰值结果存储到内存、硬盘或者移动存储设备中，方便用户后续进行数据分析和处理。
-通信输出：将峰值结果通过通信接口发送给其他设备或者系统，实现实时的数据共享和处理。
除了上述的三个主要模块，峰值检测系统的设计还需要考虑一些其他的要素，例如输入信号的采样率、峰值检测算法的实时性和准确性、系统的稳定性和可靠性等。
signal.find_peaks原理
signal.find_peaks原理signal.find_peaks是一种常用的算法，用于自动检测信号中的峰值点。
本文将详细解析signal.find_peaks的原理、应用场景以及实际示例，帮助读者深入理解和灵活应用这一算法。
●signal.find_peaks的原理signal.find_peaks是一种峰值检测算法，用于在给定信号中寻找局部最大值，即峰值。
其原理基于信号的导数和阈值设置。
算法步骤如下：1.计算信号的一阶导数，即找到信号的变化率。
2.设置一个阈值，用于过滤掉变化率较小的峰值。
3.寻找导数图中大于阈值的局部最大值，这些点对应于原信号中的峰值。
●signal.find_peaks的应用场景signal.find_peaks广泛应用于各种领域，如信号处理、音频分析、图像处理等。
以下是一些应用场景的示例：1.心电图分析：在心电图信号中，signal.find_peaks可以用于检测心跳的R峰，从而计算心率。
2.声音处理：在音频信号中，该算法可用于检测声音的高峰，有助于分析声音的频率分布。
3.图像处理：在图像处理中，可以将图像的亮度作为信号，使用signal.find_peaks来定位图像中的亮点。
●示例与代码实现以下是一个使用Python中的scipy库进行signal.find_peaks的示例代码：pythonCopy codeimport numpy as np from scipy.signal import find_peaks import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个模拟信号x = np.linspace(0, 6 * np.pi, 100) signal = np.sin(x) + np.random.randn(100) * 0.2 # 使用signal.find_peaks寻找峰值peaks, _ = find_peaks(signal, height=0.5) # 绘制信号及峰值plt.plot(x, signal) plt.plot(x[peaks], signal[peaks], "x") plt.title("Signal with Peaks") plt.xlabel("Time") plt.ylabel("Amplitude") plt.show()在上述示例中，我们首先创建了一个带有噪声的正弦信号。
信息论与编码 峰值检波
信息论与编码峰值检波引言信息论与编码是一门研究如何在信息传输中提高系统性能和传输效率的学科。
峰值检波是其中的一个重要概念，它在信号处理和通信领域中具有广泛应用。
本文将详细探讨峰值检波的原理、应用和优缺点，并展望未来的发展趋势。
峰值检波的原理峰值检波是一种基于信号峰值进行检测和测量的技术。
它通过比较信号的峰值与设定的阈值，来判断信号是否出现或超过了某个特定的阈值。
其原理可以用以下步骤来描述：1.采样：将连续信号转换为离散信号。
采样频率需要满足奈奎斯特定理，即采样频率要大于信号带宽的两倍，以避免采样失真。
2.峰值检测：在样本序列中，对于每个样本点，检查它是否为当前的最大值。
如果是，则记录为当前的峰值。
3.比较与判决：将每个样本点的峰值与阈值进行比较。
如果峰值超过阈值，则判定为信号存在。
4.输出信号：输出的信号可以是二进制信号或模拟信号，取决于具体的应用需求。
峰值检波的应用峰值检波可以应用在各种领域，例如无线通信、雷达、医学图像处理等。
无线通信在无线通信中，峰值检波被广泛应用于信道估计、信号检测和解调等。
通过对信号的峰值进行检测和测量，可以提高信号的接收性能和抗干扰能力。
雷达在雷达系统中，峰值检波被用于检测和跟踪目标。
雷达接收到的信号经过峰值检波后，可以得到目标的距离、速度和方位等信息。
医学图像处理在医学图像处理中，峰值检波用于检测和分析图像中的峰值信息。
通过提取图像中的峰值特征，可以辅助医生进行病变的诊断和治疗。
峰值检波的优缺点峰值检波作为一种简单有效的信号处理技术，具有以下优点：•算法简单：峰值检波算法相对简单，易于实现和部署。
•实时性强：峰值检测过程可以实时进行，适用于需要快速响应的应用场景。
•适应性强：峰值检测可以适应不同信号的变化和噪声的影响，具有较好的鲁棒性。
然而，峰值检波也存在一些缺点：•灵敏度受限：峰值检波会受到信号变化的影响，无法准确检测小幅度的信号变化。
•误判率高：峰值检测过程中，对于噪声和干扰的响应较大，容易产生误判的情况。
peak identification analysis 峰值鉴定
peak identification analysis 峰值鉴定1. 引言1.1 概述峰值鉴定作为一种重要的分析方法，在不同领域的研究中扮演着至关重要的角色。
通过对数据的处理和分析，峰值鉴定可以帮助我们确定样本中存在的峰值，从而获取有关样本性质和特征的重要信息。
它广泛应用于生物学、化学以及材料科学等领域，并在药物开发、环境监测、材料设计等方面具有广泛应用前景。
1.2 研究背景随着科技和信息化水平的不断提高，实验数据的产生呈现出爆发式增长的趋势，这也给数据处理与分析带来了巨大挑战。
在许多实验中，我们需要从庞大复杂的数据中准确地确定并提取出感兴趣的信息，以便进一步进行研究或应用。
而峰值鉴定作为解决这个问题的一种有效手段，能够自动识别并区分出数据中存在的各种峰值，并提供相应的参数与特征描述。
它可以帮助我们快速准确地分析数据，并从中发现隐藏在庞杂背后的规律与模式。
1.3 研究意义峰值鉴定在科学研究和工程实践中具有重要的理论意义和实际应用价值。
首先，通过对峰值的检测与鉴定，可以更好地理解样本或系统的性质与特征。
不论是在生物学、化学还是材料科学研究中，都离不开对各类数据进行峰值鉴定来获取有关样本内部组成及反应过程等方面信息。
其次，峰值鉴定也为新材料或新药物的研发提供了强大支持。
通过从多个角度分析和比较峰值参数，可以评估物质性能的差异，并指导进一步优化设计。
这种方法具有高通量、高精度、快速等特点，为加速新品种开发以及药效评估奠定了基础。
最后，在工业领域中，峰值鉴定也扮演着至关重要的角色。
例如，在环境监测领域，通过对污染源数据中的峰值进行识别和分析，可帮助决策者制定相应措施以保护环境。
当然，峰值鉴定的应用还远不止这些，随着科学技术的不断发展和进步，我们相信峰值鉴定在更多领域将会发挥更大的作用。
总之，本篇文章旨在详细介绍峰值鉴定方法、过程和应用案例，并探讨其对相关行业的影响。
通过阐述峰值鉴定的研究背景与意义，我们希望能够引起读者对该领域的关注，并为未来研究方向提供参考和启示。
反馈信号的检测结构和原理
反馈信号的检测结构和原理
反馈信号的检测结构和原理可以分为以下几种常见的方式：
1. 比较器（Comparator）：比较器是一种常用的信号检测结构，它将输入信号与某一标准信号进行比较，当输入信号超过或达到一定阈值时，输出信号发生变化。
比较器可以采用模拟电路或数字电路实现。
2. 滤波器（Filter）：滤波器是一种用于信号处理的电路，可以通过选择频率范围来对信号进行滤波。
滤波器一般包括低通滤波器、带通滤波器和高通滤波器等，根据不同的应用需求选择不同的滤波器。
3. 峰值检测器（Peak Detector）：峰值检测器可以用于检测信号的峰值或极大值，常用于音频系统或RF信号处理中。
峰值检测器一般通过一个电容和一个电阻组成，当信号达到峰值时，电容会逐渐充电或放电，并输出峰值信号。
4. 微弱信号检测器（Weak Signal Detector）：微弱信号检测器可以用于检测低幅度的信号，例如微弱的无线电信号或光信号。
一种常见的方法是采用弱信号放大器将微弱信号放大到足够的幅度，然后采用比较器或其他方法进行判断和检测。
5. 数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）：数字信号处理是一种采用数字电路进行信号处理的方法，可以通过数字滤波、数字变换、数字比较等操
作来检测和处理信号。
数字信号处理通常使用数字信号处理器（DSP）或现代芯片如FPGA等来实现。
上述仅为常见的一些反馈信号检测结构和原理，具体的检测方法和原理在不同的应用领域和具体情况下可能会有所不同。
差分峰值鉴频工作原理
差分峰值鉴频工作原理差分峰值鉴频技术是一种常用的频率测量技术。
它的主要原理是通过对输入信号进行两次滤波，得到两路滤波后的信号，然后将它们相减，从而得到一个差分信号。
在此基础上，通过对差分信号的峰值进行测量，得到输入信号的频率。
一般来说，差分峰值鉴频技术可以分为两个步骤：滤波和差分。
在滤波过程中，输入信号经过两路滤波器进行滤波，得到两路滤波后的信号，一路称为“正极性信号”，另一路称为“负极性信号”。
在差分过程中，将两路信号相减得到差分信号，即：ΔV=V1-V2。
基于差分信号，可以通过测量峰值来确定输入信号的频率。
在差分信号中，输入信号的频率表现为周期性的谐波信号。
这些谐波信号会产生周期性的峰值，因此可以通过测量这些峰值的间距和数量来确定输入信号的频率。
差分峰值鉴频技术具有很多优点。
它可以应用于多种不同类型的信号，包括正弦波、方波、三角波等等。
在一些特殊情况下，比如在高速采样或传输过程中，如果输入信号受到干扰或噪声的影响，差分峰值鉴频技术还可以将其滤除。
差分峰值鉴频技术也存在一些缺点。
一方面，因为它要进行两次滤波以及测量峰值等处理，所以需要使用比较复杂的电路和算法。
如果输入信号的频率比较高，那么就需要使用高频率的滤波器，这会导致信号失真，并且电路的成本也会很高。
差分峰值鉴频技术是一种常用的频率测量技术，它广泛应用于各种不同类型的电子设备中。
不过，在具体的应用情况下，需要根据实际需求来确定技术的参数和实现方式，以达到最佳的效果和性能。
差分峰值鉴频技术在实际应用中可以采用不同的实现方式。
一种常见的实现方式是利用锁相环来实现差分峰值鉴频。
锁相环是一种用来提取周期信号的技术，它可以通过自适应调节输入信号的相位和频率来提取出输入信号的基频。
具体实现中，输入信号首先经过一个带通滤波器，然后通过锁相环进行信号提取。
锁相环的输出信号可以直接作为输入信号的基频，因此只需对锁相环的输出信号进行处理即可得到输入信号的频率。
波峰检测算法
波峰检测算法波峰检测算法是一种在数据处理中用来检测数据中的高峰点的一种计算技术。
这种技术的应用非常广泛，它可以用来检测出数据中的高峰点，进一步挖掘数据中的潜在特征。
本文就阐述波峰检测算法的原理和具体应用环境，探讨它在数据处理中的应用价值。
一、波峰检测算法概述波峰检测算法是一种数据处理算法，它能够从复杂的数据中找出有代表性或代表性高峰点，并根据它们来建立相应的模型。
它可以检测出数据中的高峰点，因此有助于挖掘数据中的潜在特征。
波峰检测算法的大致原理是，通过将目标数据的每一点与其附近的点进行比较，检测并标记那些与周围点有较大差异的点。
波峰检测算法的具体方法有：直接比较算法、指数平滑算法、指数平滑比较算法等。
其中，直接比较算法是指将目标数据的每一点与其附近的点直接进行比较，标记相应吻合程度较高的那些点。
而指数平滑算法则是指将原始数据进行指数平滑，然后用计算出来的平滑数据与原始数据进行比较，标记出高低点。
二、波峰检测算法的具体应用波峰检测算法可以应用于许多领域，比如：（1）经济和金融领域：在经济和金融领域，波峰检测算法可以用来检测股票市场中的高峰和低谷，以便投资者更好地进行投资安排。
（2）工业生产领域：在工业生产领域，波峰检测算法可以用来检测工业设备的运行趋势，以便对系统的性能和维护进行准确的评估。
（3）医学领域：在医学领域，波峰检测算法可以用来检测脑电图、心电图等生物信号的高峰点，以便准确判断病人的病情。
三、波峰检测算法的应用价值波峰检测算法在数据处理领域有着重要的应用价值，它可以帮助数据分析人员更好地挖掘数据中潜在的特性，进而帮助经济和金融领域保持投资安排的有效性和准确性，帮助工业生产领域更准确地评估系统的性能和维护，帮助医学领域准确判断病人的病情等。
因此，波峰检测算法在数据处理领域有着很高的应用价值。
综上所述，波峰检测算法是一种在数据处理中用来检测数据中的高峰点的技术，它有助于挖掘数据中的潜在特征，并可以用于许多不同的领域，展现出了广泛的应用价值。
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数值峰值测量 数字峰值测量的基本思路是将信号的瞬时幅值经A/D采样送入处理器，在信号周期内对输入信号的采样值进行大小比较，从而得出信号的峰值或峰峰值。这里以FPGA实现峰值测量为例说明实现过程。 在FPGA内部设置两个寄存器，分别存储目前为止测量到的最大值（REGM）和最小值（REGL）。下一个信号被采集进来以后，分别与这两个寄存器的数据比较，若大于原来的最大值，就用这个值替代REGM中的数据；如果小于最小值，就用这个值代替REGL中的数据； 否则，等待下一采样值的来临。每个信号周期结束以后，REGM和REGL的差值就是峰峰值。 数字测量的精度和采样的A/D有很大的关系，随着A/D的选用不同，精度可以做的很高。另外稳定性也要比模拟峰值检波高，避免了模拟期间不稳定或者漂移等因素的影响，减小了峰值检测的误差。 采用A/D采样的方法采集峰值，对于采样点数的要求也比较高。通常情况下，保持波形失真度小，要求波形至少由64个点组成（当然这个也要根据实际需要，若不需要精度很高可以适当减少点数）。也就是说对于20M采样率的A/D，能处理的频率最多也只能达到312.5KHz，因此限制了数字测量方法的测量频率范围。 下面介绍的一种数字峰值测量方法，是依据等效采样的原理，能利用较低采样率的A/D采样频率甚至比A/D采样率高很多的信号的峰值。 基于等效采样的数字峰检 本峰值检波电路基于信号频域频谱搬移理论，采用两个特殊频率（双频）对信号先后完成采样，互补采样中的“盲区”，通过采样的最大值提取得到周期信号的峰值。这种方法可以兼顾高低频，全幅度段达到良好的线性。可以做到0.1Hz~100MHz频率段，同时，此检峰原理很有研究价值，变换灵活，在具体设计电路时考虑实际频率段的需求来做设计，可以将此电路的性能应用的灵活自如。 一、 频谱搬移理论分析 Fs为信号抽样频率，Fx为被抽样信号的频率，N为采样点数。对于任意周期信号要采完一个周期才能确定其峰值。分析当Fs=10KHz时，对于1Hz的任意周期信号要采完一个周期才能确定其峰值，那就是要采样10000个点，即N=10000。对全频带内信号分析：进采样以后的信号频谱也是成周期性的，即以Fs频谱搬移。对于[0,Fs]内的频谱就可以包含信号的全部信息，即对于[0,Fs]区间来说有且仅有一根信号有效频率成分对应的谱。所以，当我们可以采样[0,Fs]信号的全部峰值时，就可以断定全频带的信号都可以采到峰值。 很明显，Fs为10KHz时，0~1Hz的信号是没有采全一个周期的，就没发判断任意周期信号的峰值了，我们将这段区间定义为盲区。 所以，搬移到整个频域，每个频段内都存在一部分信号采样的盲区，在盲区里，系统无法判断是否采到了信号的最大值。 1.（0~Fs）频谱盲区分析 Fs=10KHz进行信号抽样时，频谱上信号的盲点在-1Hz~+1Hz，同样，搬移后，盲点也会搬移。根据采样定理分析，信号频谱关于nFs对称（n=…-3,-2,-1,0,1,2,3….），基于这个对称关系得知，信号频谱在nFs左右的（-1Hz~+1Hz）都是采样信号盲区。同时，根据信号频谱分布理论，信号也关于Fs/2对称（证明略），所以可以得出，信号频谱关于nFs/2的整数被对称。 2.（0~Fs/2）频谱盲区分析 基于信号关于nFs/2也对称，分析信号频谱在（0~Fs/2）内的盲点。明显可以判读当Fs=10KHz，Fx=5 KHz时候是采不到信号幅值的。因为信号在5KHz左右也有盲区。与采样Fx=10KHz的信号不一样，它的盲区在5KHz旁边的(-0.5Hz~+0.5Hz)。比较两种采样，如果用等效采样看待这个问题是很好理解的。如下图5-69所示：第一个波形就是实时采样采信号的示意图，第二个图是等效采样的示意图，通过步进t的采样重组波形。 Fx=10KHz时，采样盲点为（-1Hz~+1Hz），将其重组波形，等效于采（-1Hz~+1Hz）的周期信号，所以采不到信号的一个周期值，及盲区为（-1Hz~+1Hz）。而对于Fx=5KHz的信号同样用10KHz的抽样率采值，在波形重组时可以看出在5KHz左右的（-0.5Hz~+0.5Hz）是盲区。如Fx=5.005KHz的信号经Fs=10KHz采样时，采点N=10000时正好可以重组出一个周期波形来。可以得出结论，Fs=10KHz时，在Fs/2的旁边存在盲区，且只有（-0.5Hz~+0.5Hz）。这与Fs旁边的盲区相比，宽带缩短里一半。
0v
t12 3 4 5v
t0123图5-69 实时采样和等效采样图 3.（0~Fs/n）频谱盲点分析 同上面的推到类似，很容易想到信号在Fs/3，Fs/4的时候同样存在盲区，在信号频率为Fs/4时，盲区在Fs/4的两边（-0.25Hz~+0.25Hz）的范围内。在matlab里仿真，如Fs=10K，Fx=2500.25Hz，N=10000时刚好可以得到信号的一个周期波形。如下图5-70所示：为了直观的看到信号是10000个点一个周期，用matlab仿真的时候取了N=20000个点，可以看出是两个整的周期。但也可以看出信号已经不再是正弦波形，其点是杂乱的按一定抽样顺序排列的，这就是在信号抽样的过程中发生相位翻转造成的，如果要按某些特殊规律排序就可以完整的得到一个频率为2500.25Hz正弦波。 同样，推到更广的范围去谈这个问题，频谱在Fs/n的左右都会存在盲区，且盲区范围为（-1/nHz，+1/nHz），只有在盲区内，此数值采样才采不到信号的一个整周期，系统无法确定周期信号的峰值。 图5-70 N=20000个点的边界采值波形 4.选取双频补回盲区 从上面的推导的结论可以知道，在用一个采样率如Fs=10KHz抽样信号，都会存在盲区。 普遍的来讲，抽样率为Fs，如果对最低频极限情况F1采样，采一个周期需要采的点数N=Fs/F1，第一个盲区就出现在Fs的左右[-F1~+F1]，第二个盲区在Fs/2的左右[-F1/2,+F1/2]，第n个盲区出现在Fs/n的左右[-F1/n，+F1/n]。 那怎么补回这些盲区？双频的作用也就是在这里。 如果Fs=10KHz，N=10000，双频FA=10KHz，其盲区在上面的讨论中已经很明确了，为了补回这些盲区，双频FB=10.003KHz，FB抽样时它的盲点则只分布在10.003KHz左右的（-1Hz~+1Hz），这样就可以补足FA在10KHz的盲区了。同理，在FB/2的左右（-0.5~+0.5）才是盲区，也可以补足FA在FA/2左右的盲区，这样一直分下去就可以得到结论，在[1Hz~10KHz]，FB可以完全补全FA的盲区，达到完全互补盲区的作用。 设想，系统先后进行FA,FB两次抽样率的抽样，各采值10000个点，在这20000个点里，选取最大值则为信号峰峰值。相当于信号在一个周期采20000个点，测幅的精度显然很高。
5.拓展频带到高频盲点分析 频谱分析结论：可以肯定的讲，信号在1Hz~10KHz的任意频率的任意周期数值峰检都可以很准确的检出信号的峰值，其测量可以说是限制与ADC的测量精度和范围决定。 现在讨论信号的高频段，如果FA=10KHz，FB=10.003KHz，采样点数N=10000。先考虑FA，对区间进行定义，定义[1Hz~10KHz]为区间1，[10KHz~20KHz]为区间2，[20KHz~30KHz]为区间3，…… ，[(n-1)*10KHz，n*10KHz]为区间n。而对应的盲区则是每个区间边界处的[-1Hz~+1Hz]。 现在考虑一个问题，当n在增大的时候，FB的盲区会有什么样的变化。 随着n值的增大，FB的每个区间相对于FA的每个区间在逐渐往FA的下一个区间移动。FB的各个区间盲区也同时相对与FA的各个盲区在往FA的下一个盲区移动。这样相对的往后移动，总有一个时刻，FB第n个盲区会移到FA的第n+1个盲区上，或者发生重叠，这样就放生了盲区重叠，在这个重叠区域将无法采值到信号的一个周期而无法判断信号峰值。当FB=10.003KHz时，n=3333时候，FB的盲区会和FA的盲区重叠，此时对应Fx约为33MHz处，所以该双频搭配起来的数值字峰值检波可以做到33MHz。当FB=10.002KHz，n=5000的时候会发生混叠，此时Fx为50MHz，该双频搭配的数字峰值检波可以做到50MHz。当FB=10.007KHz时，n=2857时候会出现盲区（第一个n=1428值跳过，未混叠），此时Fx约为28MHz，该双频搭配起来的数字峰值检波可以做到28MHz。 一、 双频峰值检波性能论证 1、对于ADC的要求 双频数字峰值检测基于ADC的采样，所以ADC的采样分辨率、模拟输入信号范围和采样速率都是限制双频峰检的指标。前两者大部分ADC都可以很好的到达要求。最限制的就是ADC的采样率，当数字峰值检波要做到100MHz的时候，要求ADC的采样率也必须达到那么高。一般的ADC都具有内置的采样保持，如MAX114，虽然最高采样率是1MHz，但它通过内置的采样保持电路可以达到10MHz的测量能力（会有所衰减但不是很大）。所以要做到高频，ADC的采样率要首先开始考虑。此峰检虽然用的是个高速ADC,但值得放心的是系统只用低频速率对信号抽样，ADC不会跑到很高频，所以不必担心高速ADC会带来很大的干扰，这也是本设计的一大优点。但也同时是本设计的不足，因为高频的ADC却要用低频去采，对于ADC本身的采样精度来说就是一大挑战，所以，要做到高频，需要仔细的选择芯片。但，最主要的是这种理论是成立的，芯片也容易找，是有其发展前景的。 2、采样时间上的要求 通过对这种采样方式的了解可以知道，如上的例子，峰检个需要采10000个值，所以双频峰检在时间上要2s，但对于一般系统的刷新速度上来说已经可以了。 峰检的时间由AD的采样率和要采信号的最低频限有关系，如系统最低频率只做到10Hz，采样率提示10倍或者采样点数N降低10倍，则只需0.2s时间，如系统最低频率做到100Hz则至需要0.02s。所以，理解这种峰值检波原理的设计员是完全可以设计出一个很低的采样时间t来适应自己的系统。而采样点数则是取决于采样速率和最低频率限的，在设计时选择合适搭配的双频来选择采样点数N。这就需要设计这从采样频限，采样率和双频的搭配上仔细探究了，这种检峰方案将很容易实现自己的设计要求。 对于特殊的周期信号，如正、余弦、方波、三角波、锯齿波等峰值有正负且绝对值相等的周期信号，半周期就可以采到一个最大值，所以可以在采样时间上或采样低频的极限上都提高一倍。如上面说的例子，要么可以将采样时间降低一倍，要么可以将信号低频极限再往下降一倍。 3、对于采样信号的要求 对于双频数字峰值检波来说，就是ADC对信号采样的过程，那么决定峰值检波性能的指标除了ADC，还有信号的本身的质量。如果采样过程中信号毛刺很大，或不规律的抖动，则信号的真实峰值将难以辨别。所以信号的质量是峰值准确度的一项有力保证。一般，ADC引入毛刺时并未开始信号的采样，所以，对采值几乎没有什么影响。但对于高频信号来说，信号的质量就一定时刻考虑了。 二、 几种峰值检波电路的比较 通用型的数值峰值检波最大的局限就是只能采低频，到了高频就需要更高的采样率，但目前电路还是达不到。与双频数字峰值检波相比，在低频都可以达到同样的精度。对于时间上来说，若双频采用两个ADC同时测量的方法(而不是分先后顺序用一个ADC)，两中方法可以达到同样的速度。