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pandas 筛选符合条件的索引
时间: 2024-05-05 13:14:18
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在 pandas 中，我们可以使用布尔索引（Boolean indexing）来筛选符合条件的数据。布尔索引是一种通过传递布尔值（True 或 False）来选择数据的方法。其原理是：对于一个DataFrame或Series[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083)，我们可以将条件[表达](https://geek.csdn.net/educolumn/1410a16bee391aa5cfc33ba70e3247b7?spm=1055.2569.3001.10083)式应用到数据集上，返回的是一个由布尔值组成的DataFrame或Series[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083)，对于表中每一行或每一个元素，如果满足条件，那么相应的位置就会返回True，否则就会返回False。可以使用这个布尔型的DataFrame或Series[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083)作为索引，从而得到我们想要的数据。
举个例子，假设我们有以下的一个DataFrame[对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083)df：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': np.random.randn(8),
'D': np.random.randn(8)})
print(df)
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"TMS320C28x模数转换器的精度校正方法，针对TMS320F2812 DSP内置ADC存在的转换误差问题，通过失调误差和增益误差的分析，提出改善措施以提高转换精度。"
在TMS320C28x系列DSP，特别是TMS320F2812中，ADC模块扮演着至关重要的角色，它作为一个12位、流水线结构的转换器，具备双采样保持器，支持16个通道输入，并且可以在高频率下进行快速转换。然而，在实际应用中，ADC的转换结果可能会出现较大的误差，这将直接影响到基于这些数据的控制系统的精度。
1. ADC误差分析
- **失调误差**：ADC在理想状态下，当输入为零时，输出应为零。但实际中，输出往往不为零，导致这种偏差的原因可能是电路的初始设定或者温度变化等。
- **增益误差**：ADC的实际转换比例（增益）与理想情况不符，导致输入电压与输出计数值之间的关系产生偏离，通常表现为转换结果偏大或偏小。
2. 误差影响
- 系统性能：增益误差和失调误差的存在会降低控制系统的精度，可能导致错误的决策和控制输出，尤其是在对模拟信号敏感的应用中，如闭环控制系统。
- 输入范围变化：实际输入电压的有效范围因误差的存在而变窄，影响了ADC的线性度。
为了提升ADC的精度，可以采取以下策略：
3. 精度校正方法
- **校准程序**：通过软件校准，记录并补偿ADC在不同输入下的失调和增益误差，建立误差校准表。
- **硬件调整**：优化ADC的外围电路，如滤波器设计，减少噪声影响，或者调整采样保持器的工作条件来减小误差。
- **自适应算法**：实时监测ADC的输出，采用自适应算法动态调整校准参数，以适应环境变化。
- **多级校验**：利用多个ADC进行比较，通过平均值或者投票机制来提高最终转换结果的精度。
4. 实施步骤
- **测量误差**：通过测试获取ADC在不同输入电压下的真实输出，记录失调和增益误差。
- **建立模型**：根据测量数据建立误差模型，确定校正系数。
- **嵌入式校准**：将校准算法集成到DSP的控制程序中，运行时对ADC的输出进行修正。
- **验证与优化**：在实际系统中验证校正效果，根据反馈进行迭代优化。