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時域脈沖的采集是許多技術應用中常見的精確測量，通常脈沖特性由固定基線(直流電平)決定。為了避免異常的讀數(shù)和/或性能指標降低，高精度精確測量該基線尤為重要。

組件退化、溫度轉變、模式噪聲等因素嚴重影響基礎精確測量的正確性，通常會影響基礎波動/漂移。跟蹤和清除基礎線的轉變很重要。否則，便會錯過脈沖，檢驗異常的脈沖，解析異常的脈沖特性。

如何解決基礎轉變。

基線的轉變由緩慢漂移的DC、電平組成，通常與時間交疊的模數(shù)轉換器(ADC)造成的鋸齒形圖案(即圖案噪音)緊密結合。時間交織是現(xiàn)如今許多高性能、ADC常用的技術應用，實現(xiàn)了高采樣率。

為了清除基線變化，有必要考慮這兩個貢獻源，提升 系統(tǒng)的靈敏度。應實時開展跟蹤和校準，以便于將已校準的數(shù)據(jù)流傳輸?shù)街鳈CPC。以高精度完成校準也很重要，尤其是在許多紀錄隨后將被平均以提升 信噪比(SNR)的系統(tǒng)中。

數(shù)字基線穩(wěn)定器（DBS）

Teledyne SP Devices的數(shù)字基線穩(wěn)定器(DBS)技術應用內置于我們所有的適用于時域技術應用的固件包中。高精度實時清除基線轉變，后臺運行，不需要校準信號或精確測量中斷。DBS通過清除不必要的轉變，將其水平調節(jié)為用戶定義的目標值來穩(wěn)定基礎線。這有利于捕捉最小的脈沖，提升動態(tài)范圍，提升 脈沖解析的準確性。

除了校準基線漂移外，DBS還能夠校正時間交疊ADC中各ADC中間的偏差。異常在數(shù)字波形中可見，通常顯示為鋸齒形圖案，因此被命名為圖案噪音。這些異?？赡苁侵匾脑肼曉矗绻怀C正，可能會嚴重扭曲基線。

DBS的常見應用領域。

高采樣率和高分辨率的結合造成了許多不同應用領域的發(fā)展。但是，伴隨著靈敏度的提升 ，模擬缺陷的負面影響顯得更加突出，可能會限制整個系統(tǒng)的性能指標?；A線的變化也不例外，因此我們許多用戶在廣泛應用中應用DBS。這里有些例子：

在LiDAR中，應用高性能波型數(shù)字儀捕獲和分析返回脈沖非常重要。目標特性影響返回脈沖的形狀，小距離的多個目標會產生復雜的波型。另外，返回數(shù)據(jù)信號的幅度通常非常低-尤其是信號強度根據(jù)水柱呈指數(shù)衰減的測深系統(tǒng)中。LiDAR的基線變化造成波型失真，分析不正確，性能指標下降。我們的LiDAR用戶通常應用ADQ14或ADQ7DC數(shù)字儀中的內置DBS。

在飛行時間質譜(TOFMS)中，高采樣率對實現(xiàn)良好的質量分辨率和高動態(tài)范圍非常重要，能準確測量質量濃度。TOFMS的基線變化對這兩個參數(shù)都會有負面影響，因此需要刪除。這個細分市場的用戶通常應用ADQ7DC，或是ADQ14中的DBS，結合可選擇包進行脈沖檢查(FWPD)和/或是實時波型平均(FWATD)。

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