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采用深存储模式进行数据采集

了解如何在Moku应用程序中以及与 Python 和 MATLAB 一起使用Moku深度存储器

Written by Le Wang

Updated at April 7th, 2025

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通过使用深存储模式, Moku仪器的数据捕获能力可以得到显著增强。凭借扩展的存储深度和高采样率,用户可以通过“导出数据”菜单轻松导出高分辨率数据。


深内存采集功能适用于示波器和所有具有嵌入式示波器的Moku仪器,包括锁相放大器、PID 控制器、数字滤波器盒、FIR 滤波器生成器和激光锁盒。表 1 提供了深内存模式下不同采样率下采集的数据点数量的摘要。

Moku:Go Moku:Lab Moku:Pro
1 采样率及对应的时间跨度 125 MSa/秒
(时间跨度 ≤ 25 毫秒)
500 MSa/秒
(时间跨度 ≤ 6.2 毫秒)
1.25 GSa/秒
(时间跨度≤10 毫秒)
每个通道采集的数据点数量 840万 840万 3360万
2 采样率及对应的时间跨度 低于 125 MSa/s
(时间跨度 > 25 毫秒)
低于 500 MSa/s
(时间跨度 > 6.2 毫秒)
低于 1.25 GSa/s
(时间跨度 > 10 毫秒)
每个通道采集的数据点数量 420万 420万 1680万
表 1. Moku:Go 、 Moku:Lab和Moku:Pro深度内存模式比较

Moku应用程序中的深度内存获取

深度内存模式可以在“时间基数”选项卡下激活,如下面的屏幕截图所示。要保存数据,只需单击位于窗口顶部中心的云图标。然后切换“高分辨率数据”选项,选择所需的数据格式,然后单击“导出”。


使用 API 采集数据

GitHub 上提供了使用 MATLAB 和 Python API 在示波器深内存模式下保存数据的示例。欢迎用户使用这些示例作为起点来创建自己的脚本:

MATLAB: https://github.com/liquidinstruments/moku-examples/blob/main/matlab-api/oscilloscope_deep_memory_mode.matlab

Python: https://github.com/liquidinstruments/moku-examples/blob/main/python-api/oscillscope_deep_memory_mode.py

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