过采样提高adc分辨率原理
时间: 2023-05-08 22:01:39 浏览: 282
采样是将连续的信号离散化,转化为数字信号的过程。采样的分辨率决定了数字信号的精度,而ADC的分辨率即为采样的分辨率。过采样是一种技术,它通过在同一时间内对同一信号进行多次采样,以提高采样的分辨率。
过采样的原理是通过多次采样,将信号在时域内分成若干个子段,并将每个子段的采样值求平均,得到一个平均采样值,再对所有平均采样值进行最终的平均,以此提高采样分辨率。在每个子段内,由于信号是周期性的,因此多次采样后得到的采样值具有一定的相关性,进而可以消除部分采样噪声。
通过过采样技术,可以提高ADC的分辨率,即增加每个采样值的有效位数,从而可以捕捉到更小的信号变化。举例来说,在一个8位分辨率的ADC中,每个采样值只能表示256个离散的数值。如果采用过采样技术,在同样的采样时间内,可以按照一定的次数采样,并将多次采样值进行平均,提高分辨率,例如采用16倍过采样,将可将分辨率提高到12位,相当于可以表示4096个离散的数值,从而可以更精确地捕捉到信号的变化。但是,过采样技术也会增加采样的复杂度和成本,因此需要根据具体需求来衡量是否采用该技术。
相关问题
adc等效采样分辨率
ADC的等效采样分辨率是指ADC能够提供的有效位数,用于表示输入信号的精度。等效采样分辨率可以通过以下公式计算得出:
等效采样分辨率 = (ADC的位数) - (ADC的噪声级别)
其中,ADC的位数表示ADC的数字输出位数,噪声级别表示ADC的噪声水平。
在给定的ADC模块中,我们可以通过配置ADC的位数和参考电压来设置等效采样分辨率。通过增加ADC的位数,可以提高等效采样分辨率,从而提高ADC的精度。同时,减小ADC的噪声级别也可以提高等效采样分辨率。
因此,要确定特定ADC的等效采样分辨率,需要查看ADC的位数和噪声级别的规格说明。根据规格说明中提供的数值,可以使用上述公式计算出等效采样分辨率。\[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [STM32 ADC采样](https://blog.csdn.net/m0_70358541/article/details/129474659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ADC交错采样原理](https://blog.csdn.net/qq_45890466/article/details/124917921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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18位adc过采样算法
18位ADC过采样算法是一种通过多次采样来提高ADC分辨率和测量精度的算法。它的主要原理是在一定时间窗口内连续采样,累加采样结果,然后将累加值右移若干位,以得到更高的有效分辨率。
具体地说,18位ADC过采样算法可以分为以下几个步骤:
1. 设计一个合适的采样窗口时间,通常是多个周期的采样时间。
2. 在每个采样周期内,进行一次ADC采样,并将采样结果累加到一个累加器中。
3. 重复第2步,直到窗口时间结束,得到累加值。
4. 将累加值右移若干位,右移的位数取决于过采样倍数。例如,如果过采样倍数为4,就将累加值右移2位。
5. 右移后的结果就是经过过采样处理后的测量结果,它具有更高的有效分辨率和测量精度。
18位ADC过采样算法的优势在于通过对多次采样结果的累加和位移处理,可以提高有限分辨率ADC的测量精度,降低测量误差。这种算法适用于一些对测量精度要求较高的应用场景,如精密仪器、工业自动化等。同时,过采样算法相对简单,易于实现,具有较低的硬件成本和计算复杂度。
综上所述,18位ADC过采样算法通过多次采样、累加和位移处理来提高测量精度和分辨率,具有较好的应用前景和性价比。