STM32单片机C语言ADC转换:ADC原理、配置和数据采集的稀缺知识

发布时间: 2024-07-02 20:41:57 阅读量: 88 订阅数: 39
![STM32单片机C语言ADC转换:ADC原理、配置和数据采集的稀缺知识](https://www.electronicshub.org/wp-content/uploads/2020/03/How-to-use-ADC-in-STM32F103C8T6-Circuit-Diagram.jpg) # 1. ADC基础 ADC(模数转换器)是将模拟信号转换为数字信号的电子器件。在STM32单片机中,ADC模块负责将模拟输入信号(如电压、电流)转换为数字值。 ADC的基本工作原理是通过比较模拟输入信号与内部参考电压,然后根据比较结果生成数字输出。ADC的转换精度由其分辨率决定,分辨率越高,转换精度越高。STM32单片机的ADC模块通常支持10位或12位分辨率。 # 2. ADC配置 ### 2.1 ADC模式和通道选择 STM32单片机的ADC支持单次转换模式和连续转换模式。在单次转换模式下,ADC在触发后进行一次转换,然后进入空闲状态。在连续转换模式下,ADC在触发后会连续进行转换,直到被停止。 通道选择决定了ADC要转换的模拟信号源。STM32单片机有多个ADC通道,每个通道对应一个模拟输入引脚。用户可以通过软件配置要转换的通道。 **代码块:** ```c // 设置ADC模式为单次转换模式 ADC1->CR2 &= ~ADC_CR2_CONT; // 设置ADC通道为通道1 ADC1->SQR3 &= ~ADC_SQR3_SQ1; ADC1->SQR3 |= ADC_SQR3_SQ1_0; ``` **逻辑分析:** * `ADC1->CR2 &= ~ADC_CR2_CONT`:清除 `ADC_CR2` 寄存器的 `CONT` 位,将 ADC 模式设置为单次转换模式。 * `ADC1->SQR3 &= ~ADC_SQR3_SQ1`:清除 `ADC_SQR3` 寄存器的 `SQ1` 位,将通道 1 设置为第一个要转换的通道。 * `ADC1->SQR3 |= ADC_SQR3_SQ1_0`:设置 `ADC_SQR3` 寄存器的 `SQ1` 位,将通道 1 设置为第一个要转换的通道。 ### 2.2 采样时间和分辨率设置 采样时间决定了 ADC 转换的稳定性。采样时间越长,转换结果越稳定,但转换速度也会越慢。分辨率决定了 ADC 转换的精度。分辨率越高,转换结果越精确,但转换速度也会越慢。 **代码块:** ```c // 设置ADC采样时间为239.5个时钟周期 ADC1->SMPR2 |= ADC_SMPR2_SMP1_5; // 设置ADC分辨率为12位 ADC1->CR1 &= ~ADC_CR1_RES; ADC1->CR1 |= ADC_CR1_RES_1; ``` **逻辑分析:** * `ADC1->SMPR2 |= ADC_SMPR2_SMP1_5`:设置 `ADC_SMPR2` 寄存器的 `SMP1` 位,将采样时间设置为 239.5 个时钟周期。 * `ADC1->CR1 &= ~ADC_CR1_RES`:清除 `ADC_CR1` 寄存器的 `RES` 位,将分辨率设置为 12 位。 * `ADC1->CR1 |= ADC_CR1_RES_1`:设置 `ADC_CR1` 寄存器的 `RES` 位,将分辨率设置为 12 位。 ### 2.3 中断和DMA配置 中断和 DMA 可以提高 ADC 数据采集的效率。中断可以在 ADC 转换完成后触发,DMA 可以直接将 ADC 转换结果传输到内存中。 **代码块:** ```c // 启用ADC中断 ADC1->CR1 |= ADC_CR1_EOCIE; // 配置DMA传输 DMA1_Channel1->CCR &= ~DMA_CCR_DIR; DMA1_Channel1->CCR |= DMA_CCR_DIR_0; DMA1_Channel1->CPAR = (uint32_t)&ADC1->DR; DMA1_Channel1->CMAR = (uint32_t)dataBuffer; DMA1_Channel1->CNDTR = bufferSize; DMA1_Channel1->CCR |= DMA_CCR_EN; ``` **逻辑分析:** * `ADC1->CR1 |= ADC_CR1_EOCIE`:设置 `ADC_CR1` 寄存器的 `EOCIE` 位,启用 ADC 中断。 * `DMA1_Channel1->CCR &= ~DMA_CCR_DIR`:清除 `DMA_CCR` 寄存器的 `DIR` 位,将 DMA 传输方向设置为从外设到内存。 * `DMA1_Channel1->CCR |= DMA_CCR_DIR_0`:设置 `DMA_CCR` 寄存器的 `DIR` 位,将 DMA 传输方向设置为从外设到内存。 * `DMA1_Channel1->CPAR = (uint32_t)&ADC1->DR`:设置 DMA 通道 1 的外设地址寄存器 (CPAR) 为 ADC 数据寄存器 (DR)。 * `DMA1_Channel1->CMAR = (uint32_t)dataBuffer`:设置 DMA 通道 1 的内存地址寄存器 (CMAR) 为数据缓冲区。 * `DMA1_Channel1->CNDTR = bufferSize`:设置 DMA 通道 1 的数据传输数量寄存器 (CNDTR) 为缓冲区大小。 * `DMA1_Channel1->CCR |= DMA_CCR_EN`:设置 DMA 通道 1 的控制寄存器 (CCR) 的 `EN` 位,启用 DMA 传输。 # 3.1 轮询方式数据采集 轮询方式是最简单的ADC数据采集方式,程序不断地轮询ADC寄存器,当转换完成标志位设置时,读取转换结果。这种方式的特点是简单易
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

Big黄勇

硬件工程师
广州大学计算机硕士,硬件开发资深技术专家,拥有超过10多年的工作经验。曾就职于全球知名的大型科技公司,担任硬件工程师一职。任职期间负责产品的整体架构设计、电路设计、原型制作和测试验证工作。对硬件开发领域有着深入的理解和独到的见解。
专栏简介
该专栏以 STM32 单片机 C 语言为主题,提供了一系列深入且全面的指南。从基础知识,如数据类型和变量,到高级主题,如网络通信和图形界面,该专栏涵盖了 STM32 开发的各个方面。专栏中的文章以循序渐进的方式编写,从概念解释到实际示例,帮助读者从零基础逐步掌握 STM32 C 语言编程。无论是初学者还是经验丰富的开发人员,该专栏都提供了宝贵的见解和实用技巧,帮助读者充分利用 STM32 的功能,开发出高效可靠的嵌入式系统。
最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

从Python脚本到交互式图表:Matplotlib的应用案例,让数据生动起来

![从Python脚本到交互式图表:Matplotlib的应用案例,让数据生动起来](https://opengraph.githubassets.com/3df780276abd0723b8ce60509bdbf04eeaccffc16c072eb13b88329371362633/matplotlib/matplotlib) # 1. Matplotlib的安装与基础配置 在这一章中,我们将首先讨论如何安装Matplotlib,这是一个广泛使用的Python绘图库,它是数据可视化项目中的一个核心工具。我们将介绍适用于各种操作系统的安装方法,并确保读者可以无痛地开始使用Matplotlib

NumPy在金融数据分析中的应用:风险模型与预测技术的6大秘籍

![NumPy在金融数据分析中的应用:风险模型与预测技术的6大秘籍](https://d31yv7tlobjzhn.cloudfront.net/imagenes/990/large_planilla-de-excel-de-calculo-de-valor-en-riesgo-simulacion-montecarlo.png) # 1. NumPy基础与金融数据处理 金融数据处理是金融分析的核心,而NumPy作为一个强大的科学计算库,在金融数据处理中扮演着不可或缺的角色。本章首先介绍NumPy的基础知识,然后探讨其在金融数据处理中的应用。 ## 1.1 NumPy基础 NumPy(N

【Seaborn图表定制秘籍】:让你的数据可视化技能提升一个档次

![【Seaborn图表定制秘籍】:让你的数据可视化技能提升一个档次](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/372b554e5db42fd68585f22d7f24424f.png) # 1. Seaborn简介与图表定制基础 ## 1.1 Seaborn的定位与优势 Seaborn 是一个基于Matplotlib的Python可视化库,它提供了一个高级界面用于绘制吸引人的、信息丰富统计图形。相较于Matplotlib,Seaborn在设计上更加现代化,能更便捷地创建更加复杂和美观的图表,尤其是在统计图表的绘制上具有更高的效率和表现力。 ## 1

PyTorch超参数调优:专家的5步调优指南

![PyTorch超参数调优:专家的5步调优指南](https://img-blog.csdnimg.cn/20210709115730245.png) # 1. PyTorch超参数调优基础概念 ## 1.1 什么是超参数? 在深度学习中,超参数是模型训练前需要设定的参数,它们控制学习过程并影响模型的性能。与模型参数(如权重和偏置)不同,超参数不会在训练过程中自动更新,而是需要我们根据经验或者通过调优来确定它们的最优值。 ## 1.2 为什么要进行超参数调优? 超参数的选择直接影响模型的学习效率和最终的性能。在没有经过优化的默认值下训练模型可能会导致以下问题: - **过拟合**:模型在

Pandas数据转换:重塑、融合与数据转换技巧秘籍

![Pandas数据转换:重塑、融合与数据转换技巧秘籍](https://c8j9w8r3.rocketcdn.me/wp-content/uploads/2016/03/pandas_aggregation-1024x409.png) # 1. Pandas数据转换基础 在这一章节中,我们将介绍Pandas库中数据转换的基础知识,为读者搭建理解后续章节内容的基础。首先,我们将快速回顾Pandas库的重要性以及它在数据分析中的核心地位。接下来,我们将探讨数据转换的基本概念,包括数据的筛选、清洗、聚合等操作。然后,逐步深入到不同数据转换场景,对每种操作的实际意义进行详细解读,以及它们如何影响数

Keras注意力机制:构建理解复杂数据的强大模型

![Keras注意力机制:构建理解复杂数据的强大模型](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ed553376b28447efa2be88bafafdd2e4.png) # 1. 注意力机制在深度学习中的作用 ## 1.1 理解深度学习中的注意力 深度学习通过模仿人脑的信息处理机制,已经取得了巨大的成功。然而,传统深度学习模型在处理长序列数据时常常遇到挑战,如长距离依赖问题和计算资源消耗。注意力机制的提出为解决这些问题提供了一种创新的方法。通过模仿人类的注意力集中过程,这种机制允许模型在处理信息时,更加聚焦于相关数据,从而提高学习效率和准确性。 ## 1.2

【数据集加载与分析】:Scikit-learn内置数据集探索指南

![Scikit-learn基础概念与常用方法](https://analyticsdrift.com/wp-content/uploads/2021/04/Scikit-learn-free-course-1024x576.jpg) # 1. Scikit-learn数据集简介 数据科学的核心是数据,而高效地处理和分析数据离不开合适的工具和数据集。Scikit-learn,一个广泛应用于Python语言的开源机器学习库,不仅提供了一整套机器学习算法,还内置了多种数据集,为数据科学家进行数据探索和模型验证提供了极大的便利。本章将首先介绍Scikit-learn数据集的基础知识,包括它的起源、

硬件加速在目标检测中的应用:FPGA vs. GPU的性能对比

![目标检测(Object Detection)](https://img-blog.csdnimg.cn/3a600bd4ba594a679b2de23adfbd97f7.png) # 1. 目标检测技术与硬件加速概述 目标检测技术是计算机视觉领域的一项核心技术,它能够识别图像中的感兴趣物体,并对其进行分类与定位。这一过程通常涉及到复杂的算法和大量的计算资源,因此硬件加速成为了提升目标检测性能的关键技术手段。本章将深入探讨目标检测的基本原理,以及硬件加速,特别是FPGA和GPU在目标检测中的作用与优势。 ## 1.1 目标检测技术的演进与重要性 目标检测技术的发展与深度学习的兴起紧密相关

【图像分类模型自动化部署】:从训练到生产的流程指南

![【图像分类模型自动化部署】:从训练到生产的流程指南](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6277d3878adf8c165509e7a923b1d305.png) # 1. 图像分类模型自动化部署概述 在当今数据驱动的世界中,图像分类模型已经成为多个领域不可或缺的一部分,包括但不限于医疗成像、自动驾驶和安全监控。然而,手动部署和维护这些模型不仅耗时而且容易出错。随着机器学习技术的发展,自动化部署成为了加速模型从开发到生产的有效途径,从而缩短产品上市时间并提高模型的性能和可靠性。 本章旨在为读者提供自动化部署图像分类模型的基本概念和流程概览,

【循环神经网络】:TensorFlow中RNN、LSTM和GRU的实现

![【循环神经网络】:TensorFlow中RNN、LSTM和GRU的实现](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/f488af97d3ba2386e46a0acdc194c390.png?x-oss-process=image/resize,s_500,m_lfit) # 1. 循环神经网络(RNN)基础 在当今的人工智能领域,循环神经网络(RNN)是处理序列数据的核心技术之一。与传统的全连接网络和卷积网络不同,RNN通过其独特的循环结构,能够处理并记忆序列化信息,这使得它在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等多
最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )