过采样与均值计算提升ADC分辨率

"这篇应用笔记AN018主要探讨了如何通过过采样和求均值的技术提升ADC（模拟-to-数字转换器）的分辨率，从而达到提高测量精度和节省成本的效果。它适用于一系列C8051F系列的微控制器。文章指出，虽然许多系统依赖高分辨率的外部ADC，但通过过采样和求均值，可以在不增加额外硬件成本的情况下提升内部ADC的性能。此方法虽会增加CPU的运算时间并降低数据传输速率，但在处理白噪声时，能有效提升信噪比，从而增加测量分辨率。文中还详细分析了ADC的噪声来源，并提供了过采样和求均值技术的应用示例及代码。" 过采样和求均值是提高ADC分辨率的一种策略。ADC的分辨率通常由其位数决定，更高的位数意味着更高的分辨率，能够区分更小的电压变化。然而，高分辨率的ADC往往价格昂贵。过采样是指在高于所需采样率的情况下采集样本，这样可以捕捉到更多的信号细节。求均值则是将多次采样的结果进行平均，以此来减少随机噪声的影响，因为噪声通常在多次采样中呈现出随机性，平均后会减弱。 ADC转换过程中的噪声源多种多样，包括热噪声、杂色噪声、电源电压波动、参考电压变化、采样时钟抖动导致的相位噪声以及量化误差产生的噪声。其中，量化噪声是由ADC的有限位数导致的固有噪声，即使在最佳条件下也无法完全消除。过采样和求均值技术可以有效地减少量化噪声的影响，提高信噪比（SNR），进而提高测量分辨率。 如图1所示，过采样系统会以高于基本采样频率的速度连续采集样本，然后通过软件计算样本的平均值。这个过程可以视为一个低通滤波器，可以滤掉高频噪声。最后，通过降采样（即下采样）将数据从过采样的高分辨率降低到实际需要的分辨率，但保留了更高的精度。 需要注意的是，过采样和求均值虽然提升了分辨率，但同时也增加了CPU的负载，因为需要处理更多的采样数据，并进行平均计算。此外，这种方法可能会降低数据的实时性，因为整个过程需要更多的时间。 应用过采样和求均值技术时，要考虑到ADC噪声的特性。对于白噪声，这种技术尤为有效，因为它可以平均噪声并减少其影响。在附录A、B和C中，该应用笔记提供了对ADC噪声的深入分析，帮助用户确定哪种类型的噪声最适合过采样技术，并提供了相关的示例代码，以便开发者能够在实际项目中实施这一策略。 过采样和求均值是一种经济且实用的提升ADC性能的方法，尤其适用于那些对分辨率有较高要求但预算有限的系统。通过理解和应用这些技术，工程师可以在不增加硬件成本的前提下，优化系统性能。