提升ADC精度：过采样与求均值方法详解

过采样是一种提高模拟到数字转换器（ADC）精度的重要技术，它通过采集信号的多个副本，然后进行处理以达到更高的分辨率。这篇应用笔记AN018针对C8051系列单片机，如C8051F000至C8051F017，提供了关于如何利用过采样和求均值来提升ADC测量性能的指导。 在许多需要精确测量的应用中，比如需要高动态范围和信噪比（SNR）的场合，ADC的分辨率往往成为关键因素。为了降低成本，通常会选择较低价格的片上ADC。然而，通过采用过采样技术，系统可以在不额外增加硬件成本的情况下，通过软件算法来提升测量的精度。这种方法的工作原理是： 1. **过采样**：信号被采集超过其基本的采样率，例如，如果基本采样频率为fs，过采样率（OSR）为4，那么实际采集的样本数将是原始的4倍。这有助于捕捉更多的信号细节，减少量化噪声的影响。 2. **求均值**：收集到的过采样样本会被软件计算平均值，这个过程相当于平滑了噪声，提高了信号的质量。通过多次采样并取平均，可以有效地降低随机噪声，尤其是对于白噪声的情况，能显著改善信噪比（SNR）。 3. **低通滤波和降采样**：过采样后的数据经过软件实现的低通滤波，进一步去除高频噪声，然后进行降采样，将数据位数减少到最终所需的数量。这一步骤确保了保留了有用的信号信息，同时减小了数据传输的需求。 4. **性能权衡**：过采样和求均值虽然能提高分辨率和SNR，但代价是增加了CPU时间消耗和降低了数据吞吐率。因此，需要在系统性能和测量精度之间做出平衡。 在实际应用中，如图1所示，可以通过集成C8051系列单片机的内置ADC与定制的软件子程序，实现这种过采样和求均值的策略。值得注意的是，应用笔记还讨论了ADC噪声来源，包括热噪声、杂色噪声、电源电压变化等，并提供了一些减少噪声的技术，以及量化噪声如何影响ADC的SNR。 过采样和求均值技术是提高ADC精度的有效手段，适用于那些对测量精度有较高要求但不想牺牲成本的系统设计者。通过合理地利用这些技术，设计师可以优化系统的整体性能，同时满足特定的测量需求。