过采样与均值计算提升ADC分辨率技术解析

"本文介绍了通过过采样和求均值来提高ADC分辨率的技术，适用于一系列C8051F系列微控制器。" ADC（模数转换器）是许多电子系统中的核心组件，它负责将模拟信号转化为数字信号。在某些应用中，更高的分辨率是必要的，因为这直接影响到测量精度和信噪比（SNR）。传统的解决方案是采用高分辨率的外部ADC，但这可能会增加成本和设计复杂性。过采样和求均值的方法提供了一种经济且有效的替代方案。 过采样是提高ADC分辨率的基本策略之一。它涉及在较短的时间间隔内进行多次采样，采样速率高于奈奎斯特定理规定的最低速率。这样做可以将量化噪声分散到更宽的频谱范围内，从而降低在感兴趣的带宽内的噪声水平。图1描绘了这一过程，显示了过采样、平均和降采样如何组合以提升测量分辨率。 求均值，也称为平均滤波，是另一种噪声抑制技术。它通过计算连续采样值的平均值来减少随机噪声的影响。噪声通常表现为随机波动，平均多个样本可以减小其影响，从而提高有效分辨率。过采样与求均值相结合，能有效地“合成”出更高的分辨率，而无需硬件升级。 在实际应用中，如C8051F系列微控制器，这种技术尤其有用。应用笔记AN018中详细讨论了这些微控制器如何利用内置的ADC和软件算法实现过采样和求均值，以提升系统的测量性能。不过，这种方法也有其代价，即会增加CPU的处理时间，并可能导致数据吞吐率下降。 ADC的噪声源多种多样，包括热噪声、杂色噪声、电源电压变化、参考电压变化、采样时钟抖动和量化噪声。其中，量化噪声是所有ADC都固有的，因为它源于有限的二进制表示。过采样和求均值特别适用于减小白噪声，这种噪声在所有频率上均匀分布，因为它们能够平均噪声并将其功率密度降低。 附录A、B和C提供了ADC噪声的深入分析，帮助设计者了解哪种类型的噪声最适合过采样技术，并提供了使用该技术的示例代码。通过这些技术，设计者能够在不牺牲系统性能的情况下，优化资源有限的系统，降低成本，同时提高测量的准确性和稳定性。