数模转换(ADC)的应用笔记

模数转换adc实验报告1. 引言模数转换（ADC）是将模拟信号转换为数字信号的过程，广泛应用于各种电子设备中。

本实验旨在通过搭建一个简单的ADC电路，了解和掌握模数转换的基本原理和方法。

2. 实验设备和工具- 一块Arduino开发板- 一根面包板- 一块电位器- 若干杜邦线- 一台笔记本电脑- Arduino开发环境3. 实验步骤3.1 搭建电路首先在面包板上连接电位器和Arduino开发板。

将电位器的两个引脚与Arduino 的3.3V电源和GND（地）相连，电位器的中间引脚与Arduino的A0引脚相连。

3.2 编写代码打开Arduino开发环境，在新建的代码文件中输入以下代码：C++int potentiometerPin = A0;int adcValue;void setup() {Serial.begin(9600); 设置串口波特率为9600}void loop() {adcValue = analogRead(potentiometerPin); 读取A0引脚的模拟值Serial.println(adcValue); 打印模拟值delay(500); 延时500毫秒}3.3 上传并观察结果将Arduino开发板通过USB连接到电脑上，在Arduino开发环境中点击“上传”按钮将代码上传到开发板上。

上传完成后，点击Arduino开发环境的“串口监视器”按钮，设置波特率为9600，并观察串口监视器上显示的数据。

4. 实验结果与分析通过实验，我们可以得到电位器产生的模拟信号在进行模数转换后得到的数字信号。

数字信号表示了模拟信号的离散程度，数值越高表示模拟信号越接近最大量程。

在实验过程中，我们可以通过旋转电位器来改变模拟信号的大小，从而观察到模数转换的效果。

通过串口监视器显示的数据，我们可以清晰地看到转换后的数字信号随着模拟信号的变化而变化。

模数转换的精度取决于ADC的分辨率，即能够将模拟信号转换为多少个离散的数字信号。

数模转换与模数转换数模转换（Digital-to-Analog Conversion，简称DAC）和模数转换（Analog-to-Digital Conversion，简称ADC）是数字信号处理中常用的两种信号转换方法。

数模转换将数字信号转换为模拟信号，而模数转换则将模拟信号转换为数字信号。

本文将就数模转换和模数转换的原理、应用以及未来发展进行探讨。

一、数模转换（DAC）数模转换是将数字信号转换为模拟信号的过程。

在数字系统中，所有信号都以离散的形式存在，如二进制码。

为了能够将数字信号用于模拟系统中，需要将其转换为模拟信号，从而使得数字系统与模拟系统能够进行有效的接口连接。

数模转换的原理是根据数字信号的离散性质，在模拟信号上建立相似的离散形式。

常用的数模转换方法有脉冲幅度调制（Pulse Amplitude Modulation，简称PAM），脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，简称PWM）和脉冲位置调制（Pulse Position Modulation，简称PPM）等。

这些方法根据传输信号的不同特点，在转换过程中产生连续的模拟信号。

数模转换在很多领域有广泛应用。

例如，在音频领域，将数字音频信号转换为模拟音频信号，使得数字音频可以通过扬声器播放出来。

另外，在电信领域，将数字信号转换为模拟信号后，可以用于传输、调制解调、功率放大等过程。

二、模数转换（ADC）模数转换是将模拟信号转换为数字信号的过程。

模拟信号具有连续的特点，而数字系统只能处理离散的信号。

因此，当需要将模拟信号用于数字系统时，就需要将其转换为数字形式。

模数转换的原理是通过采样和量化来实现。

采样是将模拟信号在时间上进行离散化，而量化是将采样信号在幅度上进行离散化。

通过这两个过程，可以将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

模数转换在很多领域都有应用。

例如，在音频领域，将模拟音频信号转换为数字音频信号，使得音频信号可以被数字设备处理和存储。

实验三ADC0809应用实验一、实验要求1、用动态扫描方式P0口做输出口，接共阳4位七段显示器，编写程序。

2、P1口做并行口输入。

3、从ADC0809的通道IN0输入0－5V之间的模拟量，通过ADC0809转换成数字量在数码管上以十进制形成显示出来。

ADC0809的VREF接＋5V电压。

二.实验目的1、进一步掌握P0口（弱上拉的使用方式，需加上拉电阻）2、了解ADC0809(ADC0808)参数，学习它的使用方法。

3、学习模数转换采集数据的方法，注意ADC的分辨率（8位最高为256）。

三、实验说明1 ADC0809 梗概ADC0809是带有8位A/D转换器、8路多路开关以及微处理机兼容的控制逻辑的CMOS组件。

它是逐次逼近式A/D转换器，可以和单片机直接接口。

图1（1）ADC0809的内部逻辑结构图2由上图可知，ADC0809由一个8路模拟开关、一个地址锁存与译码器、一个A/D转换器和一个三态输出锁存器组成。

多路开关可选通8个模拟通道，允许8路模拟量分时输入，共用A/D转换器进行转换。

三态输出锁器用于锁存A/D转换完的数字量，当OE端为高电平时，才可以从三态输出锁存器取走转换完的数据。

（2）引脚结构IN0－IN7：8条模拟量输入通道ADC0809对输入模拟量要求：信号单极性，电压范围是0－5V，若信号太小，必须进行放大；输入的模拟量在转换过程中应该保持不变，如若模拟量变化太快，则需在输入前增加采样保持电路。

地址输入和控制线：4条ALE为地址锁存允许输入线，高电平有效。

当ALE线为高电平时，地址锁存与译码器将A，B，C三条地址线的地址信号进行锁存，经译码后被选中的通道的模拟量进转换器进行转换。

A，B和C为地址输入线，用于选通IN0－IN7上的一路模拟量输入。

通道选择表如下表所示。

数字量输出及控制线：11条ST为转换启动信号。

当ST上跳沿时，所有内部寄存器清零；下跳沿时，开始进行A/D转换；在转换期间，ST应保持低电平。

模数转换器（ADC）量化与编码方法数字信号不仅在时间上是离散的，而且在幅值上也是不连续的。

任何一个数字量的大小只能是某个规定的最小数量单位的整数倍。

为将模拟信号转换为数字量，在A/D转换过程中，还必须将取样-保持电路的输出电压，按某种近似方式归化到相应的离散电平上，这一转化过程称为数值量化，简称量化。

量化后的数值最后还需通过编码过程用一个代码表示出来。

经编码后得到的代码就是A/D转换器输出的数字量。

量化过程中所取最小数量单位称为量化单位，用△表示。

它是数字信号最低位为1时所对应的模拟量，即1LSB。

在量化过程中，由于取样电压不一定能被△整除，所以量化前后不可避免地存在误差，此误差称之为量化误差，用ε表示。

量化误差属原理误差，它是无法消除的。

A/D 转换器的位数越多，各离散电平之间的差值越小，量化误差越小。

量化过程常采用两种近似量化方式：只舍不入量化方式和四舍五入的量化方式:１.只舍不入量化方式以3位A/D转换器为例，设输入信号v1的变化范围为0～8V，采用只舍不入量化方式时，取△=1V，量化中不足量化单位部分舍弃，如数值在0～1V之间的模拟电压都当作0△，用二进制数000表示，而数值在1～2V之间的模拟电压都当作1△，用二进制数001表示……这种量化方式的最大误差为△。

２.四舍五入量化方式如采用四舍五入量化方式，则取量化单位△=8V/15，量化过程将不足半个量化单位部分舍弃，对于等于或大于半个量化单位部分按一个量化单位处理。

它将数值在0～8V/15之间的模拟电压都当作0△对待，用二进制000表示，而数值在8V/15～24V/15之间的模拟电压均当作1△，用二进制数001表示等。

３.比较采用前一种只舍不入量化方式最大量化误差│εmax│=1LSB,而采用后一种有舍有入量化方式│εmax│=1LSB/2，后者量化误差比前者小，故为多数A/D转换器所采用。

随着集成电路的飞速发展，A/D转换器的新设计思想和制造技术层出不穷。

ADC（模数转换）的10种滤波算法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断,确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差/* A值可根据实际情况调整value为有效值，new_value为当前采样值滤波程序返回有效的实际值 */#define A 10char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();if ( ( new_value - value> A ) || ( value -new_value> A )return value;return new_value;}2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜/* N值可根据实际情况调整排序采用冒泡法*/#define N 11char filter(){char value_buf[N];char count,i,j,temp;for ( count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf>value_buf[i+1] ){temp = value_buf;value_buf = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}return value_buf[(N-1)/2];}3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高,但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低,但灵敏度较高N值的选取：一般流量,N=12;压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值,信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM/**/#define N 12char filter(){int sum = 0;for ( count=0;count<N;count++){sum + = get_ad();delay();}return (char)(sum/N);}4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量,N=12;压力：N=4;液面,N=4~12;温度,N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM/**/#define N 12char value_buf[N];char i=0;char filter(){char count;int sum=0;value_buf[i++] = get_ad();if ( i == N ) i = 0;for ( count=0;count<N,count++)sum = value_buf[count];return (char)(sum/N);}5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据,去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢,和算术平均滤波法一样比较浪费RAM/**/#define N 12char filter(){char count,i,j;char value_buf[N];int sum=0;for (count=0;count<N;count++){value_buf[count] = get_ad();delay();}for (j=0;j<N-1;j++){for (i=0;i<N-j;i++){if ( value_buf>value_buf[i+1] ){temp = value_buf;value_buf = value_buf[i+1];value_buf[i+1] = temp;}}}for(count=1;count<N-1;count++)sum += value[count];return (char)(sum/(N-2));}6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理,再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点 _对于偶然出现的脉冲性干扰,可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM略参考子程序1、37、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）本次采样值+a上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后,灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号/* 为加快程序处理速度假定基数为100，a=0~100 */#define a 50char value;char filter(){char new_value;new_value = get_ad();return (100-a)*value + a*new_value;}8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进,即不同时刻的数据加以不同的权通常是,越接近现时刻的数据,权取得越大。

ADC方法及其应用解析ADC（Analog-to-Digital Converter）即模拟到数字转换器，是一种将模拟信号转换成数字信号的设备或电路。

它是广泛应用于电子设备中的关键部件，能够将模拟量转换成数字量，提供适合数字处理的输入。

ADC的基本原理是将连续变化的模拟信号转换成一系列离散值的数字信号。

具体流程如下：1. 采样（Sampling）：将连续信号按照一定的时间间隔采集一系列模拟样本点，形成离散的信号序列。

2. 量化（Quantization）：将采样到的连续信号值映射到特定的离散值，这个离散值称为量化值。

量化值的精度决定了ADC的分辨率。

3. 编码（Encoding）：将量化后的模拟信号值通过编码器转换成对应的二进制数字，形成数字信号。

4. 输出（Output）：将编码后的数字信号输出给数字处理器或存储器，进行进一步的数字处理。

1.模拟信号采集：ADC广泛应用于各种采集系统中，如声音、图像、温度、压力、速度等模拟信号的采集。

通过ADC将模拟信号转换成数字信号后，可以方便地进行数字处理、传输和存储。

2.传感器读取：许多传感器输出的都是模拟信号，如光电传感器、压力传感器、温度传感器等。

通过ADC将传感器输出的模拟信号转换成数字信号后，可以更方便地进行信号处理和判断。

3.音频处理：音频设备中的模拟声音信号需要经过ADC转换成数字信号，再通过数字信号处理器（DSP）进行各类音频处理，如滤波、均衡、混响、压缩等操作，最后再通过DAC转换成模拟信号输出。

4.通信系统：通信系统中，数字信号在传输前必须通过ADC转换成模拟信号，例如ADSL调制解调器将数字信号转换成模拟信号进行传输，接收端再通过ADC将模拟信号转换成数字信号进行解码和处理。

5.医疗设备：医疗设备中的生理参数监测仪器，如心电图仪、血压计、血氧仪等，需要将模拟信号采集并通过ADC转换成数字信号，以便后续的医学诊断和分析。

6.自动控制系统：自动控制系统中的模拟量传感器一般通过ADC转换成数字量信号，供控制器进行逻辑判断和控制处理。

电路中的模数转换与数模转换的原理与应用在现代电子设备中，模数转换和数模转换是一些关键的技术，广泛应用于音频、视频和通信等领域。

这些转换技术允许我们将模拟信号和数字信号之间进行转换，并在电路设计中发挥重要作用。

本文将探讨模数转换和数模转换的原理和应用。

一、模数转换（ADC）模数转换（Analog-to-Digital Conversion，简称ADC）是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。

它的原理基于量化和编码两个步骤。

首先，量化将连续的模拟信号分为不同的离散级别。

这个过程类似于将一个连续的信号映射到一组离散的数值上。

量化程度的精确度决定了数字信号的分辨率。

常见的量化方法有线性量化和非线性量化。

接下来，编码将量化后的数值转换为数字信号。

常见的编码方式包括二进制编码、格雷码和翻转码等。

其中，二进制编码是最常用的编码方式，它将每个量化级别与一个二进制码相对应。

模数转换器的应用非常广泛。

例如，在音频信号处理中，模数转换器将模拟音频信号转换为数字形式，使得我们可以进行数字信号处理，如音频编码和音频分析等。

此外，在通信系统中，模数转换器将模拟语音信号转换为数字信号，使得我们可以进行数字通信，如电话和移动通信等。

二、数模转换（DAC）数模转换（Digital-to-Analog Conversion，简称DAC）是将离散的数字信号转换为连续的模拟信号的过程。

它的原理与模数转换相反，包括解码和重构两个步骤。

首先，解码将数字信号转换为对应的离散数值。

解码过程与编码过程相反，常见的解码方式包括二进制解码和查找表解码等。

接着，重构将解码后的数值转换为模拟信号。

重构过程类似于对数字信号进行插值和滤波，以恢复出连续的模拟信号。

数模转换器在许多领域中也得到广泛应用。

例如，在音频播放器中，数模转换器将数字音频信号转换为模拟音频信号，供扬声器播放。

此外，在调制解调器中，数模转换器将数字通信信号转换为模拟信号，使其可以被传输和接收。

∑–△型模数转换器(ADC)1.概述近年来，随着超大规模集成电路制造水平的提高，Σ-Δ型模数转换器正以其分辨率高、线性度好、成本低等特点得到越来越广泛的应用。

Σ-Δ型模数转换器方案早在20世纪60年代就已经有人提出，然而，直到不久前，在器件商品化生产方面，这种工艺还是行不通的。

今天，随着1微米技术的成熟及更小的CMOS几何尺寸，Σ-Δ结构的模数转换器将会越来越多地出现在一些特定的应用领域中。

特别是在混合信号集成电路(Mixed-signal ICs，指在单一芯片中集成有模数转换器、数模转换器以及数字信号处理器功能的集成电路芯片)中。

目前，Σ-Δ型模数转换器主要用于高分辨率的中、低频(低至直流)测量和数字音频电路。

用于低频测量的典型芯片有16位分辨的AD7701，24位分辨的AD7731等；用于高品质数字音频场合的典型芯片有18位分辨率的AD1879等。

随着设计和工艺的水平的提高，目前已经出现了高速Σ-Δ型模数转换器产品。

2. ∑–△型ADC的理论基础与一般的ADC不同，∑–△型ADC不是直接根据抽样数据的每一个样值的大小进行量化编码，而是根据前一量值与后一量值的差值即所谓的增量的大小来进行量化编码。

从某种意义上讲，它是根据信号波形的包络线进行量化编码的。

∑–△型ADC由两部分组成，第一部分为模拟∑–△调制器，第二部分为数字抽取滤波器，如下图所示。

∑–△调制器以极高的抽样频率对输入模拟信号进行抽样，并对两个抽样之间的差值进行低位量化，从而得到用低位数码表示的数字信号即∑–△码；然后将这种∑–△码送给第二部分的数字抽取滤波器进行抽取滤波，从而得到高分辨率的线性脉冲编码调制的数字信号。

因此抽取滤波器实际上相当于一个码型变换器。

由于∑–△调制器具有极高的抽样速率，通常比奈奎斯特抽样频率高出许多倍，因此∑–△调制器又称为过抽样ADC转换器。

这种类型的ADC采用了极低位的量化器，从而避免了制造高位转换器和高精度电阻网络的困难；另一方面，因为它采用了∑–△调制技术和数字抽取滤波，可以获得极高的分辨率；同时由于采用了低位量化输出的∑–△码，不会对抽样值幅度变化敏感，而且由于码位低，抽样与量化编码可以同时完成，几乎不花时间，因此不需要采样保持电路，这就使得采样系统的构成大为简化。