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ad采集原理
AD采集原理是指模拟信号经过AD转换器转换成数字信号的
过程。
AD（Analog to Digital）转换器是一种将连续模拟信号
转换为离散数字信号的设备。
其采集原理主要涉及采样和量化两个步骤。
首先是采样过程。
采样是指将连续的模拟信号在时间上以一定的时间间隔进行取样，从而得到一系列的采样值。
采样的频率称为采样率，通常以赫兹（Hz）表示。
采样率越高，表示对
原始信号的还原能力越好。
采样是AD采集中的第一步，其目的是将连续信号转换为离散信号。
接下来是量化过程。
量化是指将采样得到的连续信号转换为离散的数字信号。
在进行量化时，需要将连续信号的幅度离散化成一系列的离散值，称为量化级。
量化级的数量由AD转换器的位数决定，位数越高，表示能表示的离散值越多，量化精度越高。
量化级的大小决定了数字信号的分辨率，即能表示的最小变化幅度。
在AD转换中，采样和量化的过程是连续的，相互交替进行的。
通过采样和量化，模拟信号被转换为一系列离散的数值，并储存在计算机中。
这些数字信号可以被计算机处理，从而实现对模拟信号的分析、处理和储存。
AD转换器原理分析1.采样：AD转换器首先对模拟信号进行采样。
采样是指在一段时间内，周期性地获取模拟信号的样本值。
采样的频率决定了数字信号的抽样率，也就是每秒钟获取的样本个数。
根据奈奎斯特定理，采样频率至少是信号最高频率的两倍，以避免采样失真。
2.量化：采样得到的模拟信号样本是连续变化的，需要进行量化处理。
量化是将连续的模拟信号样本映射为离散的数字信号值。
量化过程中将模拟信号样本分成若干个等间隔的小区间，每个小区间对应一个数字量化值。
常用的量化方法包括均匀量化和非均匀量化。
3.编码：量化后得到的离散信号值通常是模拟的，需要将其编码为数字信号。
编码的目的是将离散信号值映射为特定编码形式的数字信号。
常用的编码方法有二进制编码、格雷码等。
编码后的数字信号可以用于存储、传输和处理。
4.数字滤波：由于采样和量化过程中存在噪声和误差，原始的数字信号可能包含一些高频噪声成分，需要通过数字滤波对其进行滤除或减小。
数字滤波可以利用滤波算法，如低通滤波器来实现。
常用的数字滤波器有FIR滤波器和IIR滤波器。
5.数字信号处理：AD转换器将模拟信号转换为数字信号后，可以进行各种数字信号处理操作。
数字信号处理可以包括滤波、频谱分析、增益控制等。
这些操作可以增强信号的质量，减小信号中的误差和噪声。
总结来说，AD转换器的原理是通过采样和量化将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，然后对数字信号进行编码、数字滤波和数字信号处理。
通过AD转换器，我们可以将模拟信号转换为数字信号，方便存储、传输和处理，广泛应用于各种电子设备和系统中。
模拟量值和AD转换值的转换模拟量值和A/D转换值的转换假设模拟量的标准电信号是A0—Am（如：4—20mA），A/D转换后数值为D0—Dm（如：6400—32000），设模拟量的标准电信号是A，A/D转换后的相应数值为D，由于是线性关系，函数关系A＝f（D）可以表示为数学方程：A＝（D－D0）×（Am－A0）／（Dm－D0）＋A0。
根据该方程式，可以方便地根据D值计算出A值。
将该方程式逆变换，得出函数关系D＝f（A）可以表示为数学方程：D＝（A－A0）×（Dm－D0）／（Am－A0）＋D0。
具体举一个实例，以S7-200和4—20mA为例，经A/D转换后，我们得到的数值是6400—32000，即A0＝4，Am＝20，D0＝6400，Dm＝32000，代入公式，得出：A＝（D－6400）×（20－4）／（32000－6400）＋4假设该模拟量与AIW0对应，则当AIW0的值为12800时，相应的模拟电信号是6400×16／25600＋4＝8mA。
又如，某温度传感器，－10—60℃与4—20mA相对应，以T表示温度值，AIW0为PLC模拟量采样值，则根据上式直接代入得出：T=70×（AIW0－6400）／25600－10可以用T直接显示温度值。
模拟量值和A/D转换值的转换理解起来比较困难，该段多读几遍，结合所举例子，就会理解。
为了让您方便地理解，我们再举一个例子：某压力变送器，当压力达到满量程5MPa时，压力变送器的输出电流是20mA，AIW0的数值是32000。
可见，每毫安对应的A/D值为32000/20，测得当压力为0.1MPa时，压力变送器的电流应为4mA，A/D值为（32000/20）×4＝6400。
由此得出，AIW0的数值转换为实际压力值（单位为KPa）的计算公式为：VW0的值＝(AIW0的值－6400)(5000－100)/(32000－6400)＋100。
单片机ad转换原理
单片机的AD转换原理基于模拟信号的数字化处理。
在单片机中，AD转换是将模拟信号转换为数字信号的过程，以便于单片机进行数字信号的处理和运算。
AD转换的过程主要由两个部分组成：采样和量化。
采样是指对模拟信号进行离散化处理，将连续的模拟信号转换为离散的采样值。
这是通过采样定理实现的，采样定理认为，如果采样频率大于模拟信号的最高频率的两倍，那么就能够完全还原原始信号。
量化是将采样后的连续值转换为离散值的过程。
通过使用一个固定的参考电压，将模拟信号的幅值分为若干个等级，然后将每个等级映射为一个数字值。
量化的结果是离散的数字信号，每个数字代表一个特定的幅值范围，通常用二进制表示。
在单片机中，通常使用的AD转换器是SAR（逐次逼近型）的AD转换器。
SAR AD转换器通过逐次逼近的方式，不断调整DAC（数字-模拟转换器）的输出值，使其逼近输入信号的幅值，最后得到一个与输入信号幅值对应的数字量。
AD转换器的输出可以通过串行或并行方式传输给单片机的内部数据总线，供单片机进行后续的数字信号处理和运算。
在程序设计中，可以通过对AD转换器的配置和控制，调整转换精度、采样率等参数，以满足具体应用的需求。
总结起来，单片机的AD转换原理是将模拟信号经过采样和量
化，转换为数字信号，并通过AD转换器将结果传输给单片机进行处理。
这个过程是通过逐次逼近的方式实现的，利用固定的参考电压和二进制编码表示模拟信号的幅值范围。
ad转换器的工作原理
AD转换器（Analog-to-Digital Converter）是一种用于将模拟信号转换为数字信号的设备。
它广泛应用于各种领域，包括通信、音频、视频、仪器仪表等。
AD转换器的工作原理如下：
1. 采样（Sampling）：AD转换器首先需要对模拟信号进行采样。
采样是指在一定时间间隔内对模拟信号进行测量，并记录下每个时间点上的采样值。
采样过程可以通过模拟开关或运放等电路实现。
2. 量化（Quantization）：采样后的模拟信号采样值是连续的模拟数值。
为了将其转换为数字信号，需要对其进行量化。
量化是指将连续的模拟数值划分成有限个离散的取值，即将每个采样值表示为最接近的离散数字值。
3. 编码（Encoding）：量化后的离散数值需要进行编码，以便用于数字信号传输和存储。
编码的目的是将离散数值转换为对应的二进制码。
常用的编码方式包括二进制编码、格雷码等。
4. 数字输出（Digital Output）：经过编码后，AD转换器将输出一组数字信号，其中每个数字表示一个采样值。
这些数字信号可以由计算机、微处理器等设备进行进一步的处理、分析和存储。
总结起来，AD转换器的工作原理包括采样、量化、编码和数
字输出等步骤。
通过这些步骤，AD转换器能够将连续的模拟
信号转换为离散的数字信号，从而实现数字数据的处理和传输。
电路中的AD转换与DA转换在当今信息时代，电子设备已经渗透到我们生活的方方面面。
而这些电子设备的运作离不开AD转换（模数转换）和DA转换（数模转换）这两个关键环节。
本文将介绍AD转换和DA转换的原理、应用以及相关技术发展。
一、AD转换AD转换是模拟信号转换为数字信号的过程。
在电子设备中，传感器等设备输出的信号多为模拟信号，需要通过AD转换将其转换成数字信号，才能由电子器件进行处理和存储。
AD转换器通常由采样器、量化器和编码器组成。
采样器的作用是将模拟信号在一定的时间间隔内取样，量化器将取样的模拟信号分成有限个离散值进行量化，编码器将量化后的离散值转换成二进制数字信号。
通过这一过程，AD转换器能够将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号。
AD转换器广泛应用于各个领域，如音频、视频、电力系统等。
在音频领域，AD转换器用于将声音等模拟信号转换为数字信号，实现录音、播放等功能。
在电力系统中，AD转换器用于电能计量、监测等方面。
二、DA转换DA转换是数字信号转换为模拟信号的过程。
数字信号由计算机或其他数字系统处理和存储，而大部分外围设备如音箱、显示器等则需要模拟信号进行驱动。
DA转换器通常由数字信号输入端和模拟输出端组成。
数字信号输入端接收来自计算机或其他数字系统的数字信号，将数字信号按照一定的波形进行放大、滤波等处理后，经过模拟输出端输出为模拟信号。
这样，数字系统生成的数字信号便可以控制外围设备的模拟输出。
DA转换器广泛应用于音频设备、显示设备等领域。
在音频设备中，DA转换器用于将计算机中存储的音频文件转换为模拟信号，通过音箱输出高质量的音乐。
在显示设备中，DA转换器则将计算机生成的数字图像信号转换为模拟信号，驱动显示器显示各种图像。
三、技术发展随着科技的不断进步，AD转换与DA转换技术也得到了快速的发展与创新。
目前，高速、高精度、低功耗、小型化是AD转换与DA转换技术的发展方向。
在AD转换技术方面，新型的Delta-Sigma调制技术、超大规模集成电路技术等被广泛应用，提高了AD转换器的精度和信噪比。
ADDA转换器原理及控制电路设计ADDA（模拟数字转换器）是将模拟信号转换为数字信号的电子装置。
它的原理是通过采样和量化的过程将连续的模拟信号转换成为离散的数字信号，然后通过编码将数字信号转换成为二进制形式。
1.采样：采样是指将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
采样是通过在一段时间内定期测量或记录模拟信号的幅度来完成的。
采样的频率越高，采样的精度就越高。
2.量化：量化是将采样得到的离散的模拟信号转换成为离散的数字信号。
量化是将连续的模拟信号提取出一系列的等级或值的过程。
量化的精度决定了数字信号的分辨率。
1.采样率控制：采样率控制的电路设计需要能够在给定的时间间隔内定期进行采样。
可以通过设置计时器和触发器来实现定期采样。
2.模拟信号调理：模拟信号调理的电路设计需要将输入的模拟信号进行放大、滤波、去抖动等处理，以确保信号精度和稳定性。
3.量化精度控制：量化精度控制的电路设计需要根据应用需求选择适当的ADC（模拟数字转换器）芯片。
ADC芯片通常有不同的分辨率选项，根据需求选择合适的分辨率以达到最佳的量化精度。
4.数字信号处理：数字信号处理的电路设计需要将量化后的数字信号进行编码和处理。
编码可以采用不同的编码方式，如二进制码、格雷码等。
数字信号处理可以包括数字滤波、数据压缩、数据存储等功能。
5.输出接口设计：输出接口设计需要将数字信号转换为模拟信号或其他形式的输出。
根据具体应用需求，可以采用DAC（数字模拟转换器）芯片将数字信号转换为模拟信号，或者通过串口、并口等接口输出。
总结起来，ADDA转换器的原理是通过采样和量化将模拟信号转换为数字信号，控制电路设计需要考虑采样率控制、模拟信号调理、量化精度控制、数字信号处理和输出接口设计等方面。
这些方面的设计需要综合考虑应用需求、硬件设备和芯片选型等因素，以实现高精度、高速率的ADDA转换器。
ad工作原理
AD（Analog-to-Digital）转换器是一种将模拟电信号转换为数
字信号的设备。
其工作原理可简单分为两个过程：采样和量化。
采样是指将连续的模拟信号离散化，即在一段时间内对信号进行有限次的测量。
采样频率越高，对模拟信号的还原度就越高。
通常采样率为模拟信号频率的2倍。
量化是将采样后的信号离散化为一系列离散级别的数值。
通过确定量化级数和分辨率，将连续的模拟信号转换为相应的离散数值。
量化误差是量化过程中产生的误差，它取决于量化级数的多少。
AD转换器内部通常包括了采样保持电路（Sample and Hold）
和比较器（Comparator）。
采样保持电路用于在采样时刻将模
拟信号以给定的速率存储起来。
比较器则用于将模拟信号与一系列参考电压进行比较，以判断信号处于哪一个离散级别。
在AD转换器中，采样和量化过程是交替进行的。
根据量化级数和分辨率的不同，AD转换器可以实现不同精度的信号转换。
转换后的数字信号可以在计算机或其他数字系统中进行处理和存储。
总结起来，AD转换器通过采样和量化的过程将连续的模拟信
号转换为离散的数字信号。
它的工作原理是将模拟电信号进行抽样和离散化，最终得到一系列离散级别的数字数值。
简述模拟信号的数字转化过程
模拟信号的数字转化过程，也被称之为模数转换（ADC，Analog-to-Digital Conversion），是将连续变化的模拟信号转化为离散的数字信号的过程。
下面是模拟信号的数字转化过程的简述：
1. 采样（Sampling）：模拟信号是连续变化的，为了进行数字化处理，需要将其离散化。
采样是指在一定的时间间隔内，对模拟信号进行取样，得到一系列的采样值。
2. 量化（Quantization）：采样得到的连续模拟信号的采样值是连续变化的，为了将其转化为离散的数字信号，需要进行量化处理。
量化是指将连续的采样值映射为有限个数的离散值。
量化过程中需要确定量化间隔的大小，即采样值的分辨率。
3. 编码（Encoding）：经过量化后，得到的离散值需要进一步编码成数字形式。
编码使用的编码方式有很多种，常见的有二进制编码。
以上三个步骤组成了模拟信号的数字转化过程。
通过这个转化过程，模拟信号就被转化成了离散的数字信号，可以进行数字化处理和传输。
而数字信号经过逆向的数字到模拟转换过程（DAC，Digital-to-Analog Conversion），就可以恢复为连续变化的模拟信号。
细说模拟信号采样与AD转换
尽管大家都知道，但还是提一提。
大牛奥本海姆的《信号与系统》中是这样描述的：
Let x(t) be a band-limited signal with X(jw) = 0 for |w|> w M. Then x(t) is uniquely determined by its samples x(nT),n=1,±1,±2, (i)
w s > 2w M where w s = 2 pi/T.
Given these samples, we can reconstruct x(t) by generating a periodic impluse train in which successive impluse have amplitudes that are successive sample values. This impluse train is then processed through an ideal lowpass filter with gain T and cutoff frequency greater than w M and less than w s-w M. The resulting output signal will exactly equal x(t).
来捋一捋，几个点：
1.带宽有限(band-limited)
2.采样频率大于2倍信号最高频率后可以无失真的恢复出原始信号
实际中，信号往往是无线带宽的，如何保证带宽有限？所以，我们在模拟信号输入端要加一个低通滤波器，使信号变成带宽有限，再使用2.5~3倍的最高信号频率进行采样。
关于此我们下面将模拟数字转换过程将会看到。
虽说是不能小于等于2倍，但选2倍是不是很好呢，理论上，选择的采样频率越高，越能无失真的恢复原信号，但采样频率越高，对后端数字系统的处理速度和存储要求也就越高，因此要选择一个折中的值。
如果后端数字信号处理中的窗口选择过窄，采样率太高，在一个窗口内很难容纳甚至信号的一个周期，这从某方面使得信号无法辨识。
比如，数字信号处理的窗口大小为1024个点，采样率为50KHz，则窗口最多容纳1024*(1/50KHz)=20.48ms的信号长度，若信号的一个周期为30ms>20.48ms，这就使得数字信号的处理窗口没法容纳一个周期信号，解决的办法就是在满足要求的前提下使用减小采样率或增加窗口长度。
记得有一次参加中科院计算所的实习笔试，里面就有这么一道题：模拟信号转换到数字信号要经历哪两个步骤？还好，早有准备，立刻填上了采样和量化。
我们下面就来详细分析下这两个过程，但在分析之前，我们先给出一张整个过程的流图，您可以先想想为什么需要各模块。
程控放大器
我们实际中的模拟信号都是通过传感器采集进来的，做过单片机的人应该熟知DS18B20温度传感器，不好意思，那是数字传感器，也就是说人家做传感器的时候把AD转换也放到传感器里面了。
但这并不是普遍的情况，因为温度量是模拟信号中最容易测量的量了，而大多数的传感器并没有集成AD转换过程，如大多数的加速度传感器、震动传感器、声音传感器、电子罗盘，甚至有的GPS（别懵了，GPS也算是一种传感器哦）等，都是模拟输出的。
而且由于物理制作的原因，传感器返回的电信号非常微小，一般在几mV（如果是电流，也一般在几mA），这么微弱的信号，如果经过导线或电缆传输很容易就湮灭在噪声中。
因此，我们常常见到模拟传感器的输出线都会使用套上一层塑胶的线，叫屏蔽线（如图）。
屏蔽线只能保证在信号传输到系统之前受到的干扰最小，但信号仍要经过处理才能为数字系统使用。
在模拟信号（尤其是高频信号）的输入端首先要使用低噪声放大器对信号进行放大，这个放大器有特殊的要求，一定是低噪声，我们已经知道，模拟信号信号已经非常微弱，如果放大器还存在一定的噪声，在噪声叠加之后放大出来的信号可能已经不再是原信号了。
既然说到低噪声，那么低噪声是如何衡量的呢？这可以通过放大器噪声系数（NF）来定，
噪声系数定义为放大器输入信号与输出信号的信噪比。
其物理含义是：信号通过放大器之后，由于放大器产生噪声，使信噪比变坏；信噪比下降的倍数就是噪声系数。
噪声系数通常用dB表示，
实际中除了考虑低噪声系数外，还要考虑放大器的带宽和频率范围以及最重要的放大增益。
由于输入信号的强度可能时变，采用程序可控（程控）的放大增益保证信号能达到满度而又不会出现饱和（实际中要做到这一点还是很难的）。
低通滤波器
在Nyquist采样定理中已经提过，要满足采样定理必须要求信号带宽有限，使用大于2倍的最高信号频率采样才能保证信号的不混叠。
低通滤波器的一个考虑就是使信号带宽有限，以便于后期的信号采样，这个低通滤波器是硬件实现的。
另一方面，实际情况中我们也只会对某个频频段的信号感兴趣，低通滤波器的另一个考虑就是滤波得到感兴趣的信号。
比如，测量汽车声音信号，其频率大部分在5KHz以下，我们则可以设置低通滤波器的截止频率在7KHz左右。
程控的实现方法就是使用模拟通道选择芯片（如74VHC4051等）。
NOTES:
有关滤波与程控的电路设计请参考文献[1].
在采样之前的所有电路实现方案叫信号调理电路。
这样，我们就可以根据这个词到处Google/Baidu文献了。
采样及采样保持
采样貌似有一套完整的理论，就是《数字信号处理》书中的一堆公式推导，我们这里当然不会那么去说。
其实采样最核心的问题就是采样率选择的问题。
1.根据实际，选择频率分辨率df
2.选择做DFT得点数N，因为DFT时域点数和变换后频域点数相同，则采样率可确定，Fs=N*df
3.Fs是否满足Nyquist的采样定理？是，OK，否则增加点数N，重新计算2。
我们希望df越小越好，但实际上，df越小，N越大，计算量和存储量随之增大。
一般取N为为2的整数次幂，不足则在尾端补0。
这里给出我的一个选择Fs的方案流程图，仅供参考。
采样后还有一个重要的操作是采样保持(S/H)操作，采样脉冲采样后无法立刻量化，这个过程要等待很短的一个时间，硬件上一般0.几个us，等待量化器的量化。
注意，在量化之前，所有的信号都是模拟信号，模拟信号就有很多干扰的问题需要考虑，这里只是从总体上给出我对整个过程的理解。
更多细化的方案还需要根据实际信号进行研究。
量化
我们可以先直观的看一下量化的过程，
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量化有个关键的参数，叫量化位数，在所有的AD转换芯片（如AD7606）上都能看到这个关键的参数，常见的有8bit，10bit，12bits，16bit和24bit。
如上图，以AD7606为例，AD7606是16bit的AD芯片，量化位数指用16bit来表示连续信号的幅值。
因此，考虑AD的测量范围（AD7606有两种：±5V和±10V）,则AD分辨率是
±5V: (5V-(-5V)) / (2^16) = 152 uV
±10V: (10V-(-10V)) / (2^16) = 305 uV
量化位数越高，AD分辨率越高，习惯上，AD分辨率用常用LSB标示。
因此，AD7606中对于某个输入模拟电压值，因为存在正负电压，若以0V为中间电压值，范围为±5V时AD转换电压可计算为
AD7606若使用内部参考电压，Vref=2.5V。
哦对了，这又出现个参考电压。
参考电压与AD量化的实现方式有关，从速度上分串行和并行，串行包括逐次逼近型，并行方式包括并行比较式，如下图（左：串行，右：并行）。
AD7606是使用逐次逼近型的方式。
AD转换芯片另外两个重要参数是转换时间（转换速率）。
并行AD的转换速率比串行的要高。
但并行比较的方式中电阻的精度对量化有影响。
接着，我们还将介绍一个重要的概念：量化噪声。
量化噪声对应量化信噪比,
SNR q = (6.02N + 4.77) dB
其中N为量化位数，且不去管这个公式是怎么得到的（详细推导可参考文献[2]），对于
N=12, SNR q≈ 70dB
N=16, SNR q≈ 94dB
从中可以看出：每增加1bit量化位数，SNR q将提高6.02dB，在设计过程中，如果对方有信噪比的要求，则在ADC选型时就要选择合适位数的ADC芯片。
明显的，并不是量化位数越高越好，量化位数的提高将对成本、转换速度、存储空间与数据吞吐量等众多方面提出更高的要求。
同时，我们尽量提高量化噪声的前提是信号的SNR已经比较低了，如果信号的SNR比量化噪声还高，努力提高量化噪声将是舍本求末的做法。
到最后，给点福利吧，下面是我参考AD7606数据手册设计的原理图，经过实践检验可用：。
