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關于ADC芯片的選型

單片機開發宇凡微 ? 來源:單片機開發宇凡微 ? 作者:單片機開發宇凡微 ? 2023-05-31 17:55 ? 次閱讀

關于ADC芯片的選型,還是其他芯片的選型,那都不是隨隨便便就說了算得。

關于選型,各大廠家也給出了系列芯片的選型手冊,但是手冊中那么多芯片型號和參數,哪些參數是要關注的,怎么快速地選擇符合我們項目用到的芯片呢。

ADC芯片成本參差不齊,選的好直接起飛,選的不好,直接破產。我拿ADC芯片舉個例子,大家舉一反三吧。

1.模擬量輸入范圍

按照我的經驗啊,一般需求過來的時候,模擬量的采集,輸入范圍一定是剛需,不可忽略的。所以首先肯定先確認模擬量的輸入范圍,如果是0~3V的,ADC芯片都不用了,這樣一下就省下了好幾個MCU的成本。如果是0

~5V的模擬量,可以經過電阻網絡分壓到MCU,或者有的MCU的AD口直接可以接受0 ~5V的模擬量,或者用ADC芯片轉化,這時候成本一下就上去了。能不用ADC芯片就不要用;如果輸入電壓是±5V之間,那沒辦法,選個合適的ADC芯片吧,±10V的情況也一樣。

絕對是剛需,之所以把這個需求放在最前面就是說一旦選了片子,如果出錯是不可挽回的。

以AD7606舉例:

2.采樣率

首先要搞明白什么是采樣率。

采樣率指ADC每秒鐘會進行多少次的模擬量轉數字量的操作,如10K/s就是說ADC每秒鐘,就采集了10K個模擬量,并將模擬量轉換為數字量。當采樣聲時,一般的采樣率是44Kbps/s,當采樣溫度時,幾K/s的采樣率就夠了。

學過通信原理的大家應該都知道采樣定理。

在進行模擬/數字信號的轉換過程中,當采樣頻率fs.max大于信號中最高頻率fmax的2倍時(fs.max>2fmax),采樣之后的數字信號完整地保留了原始信號中的信息,一般實際應用中保證采樣頻率為信號最高頻率的2.56~4倍;采樣定理又稱奈奎斯特定理。

就是說你采集50K的信號,采樣頻率最起碼大于2.56*50K。

以AD7606舉例:

所以說這個參數也是剛需,如果選不對,也是完全沒法彌補,就相當于是一塊金子焊在電路板上,既心疼還沒啥用。

3.通道數

通道數同樣值得關注,不會造成損失,但是肯定在功能上有欠缺了,同樣應該被首先考慮進去的,不僅要考慮通道數,有實力一點還要考慮是獨立通道還是差分通道,如果是多個通道,是同步采樣嗎,如果是差分通道,可以互換嗎,另一通道可以接地嗎,這些都是在選擇通道時候需要考慮的問題,具體問題具體考慮,這里只為大家提供思路。

同樣以AD7606舉例。

4.分辨率

ADC的分辨率指的是模數轉換器所能表示的最大數是多少,即ADC的位數,如果ADC是10位ADC,那么分辨率是2的10次方,即1024的分辨率,如果模擬量是溫度,測量范圍是0~100度,那么可以把100度分成1024份,每一份你都能感知,當溫度有100/1024度的變化時,能測量出來。

通俗一點就是精度,肯定是位數越高采樣的精度越精確。但是并不是選型的時候精度越高越好,越高的精度代表著成本越高,根據項目實際需要,選擇合適成本的精度。

一般把8位以下的A/D轉換器稱為低分辨率ADC,9~12位稱為中分辨率ADC,13位以上為高分辨率。A/D器件的位數越高,分辨率越高,量化誤差越小,能達到的精度越高。

量化誤差 (Quantizing Error) 由于AD的有限分辯率而引起的誤差,即有限分辯率AD的階梯狀轉移特性曲線與無限分辯率AD(理想AD)的轉移特性曲線(直線)之間的最大偏差。通常是1 個或半個最小數字量的模擬變化量,表示為1LSB、1/2LSB。

在轉化過程中,由于存在量化誤差和系統誤差,精度會有所損失。其中量化誤差對于精度的影響是可計算的,它主要決定于A/D轉換器件的位數。

5.接口類型

接口類型同樣是選型的時候需要關注的問題,接口類型有三種,串口,并口、高速并口。串口一般是SPI的。

那么如何選擇呢,并口軟件開發簡單,軟件開發成本小一些,但是占IO口多,占用大量MCU資源,所以在IO資源緊缺的情況下盡量避免選擇并口的ADC芯片;

串口開發成本高一點,但是占用IO資源少,IO資源不足的情況下,可以考慮選擇串口通訊的ADC芯片。

現在市面上大多部分ADC芯片串口和并口的通訊方式都集成了,那可以根據項目實際的需求選擇合適的通信方式。

6.結構,信噪比,封裝

剩下的就是一些不影響功能的性能參數了,講究點,追求發揮ADC芯片極致的工程師們可以關注一下這些參數,可能用在不同的場所,關注的參數也會有所不同。畢竟花了那么多錢,干嘛不用。

大體上總結這么幾點,按照我的經驗劃分出來的優先級順序,如果不對,請大家指正,一起討論進步學習。

如果是要考慮芯片迭代甚至是國產和進口芯片的替代,那這可要下了功夫了,只要是圍繞上面的6點,基本上就可以少看好多數據手冊。

審核編輯:湯梓紅

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