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对于STM32内部ADC采集时候,难免会受到外部干扰的,导致数据不稳定情况。一般在实际使用过程中,我们就需要对增加采样次数来提高分辨率的技术。而STM32cube MX 软件自带过采样的功能。下面就和大家介绍一下STM32如何使用软件配置过采样的功能,从而实现数据的稳定性。- T8 b& G' r0 U# I" \ 7 X9 T4 I0 _! P3 k( a3 r2 ~! k 下面和大家具体分享一下软件配置步骤和注意事项:2 ~* I3 h; |" |& t/ g/ r 一:过采样的基本知识分享:) y/ O4 a* t" T $ n& l! f$ p. I& _: v 1.1 基本的原理:使用STM32通过多次采取ADC的数据,并对结果进行取平均值处理,提高有效分辨率。每增加4倍的采样次数,分辨率可提高1位;我们在实际的使用过程中,可以根据自己的需求进行设置和更改。 $ R% _4 A0 [- A# ]9 i# j C 二:软件配置步骤; I4 P. L. l h 4 e6 a+ K1 _; M( h' x" S+ e( A 2.1 配置ADC 选择ADC通道:确定要采样的模拟输入通道。1 I) }, T9 A- X4 [ 4 X: R) {$ C! M' R# R; E- ~/ F) g 设置采样时间:根据信号特性调整采样时间。 配置ADC分辨率:通常设置为12位。3 X3 G* Y3 |5 Z/ q8 f" \$ ~% V 2.2 配置过采样; H0 L, d5 T/ t2 Q7 ~ $ u# J# E' W8 Q! o$ x* r 设置过采样比率:例如16倍过采样。8 M# J/ t& S- t% S ( E) H( ?2 x9 M% u" m 设置右移位数:根据过采样比率调整,如16倍过采样需右移2位。 ; U" t0 i9 L# }* P( e- R* T) M 2.3 启动ADC 启动转换:ADC开始采样并存储结果。& f" ]4 f) Y8 t 等待转换完成:通过轮询或中断方式检查转换状态。* s8 I9 ^5 h6 f+ w3 M8 F 2.4 读取和处理数据 读取ADC数据:从数据寄存器获取采样值。 9 y9 h: V( y# }! y6 U 计算平均值:对多次采样结果取平均,得到最终值。 STM32 cube MX 软件配置如下:
+ h$ {( o0 f& U0 |$ Q 主要代码如下所示:
ADC 配置为在单转换模式下从 SW 触发器转换单通道。ADC 过采样功能与 3 个设置一起使用:" U3 N4 c$ l3 A, c! w/ k* [3 D6 V- R. w 第一步:启用 ADC 过采样:比率 16,位右移 4。 / @7 I; S% I: G2 i( g6 u* m1 ~( g 第二步:启用 ADC 过采样:比率 16,无位元右移。4 X3 R8 G$ f5 G9 m / z+ i" b2 j9 b2 c2 B' s/ A" u 第三步:禁用 ADC 过采样。 6 g" S) x! M5 G1 _3 m: s 程序循环执行,上述步骤代码; 示例执行: 在主程序执行中,ADC 组使用 3 个过采样设置定期连续转换所选通道。 u* X0 a- S" e& k, q0 J, {& c# ^) } 然后,对数据进行评估:; t7 ]+ j( ?. w. Q' Z, ]: F. R# ` * w, L9 Z8 i3 N2 L5 y+ a/ e 数据范围有效性检查 用户可以评估过采样的预期结果:启用过采样的 ADC 转换数据比禁用过采样的 ADC 转换数据的变化更小。 * g6 a' L9 t* {* U 对 16 位的过采样转换数据进行软件计算,以获得相当于浮点分辨率 12 位的精确数据。. V0 e. z# {; w Z* K * @% D# T0 t/ E4 m 程序仿真效果如下所示:
: V5 k6 ~* c, l. w: p7 i 注意事项: 噪声水平:过采样适用于噪声较大的信号。2 m; }5 j0 X6 F9 R/ H: A 采样时间:确保采样时间足够捕获信号。: ~, m- T$ C: s$ B! Y) q 0 ?% r: |' J1 T9 t/ f: q% V0 e+ r 时钟频率:ADC时钟频率需满足过采样要求。3 W6 G. d% |1 N" t 项目总结:$ C: w" {$ s# f% A : m3 B. u7 R h/ V2 b STM32 ADC过采样通过增加采样次数提高分辨率,适用于需要高精度但硬件分辨率不足的场景。合理配置过采样比率和右移位数是关键。/ ~' }3 e; r! e' l. y( H4 @ 0 W5 d* q' H# D+ b 几种常用得滤波算法分享: 7 U! H, i; e8 H; [. O 1:一阶互补滤波算法: / i" `7 K1 Z5 i8 F 取值:k = 0-1,本次取值滤波结果 =(1-K),本次采样值需要加上上次滤波得结果数据- M% {! p& K4 A 代码如下所示:1 D) @9 {& X, m L. I3 Z
! P( I" J- R- f7 M7 H$ h5 H) [ 从代码中,我们可以看到该种滤波算法还是有很大得弊端的,效果比较一般,对于高精度的场合不建议使用。 2: 采用中值算法滤波8 ~/ m/ E. m, O; ?! X) R7 g ; ~5 X" g# @+ e0 a5 p2 [+ \# ~ 主要是程序在执行的时候,连续采集N次(需要注意下这里下,这里的N必须取值奇数),程序需要按大到小或者从小到达的顺序进行排序,然后取中间数值做为有效值。 4 K. d- z6 `3 V 代码如下: ; N# ~( p. K- ~& ~
5 J, P2 f9 J- @5 y# N/ {& B6 M4 X 可以有效的去除数据因为外界干扰引起的数据的波动,对一些大滞后系统:比如温度、液位等变化缓慢的有良好的滤波效果,上述代码可以有效消除异常数据和平稳变化的采样值效果比较好;) i: [3 @' y' ]6 V" c5 @- r2 s 7 Y: X y" u7 D5 L 3:算术平均数滤波* k9 y O* C4 Q! o& |- \+ q # {2 H& {4 E. R# Z5 B: \- K 连续取值N个数据,对所有的数据进行取平均值; 9 a& `( ^3 Y1 V1 l 代码如下: f" E" P! K; ?9 u$ H
这里取值时候,需要根据被控对象进行选择,N值取值过大,会导致响应过慢,数据的灵敏度过低,所以采用算术平均值滤波时候,需要我们格外的注意;) K2 ?1 G: H3 M: Q& a4 ?# p 4:滑动滤波算法5 }- _ V2 M d6 J" B: C0 ? 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;
好了,几种常用的滤波算法,已经和大家分享完毕,欢迎大家相互讨论。 9 {# ]1 N7 r& _1 C |
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