adc采样电压（adc采样电压范围）
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12位adc采样电压计算过程
位adc采样电压计算过程是得出ADC管脚处的电压，再根据电路图进行计算。根据查询相关公开资料得知，具体计算公式是：TCONV（转换时间）=采样时间（设置采样周期SampleTime）+15个周期，15个周期是采集12位AD时间是固定的。
ADC分辨率为12位时，可以量化的最大数值为2^12=4096个单位，满量程电压为10V，ΔU=10V÷4096=0.00244140625V。
ADC的核心原理在于，通过测量采样电阻两端的电压差，计算出电路中的电流，进而转化为数字信号。其精度的关键因素，可用公式表示：ADC采样精度 = ADC基准电压 / （2采样位数）。举个例子，我们来看12位和14位ADC的精度计算：12位ADC在5V基准电压下的精度为610uV，而14位ADC则高达152uV。
每一个字节是就代表24/4096V ，100011010110转换成十进制是2262，所以电压就是24*（2262/4096）结果是125。其中Uref是个基准电压，所以转换过来的最大的就是24V。
adc采样电压超过基准可以用稳压管限幅吗
可以用。当ADC采样的电压超过基准电压时，稳压管可以将其限制在一定范围内，从而保护ADC和整个系统。稳压管可以用于防止过高的电压输入，以避免损坏电路或降低系统的性能。
最大可允许输入电压加到 U1 的非反相输入上，输出通过小信号二极管 D1 反馈到反相输入。ADC 的基准电压如果可用，可以用作限幅基准。当输入电压低于基准时，U1 的输出被驱动至正轨，D1 被反向偏置，输入信号无改变通过。
可以将比较器当作一个1位模/数转换器（ADC）。运算放大器在不加负反馈时从原理上讲可以用作比较器，但由于运算放大器的开环增益非常高，它只能处理输入差分电压非常小的信号。而且，一般情况下，运算放大器的延迟时间较长，无法满足实际需求。
此外，电压输出限幅是必不可少的措施。对于不同采样方法，如三电阻采样，可能需要不同的处理策略，以防止电流采样错误。欠压和过压保护同样重要，它们确保电机在极端电压条件下也能维持稳定运行。母线电压的采集电路通常配备滤波处理，如图所示，以过滤掉尖峰干扰，保证FOC运算的准确性。
硬件篇---电路设计之ADC采样
1、ADC的采样精度分析涉及对ADC位数和基准电压的考量。公式表达如下：ADC采样精度=ADC基准电压/（2^采样位数）。以12位和14位ADC为例，假设基准电压为5V，计算结果分别为610uV和152uV。这表明，ADC的位数越高，其采样精度越精细。
2、ADC采样方式丰富多样，包括直接对地采样、差分采样以及借助放大器的采样。例如，直接对地采样电路中，通过选择合适的1欧姆或0.1欧姆的采样电阻，配合基准电压和负载电阻，可以精确控制采样电流。而在差分放大采样电路中，通过仪表放大器的介入，可以实现更大的信号放大和更宽的测量范围。
3、ADC采样频率对电源环路带宽的影响 ADC采样过程需要一个合适的时钟频率，它决定了采样速率，进而影响电源环路的带宽。图1展示了ADC的基本结构，包括时钟选择与分频、参考电源和ADC内核等组件。每次触发ADC后，模拟信号经历采样、转换和存储的过程，产生一定延时。
4、标注6：ADC中断及标志位 中断类型、开启中断、标志位指示器。硬件设计 电源电压检测原理图展示了ADC_IN4连接到PF6管脚，通过ADC转换得到PF6脚上的电压值，进而推算电源电压。代码解析 使用ADC2规则组进行电源电压单通道采样，通过查询EOC标志位判断转换完成。
5、ADC模数转换器测试指标主要分为静态参数和动态参数两类。静态参数反映器件内部电路的误差，包括增益、偏移、微分非线性（DNL）和积分非线性（INL）误差。动态参数代表器件模拟信号采样和输入波形的数字再现能力，包括信噪比（SNR）、无杂散动态范围（SFDR）、总谐波失真（THD）及有效位数（ENOB）等指标。
过采样过采样技术原理介绍
过采样技术通过增加采样频率、引入噪声、统计处理和滤波，提高了ADC的分辨率。虽然它在理论上可以无限提高分辨率，但硬件的限制和采样速度的限制导致了实际应用中的局限性。正确理解和应用过采样技术，能够显著改善信号处理的性能，尤其是在噪声环境和低信号强度的应用中。
过采样的核心原理在于通过多次采样来增强信号处理的精度，即使在存在较大噪声的情况下也能提升分辨率。以一个10位ADC为例，其最小分辨电压为1LSB（1毫伏）。在理想情况下，如果输入电压小于1mv，未过采样的ADC将无法区分，输出为0。
过采样率技术是一种采样率转换手段，旨在将量化噪声均匀分布在更宽的频率范围内，从而整体提升信噪比（SNR）。此技术核心在于通过提高采样率，减小量化误差，进而改善信号质量。值得注意的是，过采样率技术通常不单独应用，由于效率较低，实际操作中需结合降噪塑造（noise shaping）等技术一同实施。
机器学习中进行不平衡分类的SMOTE方法在处理数据集中类别严重不平衡的分类任务时，机器学习模型往往在少数类上表现不佳。解决这一问题的一种策略是通过数据增强方法，即合成少数类过采样技术（SMOTE）。SMOTE的目标是为少数类生成新的样本，以便模型能更好地学习决策边界。
这是“过采样”原本就该有的优势，高像素之所以应用“缩图大法”，就是对“过采样”的追求。 另外还可以考虑锐度的问题，这个在概念上并不容易说明白。
∑-AD转换器：过采样中的魔法 ∑-AD转换器堪称数字化信号处理的魔法师，它利用过采样、噪声整形和数字滤波，为高精度和宽动态范围信号提供解决方案。通过对信号进行高效过采样，它能够在有限的带宽内达到惊人的信噪比，适应各种信号需求。
