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TMS320F2812 DSP编程之AD采样精度的校准算法

TMS320F2812 DSP编程之AD采样精度的校准算法  没有公告

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             TMS320F2812 DSP编程之AD采样精度的校准算法          ★★★【字体：小 大】

      TMS320F2812 DSP编程之AD采样精度的校准算法

      作者：Free    文章来源：本站原创    点击数：329    更新时间：2008-2-21    

      F2812内部集成了ADC转换模块。该模块是一个12位、具有流水线结构的模数转换器，内置双采样保持器（S/H），可多路选择16通道输入，快速转换时间运行在25 
      MHz、ADC时钟或12.5 
      Msps，16个转换结果寄存器可工作于连续自动排序模式或启动/停止模式。在实际使用中，ADC的转换结果误差较大，如果直接将此转换结果用于控制回路，必然会降低控制精度。（最大转换误差可以达到9%左右）
       
      F2812的ADC转换精度较差的主要原因是存在增益误差和失调误差，要提高转换精度就必须对两种误差进行补偿。
       
      对于ADC模块采取了如下方法对其进行校正：
       
      选用ADC的任意两个通道（如A3，A4）作为参考输入通道，并分别提供给它们已知的直流参考电压作为输入（RefHigh和RefLow），通过读取相应的结果寄存器获取转换值，利用两组输入输出值求得ADC模块的校正增益和校正失调，然后利用这两个值对其他通道的转换数据进行补偿，从而提高了ADC模块转换的准确度。
      实现校准的硬件电路在本文中不作描述，在有关资料中可以查到。下面是该算法的C语言实现：
      //首先计算两个通道的参考电压转换后的理想结果
       //     A4 = RefHigh = 2.5V  ( 2.5*4095/3.0 = 3413 ideal count)
      //     A3 = RefLow  = 0.5V  ( 0.5*4095/3.0 = 683 ideal count)
       
      #define     REF_HIGH_IDEAL_COUNT   3413
      #define     REF_LOW_IDEAL_COUNT    683
      #define  SAMPLES       63
      //定义所需的各个变量
      Uint16  Avg_RefHighActualCount;  
      Uint16  Avg_RefLowActualCount; /   
      Uint16  CalGain;                                                 // 
      Calibration Gain     
      Uint16  CalOffset;                                              // 
      Calibration Offset 
      Uint16  SampleCount;
      Uint16 RefHighActualCount;
      Uint16 RefLowActualCount;
      //对各个变量进行初始化
      void InitCalib()
      {
          Avg_RefLowActualCount = 0;
          Avg_RefLowActualCount  = 0;
          Avg_RefHighActualCount = 0;
          RefHighActualCount = 0;
          RefLowActualCount = 0;
          
          CalGain   = 0; 
          CalOffset = 0;
          
          SampleCount = 0;
      }
      //获得校准增益和校准失调
      // Algorithm: Calibration formula used is:
      //
      //  ch(n) = ADCRESULTn*CalGain - CalOffset    
      // n = 0 to 15 channels
      //  CalGain =   (RefHighIdealCount - RefLowIdealCount)
      //                       -----------------------------------------
      //                      (Avg_RefHighActualCount  - Avg_RefLowActualCount)
      //
      //  CalOffset = Avg_RefLowActualCount*CalGain - RefLowIdealCount
      //
      //  A running weighted average is calculated for the reference inputs:
      //
      //  Avg_RefHighActualCount = (Avg_RefHighActualCount*SAMPLES 
      //                            + RefHighActualCount) / (SAMPLES+1)
      //
      //  Avg_RefLowActualCount  = (Avg_RefLowActualCount*SAMPLES 
      //                                         + RefLowActualCount) / 
      (SAMPLES+1)
      //     
      void GetCalibParam()
      {
       RefHighActualCount = AdcRegs.ADCRESULT4 >>4;
       RefLowActualCount = AdcRegs.ADCRESULT3 >>4;
       
       if(SampleCount > SAMPLES)
        SampleCount = SAMPLES;
       
       Avg_RefHighActualCount = (Avg_RefHighActualCount * SampleCount
               + RefHighActualCount) / (SampleCount+1);
       
       Avg_RefLowActualCount  = (Avg_RefLowActualCount * SampleCount 
                                    + RefLowActualCount) / (SampleCount+1);
       
       CalGain = (REF_HIGH_IDEAL_COUNT - REF_LOW_IDEAL_COUNT) 
                              / (Avg_RefHighActualCount  - 
      Avg_RefLowActualCount);
       
       CalOffset = Avg_RefLowActualCount*CalGain - RefLowIdealCount;
       
       SampleCount++;
       
      }
       //在ADC_ISR中，对其他各个通道的结果进行修正：
      interrupt void  adc_isr(void)
      {
      GetCalibParam();
      ......
      newResult n= AdcRegs.ADCRESULTn*CalGain - CalOffset;
      ......
       }
      通过上面的代码，配合硬件电路改动，可以大幅实现提高ADC采样的精度，实现更灵敏、更精确的控制。
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