如何提高APM32F103C8T6微控制器的ADC外设精度？
引言
极海半导体APM32F103C8T6微控制器具有内置的模数转换器（ADC），但在某些应用场景下，您可能会发现默认设置并不能满足精度要求。本文将专门探讨如何优化APM32F103C8T6的ADC性能和精度。
基本原理和问题ADC精度因素
分辨率
电源电压波动
温度波动
电磁干扰
精度提升策略
1. 电源和参考电压
问题：电源噪声和电压不稳定会影响ADC的精度。
解决方案：
使用稳定的电源
添加去耦电容
使用外部精准的参考电压源
2. 采样时间配置
问题：过短的采样时间可能导致转换不准确。
解决方案：
增加ADC采样时间
对输入信号进行滤波处理
代码示例：
// 设置ADC1采样时间为239.5周期ADC1->SMPR2 |= ADC_SMPR2_SMP_ANx(ADC_SMPR_SMP_239DOT5CYC, x);
3. 温度补偿
问题：高温环境下，ADC性能可能下降。
解决方案：
使用内置温度传感器进行补偿
在固件里进行温度校准
4. 电磁屏蔽
问题：电磁干扰（EMI）可以通过电缆或空气传播，影响ADC的精度。
解决方案：
使用屏蔽电缆
在ADC输入处添加低通滤波器
5. 多次采样与平均
问题：噪声和其他随机因素。
解决方案：
进行多次采样并求平均
使用中位数滤波器去除异常值
八次平均代码示例：
uint32_t adc_values[8];
uint32_t adc_sum = 0;
uint32_t adc_min = 0xFFFFFFFF;
// 初始化为最大值
uint32_t adc_max = 0;
// 初始化为最小值
// 进行8次ADC采样
for(int i = 0; i < 8; i++)
{ adc_values = ADC1->DR;
// 假设ADC数据已经准备好
adc_sum += adc_values;
// 更新最小和最大值
if(adc_values < adc_min)
{
adc_min = adc_values;
}
if(adc_values > adc_max)
{
adc_max = adc_values;
}}
// 去掉最高和最低值后求平均
adc_sum = adc_sum - adc_min - adc_max;
uint32_t adc_avg = adc_sum / 6;
实验与验证
建议在实际应用中进行详细的性能测试，以确认以上优化方案的效果。可以通过对比优化前后的结果，进行量化分析。
总结
APM32F103C8T6的ADC外设虽然已经具备不错的性能，但在高精度要求的应用场合还有优化的空间。通过电源管理、合理的配置和软件算法，我们有可能进一步提高其ADC精度。
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定制水冷板尺寸30*30mm~1000*1000 mm，厚度1mm~50mm，散热能力最高50KW，承压可达3MPA；液冷机箱散热能力达500W~100KW。项目单次采购额需满足1万元以上，或年需求5万元以上。
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