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研发客服［导读］ 本文来解析一个盆友在使用STM32采集电池电压踩过的坑。以STM32F4 的ADC属于逐次逼近SAR 型ADC为例进行分析，参考STM32F405xx Datasheet，对于如何编写ADC程序就不做描述了。
采集电池电压，利用两个电阻将电池电压分压，然后送入单片机，当电阻如上分别取4M欧/1M欧时，ADC采集到的ADC值与万用表测得的ADC输入端相差很大，取30K欧以及10k欧时，则相差变小。
盆友咨询我这是为什么？我给出了建议，先卖个关子，先来看看应用最为广泛的STM32单片机的一些特性。
STM32 ADC：STM32 12位ADC是逐次逼近型的模数转换器。它有多达19个多路复用通道，允许它测量来自16个外部源、2个内部源和VBAT通道的信号。通道的A/D转换可以在单次、连续、扫描或间断模式下进行。ADC的结果存储在左对齐或右对齐的16位数据寄存器中。模拟看门狗功能允许应用程序检测输入电压是否超过用户定义的、更高或更低的阈值。
主要功能，具体操作，怎么编程这些细节，有大量的资料就不罗嗦了，主要来看看电气特性。
电气特性
ADC 可支持采样频率受供电电压影响，供电电压高，可支持采样频率范围更高
可支持输入电压范围须在参考电压范围内
外部输入阻阻抗最大为
开关切换阻抗 最大为
内部采样保持电容 为4pF
上面的公式用于确定误差小于1/4 LSB时允许的最大外阻抗。N = 12（12位分辨率），k是在ADC_SMPR1寄存器中定义的采样周期数。
ADC精度vs.负注入电流：应该避免在任何模拟输入引脚上注入负电流，因为这会显著降低在另一个模拟输入上执行转换的精度。建议在模拟引脚上增加一个肖特基二极管（引脚接地），这可能会注入负电流。
见表68
实际转移曲线的示例。
理想转移曲线
终点相关线
ET =未调整总误差：实际和理想传递曲线之间的最大偏差。EO =偏移误差：第一个实际过渡与第一个理想过渡之间的偏差。EG =增益误差：最后一个理想过渡与最后一个实际过渡之间的偏差。ED =微分线性误差：实际步长与理想步长之间的最大偏差。EL =积分线性误差：任何实际过渡和终点相关线之间的最大偏差。
寄生电容表示PCB的电容（取决于焊接和PCB布局质量）加上焊盘电容（大约5 pF）。寄生电容值高会降低转换精度。为了解决这个问题，应该减少fADC。
回到坑里将盆友的电路等效绘制一下，忽略ADC采样通道内部ESD保护二极管，以及等效电流源，如下图：
好了，这图一画出来，问题的原因就显而易见了，SAR ADC是将采样电容上的电压通过逐次逼近原理转换为数字量的，按上述图，由于R2为兆级电阻，那么等效加载在采样电容上的电压就不能简单的看成是R1/R2的分压了，此时ADC的输入阻抗在百50K欧级别，简化定性看一下，忽略分布电容影响，计算方便将输入阻抗看成50K直流电阻（实际深入动态分析的话则不可忽略，假定电池电压为5V），具体计算就不做了。
为什么电阻选这么大呢？我想估计是为了将电池电压监控取样回路的电流降低，以节省电量。
跳出坑里怎么办呢？我觉得这样应该可以：
找一个低功耗的运放做一个阻抗变换就可以兼顾两者需求，当然如果更完善一点，还可以考虑串入一个RC低通滤波环节，可以有效降低噪声。
总结一下对于单片机ADC的使用，个人总结了这几点：
将输入短路，可测量热噪声。实际应用时，将输入端短路，采集一定数量的样本，由于热噪声符合高斯分布，可计算出其期望、方差，接入真实信号可以利用统计规律进行相应的噪声滤波处理。
量化噪声，可以通过输入一定幅度及频率的正弦波，进行度量系统的量化噪声。
设计ADC采样电路时，需要注意阅读芯片手册的电气特性参数，这个对于设计一个稳定的模数采集系统至关重要。
至此，我想要写的关于ADC的笔记文章就暂时总结分享到此了，如果觉得本文有价值，在看转发起来，也算对我的肯定支持。
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