一个基本的逐次逼近型 ADC 原理框图解析
这次初步聊一聊 adc 的相关知识。
bms 中会用到 adc，例如集成在单片机内部的，或者独立的；比较有代表性的就是 afe 中的 adc，由于 afe 做了太多的工作，反而弱化了大家对其 adc 的感知。
在 afe 中主要存在两种类型的 adc：即 sar 型与 sigma-delta 型，下面分别介绍。
sar 型 adcsar（successive approximation register），即逐次逼近型 adc，例如美信的 max17823 使用的就是此类型 adc。
一个基本的逐次逼近型 adc 的原理框图如下：由采样保持电路（sha）、控制逻辑电路、时序发生电路、d/a 转换电路、电压比较电路等组成。
基本原理类似天平称重：如下图所示，假设一个 6bit 的 sar adc，则全量程的数字量为 64，为容易理解，假设对应的模拟量也是 64。
那么对模拟量 x=45 进行 ad 转换：首先将 x 与 32 进行比较（0.5 倍 fsr，通过 dac 设置），因为 x＞32，则对应最高 bit 位置为 1；接着 x 与 48 进行比较（0.75 倍 fsr），因为 x＜48，则次高位置 0；以此方法继续向下类推，最后得到一个 6 位的二级制代码。即 x=101101，这样就完成了模拟量到数字量的过程。sigma-delta 型 adc 也称作σ-δ型 adc，当然也有人叫做δ-σ型 adc，实际这两种叫法都有人在用，前者可能更贴切；sar 型 adc 是直接测量模拟量，而σ-δ型 adc 是属于间接测量模拟量。在 adi 的 ltc68xx 系列使用的就是此种类型 adc，内部带有可编程的数字滤波器。
一个典型的σ-δ型 adc 原理框图如下：包括了一个简单的模拟调制电路（积分器、比较器、开关、dac、求和电路）和一个复杂的数字电路（数字滤波器、数字信号处理器）；其中这个模拟调制电路将模拟信号转换为数字 bit 流，而数字电路进一步把数字 bit 流转换为代表模拟输入幅值的数字编码。
σ-δ型 adc 的信号转换流程如下图：把模拟输入电平最终转换成了数字量输出，根据数字量输出大小，可以换算出模拟量的幅值。
进一步地，单独把模拟调制部分拿出来，如下图：
我们仔细看上图，其实整个环路是一个负反馈的闭合回路；由于负反馈的存在，x5 处的电平总是抑制积分器的累加值输出 x3 在 0v 上下波动，这样其实理论上 x5 处的平均值就等于输入信号 x1，时间越长，x5 的平均值越接近 x1；而这种关系其实是映射到了 x4 处输出的 1 的个数。
下面为实际的例子，假设输入 x1 为 0 或 0.5*vref，波形 a 为积分器输出 x3，波形 b 为比较器输出 x4，就有如下的对应关系：1 的数量越多，代表 x1 越大。
具体计算的话，以上图中的输入 x1=0.5vref 为例，我们在输出信号 x4 处取 4 个采样点，其中有 3 个 1 和 1 个 0，那么转换为模拟量=3/4*2*vref-vref=0.5vref，与输入 x1 相等。
当你的采样点数量越多，转换出来的值就越准确，所以σ-δ型 adc 就会进行过采样，这也就造成了其转换速度慢的特点。假如输入是一个正弦波，那么此时 x1 与 x4 的对应关系就如下图：同样地，1 的密度大的地方代表 x1 幅值大。
后面的数字电路部分就针对前面得到的 bit 流进行滤波、抽样、处理等操作，最终得到一个 ad 量输出给单片机。
这里再简单提一下σ-δ型 adc 为什么精度高？如下图，左图是普通的 adc 量化产生的噪声水平，右边是σ-δ型 adc 量化产生的噪声水平，一目了然，σ-δ型 adc 更加优秀；至于怎么推导出来的就比较复杂了，先记住这个结论即可。
总结：
话说查资料时，一定不能只输入 adc，要不查出来都是英雄联盟相关的内容；adc 的分类有很多种的，我只挑选了两种有代表性的拿出来学习；以上所有，仅供参考。
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sar 型 adcsar（successive approximation register），即逐次逼近型 adc，例如美信的 max17823 使用的就是此类型 adc。
一个基本的逐次逼近型 adc 的原理框图如下：由采样保持电路（sha）、控制逻辑电路、时序发生电路、d/a 转换电路、电压比较电路等组成。
基本原理类似天平称重：如下图所示，假设一个 6bit 的 sar adc，则全量程的数字量为 64，为容易理解，假设对应的模拟量也是 64。
那么对模拟量 x=45 进行 ad 转换：首先将 x 与 32 进行比较（0.5 倍 fsr，通过 dac 设置），因为 x＞32，则对应最高 bit 位置为 1；接着 x 与 48 进行比较（0.75 倍 fsr），因为 x＜48，则次高位置 0；以此方法继续向下类推，最后得到一个 6 位的二级制代码。即 x=101101，这样就完成了模拟量到数字量的过程。sigma-delta 型 adc 也称作σ-δ型 adc，当然也有人叫做δ-σ型 adc，实际这两种叫法都有人在用，前者可能更贴切；sar 型 adc 是直接测量模拟量，而σ-δ型 adc 是属于间接测量模拟量。在 adi 的 ltc68xx 系列使用的就是此种类型 adc，内部带有可编程的数字滤波器。
一个典型的σ-δ型 adc 原理框图如下：包括了一个简单的模拟调制电路（积分器、比较器、开关、dac、求和电路）和一个复杂的数字电路（数字滤波器、数字信号处理器）；其中这个模拟调制电路将模拟信号转换为数字 bit 流，而数字电路进一步把数字 bit 流转换为代表模拟输入幅值的数字编码。
σ-δ型 adc 的信号转换流程如下图：把模拟输入电平最终转换成了数字量输出，根据数字量输出大小，可以换算出模拟量的幅值。
进一步地，单独把模拟调制部分拿出来，如下图：
我们仔细看上图，其实整个环路是一个负反馈的闭合回路；由于负反馈的存在，x5 处的电平总是抑制积分器的累加值输出 x3 在 0v 上下波动，这样其实理论上 x5 处的平均值就等于输入信号 x1，时间越长，x5 的平均值越接近 x1；而这种关系其实是映射到了 x4 处输出的 1 的个数。
下面为实际的例子，假设输入 x1 为 0 或 0.5*vref，波形 a 为积分器输出 x3，波形 b 为比较器输出 x4，就有如下的对应关系：1 的数量越多，代表 x1 越大。
具体计算的话，以上图中的输入 x1=0.5vref 为例，我们在输出信号 x4 处取 4 个采样点，其中有 3 个 1 和 1 个 0，那么转换为模拟量=3/4*2*vref-vref=0.5vref，与输入 x1 相等。
当你的采样点数量越多，转换出来的值就越准确，所以σ-δ型 adc 就会进行过采样，这也就造成了其转换速度慢的特点。假如输入是一个正弦波，那么此时 x1 与 x4 的对应关系就如下图：同样地，1 的密度大的地方代表 x1 幅值大。
后面的数字电路部分就针对前面得到的 bit 流进行滤波、抽样、处理等操作，最终得到一个 ad 量输出给单片机。
这里再简单提一下σ-δ型 adc 为什么精度高？如下图，左图是普通的 adc 量化产生的噪声水平，右边是σ-δ型 adc 量化产生的噪声水平，一目了然，σ-δ型 adc 更加优秀；至于怎么推导出来的就比较复杂了，先记住这个结论即可。
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