RP-HAL项目中ADC单次采样模式的实现方案
2025-07-10 04:42:28作者:侯霆垣
在嵌入式开发中,模拟数字转换器(ADC)的采样模式选择对系统性能有重要影响。本文将探讨在RP-HAL项目中实现ADC单次采样模式的几种技术方案。
单次采样模式的应用场景
单次采样模式特别适合低速采样的应用场景,例如:
- 环境温度监测(1Hz或更低频率)
- 电池电压检测
- 用户电位器调节
- 其他对实时性要求不高的模拟信号采集
这种模式下,ADC仅在需要时进行采样,可以显著降低系统功耗,特别适合电池供电设备。
RP-HAL中的实现方案
方案一:使用embedded-hal 0.2.x的OneShot特性
虽然RP-HAL主要基于embedded-hal 1.0.0,但依然可以通过依赖embedded-hal 0.2.x来使用其提供的OneShot特性。这种方案最为直接,代码简洁明了:
use embedded_hal_02::adc::OneShot;
let adc_pin1 = pins.gpio26.into_floating_input();
let adc_pin2 = pins.gpio27.into_floating_input();
let value1: u16 = adc.read(&mut adc_pin1).unwrap();
let value2: u16 = adc.read(&mut adc_pin2).unwrap();
方案二:使用底层寄存器控制
对于希望避免多版本依赖的开发者,可以直接操作RP2040的ADC寄存器:
- 配置ADC控制寄存器为单次转换模式
- 选择输入通道
- 启动转换
- 等待转换完成
- 读取结果寄存器
这种方案提供了最大的灵活性,但需要开发者对硬件寄存器有深入了解。
方案三:FIFO缓冲区方案
对于需要轮询多个通道的场景,可以使用FIFO缓冲区结合RTIC定时器:
// 配置ADC使用FIFO
let mut adc = Adc::new(peripherals.ADC, &mut peripherals.RESETS);
adc.fifo_setup();
adc.set_round_robin(&[0, 1]); // 通道0和1轮询
// 在RTIC定时任务中
adc.fifo_unpause();
while adc.fifo_level() < 2 {
// 等待两个通道数据
}
let ch0_value = adc.fifo_read().unwrap();
let ch1_value = adc.fifo_read().unwrap();
adc.fifo_pause();
这种方案虽然需要更多代码,但在多通道场景下效率更高,且避免了版本依赖问题。
方案比较与选择建议
方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
---|---|---|---|
OneShot | 代码简洁,易用性高 | 需要多版本依赖 | 快速原型开发 |
寄存器控制 | 无额外依赖,完全控制 | 代码复杂,维护困难 | 需要特殊配置的场景 |
FIFO方案 | 多通道效率高 | 实现稍复杂 | 多通道轮询场景 |
对于大多数应用,特别是初学者,推荐使用OneShot方案,它的简洁性可以加速开发过程。对于有特殊需求或希望减少依赖的开发者,FIFO方案提供了良好的平衡。只有在需要对ADC行为进行精细控制时,才建议直接操作寄存器。
最佳实践建议
- 对于低频采样(如1Hz),考虑在采样间隔将ADC完全关闭以节省功耗
- 在多通道应用中,合理设置采样间隔以避免通道间串扰
- 对于关键应用,实现超时机制防止ADC挂起
- 考虑在采样前加入少量延迟,确保信号稳定
通过合理选择ADC工作模式,开发者可以在满足应用需求的同时优化系统性能和功耗。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0135AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
231
2.32 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
78

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
532
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
993
588

Ascend Extension for PyTorch
Python
75
106

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
61

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401