【亲测免费】 高精度数据采集利器:ADS1115 STM32驱动程序
2026-01-26 06:15:15作者:姚月梅Lane
项目介绍
在现代电子系统中,高精度的数据采集是许多应用的关键需求。为了满足这一需求,TI公司推出了一款16位精度的模数转换器(ADC)——ADS1115。为了方便开发者快速集成ADS1115到基于STM32的项目中,我们开发并开源了这款ADS1115 STM32驱动程序。该驱动程序基于STM32F103系列微控制器,采用模拟IIC通讯方式,已在STM32F103RCT6平台上验证可用。
项目技术分析
硬件架构
- ADS1115: 这是一款16位精度的ADC,具有高分辨率和高精度的特点,适用于需要精确数据采集的应用场景。
- STM32F103: 这是一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,广泛应用于各种嵌入式系统中。
软件架构
- 模拟IIC通讯: 驱动程序采用模拟IIC通讯方式与ADS1115进行数据交互,这种方式灵活性高,适用于多种硬件平台。
- 示例代码: 提供了完整的示例代码,帮助开发者快速上手,验证功能。
项目及技术应用场景
应用场景
- 工业自动化: 在工业控制系统中,需要对各种传感器数据进行高精度采集,ADS1115的高精度特性使其成为理想选择。
- 医疗设备: 在医疗设备中,数据的精确性至关重要,ADS1115的高分辨率可以确保数据的准确性。
- 环境监测: 在环境监测系统中,需要对温度、湿度等参数进行精确测量,ADS1115可以提供可靠的数据支持。
技术优势
- 高精度: ADS1115的16位精度确保了数据采集的高精度。
- 灵活性: 采用模拟IIC通讯方式,适用于多种硬件平台,灵活性高。
- 易用性: 提供了完整的驱动程序和示例代码,开发者可以快速集成到自己的项目中。
项目特点
开源与社区支持
- 开源: 本项目采用MIT许可证,开发者可以自由使用、修改和分发代码。
- 社区支持: 如果你在使用过程中遇到问题或有任何建议,欢迎在仓库中提交Issue,我们会尽快回复并提供帮助。
验证与兼容性
- 验证通过: 该驱动程序已在STM32F103RCT6平台上验证通过,确保了功能的可靠性。
- 兼容性: 虽然已在特定平台上验证,但驱动程序的灵活性使其可以适应其他型号的STM32微控制器,只需根据实际情况进行适当调整。
快速集成
- 简单步骤: 只需解压文件、导入工程、配置IIC引脚、编译下载,即可快速集成到你的项目中。
- 示例代码: 提供了详细的示例代码,帮助你快速验证功能,减少开发时间。
结语
ADS1115 STM32驱动程序为开发者提供了一个高效、灵活且易于集成的解决方案,适用于各种需要高精度数据采集的应用场景。无论你是工业自动化、医疗设备还是环境监测领域的开发者,这款驱动程序都能为你带来极大的便利。赶快下载并集成到你的项目中,体验高精度数据采集的魅力吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (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
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265