26.3

電壓值轉換

如果我們直接通過輸入一個有效位數為12位的數字值，通過DAC來輸出其相應的電壓，這樣并沒有那么直觀。但是如果我們可以輸入一個電壓值，然后通過軟件代碼把這個電壓轉換為與其對應的數字值，再把這個數字值寫入DA數據寄存器，這樣中間經過了一個電壓值到DA數據寄存器值的映射轉換，可以讓我們設置DAC輸出電壓時變得更加直觀

那么如何實現這樣的轉換呢？以下是D/A數據寄存器值與輸出電壓值之間的轉換公式：

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因此在ADC轉換完成之后，我們可以調用FSP庫函數R_ADC_Read()，從ADC的數據寄存器里讀出上述等式中X的值，從而再經過計算得出對應的電壓值。

在上面的公式中：

3.3V表示的是D/A轉換的參考基準電壓為3.3V；

“Output Voltage”為要輸出的目標電壓值；

4096等于2的12次方，對應的是DAC的分辨率是12位；

“Setting in DADRn”表示的是輸出目標電壓值對應需要設置的DA數據寄存器值的值。

最終，我們根據上面的公式寫成如下的函數。函數中最后一行通過調用FSP庫函數R_DAC_Write()計算結果即“Setting in DADRn”的值寫入DA數據寄存器。

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/**
*@brief設置當前的電壓
*@param需要控制的電壓（范圍為0~3.3V）
*@retval無
*/
voidDAC_SetVoltage(float voltage)
{
uint16_t dac_data;
dac_data = (uint16_t)(4096*((voltage)/3.3f));
R_DAC_Write(&g_dac0_ctrl, dac_data);
}

26.4

生成正弦波數據表

要輸出正弦波，實質是要控制DAC以v=sin(t)的正弦函數關系輸出電壓，其中v為電壓輸出，t為時間。

而由于模擬信號連續而數字信號是離散的，所以使用DAC產生正弦波時，只能按一定時間間隔輸出正弦曲線上的點，在該時間段內輸出相同的電壓值，若縮短時間間隔，提高單個周期內的輸出點數，可以得到逼近連續正弦波的圖形，見圖26_3，若在外部電路加上適當的電容濾波，可得到更完美的圖形。

圖26?3 DAC按點輸出正弦波數據

（左：32個點，右：128個點）

由于正弦曲線是周期函數，所以只需要得到單個周期內的數據后按周期重復即可，而單個周期內取樣輸出的點數又是有限的，所以為了得到呈v=sin(t)函數關系電壓值的數據通常不會實時計算獲取，而是預先計算好函數單個周期內的電壓數據表，并且轉化成以DAC寄存器表示的值。

如sin函數值的范圍為[-1: +1]，而RA6M5的DAC輸出電壓范圍為[0~3.3]V，按12位DAC分辨率表示的方法，可寫入寄存器的最大值為212=4096，即范圍為[0:4096]。所以，實際輸出時，會進行如下處理：

1）抬升sin函數的輸出為正值：v=sin(t)+1，此時，v的輸出范圍為[0:2]；

2）擴展輸出至DAC的全電壓范圍：v=3.3*(sin(t)+1)/2，此時，v的輸出范圍為[0:3.3]，正是DAC的電壓輸出范圍，擴展至全電壓范圍可以充分利用DAC的分辨率；

3）把電壓值以DAC寄存器的形式表示：Reg_val=212/3.3 * v=211*(sin(t)+1)，此時，存儲到DAC寄存器的值范圍為[0:4095]；

4）實踐證明，在sin(t)的單個周期內，取32個點進行電壓輸出已經能較好地還原正弦波形，所以在t∈[0:2π]區間內等間距根據上述Reg_val公式運算得到32個寄存器值，即可得到正弦波表；

5）控制DAC輸出時，每隔一段相同的時間從上述正弦波表中取出一個新數據進行輸出，即可輸出正弦波。改變間隔時間的單位長度，可以改變正弦波曲線的周期。

為方便起見，我們使用了Python和Matlab腳本制作正弦波表，腳本的代碼存儲在本工程的目錄下，感興趣可以打開文件查看，以下列出Python腳本代碼，見代碼清單26?1。

列表1：代碼清單26?1

制作正弦波數據表的python腳本

（工程目錄下的sinWave.py文件）

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#! python3
#coding=utf-8
"""
Python 版本：3.x
外部庫：matplotlib1.5.3、numpy1.11.2
運行方式：
在命令行中輸入：python sinWave.py
運行結果：
命令行中會打印計算得的各點數據，
在當前目錄下會生成py_dac_sinWav.c 文件，包含上述數據，
并且會彈出描繪曲線的對話框。
"""
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
importmath
# 修改本變量可以更改點數，如16、32、64 等
POINT_NUM =32
pi = math.pi
# 一個周期POINT_NUM 個點
n = np.linspace(0,2*pi,POINT_NUM)
# 計算POINT_NUM 個點的正弦值
a =map(math.sin,n)
r =[]
foriina:
# 調整幅值至在0~1 區間
i+=1
# 按3.3V 電壓調整幅值
i*=3.3/2
# 求取dac 數值，12 位dac LSB = 3.3V/2**12
ri =round(i*2**12/3.3)
# 檢查參數
ifri >=4095:
ri =4095
# 得到dac 數值序列
r.append( ri )
print(list(map(int,r)))
# 寫入序列到文件
withopen("py_dac_sinWav.c",'w',encoding='gb2312')asf:
print(list(map(int,r)),file= f)
# 繪圖
plt.plot(n,r,"-o")
plt.show()

Python腳本的實現原理就是前面介紹的正弦波數據表的制作過程，運行后，該腳本把得到的正弦波表數據輸出到目錄下的py_dac_sinWav.c文件中，見代碼清單26?2，并且根據取樣點描繪出示意圖，見圖26?4。Matlab腳本原理相同，此處不再列出，使用C語言也能制作正弦波表。

列表2：代碼清單26?2 生成的正弦波數據表

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[2048, 2460, 2856, 3218, 3532, 3786, 3969, 4072, 4093, 4031, 3887, 3668,
3382, 3042, 2661, 2255, 1841, 1435, 1054, 714, 428, 209, 65, 3, 24, 127,
310, 564, 878, 1240, 1636, 2048]

圖26?4 python腳本根據正弦波表描繪的曲線圖