Cortex-M3学习日志（五）-- -- DAC实验

终于逮了个忙里偷闲的机会，就再学一下LPC1768的外围功能吧，循序渐进是学习的基本规则，也许LPC1768的DAC与8位单片机16位单片机里面集成的DAC操作类似，但是既然这是懒猫的学习日志，就顺便把DAC再好好复习一下了，或许能品出个什么味来^_^DAC是Digital to Analog Converter的缩写，中文名就是数模转换器，D/A转换器一般由数码寄存器、模拟电子开关电路、解码网络、求和电路及基准电压等几部分组成。如下图所示：

图1-1 DAC原理框图

数字量以串行或并行方式输入，存储于数码寄存器中，数码寄存器输出的名位数码分别控制对应的模拟开关，使数码为1的位在位权网络上产生与其值成正比的电流值或电压值，再由求和电路将各权值相加，即得到数字量对应的模拟量。按解码网络结构不同可以将DAC转换器分成T型电阻网络D/A转换器、倒T型电阻网络D/A转换器、权电流D/A转换器、权电阻网络转换器。

1、T型电阻网络D/A转换器，其简单模型如下图所示：

图1-2 T型电阻网络D/A转换器模型

2、倒T型电阻网络D/A转换器简易模型

图1-3倒T型电阻网络D/A转换器

3、权电流D/A转换器简易模型如下图所示：

图1-4权电流D/A转换器简易模型

4、权电阻网络转换器简易模型如下图所示：

图1-5权电阻网络转换器简易模型

按模拟电子开关的电路的不同，也可以将D/A转换器分为CMOS开关型D/A转换器（速度要求不高），双极型D/A转换器。而双极型D/A转换器双可以划分为电流开关型（速度要求较高）与ECL电流开关型（转换速度更高）两种。如果对欧姆定律不陌生的话，我想上面各个模型是如何输出电压的应该就可以理解了，在这里就不总结公式了，因为这只是模型，对应，实际电路与模型是有所出入的，在实际应用中要着重关注一下以下几个参数：

1、分辨率

D/A转换器的分辨率用最小分辨电压VLSB与满量程输出电压VFSV的比值来表示：

从上式可以看出D/A转换器的分辨率只与输入二进制数的位数n有关，因此大部分情况下我们直接把n做为分辨率如8位，10位，12位等，由此我们也可以知道分辨率值越小，分辨能力越高。

2、转换精度

在D/A转换器中，一般用转换误差来描述转换精度。DAC转换误差是指实际输出模拟电压值与理想值的最大偏差。转换误差是一个综合性的静态指标，主要由三部分构成：

1）非线性误差：一般是由于模拟电子开关的导通电阻和导通压降及R、2R电阻值的偏差引起。

2）漂移误差：一般是由于运算放大器的零点漂移引起。

3）增益误差：一般是由于参考电压偏离标准值、运放增益不稳定引起。

3、转换速度

转换速度一般由建立时间决定，从输入由全0突变全1起，到输出电压稳定（最大输出电压正负二分之一最小输出电压）止，称为DAC转换时间。它是DAC最大响应时间。例如，DAC 5G7520响应时间不大于500ns。

除了以上三个常见的指标D/A转换器的指标还包括电源抑制比、功率消耗、温度系数以及输入高、低逻辑电平的数值等技术指标。关于D/A的应用，应该说在电子系统中应用相当广泛，除了在微机系统中将数字量转换为模拟量典型应用之外，还常用于波形生成，名种数字式的或编程应用等。

好了，关于D/A转换器的知识暂时总结到这，更深入的知道还需要翻一下模电，信号与线性系统（好像里面有奈奎斯特定理，与采样有关），微电子，放大器等方面的书籍。下面简单总结一下LPC1768内部集成的D/A转换器。LPC1768内部集成的是10位模数转换器，它是电阻串联结构的，并且带有缓冲输出，最大输出频率为1MHz。电阻串联结构模型如下图所示：

图1-6电阻串联结构

涉及到D/A的引脚主要有DAC输出脚P0.26，参考电压引脚，用来给D/A转换器提供参考电压，模拟电源与数字电源VDD/VSS，这个两个电源要分开提供，再不使用DAC时也要将这两个引脚连接到电源，不能悬空，不然系统会不稳定。

DAC的配置也很简单，首先就是将P0.26设置为DAC模式，再一个就是配置DAC控制寄存器DACDR。DAC的控制寄存器DACDR的6-15位是DAC的输出电压数字值，这个数字决定了要输出的电压大小，DAC输出电压的计算方法是：

公式中VDAC即指AC的控制寄存器DACDR的6-15位的值，VREF指的是参考电压，在这次实验电路中用的是3.3V。LPC1768的DAC功能还有DAM中断和定时控制功能，它采用又缓冲方式输出。在这里简单总结一下DAM模式，所谓的DAM模式也就是Direct Memory Access，汉语的意思就是直接内存访问，是一种不经过CPU而直接从内存存取数据的数据交换模式。在DMA模式下，CPU只须向DMA控制器下达指令，让DMA控制器来处理数据的传送，数据传送完毕再把信息反馈给CPU，这样就很大程度上减轻了CPU资源占有率