在硬件补偿的基础上，还可以从软件算法、PCB 设计、系统架构等多个维度采取措施减少 WiFi 对 ADC 采样的干扰。以下是几种有效的方法：
1. 软件数字滤波增强
通过改进数字滤波算法，可以进一步抑制 WiFi 干扰带来的高频噪声：
c
运行
// 卡尔曼滤波实现示例
typedef struct {
float q; // 过程噪声协方差
float r; // 测量噪声协方差
float x; // 状态估计
float p; // 估计误差协方差
float k; // 卡尔曼增益
} KalmanFilter;
// 初始化卡尔曼滤波器
void KalmanFilter_Init(KalmanFilter *kf, float q, float r) {
kf->q = q;
kf->r = r;
kf->x = 0;
kf->p = 1.0;
}
// 卡尔曼滤波更新
float KalmanFilter_Update(KalmanFilter *kf, float measurement) {
// 预测
kf->p = kf->p + kf->q;
// 计算卡尔曼增益
kf->k = kf->p / (kf->p + kf->r);
// 更新估计值
kf->x = kf->x + kf->k * (measurement - kf->x);
// 更新误差协方差
kf->p = (1 - kf->k) * kf->p;
return kf->x;
}
2. 同步采样技术
通过精确同步 WiFi 和 ADC 的工作时序，在 WiFi 射频静默期进行 ADC 采样：
c
运行
// 同步采样控制流程
void synchronized_sampling(void) {
// 1. 等待WiFi进入接收状态(射频静默期)
while(!wifi_is_receiving());
// 2. 启动ADC采样，利用接收缓冲区处理时间
adc_start_conversion();
// 3. 等待ADC转换完成
while(!adc_conversion_complete());
// 4. 读取并处理采样数据
uint16_t adc_value = adc_read_result();
process_adc_data(adc_value);
// 5. 允许WiFi发送数据
wifi_allow_transmission();
}
3. 频率规划优化
通过调整 WiFi 工作信道，避开 ADC 敏感频段：
c
运行
// 自动信道选择算法
uint8_t select_wifi_channel(void) {
uint8_t best_channel = 1;
uint8_t min_interference = 255;
// 扫描所有可用信道
for(uint8_t ch = 1; ch <= 13; ch++) {
uint8_t interference = measure_channel_interference(ch);
// 记录干扰最小的信道
if(interference < min_interference) {
min_interference = interference;
best_channel = ch;
}
}
return best_channel;
}
4. 自适应采样率调整
根据 WiFi 活动状态动态调整 ADC 采样率：
c
运行
// 自适应采样率控制
void adaptive_sampling_rate(void) {
uint32_t wifi_activity = get_wifi_activity_level();
if(wifi_activity > HIGH_ACTIVITY_THRESHOLD) {
// WiFi高活动状态，降低采样率并增加过采样
set_adc_sampling_rate(LOW_SAMPLING_RATE);
set_oversampling_ratio(HIGH_OVERSAMPLING);
} else {
// WiFi低活动状态，提高采样率
set_adc_sampling_rate(HIGH_SAMPLING_RATE);
set_oversampling_ratio(LOW_OVERSAMPLING);
}
}
5. 参考电压稳定技术
增强 ADC 参考电压的稳定性，减少电源波动影响：
plaintext
R7
Vref+ ---/\/\/\---+
|
+---+
|
| C8
+---||--- GND
|
+---+
|
Vref- ---/\/\/\---+
R8
关键设计参数：
R7=R8=10kΩ (0.1% 精度)
C8=10μF 钽电容并联 0.1μF 陶瓷电容
采用低噪声 LDO 为参考电压源供电
6. 数字校准技术
实现实时数字校准算法，补偿 WiFi 干扰带来的固定偏差：
c
运行
// 数字校准实现
float digital_calibration(float raw_value) {
static float offset = 0;
static bool calibrated = false;
// 在WiFi关闭时计算偏移量
if(!wifi_is_active() && !calibrated) {
// 采集多次样本计算平均偏移
float sum = 0;
for(int i = 0; i < 100; i++) {
sum += adc_read_result();
}
offset = sum / 100.0 - KNOWN_REFERENCE_VALUE;
calibrated = true;
}
// 应用校准
return raw_value - offset;
}
7. 多通道冗余设计
采用多 ADC 通道并行采样，通过数据融合提高可靠性：
c
运行
// 多通道数据融合
float multi_channel_fusion(void) {
float value1 = adc_read_channel(ADC_CHANNEL_1);
float value2 = adc_read_channel(ADC_CHANNEL_2);
// 计算加权平均值
float fused_value = (value1 * WEIGHT_1 + value2 * WEIGHT_2) / (WEIGHT_1 + WEIGHT_2);
// 异常值检测与处理
if(fabs(value1 - value2) > THRESHOLD) {
// 触发警报或使用备用算法
handle_anomaly();
}
return fused_value;
}
8. 软件 EMI 屏蔽算法
通过软件算法模拟硬件屏蔽效果：
c
运行
// 软件EMI屏蔽实现
float software_emi_shielding(float input) {
static float prev_value = 0;
static uint8_t glitch_count = 0;
// 检测突变
if(fabs(input - prev_value) > GLITCH_THRESHOLD) {
glitch_count++;
// 如果连续多次检测到突变，认为是干扰
if(glitch_count > MAX_GLITCHES) {
// 使用上一次有效值代替
input = prev_value;
glitch_count = 0;
}
} else {
glitch_count = 0;
}
prev_value = input;
return input;
}
9. 电源管理优化
通过动态电源管理减少 WiFi 与 ADC 的冲突：
c
运行
// 电源管理策略
void power_management_strategy(void) {
if(adc_is_sampling()) {
// ADC采样期间降低WiFi发射功率
wifi_set_transmit_power(LOW_POWER);
} else {
// ADC空闲时允许WiFi全功率工作
wifi_set_transmit_power(FULL_POWER);
}
}
10. 信号重构技术
利用信号处理技术从受干扰的采样中重构原始信号：
c
运行
// 信号重构算法
float signal_reconstruction(float *samples, uint16_t length) {
float reconstructed = 0;
// 应用带通滤波器
apply_bandpass_filter(samples, length, ADC_FREQUENCY_BAND);
// 使用插值算法提高分辨率
reconstructed = interpolate_signal(samples, length);
return reconstructed;
}
这些方法可以与硬件补偿措施相结合，形成多层次的抗干扰体系，有效提升 GD32W515PIQ6 在 WiFi 环境下的 ADC 采样稳定性和精度。
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