瑞萨RA系列FSP库开发实战指南之电压值转换和生成正弦波数据表
26.3
电压值转换
如果我们直接通过输入一个有效位数为12位的数字值，通过DAC来输出其相应的电压，这样并没有那么直观。但是如果我们可以输入一个电压值，然后通过软件代码把这个电压转换为与其对应的数字值，再把这个数字值写入DA数据寄存器，这样中间经过了一个电压值到DA数据寄存器值的映射转换，可以让我们设置DAC输出电压时变得更加直观
那么如何实现这样的转换呢？以下是D/A数据寄存器值与输出电压值之间的转换公式：
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因此在ADC转换完成之后，我们可以调用FSP库函数R_ADC_Read()，从ADC的数据寄存器里读出上述等式中X的值，从而再经过计算得出对应的电压值。
在上面的公式中：
3.3V表示的是D/A转换的参考基准电压为3.3V；
“Output Voltage”为要输出的目标电压值；
4096等于2的12次方，对应的是DAC的分辨率是12位；
“Setting in DADRn”表示的是输出目标电压值对应需要设置的DA数据寄存器值的值。
最终，我们根据上面的公式写成如下的函数。函数中最后一行通过调用FSP库函数R_DAC_Write()计算结果即“Setting in DADRn”的值写入DA数据寄存器。
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/**
*@brief设置当前的电压
*@param需要控制的电压（范围为0~3.3V）
*@retval无
*/
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
生成正弦波数据表
要输出正弦波，实质是要控制DAC以v=sin(t)的正弦函数关系输出电压，其中v为电压输出，t为时间。
而由于模拟信号连续而数字信号是离散的，所以使用DAC产生正弦波时，只能按一定时间间隔输出正弦曲线上的点，在该时间段内输出相同的电压值，若缩短时间间隔，提高单个周期内的输出点数，可以得到逼近连续正弦波的图形，见图26_3，若在外部电路加上适当的电容滤波，可得到更完美的图形。
图26‑3 DAC按点输出正弦波数据
（左：32个点，右：128个点）
由于正弦曲线是周期函数，所以只需要得到单个周期内的数据后按周期重复即可，而单个周期内取样输出的点数又是有限的，所以为了得到呈v=sin(t)函数关系电压值的数据通常不会实时计算获取，而是预先计算好函数单个周期内的电压数据表，并且转化成以DAC寄存器表示的值。
如sin函数值的范围为[-1: +1]，而RA6M5的DAC输出电压范围为[0~3.3]V，按12位DAC分辨率表示的方法，可写入寄存器的最大值为212=4096，即范围为[0:4096]。所以，实际输出时，会进行如下处理：
1）抬升sin函数的输出为正值：v=sin(t)+1，此时，v的输出范围为[0:2]；
2）扩展输出至DAC的全电压范围：v=3.3*(sin(t)+1)/2，此时，v的输出范围为[0:3.3]，正是DAC的电压输出范围，扩展至全电压范围可以充分利用DAC的分辨率；
3）把电压值以DAC寄存器的形式表示：Reg_val=212/3.3 * v=211*(sin(t)+1)，此时，存储到DAC寄存器的值范围为[0:4095]；
4）实践证明，在sin(t)的单个周期内，取32个点进行电压输出已经能较好地还原正弦波形，所以在t∈[0:2π]区间内等间距根据上述Reg_val公式运算得到32个寄存器值，即可得到正弦波表；
5）控制DAC输出时，每隔一段相同的时间从上述正弦波表中取出一个新数据进行输出，即可输出正弦波。改变间隔时间的单位长度，可以改变正弦波曲线的周期。
为方便起见，我们使用了Python和Matlab脚本制作正弦波表，脚本的代码存储在本工程的目录下，感兴趣可以打开文件查看，以下列出Python脚本代码，见代码清单26‑1。
列表1：代码清单26‑1
制作正弦波数据表的python脚本
（工程目录下的sinWave.py文件）
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#! python3
#coding=utf-8
"""
Python 版本：3.x
外部库：matplotlib1.5.3、numpy1.11.2
运行方式：
在命令行中输入：python sinWave.py
运行结果：
命令行中会打印计算得的各点数据，
在当前目录下会生成py_dac_sinWav.c 文件，包含上述数据，
并且会弹出描绘曲线的对话框。
"""
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
importmath
# 修改本变量可以更改点数，如16、32、64 等
POINT_NUM =32
pi = math.pi
# 一个周期POINT_NUM 个点
n = np.linspace(0,2*pi,POINT_NUM)
# 计算POINT_NUM 个点的正弦值
a =map(math.sin,n)
r =[]
foriina:
# 调整幅值至在0~1 区间
i+=1
# 按3.3V 电压调整幅值
i*=3.3/2
# 求取dac 数值，12 位dac LSB = 3.3V/2**12
ri =round(i*2**12/3.3)
# 检查参数
ifri >=4095:
ri =4095
# 得到dac 数值序列
r.append( ri )
print(list(map(int,r)))
# 写入序列到文件
withopen("py_dac_sinWav.c",'w',encoding='gb2312')asf:
print(list(map(int,r)),file= f)
# 绘图
plt.plot(n,r,"-o")
plt.show()
Python脚本的实现原理就是前面介绍的正弦波数据表的制作过程，运行后，该脚本把得到的正弦波表数据输出到目录下的py_dac_sinWav.c文件中，见代码清单26‑2，并且根据取样点描绘出示意图，见图26‑4。Matlab脚本原理相同，此处不再列出，使用C语言也能制作正弦波表。
列表2：代码清单26‑2 生成的正弦波数据表
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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]
图26‑4 python脚本根据正弦波表描绘的曲线图
