AD5933阻抗测量芯片:Rfb反馈电阻探究
前情
提要
上期我们介绍了 的 理论计算原理 和 启动流程 ，本期我们详细进行AD5933测得数据的 数据处理 。
本期采用的电阻分别是 1K,2K,6.7K，67.3K，19.7K，9.8K，46.7K，99.3K 。 Vout输出幅度2V，频率5KHZ ，采集Rfb数字电位器档位从1变化到126(对应电阻0.74k和100K)的AD5933 幅值 输出变化。
为了更加方便地记录数据，将所有测得的数据利用串口传输并写了一个 Python 来实时解析，最后使用 #Matlab 进行分析。
这里的阻抗Z是实部虚部平方和开根号的结果，我们在Matlab中对其取倒数。
具体原因在手册中有提及，上一期文章也解释过为什么要取倒数。
相同的Rfb不同阻抗变化
我们取数据表中Rfb相同的行，分析输出 幅度的倒数 和负载阻抗之间的关系。
Rfb 为3.7K
Rfb为11.8K
Rfb为6.8k
Rfb为7.8K
可以看到，Rfb为小阻值的情况下，整体的 线性度都非常非常的优秀 ，几乎达到了完全吻合的情况。
但是当我们进一步 下调Rfb的电阻 时，将会导致 大阻抗测量出现非线性 的情况。
Rfb约为0.78K
Rfb约为2.1K
其次也是要考虑 Rfb影响着线性区间测量精度 。
Rfb为2.1K，则在小组抗（1K~3.3K）测量精度优秀，因此 大阻抗测量，不能使用选用较小的Rfb 。
同样的，当我们 大幅度增大Rfb 的电阻时，根据我们推导的运放输出（幅值）和阻抗之间的关系，会导致阻抗过小的时候 运算放大器输出饱和 的现象。
在Rfb约为15.7K时，我们会发现 小阻抗段出现了严重的失真现象 。
取消小阻抗段，在10K到100K测量的过程中非常非常的 线性（高到可怕）
Rfb约为39.3K时， 低阻抗现象非线性更为严重 ，而高阻抗部分的线性度依旧是非常的优秀。
综上所述，我们可以知道Rfb的阻值重要性，它决定着AD5933所能精确测量的阻抗范围，大阻抗时采用的Rfb稍大，小电阻时采用的Rfb稍小，大体上可以用 Rfb~Rfb的十倍 为 精确测量阻抗范围 。
增益系数和Rfb之间的关系
手册中提到， AD5933计算阻抗时需要一个增益系数 （这里我认为1/增益系数可能是为了方便理解幅度取倒数）总而言之，要精确的计算阻抗需要 幅度倒数乘上一个系数 。
根据我们推导公式来看， 最后的阻抗Z和RFB还有Vout呈现正相关的关系 。
利用Matlab拟合幅度倒数和实际阻抗之间的大小，我们可以获得一个一次方程，以Rfb为7.4K为例，我们可以得到 阻抗大小R和输出幅度倒数Z_的精确关系为：R = 79030*Z_-0.6151 ；
我们着重关注 自变量的系数79030 ，并且统计各个Rfb对应的函数系数，进行关系计算。
Rfb和系数P1的关系如图所示， 非常非常的线性。
偏置系数P2和Rfb的关系如图所示，由于这个是偏差，我们计算它和Rfb的误差百分比。
从百分比的角度来看，我觉得这个误差是可以接受的。
下期将进行实际部署和其他更多测试
