赵君鑫，孙树文

(北京工业大学 机械工程与应用电子技术学院，北京 100124)

0 引言

十多年来的观测数据表明，次声波与地震有良好的对应关系，次声波异常已经成为一种较好的临震预测手段.在实践中，数据采集系统采集次声传感器输出的信号，上传至计算机进行处理分析，对地震进行预测［1-2］.目前对于次声信号与地震的相关性仍在探索研究阶段，对于地震预测次声波的产生机理，传播和衰减规律，信号特性分析仍有待于深入研究.所以，能够完整精确地还原次声传感器的输出信号是次声数据采集系统的最主要任务.数据采集系统的精度直接影响了对地震预报的准确度.

现有的数据采集系统大都采用先放大滤波，再采样量化进入微处理器进行数据处理的惯有模式，当分辨率很高时，采用传统的奈奎斯特(Nyquist)抽样速率的模数转换器ADC(Analog to Digital Converter，ADC)实现就非常困难.过采样技术能够实现传统ADC 达不到的精度，已成为实现中低速、高精度模数转换的常用技术，被广泛应用于各个领域［3-4］.但是，过采样技术应用的前提是被采样信号的幅值与ADC 的输入范围相近.本文中讨论的次声电信号一般为低频信号，无异常情况时幅值稳定在毫伏量级，直接使用过采样技术不能提高转换精度［5］.因此，对于次声信号中的微弱信号，应对其放大后进行采集.

本文在采用STM32F103 单片机进行次声信号数据采集系统设计时，利用过采样技术进行采样，结合可编程增益仪表放大……