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1. 项目概述：为什么选择 MicroPython + ADS1115 这套组合

我最早接触 ADS1115 是因为一个电池电压监测项目。当时用的开发板自带 ADC 只有 12 位，测 3.7V 锂电池时分辨率只能到毫伏级别，勉强够用，但换到微弱信号采集（比如电流互感器输出、电桥传感器）就完全顶不住了。后来换成 ADS1115，16 位分辨率、内置可编程增益放大器（PGA）、4 路单端或 2 路差分输入，还走 I2C 总线，从 STM32 到 ESP32 再到树莓派 Pico 全都能接，配合 MicroPython 这种“开箱即用”的解释型语言，基本就是传感器采集场景里的万金油。

先说这套组合能解决什么问题。MicroPython 本身不是为高性能采集设计的，但它的优势在于开发效率极高——I2C 扫描、寄存器读写、异常调试，全都可以在交互式终端里即时验证，不需要编译烧录的循环。ADS1115 恰恰是一款“智能外设”风格的 ADC：数据手册里给好了寄存器地址和位定义，不需要自己跟时序较劲，只要按 I2C 协议把配置字写进去，等转换完成再读结果就行。两者搭配，适合做低速、高精度的数据采集前端，典型场景包括：

• 电池/电源电压监测（单端模式，PGA 设到 ±4.096V 或根据分压比调整）
• 称重传感器或压力传感器的差分信号采集（PGA 设到 ±256mV，配合 HX711 之外的第二方案）
• 环境监测（光照、温湿度传感器的模拟输出）
• 多通道数据记录仪（4 路单端输入，轮询采样）

适合谁来参考？如果你已经会用 MicroPython 点个灯、读个温湿度，但对 I2C 协议底层不熟、不知道怎么从数据手册摸出驱动代码，或者被噪声和抖动问题折磨过，这篇文章就是给你写的。我会从协议层开始讲，到驱动代码、采样触发、滤波处理，最后附上调试踩坑记录，整套内容可以直接抄作业。

2. I2C 通信与硬件设计：先把底子打好

2.1 I2C 协议核心要点回顾

I2C（Inter-Integrated Circuit）是 Philips 在 1982 年推出的串行通信协议，只需要两根线：SCL（时钟线）和 SDA（数据线）。它的设计哲学是“多主多从”，所有设备挂在同一条总线上，通过地址寻址区分设备。对 ADS1115 来说，它永远是从机角色，由主控（比如 ESP32、Pico）发起通信。

你需要掌握的关键细节有几个：

• 起始条件与停止条件：SCL 为高电平时，SDA 从高跳到低表示起始；SCL 为高电平时，SDA 从低跳到高表示停止。所有通信都以这两个条件为边界。
• 地址字节：第一个字节的高 7 位是从机地址，最低位是读/写标志位（0 表示写，1 表示读）。
• 应答机制：每传输完 8 位数据，接收方要在第 9 个时钟周期拉低 SDA 表示 ACK，不拉低则视为 NACK。主控在读数据时，如果不再需要更多字节，会在最后发 NACK 然后发停止条件。
• 时序参数：标准模式（100kHz）和快速模式（400kHz）下，信号上升沿、建立时间、保持时间都有严格限制。但 MicroPython 的 I2C 驱动会自动处理这些时序，你不必手动卡 ns 级别的时间。

我见过不少刚接触 I2C 的朋友看到时序图就犯怵，其实对使用 MicroPython 的开发者来说，I2C 时序是个“黑盒”——你在代码里调用i2c.readfrom_mem()，底层驱动已经帮你处理好了 START、地址、寄存器地址、STOP 等所有信号。真正需要你手动模拟 I2C 的场合大概只有两类：一是某些特殊引脚不支持硬件 I2C，二是想追求极低的 GPIO 占用成本。网上流传的“软件 I2C”思路，本质就是用 GPIO 模拟时序，MicroPython 里可以用machine.Pin按数据手册的时序图逐 bit 翻转电平实现，但这个方法只在不得已时用，后面我会详细讲。

2.2 ADS1115 硬件接线：地址、上拉电阻与电平匹配

ADS1115 的地址由 ADDR 引脚决定，这是新手最容易忽略的一个环节。ADDR 引脚可以接 GND、VDD、SDA、SCL，对应 4 种不同地址：

MicroPython 的I2C.scan()返回的是 7 位地址，所以你在代码里看到的通常是 0x48 这类值。地址位（ADDR 引脚）可以支持最多 4 片 ADS1115 挂同一条总线，但要注意：如果 ADDR 接 SDA 或 SCL，线上的逻辑电平会影响地址识别，设计时最好优先用接地或接 VDD 的方式，省心。

上拉电阻是 I2C 总线的“标配”。I2C 协议的 SDA 和 SCL 是开漏输出，必须外接上拉电阻才能输出高电平。电阻阻值怎么选？主要看总线电容和通信速率：

• 100kHz 标准模式：上拉电阻常见 4.7kΩ ~ 10kΩ
• 400kHz 快速模式：上拉电阻建议 1kΩ ~ 4.7kΩ

如果上拉电阻太大，信号上升沿会变缓，高速通信时可能出错；太小了，灌电流变大，设备可能驱动不了。我实测过 ESP32 的 GPIO 内部上拉不可靠，因为内部上拉阻值通常在 30kΩ 到 50kΩ 之间，驱动能力不够，总线容易受干扰或通信失败。保险做法是外接 2.2kΩ 或 4.7kΩ 电阻到 VDD。

电平匹配是另一个大坑。很多传感器模块是 3.3V 逻辑，而主控是 5V（比如 Arduino UNO）。如果直接把 5V 主控的 SCL/SDA 接到 3.3V 的 ADS1115 上，长期运行可能烧毁模块。解决方案有几种：

• 使用电平转换模块（如 TXS0108E、逻辑电平转换板）
• 让上拉电阻接到 3.3V，这样总线高电平被钳位在 3.3V，5V 主控也能识别，但要注意主控 GPIO 是否容忍 3.3V“高压输入”被反灌
• 如果是 3.3V 主控接 3.3V 模块，直接共地、共用 3.3V 电源、外接上拉就行

我习惯的接线方式是：ADS1115 的 VDD 和主控逻辑电源接同一路，SDA、SCL 各接一个 4.7kΩ 上拉电阻到同一路电源，AGND 与主控 GND 共地。如果采集的是高阻抗信号源，模拟输入引脚与地之间建议加一个 0.1μF 的滤波电容，可以明显降低串入的射频干扰。

2.3 四种设备接法与信号源注意事项

ADS1115 支持 4 路单端输入（AIN0~AIN3 分别对 GND）或 2 路差分输入（AIN0-AIN1、AIN2-AIN3）。接线前先想清楚你要测什么，因为单端和差分的接线方式差别很大。

• 单端接法：传感器输出信号线接 AIN0，传感器 GND 与 ADS1115 的 GND 共地。适合信号源参考地与 ADC 参考地一致且距离近的场景，比如板载电源电压监测。
• 差分接法：传感器正输出接 AIN0，负输出接 AIN1。差分模式能抵消共模噪声，适合桥式传感器、热电偶等信号幅度小且噪声大的场景。

还有一点容易被忽略：ADC 输入引脚不能超过 VDD + 0.3V，也不能低于 GND - 0.3V。如果输入信号可能超出这个范围，必须在外面加分压电阻网络或钳位二极管。我在做电池监测时，锂电池电压是 4.2V 满电，超出了 ADS1115 的电源电压 3.3V，这时用 100kΩ 和 47kΩ 电阻分压，把电压缩到 1.35V 以内再送入 AIN0，程序里再把读数乘回分压比。

3. 驱动实现：从数据手册到 MicroPython 代码

3.1 ADS1115 内部结构与寄存器地图

ADS1115 的内部控制核心是 4 个 16 位寄存器，I2C 通信的本质就是读写这些寄存器。数据手册给出的寄存器地图如下：

大多数场景下，你用到的就是配置寄存器和转换寄存器。配置寄存器 16 位，每位都有特定含义，我把位定义列一下：

• Bit 15（OS）：单次转换启动位。写入 1 后启动一次转换；在连续模式下，读取时此位表示转换是否完成（1 表示完成）。
• Bits 14-12（MUX）：输入多路复用器选择。000 表示 AIN0-AIN1 差分，001 表示 AIN0-AIN3 差分，010 表示 AIN1-AIN3 差分，011 表示 AIN2-AIN3 差分，100 表示 AIN0 对 GND，101 表示 AIN1 对 GND，110 表示 AIN2 对 GND，111 表示 AIN3 对 GND。
• Bits 11-9（PGA）：可编程增益放大。000 表示 ±6.144V，001 表示 ±4.096V，010 表示 ±2.048V，011 表示 ±1.024V，100 表示 ±0.512V，101 表示 ±0.256V，110 表示 ±0.256V（同 101），111 表示 ±0.256V（同 101）。
• Bit 8（MODE）：数据速率模式下是连续转换（0）还是单次模式（1）。
• Bits 7-5（DR）：数据速率。000 表示 8 SPS，001 表示 16 SPS，010 表示 32 SPS，011 表示 64 SPS，100 表示 128 SPS，101 表示 250 SPS，110 表示 475 SPS，111 表示 860 SPS。
• Bits 4-0：比较器相关配置，如果不用比较器模式，保持默认即可。

这里有个初学者常犯的错：把 PGA 和输入电压范围搞混。PGA 设置的是满量程范围（FSR），不是分辨率。不管你设多少，分辨率都是 FSR ÷ 32768。

3.2 MicroPython 驱动代码：最小实现与逐行注释

下面给出一份我实际在用的 ADS1115 驱动骨架，基于 MicroPython 的machine.I2C，兼容 ESP32、树莓派 Pico 等常见平台。

from machine import Pin, I2C import time class ADS1115: # 寄存器地址 REG_CONVERSION = 0x00 REG_CONFIG = 0x01 REG_LO_THRESH = 0x02 REG_HI_THRESH = 0x03 # 增益对应的满量程电压 PGA_VALUES = { 0: 6.144, 1: 4.096, 2: 2.048, 3: 1.024, 4: 0.512, 5: 0.256, 6: 0.256, 7: 0.256, } def __init__(self, i2c, address=0x48): self.i2c = i2c self.addr = address self.gain = 1 # 默认 PGA = 1，对应 ±4.096V self.data_rate = 0b100 # 默认 128 SPS self.mux = 0b100 # 默认 AIN0 单端 def set_gain(self, pga_code): if pga_code < 0 or pga_code > 7: raise ValueError("PGA code must be 0-7") self.gain = pga_code def set_data_rate(self, dr_code): if dr_code < 0 or dr_code > 7: raise ValueError("DR code must be 0-7") self.data_rate = dr_code def set_mux(self, mux_code): if mux_code < 0 or mux_code > 7: raise ValueError("MUX code must be 0-7") self.mux = mux_code def _build_config(self, os_bit=1): config = 0 config |= (os_bit << 15) config |= (self.mux << 12) config |= (self.gain << 9) config |= (1 << 8) # 单次模式 config |= (self.data_rate << 5) # bits 4-0 设为默认，禁用比较器 return config def _write_config(self, config): data = [(config >> 8) & 0xFF, config & 0xFF] self.i2c.writeto_mem(self.addr, self.REG_CONFIG, bytes(data)) def read_raw(self): config = self._build_config(os_bit=1) self._write_config(config) # 等待转换完成，最坏情况为 1/8 SPS ≈ 125ms，这里轮询 OS 位 while True: config = self._read_config() if (config >> 15) & 0x01: break time.sleep_ms(1) data = self.i2c.readfrom_mem(self.addr, self.REG_CONVERSION, 2) raw = (data[0] << 8) | data[1] # 转换结果为 16 位有符号数 if raw >= 0x8000: raw -= 0x10000 return raw def _read_config(self): data = self.i2c.readfrom_mem(self.addr, self.REG_CONFIG, 2) return (data[0] << 8) | data[1] def read_voltage(self): raw = self.read_raw() fsr = self.PGA_VALUES[self.gain] return raw * fsr / 32768.0 def read_channel(self, channel): if channel < 0 or channel > 3: raise ValueError("Channel must be 0-3") self.set_mux(0b100 + channel) # 100=AIN0, 101=AIN1, 110=AIN2, 111=AIN3 return self.read_voltage()

这段代码有几个值得注意的设计点。read_raw()中我在单次模式下启动转换后，通过轮询配置寄存器的 OS 位来判断转换是否完成，而不是简单地sleep一个固定时间。原因是数据速率不同导致转换时间差异很大（8 SPS 要 125ms，860 SPS 只要 1.16ms），轮询能保证在最快时间内读到数据，又不会误读旧数据。

read_voltage()的换算公式是raw * FSR / 32768，因为 16 位 ADC 的码值范围是 -32768 到 32767。例如，PGA 设为 ±4.096V 时，1 LSB = 4.096 / 32768 ≈ 125μV，你可以用这个值验证电压读数的精度。

初始化 I2C 和 ADS1115 的用法：

i2c = I2C(0, scl=Pin(22), sda=Pin(21), freq=400000) # ESP32 示例 ads = ADS1115(i2c, address=0x48) # 扫描总线上的设备 print(i2c.scan()) # 应该包含 0x48 # 读取 AIN0 电压 voltage = ads.read_channel(0) print("AIN0 voltage:", voltage)

还能再精简吗？很多人喜欢把驱动压缩成十来行，直接拼配置字节。但我觉得保留寄存器映射和增益字典是有价值的——以后你想换通道、换量程，不用翻数据手册查位定义，改代码就能搞定。代码可读性和可维护性，在嵌入式项目里同样重要。

3.3 软件模拟 I2C 的取舍与实现思路

有时候你会遇到硬件 I2C 引脚被占用，或者某个引脚上没有硬件 I2C 外设的情况。这时需要软件模拟 I2C，也就是用普通 GPIO +time.sleep_us()来模拟 I2C 时序。MicroPython 中通过machine.Pin控制电平，实现方式很简单，但要注意几点：

• 必须在 SCL 和 SDA 上外接上拉电阻，否则信号线无法主动拉高。
• 时序精度受限，建议通信速率降到 100kHz 左右。当时 STM32F407 上模拟 I2C 读 ADS1115，我在 400kHz 下偶尔丢数据，降到 100kHz 后稳定得一批。
• 实现 START、STOP、发送字节、接收字节几个函数，按数据手册的时序图来写。

一个最简软件 I2C 发送字节的示意：

from machine import Pin import time SCL = Pin(15, Pin.OUT, Pin.PULL_UP) SDA = Pin(16, Pin.OUT, Pin.PULL_UP) def i2c_start(): SDA.value(1) SCL.value(1) SDA.value(0) SCL.value(0) def i2c_stop(): SDA.value(0) SCL.value(1) SDA.value(1) def i2c_write_byte(byte): for i in range(7, -1, -1): SDA.value((byte >> i) & 1) SCL.value(1) time.sleep_us(5) SCL.value(0) time.sleep_us(5) # 释放 SDA，读取 ACK SDA = Pin(16, Pin.IN, Pin.PULL_UP) SCL.value(1) time.sleep_us(5) ack = not SDA.value() SCL.value(0) SDA = Pin(16, Pin.OUT, Pin.PULL_UP) return ack

注意看代码里SDA模式的切换——发送数据时是输出模式，读取 ACK 时要切换为输入模式。这个细节在硬件 I2C 里完全不用操心，模拟 I2C 就必须手动处理。软件 I2C 的优点是可以把任何 GPIO 变成 I2C 引脚，缺点是 CPU 开销高、时序稳定性差。我的建议是：能用硬件 I2C 就绝不用软件模拟，只有在引脚资源极度受限或硬件外设故障时才考虑这条路。

3.4 多设备总线与 I2C 扩展技巧

一条 I2C 总线上可以挂多个设备，只要地址不冲突就行。比如同时挂 ADS1115（0x48）和 BH1750 光照传感器（0x23），扫描结果就是[0x23, 0x48]。但如果你要挂 4 片 ADS1115（地址 0x48~0x4B），又不确定每片的 ADDR 引脚怎么接，最好的验证方法是先用i2c.scan()打印出所有地址，确认无误再操作。

当总线上的设备超过 2~3 个时，注意总线上拉电阻要适当减小。因为每个设备的引脚都有寄生电容，设备多了总线电容增大，4.7kΩ 上拉可能拉不上去。总线比较长或挂载多时，我会把上拉电阻换到 2.2kΩ，如果故障依旧，再检查时序。

如果总线设备太多（比如超过 8 个），或者有不同逻辑电平的设备混挂，可以用 TCA9548A 这类 I2C 多路复用器，把总线分成多个通道。但这属于进阶玩法，正常情况下挂 2~3 个设备，一条总线完全够用，不需要 I2C 扩展。

4. 采样触发与数据精度：别让 ADC 白白浪费

4.1 单次模式还是连续模式？

ADS1115 支持两种转换模式：单次模式（one-shot）和连续模式（continuous）。理解两者的区别，对你的功耗和实时性设计很关键。

单次模式下，你写配置寄存器时把 OS 位置 1，芯片转换一次就进入掉电状态，转换结果保存在寄存器里，直到下次读或者重新配置。这个模式的优势是功耗低——ADS1115 单次转换时的电流大约几十微安，转换完就睡了。适合电池供电的设备，比如无线传感器节点。

连续模式下，芯片按照设定的数据速率反复转换，不需要你每次触发，适合需要持续监控的场景。但功耗要高一些，因为转换电路一直在工作。在 MicroPython 里实现连续模式的代码更简单：

def read_continuous(self): # 配置寄存器：MODE 位设为 0 config = self._build_config(os_bit=1) config &= ~(1 << 8) # 清除 MODE 位，进入连续模式 self._write_config(config) time.sleep_ms(10) # 等前几个转换稳定 data = self.i2c.readfrom_mem(self.addr, self.REG_CONVERSION, 2) raw = (data[0] << 8) | data[1] if raw >= 0x8000: raw -= 0x10000 return raw

连续模式要注意一个坑：转换结果寄存器在每次转换完成后自动更新，如果你读取的速度跟不上数据速率，读到的可能是旧数据或者半新半旧的数据（在更新过程中读）。我的做法是：先读配置寄存器的 OS 位确认新转换完成，再读结果。单次模式天然没这个问题，因为你每次读到的都是刚触发的那一次结果。

4.2 采样率选择：别被数据速率忽悠了

ADS1115 的数据速率（DR）寄存器支持 8 SPS 到 860 SPS。听起来很美好，但要注意：数据速率设得越高，有效分辨率越低，因为噪声会变大。

TI 数据手册里给出的有效分辨率（ENOB）数值，我摘几个典型值：

也就是说，860 SPS 下你只是名义上有 16 位，实际有效位只有 12 位。如果你的信号带宽不需要那么高，用 8 SPS 或 16 SPS 能获得更干净的数据。

选择数据速率的原则是：满足信号最高频率成分的 2 倍以上奈奎斯特采样率即可，不要盲目追求高 SPS。做温度监测，8 SPS 完全够了；处理 50Hz 工频干扰，128 SPS 可以采样后做数字滤波；如果是音频信号，那别用 ADS1115，换专用的音频 ADC 吧。

4.3 PGA 增益配置与分压电阻的数学计算

PGA 的配置决定了 ADC 的满量程输入范围，同时也决定了 LSB 的电压分辨率。假设你接的是 ±4.096V 量程，那么 LSB = 4.096 / 32768 ≈ 125μV。如果信号幅度只有 10mV，PGA 设置为 ±4.096V 时，这个信号只占 80 个 LSB，精度完全浪费。

正确思路是把 PGA 调到信号幅度附近。比如称重传感器输出差分信号约 5mV，PGA 设到 ±0.256V，此时 LSB = 0.256 / 32768 ≈ 7.8μV，5mV 信号对应约 640 个 LSB，精度提升显著。

如果信号超过 PGA 量程怎么办？用分压电阻把信号缩小。分压比的选择要兼顾两个因素：一是保证最大输入信号不超出 PGA 量程，二是尽可能充分利用 ADC 的量程范围。

举个实际例子。我要测一个 0~12V 的电源电压，ADS1115 的 VDD 是 3.3V，PGA 设 ±4.096V。分压比选多少？如果直接电阻分压，最大 12V 对应输出不能超过 4.096V，所以分压比至少为 4.096 / 12 ≈ 0.341。为了留余量，我取分压比 0.25，即上臂 75kΩ、下臂 25kΩ（实际用 75kΩ 和 25kΩ 标准阻值，或 100kΩ 和 33kΩ 近似）。这样 12V 输入对应 3V 输出，在 ±4.096V 量程内，还有 26% 的余量。程序里换算时乘以 4 就是实际电压。

还有个细节：分压电阻的阻值不能太大，否则源阻抗过高，加上 ADS1115 的内阻和采样电容，会引入误差。数据手册建议源阻抗小于几百欧姆最好，但实际应用中分压电阻往往就是这个阻抗的来源。我常用的折中是 10kΩ 级别——信号传输线上的压降几乎可忽略，采样误差也控制在 1% 以内。

4.4 电压参考与校准：你以为的精确其实不精确

ADS1115 片内有一个基准电压源，标称精度在 ±0.5% 左右（具体看数据手册）。这意味着你读数换算出来的电压值，和实际电压之间可能差 0.5%。对大多数传感器采集场景，这个误差可以接受；但如果做高精度测量，你需要校准。

最简单的校准方法是：用一个已知精度的万用表或电压源，测一个稳定电压，然后记录 ADS1115 的读数，得到一个修正系数。校准公式为：

实际电压 = ADS1115读数 × 修正系数 修正系数 = 标准表读数 / ADS1115读数

在代码里维护一个calibration_factor变量，换算电压时乘上即可。如果温度变化范围大，最好在接近工作温度的条件下校准。有些项目甚至会在板载设计一个精准的参考通道（比如用 TL431 或外部电压基准芯片接到一路输入），程序启动时自动读取并计算修正系数，这属于模拟电路设计的进阶技巧了。

5. 滤波处理：让数据从“能看”到“能用”

5.1 噪声来源分析：ADS1115 的噪声到底从哪里来

提到滤波，先得搞清楚噪声从哪来。我用示波器看过接 ADS1115 读取一个稳定电压时的输出，码值在小范围内跳动是正常的。噪声来源主要有三类：

• 内部噪声：ADC 内部的采样电容充放电、参考电压的噪声、开关电容滤波器带来的噪声，这部分跟芯片本身的设计有关，数据手册里会给出Noise vs Input Impedance的曲线。
• 外部电磁干扰：电源纹波、附近开关电源的高频噪声、长导线的天线效应，这些都能耦合到模拟输入引脚上。
• 混叠噪声：如果输入信号中有频率高于采样率一半的成分（比如开关电源的 300kHz 噪声），会混叠到低频段，变成你看到的随机抖动。

针对内部噪声，优化手段是降低数据速率或者用 PGA 的低增益档。针对外部干扰，重点是硬件层面：输入加 RC 低通滤波器、线缆用双绞线、PCB 布局时模拟地和数字地单点连接。软件滤波是最后一道防线，下面分享几种实用的数字滤波方法。

5.2 滑动平均滤波：最基础但最实用

滑动平均滤波的本质是取 N 次采样的平均值。优点是算法简单、响应速度快；缺点是对脉冲型噪声（比如偶发的尖峰干扰）不敏感，因为它会把尖峰平均掉，但也会让尖峰影响扩散到 N 个点里。

class MovingAverageFilter: def __init__(self, window_size=10): self.window = [] self.window_size = window_size def update(self, value): self.window.append(value) if len(self.window) > self.window_size: self.window.pop(0) return sum(self.window) / len(self.window)

窗口大小怎么选？如果采样率是 128 SPS，你想要平滑 1 秒内的数据，窗口就是 128。但窗口太大，信号的瞬态变化会被抹平——比如监测电压突升，滑动平均会让响应滞后。我的经验是：对低频缓慢变化的信号（温度、电池电压），窗口取 10~50 即可；如果信号本身有快速波动的需求，窗口不要超过 5。

5.3 中值滤波：杀尖峰神器

中值滤波的原理是取一段时间窗口内数据的中位数，它对付脉冲噪声特别有效。比如采集电路中偶尔出现的开关噪声尖峰，平均值会被拉偏，但中位数不受少数异常点影响。

class MedianFilter: def __init__(self, window_size=5): self.window = [] self.window_size = window_size def update(self, value): self.window.append(value) if len(self.window) > self.window_size: self.window.pop(0) sorted_window = sorted(self.window) return sorted_window[len(sorted_window) // 2]

窗口大小选奇数，方便取中位数。窗口越大，滤波越强，但延迟也越大。我用中值滤波处理过一个温度探头的数据，原本偶尔出现 -40°C 的假读数（继电器吸合瞬间产生的干扰），窗口设 5 后完全消除。

5.4 一阶低通滤波（指数加权平均）：延迟与平滑的平衡

一阶低通滤波是很多嵌入式项目的首选，因为它只需要一个小数参数 α，计算开销极低，适合在 MicroPython 这种解释型语言里做高频循环滤波。公式是：

滤波结果 = α * 新采样值 + (1 - α) * 上次滤波结果

α 越大，响应越快，平滑效果越弱；α 越小，响应越慢，平滑效果越强。α 的选择跟采样周期和截止频率有关。粗略的换算关系是：

α ≈ 采样周期 / (采样周期 + 截止时间常数)

做电池电压监测，采样周期是 100ms，想要 10 秒的时间常数，那 α ≈ 0.1 / (0.1 + 10) ≈ 0.01。注意这个公式的截止频率对应 -3dB 点，实际效果可以先用这个值，再根据波形微调。

class LowPassFilter: def __init__(self, alpha=0.1): self.alpha = alpha self.last_value = None def update(self, value): if self.last_value is None: self.last_value = value else: self.last_value = self.alpha * value + (1 - self.alpha) * self.last_value return self.last_value

5.5 组合滤波策略：现实项目中我到底怎么配

单种滤波都有缺陷，实际项目中我一般用两级滤波组合：

1. 先做中值滤波（窗口 5），剔除偶发尖峰。
2. 再做滑动平均或一阶低通，抑制高斯白噪声和纹波。

这个组合的内存开销很小，计算量也低，在 MicroPython 里跑 128 SPS 完全没有压力。如果采集的信号是温度这种超低频信号，我会把采样率降到 8 SPS，然后只做滑动平均（窗口 8），效果非常好——8 个点平均已经能压掉大部分噪声，而且响应延迟只有 1 秒。

需要强调的是，软件滤波永远不能替代硬件滤波。如果一个信号的噪声大到超出 ADC 量程，或者噪声频率极高（比如 MHz 级别），数字滤波是救不回来的，必须在模拟前端加 RC 滤波或运放滤波。我的原则是：硬件上做 80% 的努力，软件滤波只负责收拾剩下 20% 的残局。

6. 常见问题与排查技巧实录

6.1 I2C 扫描不到设备

这是最多人问的问题。i2c.scan()返回空列表，第一步检查接线，用万用表量 SCL 和 SDA 的对地电压，正常应该在 3.3V 左右。如果量到 0V，大概率是没接上拉电阻、接线松动或芯片没有供电。

第二步检查地址。很多 ADS1115 模块默认 ADDR 引脚悬空，但数据手册要求 ADDR 不能悬空，悬空时内部下拉可能让你读到 0x48，但有些模块设计有问题，悬空时读到的是别的地址。我遇到过 ADDR 悬空扫描不到设备，把 ADDR 焊接到 GND 后就正常的情况。

第三步检查 I2C 频率。有些模块或杜邦线不靠谱，400kHz 下通信失败，把freq参数降到 100000 试试。如果 100kHz 下能工作，说明是接线质量或上拉电阻的问题。

还有一个容易被忽略的问题：MicroPython 的 I2C 引脚定义必须是你硬件上真实连接的那两个引脚。ESP32 多数 GPIO 都能映射到 I2C，但 Pico 的某些引脚没有 I2C 功能。查询你的开发板引脚复用表，确认用的 SCL/SDA 支持 I2C 外设。

6.2 读到的电压值误差过大

如果你读到的电压和万用表实测差很多，先确认 PGA 设置是否和输入信号幅度匹配。我调试时把 PGA 设成了 ±0.256V，结果接了一个 1V 信号，读数全部溢出，还以为是芯片坏了。

其次是分压电路问题。分压电阻的精度直接决定测量精度，1% 精度的电阻引入的误差约 1%，5% 的电阻误差更大。要求高的话，用 0.1% 精度的电阻，或者做软件校准。

再有就是参考电压问题。ADS1115 内置参考电压的温漂大约在 10~20 ppm/°C 级别，如果环境温度变化大，读数漂移是正常的。要求极高的场景，选带外部基准引脚的 ADC 或用参考电压芯片。

6.3 读数抖动大

读数抖动的排查思路按“外-内-软”的顺序来。先检查模拟输入线是否过长、是否与电源线并行走线，输入端口是否加了 RC 滤波；然后看看数据速率是不是设高了，尝试降到 8 SPS；最后在软件里加滤波。

有一个我踩过的坑：ESP32 开发板的 ADC 引脚和 I2C 引脚的电源是同一个 LDO 供电的，当板载 WiFi 开启时，电源噪声明显增大，ADS1115 的读数也跟着跳。解决办法是给 ADS1115 单独用线性稳压供电，或者在 WiFi 不工作的时间窗口采样。

6.4 连续读取时偶尔读到 0xFFFF 或异常值

这个现象通常是读取时序问题。在连续模式下，如果主控读取转换寄存器时，恰好芯片正在更新数据，可能读到不稳定的值。解决方法是：读取前先检查配置寄存器的 OS 位，确认转换完成；或者改用单次转换模式，从根本上规避并发更新问题。

另一个可能性是总线竞争。如果总线上还有其他设备，且那个设备驱动 PEC 或重复起始条件时行为异常，可能导致连续读失败。用示波器抓 SDA/SCL 波形能快速定位，但我一般在代码层面先用i2c.scan()确认总线状态。

6.5 总线锁死（SDA 一直被拉低）

I2C 总线锁死是很多工程师的噩梦。现象是 SDA 一直为低，所有通信全部失败。原因通常是某个从设备异常后一直占用总线。解决办法：给 I2C 总线加复位机制，在主控端周期性检测 SDA 状态，如果检测到 SDA 在一段时间内持续为低，就循环发送 9 个时钟脉冲（SCL 翻转 9 次），让从设备释放总线。

MicroPython 里可以这样实现：

def recover_bus(scl_pin, sda_pin): # 检测 SDA 是否一直为低 scl = Pin(scl_pin, Pin.OUT) sda = Pin(sda_pin, Pin.IN) if sda.value() == 0: # 发送 9 个时钟脉冲 for _ in range(9): scl.value(0) time.sleep_us(5) scl.value(1) time.sleep_us(5) scl.value(0)

这个方法对应 I2C 标准的“总线清理”流程。实测下来，90% 的总线锁死都能恢复。如果还不行，就考虑是不是有设备硬件故障，断电重启吧。

7. 经验总结与扩展建议

写到这里，回头看看这个项目的核心价值：MicroPython 让 ADS1115 的驱动开发门槛降到极低，但精度和稳定性还是要靠对 I2C 协议、寄存器配置、采样策略和滤波算法的综合理解。这些知识不只在 ADS1115 上有用——你换了其他 I2C ADC（比如 MCP3421、INA226），思路完全一样；就算换成 SPI 接口的 ADC（比如 ADS1256），滤波和校准的方法论依然成立。

根据我的实操经验，有几个点值得反复强调。第一，硬件永远比软件重要，特别是信号链路的布线和电源质量，软件滤波只能雪中送炭，不能锦上添花。第二，单次转换模式 + OS 位轮询是最稳的读取方式，它在代码复杂度和功耗之间取得了最好的平衡。第三，滤波参数的选取要跟信号的特征匹配，千万不要套一组参数用到底。最后，保存驱动代码时不只要保存源码，最好把寄存器定义、计算公式、校准系数都写成注释，因为三个月后的你一定会忘记当初为什么把 α 设为 0.1。

如果你用这套方案做数据记录仪，后续还可以加 SD 卡存储、Web 配置页面、甚至 MQTT 上报到物联网平台。MicroPython 生态里这些都是现成模块，组合起来就能搭一个完整的监测系统。ADS1115 这个芯片本身只是项目的第一步，但它能帮你把所有采集侧的地基打好。