python将AD7606B原始补码数据数组转换成原码数据数组并进行处理为电压值

首先，我们应该先理解一下，补码跟原码之间是如何转换的，

• 正数的补码等于原码
• 负数的补码等于符号位不变，其它位取反，再加1

也就是说，给一个16位的AD补码值，首先我们可以根据首位是否为1来判断该AD值的正负，

• 符号位等于0(正数)，原码=补码
• 符号位等于1(负数)，补码符号位不变，其余位取反，再整体加1，就是该补码的原码的绝对值，注意此时还要对计算出来的原码加负号，才是最终的AD值

根据AD7606数据手册，

我们可以知道，AD7606B并行数据为16位，即数据范围为0b 1000 0000 0000 0000 ~ 0b 0111 1111 1111 1111，以正负5V范围为例，

import numpy as np
int_number_array = np.array([0xFFFF,0x1FFF,0X0FEE,0x15AC,0x159E,0x3C55,0x0001,0x0010])#含8个数据的数组，代表AD7606B八通道读取的补码数据
index = np.argwhere(int_number_array & 0b1000000000000000 == 0b1000000000000000)#查找数组中符号位为1(负数)，返回索引数组
int_number_array[index] = -((int_number_array[index] ^ 0b1111111111111111) + 1)#进行补码转换成原码(按位异或相当于按位取反)正数不变，负数进行取反加1，最后加负号
number_array = int_number_array / 32768 * 5 #将十六进制原码数据转换电压值
print(number_array)

最后计算结果为

[-1.52587891e-04 1.24984741e+00 6.22253418e-01 8.46557617e-01 8.44421387e-01 2.35671997e+00 1.52587891e-04 2.44140625e-03]

分别代表每个通道的某个时刻的电压值，若连续处理一段时间的AD采样值，则可以绘制出8通道的波形图。