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[导读]为增进大家对ADC的认识,本文将对ADC、ADC输入噪声予以介绍。

ADC,也就是我们常说的数模转换器,在工业中有很多应用。对于ADC,电子、自动化等专业的朋友肯定都有所耳闻。为增进大家对ADC的认识,本文将对ADC、ADC输入噪声予以介绍。如果你对ADC具有兴趣,不妨一起和小编继续往下阅读哦。

一、ADC数模转换器

模数转换器(ADC)是一种系统,其将一个模拟信号,例如声音拾取由一个麦克风或光进入数码相机,进一个数字信号。ADC还可以提供隔离的测量,例如将输入的模拟电压或电流转换为表示电压或电流的大小的数字的电子设备。通常,数字输出是二进制补码与输入成比例的二进制数,但还有其他可能性。

有几种模数转换器体系结构。由于复杂性和对精确匹配组件的需求,除了最专门的模数转换器之外,所有ADC都被实现为集成电路(IC)。这些通常采用金属氧化物半导体(MOS)混合信号集成电路芯片的形式,该芯片集成了模拟和数字电路。

模数转换器将连续时间和连续幅度的模拟信号转换为离散时间和离散幅度的数字信号。转换涉及输入的量化,因此必然会引入少量的误差或噪声。此外,模数转换器不会连续执行转换,而是定期进行转换,对输入进行采样,从而限制了输入信号的允许带宽。

模数转换器的性能主要由其带宽和信噪比(SNR)来表征。模数转换器的带宽主要由其采样率表征。ADC的SNR受许多因素影响,包括分辨率,线性度和精度(量化级别与真实模拟信号的匹配程度),混叠和抖动。ADC的SNR通常以其有效位数(ENOB),它返回的每个度量的位数平均来表示,而不是噪声。理想的ADC的ENOB等于其分辨率。选择ADC以匹配要数字化的信号的带宽和所需的SNR。如果模数转换器的采样率大于信号带宽的两倍,那么根据Nyquist–Shannon采样定理,就可以实现完美的重构。量化误差的存在甚至限制了理想ADC的SNR。但是,如果ADC的SNR超过输入信号的SNR,则其影响可能会被忽略,从而导致模拟输入信号的本质上是完美的数字表示。

二、ADC输入噪声

多数情况下,输入噪声越低越好,但在某些情况下,输入噪声实际上有助于实现更高的分辨率。这似乎毫无道理,不过继续阅读本指南,就会明白为什么有些噪声是好的噪声。

实际的ADC在许多方面与理想的ADC有偏差,折合到输入端的噪声肯定不是理想情况下会出现的。随着模拟输入电压提高,"理想"ADC保持恒定的输出代码,直至达到跃迁区,此时输出代码即刻跳变为下一个值,并且保持该值,直至达到下一个跃迁区。理论上,理想ADC的"代码跃迁"噪声为0,跃迁区宽度也等于0.实际的ADC具有一定量的代码跃迁噪声,因此跃迁区宽度取决于折合到输入端噪声的量。

由于电阻噪声和"kT/C"噪声,所有ADC内部电路都会产生一定量的均方根(RMS)噪声。即使是直流输入信号,此噪声也存在,它是代码跃迁噪声存在的原因。如今通常把代码跃迁噪声称为"折合到输入端噪声",而不是直接使用"代码跃迁噪声"这一说法。折合到输入端噪声通常用ADC输入为直流值时的若干输出样本的直方图来表征。大多数高速或高分辨率ADC的输出为一系列以直流输入标称值为中心的代码。为了测量其值,ADC的输入端接地或连接到一个深度去耦的电压源,然后采集大量输出样本并将其表示为直方图(有时也称为"接地输入"直方图)。由于噪声大致呈高斯分布,因此可以计算直方图的标准差σ­,它对应于有效输入均方根噪声。参考文献1详细说明了如何根据直方图数据计算σ值。该均方根噪声虽然可以表示为以ADC满量程输入范围为基准的均方根电压,但惯例是用LSB rms来表示。

虽然ADC固有的微分非线性(DNL)可能会导致其噪声分布与理想的高斯分布有细微的偏差,但它至少大致呈高斯分布。如果DNL比较大,则应计算多个不同直流输入电压的­值,然后求平均值。例如,如果代码分布具有较大且独特的峰值和谷值,则表明ADC设计不佳,或者更有可能的是PCB布局布线错误、接地不良、电源去耦不当。当直流输入扫过ADC输入电压范围时,如果分布宽度急剧变化,这也表明存在问题。

以上便是此次小编带来的ADC相关内容,通过本文,希望大家对ADC、ADC输入噪声具备一定的了解。如果你喜欢本文,不妨持续关注我们网站哦,小编将于后期带来更多精彩内容。最后,十分感谢大家的阅读,have a nice day!

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