發布日期：2022-04-20 點擊率：45
ADC，也就是我們常說的數模轉換器，在工業中有很多應用。對于ADC，電子、自動化等專業的朋友肯定都有所耳聞。為增進大家對ADC的認識，本文將對ADC、ADC輸入噪聲予以介紹。如果你對ADC具有興趣，不妨一起和小編繼續往下閱讀哦。
一、ADC數模轉換器
模數轉換器(ADC)是一種系統，其將一個模擬信號，例如聲音拾取由一個麥克風或光進入數碼相機，進一個數字信號。ADC還可以提供隔離的測量，例如將輸入的模擬電壓或電流轉換為表示電壓或電流的大小的數字的電子設備。通常，數字輸出是二進制補碼與輸入成比例的二進制數，但還有其他可能性。
有幾種模數轉換器體系結構。由于復雜性和對精確匹配組件的需求，除了最專門的模數轉換器之外，所有ADC都被實現為集成電路(IC)。這些通常采用金屬氧化物半導體(MOS)混合信號集成電路芯片的形式，該芯片集成了模擬和數字電路。
模數轉換器將連續時間和連續幅度的模擬信號轉換為離散時間和離散幅度的數字信號。轉換涉及輸入的量化，因此必然會引入少量的誤差或噪聲。此外，模數轉換器不會連續執行轉換，而是定期進行轉換，對輸入進行采樣，從而限制了輸入信號的允許帶寬。
模數轉換器的性能主要由其帶寬和信噪比(SNR)來表征。模數轉換器的帶寬主要由其采樣率表征。ADC的SNR受許多因素影響，包括分辨率，線性度和精度(量化級別與真實模擬信號的匹配程度)，混疊和抖動。ADC的SNR通常以其有效位數(ENOB)，它返回的每個度量的位數平均來表示，而不是噪聲。理想的ADC的ENOB等于其分辨率。選擇ADC以匹配要數字化的信號的帶寬和所需的SNR。如果模數轉換器的采樣率大于信號帶寬的兩倍，那么根據Nyquist–Shannon采樣定理，就可以實現完美的重構。量化誤差的存在甚至限制了理想ADC的SNR。但是，如果ADC的SNR超過輸入信號的SNR，則其影響可能會被忽略，從而導致模擬輸入信號的本質上是完美的數字表示。
二、ADC輸入噪聲
多數情況下，輸入噪聲越低越好，但在某些情況下，輸入噪聲實際上有助于實現更高的分辨率。這似乎毫無道理，不過繼續閱讀本指南，就會明白為什么有些噪聲是好的噪聲。
實際的ADC在許多方面與理想的ADC有偏差，折合到輸入端的噪聲肯定不是理想情況下會出現的。隨著模擬輸入電壓提高，"理想"ADC保持恒定的輸出代碼，直至達到躍遷區，此時輸出代碼即刻跳變為下一個值，并且保持該值，直至達到下一個躍遷區。理論上，理想ADC的"代碼躍遷"噪聲為0,躍遷區寬度也等于0.實際的ADC具有一定量的代碼躍遷噪聲，因此躍遷區寬度取決于折合到輸入端噪聲的量。
由于電阻噪聲和"kT/C"噪聲，所有ADC內部電路都會產生一定量的均方根(RMS)噪聲。即使是直流輸入信號，此噪聲也存在，它是代碼躍遷噪聲存在的原因。如今通常把代碼躍遷噪聲稱為"折合到輸入端噪聲",而不是直接使用"代碼躍遷噪聲"這一說法。折合到輸入端噪聲通常用ADC輸入為直流值時的若干輸出樣本的直方圖來表征。大多數高速或高分辨率ADC的輸出為一系列以直流輸入標稱值為中心的代碼。為了測量其值，ADC的輸入端接地或連接到一個深度去耦的電壓源，然后采集大量輸出樣本并將其表示為直方圖(有時也稱為"接地輸入"直方圖)。由于噪聲大致呈高斯分布，因此可以計算直方圖的標準差σ-,它對應于有效輸入均方根噪聲。參考文獻1詳細說明了如何根據直方圖數據計算σ值。該均方根噪聲雖然可以表示為以ADC滿量程輸入范圍為基準的均方根電壓，但慣例是用LSB rms來表示。
雖然ADC固有的微分非線性(DNL)可能會導致其噪聲分布與理想的高斯分布有細微的偏差，但它至少大致呈高斯分布。如果DNL比較大，則應計算多個不同直流輸入電壓的-值，然后求平均值。例如，如果代碼分布具有較大且獨特的峰值和谷值，則表明ADC設計不佳，或者更有可能的是PCB布局布線錯誤、接地不良、電源去耦不當。當直流輸入掃過ADC輸入電壓范圍時，如果分布寬度急劇變化，這也表明存在問題。
以上便是此次小編帶來的ADC相關內容，通過本文，希望大家對ADC、ADC輸入噪聲具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續關注我們網站哦，小編將于后期帶來更多精彩內容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!
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