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ADC基礎學習:學習A/D的幾個重要指標

dKBf_eetop_1 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-15 18:07 ? 次閱讀

最近開始學習SAR ADC,之前接觸比較少,所以學起來也是頭大,不過萬事開頭難,就一點點的學吧。

集成電路發(fā)展到今天,得益于摩爾定理下數(shù)字電路不斷的shrink,速度不斷提高,功耗不斷下降,面積也在不斷減小。而現(xiàn)實世界是連續(xù)的,或者混沌的。數(shù)據(jù)轉換器(A/D和D/A)作為連接現(xiàn)實世界和二進制世界的橋梁。

圖1

首先,還是學習A/D的幾個重要指標。衡量A/D轉換器的性能參數(shù)比較多,圖1回顧一下主要的指標。

分辨率(Resolution),ADC能夠將模擬輸入表示的數(shù)字信號的位數(shù)。和參考電壓(Reference Volatage)共同決定了ADC能夠分辨的最小識別電壓。例如對于10bit的ADC,其數(shù)字輸出只有1024個,對應十進制的0~1023。其中最小位成為LSB。

靜態(tài)指標基本可以通過對比ADC理想和實際傳輸特性得到。圖2(a)給示意圖其傳輸特性為臺階型的非線性函數(shù),其中參考電壓為0.8V。橫坐標為模擬輸入電壓,輸出為數(shù)字碼輸出(離散的2^N個碼值)。黑色為無窮大分辨率的transfer characteristic。藍色為理想3bit的傳輸特性,紅色為一種實際3 bit的傳輸特性。

圖2

圖2(b)為量化誤差的示意圖,橫坐標為模擬輸入,縱坐標為誤差電壓。藍色為3bit理想的量化誤差,為±0.5LSB,(在接近滿量程輸入時,其量化誤差為+1LSB)。紅色為實例3bit的量化誤差。超過了±0.5LSB的范圍。

微分非線性(DNL),對于實際A/D的臺階型的傳輸特性,臺階高度相等,臺階深度往往和理想值Δ存在偏差。定義實際AD碼值從k-1到k轉化對應的轉折電壓為Vk,則如果(Vk-Vk-1)和Δ存在的差別就是微分非線性。一般用歸一化的LSB表示。微分非線性可以特指最大的DNL。

積分非線性(INL),實際傳輸特性曲線的轉折電壓和理想轉折電壓差值。以百分比或LSB形式表示。

圖3(a)為圖2中理想和實例的轉折電壓。圖3(b)為量化步長及DNL和INL的計算結果。圖3(c)為實例3 bit ADC的DNL和INL的圖示??梢钥吹紻NL為-0.5LSB,INL為+0.5LSB。

圖3

此外,還有表征傳輸特性的靜態(tài)指標,增益誤差和失調(diào)。

ADC動態(tài)指標是描述A/D轉化過程中非理想因素對轉換結果的影響。衡量A/D Performance的重要依據(jù),注意大部分的動態(tài)指標都和輸入信號的頻率、幅度及采樣頻率相關。使用時需要注明這些指標值得條件。

信噪比(SNR),輸入信號的最大rms和噪聲rms的比值。其中噪聲包含量化噪聲和電路本身的噪聲。對理想A/D,僅存在量化噪聲,其信噪比的定義和分辨率的關系如圖4所示。這也是理想N bit A/D所能達到的理想信噪比。實際上電路噪聲和信號處理過程中失真的存在都會導致信噪比下降。

圖4

信噪失真比(SNDR or SINAD),定義為信號rms和噪聲rms+失真的比值。失真通常first nyquist zone內(nèi)不包含dc分量的前N次諧波分量之和。SINAD和輸入信號的頻率及幅度相關。

有效位數(shù)(ENOB),對實際的A/D,有效位數(shù)表征ADC等效的實際轉換精度。一般使用SINAD代替SNR,使用圖3中的關系ENOB=(SINAD-1.76)/6.02,得到等效的分辨率。

總諧波失真(THD),定義為輸出信號FFT頻譜中所有諧波分量的和。如圖5所示,其定義是相對于1次諧波分量。對于周期信號,A/D轉換過程中的非線性和誤差的引入,導致輸出包含了比較多的諧波分量,諧波分量的頻率和輸入信號及采樣頻率有關。

圖5

無雜散動態(tài)范圍(SFDR),是指信號的均方根值與最差雜散信號的均方根值之比。在通信系統(tǒng)中SFDR是很重要的指標??梢韵鄬τ跐M量程(dBFS)或實際信號幅度(dBc)來規(guī)定,如圖6所示。

圖6

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原文標題:ADC基礎學習

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