資料介紹
信號鏈由多個組件構成,如放大器、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器、接口、時鐘和定時等。信號鏈的用途是采集和處理數(shù)據(jù),或者根據(jù)對實時信息的分析應用系統(tǒng)控制。
本文中,我們將關注信號鏈的一部分:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(參見下圖1),但首先必須了解模擬和數(shù)字世界。
圖1:采用外部基準電壓的基本ADC
信號需要經(jīng)過處理,才能顯示其中所含的信息、進行信號分析或轉(zhuǎn)換成另一種能夠使用的信號類型。在實際應用中,模擬產(chǎn)品檢測聲、光、溫度或壓力等信號,然后進行操作處理。接著由模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)等轉(zhuǎn)換器接收真實信號,將其轉(zhuǎn)換為1和0的數(shù)字格式。隨后,由數(shù)字信號處理器捕獲數(shù)字化信息并加以處理,最后反饋供現(xiàn)實世界使用。這個過程可通過兩種方式來實現(xiàn),一是數(shù)字方式,二是經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC),轉(zhuǎn)成模擬格式。二者均以高速完成。模擬信號是連續(xù)信號,而數(shù)字信號僅捕捉部分信號。
在學習數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(ADC或DAC)時,需要了解一些基本知識。
例如,為什么首先要對模擬信號進行數(shù)字化?原因有多個,其中包括:改善信號分析能力、更魯棒的存儲和更精確的傳輸。但另一方面,信號變得更為復雜,而且需要更長的處理時間。有利就有弊,但好消息是:高性能轉(zhuǎn)換器有助于消除復雜性并增強性能。
ADC的用途涉及輸入信號的量化,這意味著轉(zhuǎn)換器會引入少量誤差。ADC的整體性能涉及許多參數(shù),如熱噪聲、抖動和量化噪聲-即指定帶寬(BW)內(nèi)的信噪比(SNR)。轉(zhuǎn)換器數(shù)據(jù)手冊中報告的信噪比可為設計人員提供實際的期望,幫助其了解轉(zhuǎn)換器在被采樣信號中的最低可分辨“步長”。 ADC并非僅執(zhí)行一次轉(zhuǎn)換,而是周期性地執(zhí)行轉(zhuǎn)換,即采樣。最終獲得的是將連續(xù)模擬信號轉(zhuǎn)換為離散或不連續(xù)信號的信號樣本或數(shù)字值序列。你會看到,這一過程對捕捉到的信號質(zhì)量有重大影響。
圖2.采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng):采樣和量化。此處,采樣是時域上的影響,而量化則是幅度域上的影響。采樣這一行為導致二者同時發(fā)生,并把信號分為兩個軸。
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本文中,我們將關注信號鏈的一部分:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(參見下圖1),但首先必須了解模擬和數(shù)字世界。
圖1:采用外部基準電壓的基本ADC
信號需要經(jīng)過處理,才能顯示其中所含的信息、進行信號分析或轉(zhuǎn)換成另一種能夠使用的信號類型。在實際應用中,模擬產(chǎn)品檢測聲、光、溫度或壓力等信號,然后進行操作處理。接著由模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)等轉(zhuǎn)換器接收真實信號,將其轉(zhuǎn)換為1和0的數(shù)字格式。隨后,由數(shù)字信號處理器捕獲數(shù)字化信息并加以處理,最后反饋供現(xiàn)實世界使用。這個過程可通過兩種方式來實現(xiàn),一是數(shù)字方式,二是經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換器(DAC),轉(zhuǎn)成模擬格式。二者均以高速完成。模擬信號是連續(xù)信號,而數(shù)字信號僅捕捉部分信號。
在學習數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(ADC或DAC)時,需要了解一些基本知識。
例如,為什么首先要對模擬信號進行數(shù)字化?原因有多個,其中包括:改善信號分析能力、更魯棒的存儲和更精確的傳輸。但另一方面,信號變得更為復雜,而且需要更長的處理時間。有利就有弊,但好消息是:高性能轉(zhuǎn)換器有助于消除復雜性并增強性能。
ADC的用途涉及輸入信號的量化,這意味著轉(zhuǎn)換器會引入少量誤差。ADC的整體性能涉及許多參數(shù),如熱噪聲、抖動和量化噪聲-即指定帶寬(BW)內(nèi)的信噪比(SNR)。轉(zhuǎn)換器數(shù)據(jù)手冊中報告的信噪比可為設計人員提供實際的期望,幫助其了解轉(zhuǎn)換器在被采樣信號中的最低可分辨“步長”。 ADC并非僅執(zhí)行一次轉(zhuǎn)換,而是周期性地執(zhí)行轉(zhuǎn)換,即采樣。最終獲得的是將連續(xù)模擬信號轉(zhuǎn)換為離散或不連續(xù)信號的信號樣本或數(shù)字值序列。你會看到,這一過程對捕捉到的信號質(zhì)量有重大影響。
圖2.采樣數(shù)據(jù)系統(tǒng):采樣和量化。此處,采樣是時域上的影響,而量化則是幅度域上的影響。采樣這一行為導致二者同時發(fā)生,并把信號分為兩個軸。
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