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ADC基础学习:学习A/D的几个重要指标

dKBf_eetop_1 来源:未知 作者:李倩 2018-08-15 18:07 次阅读

最近开始学习SAR ADC,之前接触比较少,所以学起来也是头大,不过万事开头难,就一点点的学吧。

集成电路发展到今天,得益于摩尔定理下数字电路不断的shrink,速度不断提高,功耗不断下降,面积也在不断减小。而现实世界是连续的,或者混沌的。数据转换器(A/D和D/A)作为连接现实世界和二进制世界的桥梁。

图1

首先,还是学习A/D的几个重要指标。衡量A/D转换器的性能参数比较多,图1回顾一下主要的指标。

分辨率(Resolution),ADC能够将模拟输入表示的数字信号的位数。和参考电压(Reference Volatage)共同决定了ADC能够分辨的最小识别电压。例如对于10bit的ADC,其数字输出只有1024个,对应十进制的0~1023。其中最小位成为LSB。

静态指标基本可以通过对比ADC理想和实际传输特性得到。图2(a)给示意图其传输特性为台阶型的非线性函数,其中参考电压为0.8V。横坐标为模拟输入电压,输出为数字码输出(离散的2^N个码值)。黑色为无穷大分辨率的transfer characteristic。蓝色为理想3bit的传输特性,红色为一种实际3 bit的传输特性。

图2

图2(b)为量化误差的示意图,横坐标为模拟输入,纵坐标为误差电压。蓝色为3bit理想的量化误差,为±0.5LSB,(在接近满量程输入时,其量化误差为+1LSB)。红色为实例3bit的量化误差。超过了±0.5LSB的范围。

微分非线性(DNL),对于实际A/D的台阶型的传输特性,台阶高度相等,台阶深度往往和理想值Δ存在偏差。定义实际AD码值从k-1到k转化对应的转折电压为Vk,则如果(Vk-Vk-1)和Δ存在的差别就是微分非线性。一般用归一化的LSB表示。微分非线性可以特指最大的DNL。

积分非线性(INL),实际传输特性曲线的转折电压和理想转折电压差值。以百分比或LSB形式表示。

图3(a)为图2中理想和实例的转折电压。图3(b)为量化步长及DNL和INL的计算结果。图3(c)为实例3 bit ADC的DNL和INL的图示。可以看到DNL为-0.5LSB,INL为+0.5LSB。

图3

此外,还有表征传输特性的静态指标,增益误差和失调。

ADC动态指标是描述A/D转化过程中非理想因素对转换结果的影响。衡量A/D Performance的重要依据,注意大部分的动态指标都和输入信号的频率、幅度及采样频率相关。使用时需要注明这些指标值得条件。

信噪比(SNR),输入信号的最大rms和噪声rms的比值。其中噪声包含量化噪声和电路本身的噪声。对理想A/D,仅存在量化噪声,其信噪比的定义和分辨率的关系如图4所示。这也是理想N bit A/D所能达到的理想信噪比。实际上电路噪声和信号处理过程中失真的存在都会导致信噪比下降。

图4

信噪失真比(SNDR or SINAD),定义为信号rms和噪声rms+失真的比值。失真通常first nyquist zone内不包含dc分量的前N次谐波分量之和。SINAD和输入信号的频率及幅度相关。

有效位数(ENOB),对实际的A/D,有效位数表征ADC等效的实际转换精度。一般使用SINAD代替SNR,使用图3中的关系ENOB=(SINAD-1.76)/6.02,得到等效的分辨率。

总谐波失真(THD),定义为输出信号FFT频谱中所有谐波分量的和。如图5所示,其定义是相对于1次谐波分量。对于周期信号,A/D转换过程中的非线性和误差的引入,导致输出包含了比较多的谐波分量,谐波分量的频率和输入信号及采样频率有关。

图5

无杂散动态范围(SFDR),是指信号的均方根值与最差杂散信号的均方根值之比。在通信系统中SFDR是很重要的指标。可以相对于满量程(dBFS)或实际信号幅度(dBc)来规定,如图6所示。

图6

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原文标题:ADC基础学习

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