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一文解读ADC噪声性能

jf_78858299 来源:摩尔学堂 作者:摩尔学堂 2023-03-16 11:00 次阅读

在 本系列的第 1 部分和第 2 部分中,我详细探讨了模数转换器 (ADC) 噪声性能,从其特性和来源到如何测量和指定。在本系列的第 3 部分中,我会将第 1 部分和第 2 部分的理论理解应用到实际设计示例中。最终,目标是为您提供回答问题所需的知识,“我真正需要什么样的噪声性能?” 让您可以轻松自信地为您的下一个应用选择 ADC。

系统规格

我将首先定义应用的系统规格,将这些规格转换为目标噪声性能参数,并使用该信息来比较潜在的 ADC。例如,让我们分析一个使用与图 1 所示类似的四线电阻桥的称重应用。

图片

图 1. 典型的四线电阻桥

对于系统规格,假设电桥的灵敏度为 2mV/V,激励电压为 2.5V,您希望以每秒 5 个样本 (SPS) 进行采样。这提供了 5mV 的最大输出电压,对应于 1kg 的最大施加重量。我们还假设您希望能够解决 50 毫克的最小应用重量。表 1 总结了这些参数

现在您已了解系统规格,让我们将它们转换为常见的噪声参数,以帮助选择最佳 ADC。

定义系统噪声参数

在本系列的第 2 部分中,我强烈建议使用参考输入噪声来定义系统噪声参数并选择 ADC。但让我们从使用无噪声计数和无噪声分辨率的更常见方法开始。然后您可以将此方法与直接使用输入参考噪声进行比较。等式 1 和 2 计算您的初始噪声参数:

图片

等式 1

图片

等式 2

如果需要 14.3 位的无噪声分辨率,您可能很快就会得出结论,您只需要一个 16 位 ADC。然而,正如我在第 2 部分中所解释的,高分辨率 delta-sigma ADC 实际可以提供的无噪声分辨率取决于 ADC 满量程范围的利用率百分比。在本例中,系统使用 2.5V 参考电压,最大输入信号是激励电压 (2.5V) 和电桥灵敏度 (2mV/V) 的乘积。公式 3 显示了使用第 2 部分中的公式 2 的预期分辨率损失:

图片

等式 3

这是一个戏剧性的结果。由于您只使用了可用满量程范围的 0.1%,您将损失近 10 位的分辨率。在这个级别,即使是 24 位 ADC 也不足以满足系统要求。要解决此问题,您需要通过更改系统规格或放大输入信号来提高百分比利用率。假设您几乎无法控制系统所需的内容,您只能增加输入,这一操作绝对会改变信号链的噪声性能。

幸运的是,您无需详细了解放大器噪声如何影响系统性能就可以继续分析。相反,您可以使用现有知识来分析具有集成可编程增益放大器 (PGA) 的 ADC 的数据手册噪声表,以确定它是否满足系统要求。

例如,图 2 显示了高达 50SPS的 24 位ADS124S08的有效和无噪声分辨率表,其中突出显示了目标数据速率。请注意,ADS124S08 包括从 1V/V 到 128V/V 的增益。

图片

图 2. ADS124S08 有效分辨率(无噪声分辨率)——Sinc3 滤波器在 AVDD = 3.3V、AVSS = 0V、PGA 启用、全局斩波禁用和内部 2.5V 参考电压下

要确定此 ADC 是否满足您的要求,您需要单独重新计算每个增益设置的预期分辨率损失,因为每个设置都会导致不同的百分比利用率。然后,您需要将其添加到图 2 中报告的每个相应的无噪声分辨率值中,以查看它是否符合系统规格。表 2 列出了使用 ADS124S08 以 5SPS 数据速率计算的系统无噪声分辨率(以位为单位)。

表 2 告诉您,您只能在 5SPS 下使用 32、64 或 128V/V 的增益实现所需的 14.3 位系统无噪声分辨率。图 3 在数据表噪声表的上下文中突出显示了这些值。

图片

图 3. 使用 ADS124S08 以 5SPS 数据速率满足系统要求的增益设置

图 3 的一个关键要点是,没有简单的方法可以在不进行多次计算的情况下将数据表中的值与系统噪声参数相关联。虽然在计算结果后这可能与现在无关,但如果系统规格突然改变怎么办?

假设您决定将激励(参考)电压从 2.5V 增加到 5V。您还将把电桥灵敏度提高到 20mV/V(这意味着您不能使用最高增益设置,因为这会超出 ADC 的范围)。您正在探索以 20SPS 而不是 5SPS 进行采样的选项。这些变化如何影响您的 ADC 噪声分析?

要确定答案,您必须在新的数据速率和参考电压下为每个增益设置计算新的分辨率损失。此外,您必须根据 5V 参考电压重新创建图 2 中的表格,因为该表的计算使用 2.5V 的参考电压。最后,您必须通过从使用 5V 参考电压创建的无噪声分辨率表中减去计算出的分辨率损失来重新创建表 2。

诚然,这是一项大量工作,并且是无噪声分辨率作为相对参数的直接结果。因此,让我们现在切换到使用绝对噪声参数,如第 2 部分中建议的那样,看看分析如何变化。

使用输入参考噪声

与无噪声分辨率一样,您只需了解一些系统规格即可确定电桥所需的输入参考噪声。你需要知道它的最大输出信号是5mV。你还需要知道这个最大信号对应的重量,即1kg。最后,您需要知道您的最小应用重量,即 50 毫克。有了这几位信息,您可以使用公式 4 来确定您的 ADC 需要能够解析 250nV 的峰峰值信号:

图片

等式 4

使用输入参考噪声的好处之一是您不必担心计算分辨率损失。相反,您可以直接将您的计算值与 ADC 的输入参考噪声表进行比较,以确定哪种设置组合可提供相同或更低水平的噪声性能。

图 4 是 ADS124S08 的输入参考噪声表的删节版。我已经强调了提供≤250nVPP 的输入参考噪声的增益和数据速率设置的任何组合。

图片

图 4. 使用 ADS124S08 提供 ≤250nVPP 的数据速率和增益组合(注意:表中的值使用 2.5V 参考电压作为“噪声 µVRMS (µVPP)”给出)

如果将图 4 中的结果与图 3 中使用无噪声分辨率的分析进行比较,您将看到图 4 提供了满足系统要求的整个 ADS124S08 设置范围。图 3 仅提供所选数据速率下的值,并要求您针对不同的数据速率执行新的计算,这使得这种方法不太适应系统规格的变化。

系统变化的影响

现在让我们假设您已将最大施加重量增加到 5kg,将最小施加重量增加到 500mg,并将电桥的最大输出信号保持在 5mV,如公式 5 所示:

图片

等式 5

通过快速计算,您可以确定您的系统噪声要求已放宽至 500nVPP,从而为您提供更多数据速率和增益组合。图 5 表明,这些宽松的系统规格允许您更快地采样(高达 20SPS)或降低增益(低至 4V/V),同时仍能实现必要的噪声性能。

图片

图 5. 使用 ADS124S08 提供 ≤500nVPP 的数据速率和增益组合(注意:表中的值使用 2.5V 参考电压作为“噪声 µVRMS (µVPP)”给出)

如果您的体重秤需要更高的分辨率怎么办?例如,您保持 5 公斤的最大应用重量要求,但从第一个示例中恢复到 50 毫克的最小重量。保持最大电桥输出相同 (5mV),您现在需要 50nVPP 的输入参考噪声,这是极低的。查看图 4 或图 5,很明显 ADS124S08 数据速率和增益设置的组合无法提供这种级别的性能。但因为您可以使用任何 ADC 轻松执行相同的分析,只需选择具有更好噪声性能的一个即可。

图 6 显示了ADS1262的噪声表,这是一款 32 位 ADC,其功能与 ADS124S08 类似,但具有更好的噪声性能。绿色阴影表示提供≤50nVPP 的输入参考噪声的数据速率和噪声组合,并确认 ADS1262 能够满足您系统的新分辨率要求。

图片

图 6.使用 ADS1262提供 ≤50nV PP 的数据速率和增益组合(注意:表中的值使用 2.5V 参考电压作为“噪声 µV RMS (µV PP )”给出)

为了论证起见,让我们将输入参考噪声结果与相关参数进行比较。图 7 突出显示了 ADS1262 在与图 6 所示的数据速率和增益配置相同的情况下的无噪声分辨率性能。

图片

图 7.使用 AD12626 和 5V 参考电压时与≤50nV PP相关的有效(无噪声)分辨率

在第 2 部分中,我指出许多工程师不必要地关注最大化他们的无噪声分辨率(动态范围)。让我们通过在系统要求的 5SPS 数据速率下根据最大突出显示值计算系统的无噪声分辨率来检查这一点。在图 7 中,该值为 23.5 位,可使用 Sinc4 滤波器以 16V/V 的增益获得。

从图 7 的标题中记住,表格计算使用的是 5V 参考电压,而不是系统指定的 2.5V 参考电压。为了补偿这种差异,图 6 中给出的每个分辨率值都必须减少一位。这意味着在给定条件下,您最多只能获得 22.5 位的无噪声分辨率。您现在可以在这些设置下计算 ADS1262 的预期分辨率损失。

使用公式 6 的结果,使用 32 位 ADC 的系统无噪声分辨率仅为 16.5 位。

图片

等式 6

对于许多人来说,这是一个令人沮丧的结果,似乎证实了您为 ADC 实际无法提供的性能付费的担忧。但是,如果您查看图 6 中的相同设置,您会发现您实际上在给定条件下利用了 48nVPP 噪声。这是一个令人难以置信的小值,这是 16 位 ADC 和极少数 24 位 ADC 无法提供的。

最终,这就是我想要表达的观点。您需要这样一个高分辨率的 ADC 来实现 16.5 位的无噪声分辨率(动态范围),因为系统需要极低的噪声性能。这就是为什么使用参考输入噪声来定义系统性能和选择 ADC 是有意义的。

在“解析信号”系列的下一部分中,我将详细讨论有效噪声带宽,并深入探讨如何确定进入系统的噪声量以及限制噪声带宽的方法等主题。

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