ADC工作原理及详细参数

前言

ADC芯片即模数转换器，是将模拟量转化为数字量的芯片，在如今的这个时代，这是很重要的芯片。在许多高精度测量领域，都在大规模的使用ADC芯片，我们在做项目的时候也会大量使用，熟悉它的参数才能更好的使用它。

一、ADC工作原理

模拟信号转化为数字信号，一般分为4个步骤进行，即采样、保持、量化和编码。前两个步骤在采样-保持电路中完成，后两个步骤则在ADC中完成。ADC是把经过与标准量比较处理后的模拟量转化为二进制数值表示的离散信号的转化器。所以任何一个模数转化器都需要一个参考模拟量作为转换的标准，比较常见的参考标准为ADC芯片最大的可转换信号大小。

图1 ADC工作原理

二、详细参数

1.分辨率

分辨率n是用于表示模拟信号的位数，如果ADC是3位的，那么就共有8种输出码。分辨率越高，ADC就可识别更小的输入电压变化。VREF/2n-1(2的n次方减1)即为分辨率，n位的ADC，即有2n(2的n次方)个输出，共有2n-1(2的n次方减1)个间隔，这个间隔即是ADC芯片能识别的最小输入信号变化量。

2.转换率/采样率/转化时间

转换时间Tconv表示完成一次模数转换消耗的时间，或相邻两次转换的时间间隔;

转化率/采样率Ws：表示ADC数据转换的频率，单位为：采样/秒(SPS)，两者互为倒数关系。

3.最低有效位(LSB)/最高有效位(MSB)

即ADC芯片的最高位和最低位。那么1LSB的电压值，就是ADC的分辨精度，是由ADC的参考电压VREF和分辨率n共同决定的。

4.量化误差

输入信号在量化门限之间随机变化，则量化误差e在两次采样间基本不相关，且在±LSB/2范围内均匀分布，我们可以将其视为一种白噪声。因为ADC采样出来的信号是离散的，而实际模拟信号是连续信号，所以ADC采样出来的两个相邻离散信号不能精准表示模拟信号而带来的误差。

5.SNR

SNR即为信噪比，是信号功率与ADC噪声功率的比。理想ADC的SNR是信号功率和量化误差e带来的噪声功率(DC-Fs/2的频率范围)的比值。那也就是说在只考虑量化噪声的情况下，知道了ADC的位数N就可以确定信噪比的大小，SNR=1.76+6.02N dB。但实际上ADC，有量化噪声、本征噪声、系统噪声、时间抖动等噪声。

6.失调误差

ADC输入输出曲线中第一个转换点与理想值的偏差，可以用LSB表示。

图2 失调误差

7.增益误差

ADC实际传输曲线斜率偏离理想斜率的程度。即补偿了失调误差之后，输出曲线最后的实际偏差。

图3 增益误差

8.微分非线性(DNL)

这个参数是用来描述ADC芯片线性度的一个参数。这个参数的公式这样计算：

DNL表示的是微观状态下的偏差，理想ADC在输出码(如101)所对应的模拟信号的范围为1LSB，但实际的ADC对应的模拟信号范围可能或大或小，DNL就表示理想和实际的差值。其中DNL=-1.0LSB表示丢码。DNL值小并不代表SNR高，但DNL值大反映SNR下降。

图4 微分非线性

9.积分非线性(INL)

这个参数是用来描述ADC芯片线性度的一个参数。这个参数的公式这样计算：

INL表示的是宏观状态下的偏差，在任意一个点，由于DNL的积累导致在那个点与理想值的差值。

INL小并不代表THD低，但INL值大反映THD恶化。

图5 积分非线性

10.总谐波失真(THD)

电路的非线性会引入谐波失真，给电路的输入端施加一个余弦信号x(t)=Acos(wt)，根据泰勒展开，其输出端信号可以表示为：

高次项的泰勒展开产生了高次谐波，即为谐波失真，总谐波失真(THD)是指将所有谐波能量(除去基频)之和用基频能量归一化量化，那THD可以表示为：

THD为负值，越负的话，表示信号失真程度越小。

图6 谐波失真

方波的谐波是最多的，正弦波信号经过ADC采集的话，会产生谐波信号。

11.信号与噪声失真比(SINAD/SNDR)

表示信号与噪声和谐波失真总能量的比值。

SINAD或者SNDR可以看作是考虑量化噪声和谐波失真的情况下，ADC的信噪比。

12.有效位数(ENOB)

表示把当前ADC看做是理想ADC时所具有的分辨率位数。，所以在使用ADC时我们更应该关注这个参数。

13.无杂散动态范围(SFDR)

表示最大信号成分与最大失真成分的比值。

图6 无杂散动态范围

14.动态范围(DR)

表示最大信号与最小可识别信号之间的比值。

15.孔径延时

采样时钟边沿与实际采集到信号点的时间差。

总结

ADC是我们常用的一种芯片，我们必须对基础的参数都了解，这样才能设计出我们想要的电路。好了就这些，如果大家看的有什么问题，欢迎提出。觉得不错的可以点个赞哦，你的鼓励就是我更新的最大动力。