想成为ADC大佬?换个角度探讨ADC误差!

ADC是常用器件，通过ADC能够实现模拟信号和数字信号之间的转换。为了增进大家对ADC的认识，本文将对ADC，以及ADC的误差予以探讨。通过本文，你将对ADC的误差有更加深入的了解。如果你对ADC具有一些兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、ADC介绍

模拟信号只有通过A/D转化为数字信号后才能用软件进行处理，这一切都是通过A/D转换器(ADC)来实现的。与模数转换相对应的是数模转换，数模转换是模数转换的逆过程，接下来本文将主要介绍几种模数转换的方法以及模数转换器的参数等。

与传统无线电不同，软件无线电要求尽可能地以数字形式处理无线信号，因此必须将A/D和D/A转换器尽可能地向天线端推移，这就对A/D和D/A转换器的性能提出了更高的要求。主要体现在两个方面。

(1)采样速率。依据采样定理，A/D转换器的抽样频率fs应大于2Wa(Wa为被采样信号的带宽)。在实际中，由于A/D转换器件的非线性、量化噪声、失真及接收机噪声等因素的影响，一般选取fs>2.5Wa。

(2)分辨率。采样值的位数的选取需要满足一定的动态范围及数字部分处理精度的要求，一般分辨率80dB的动态范围要求下不能低于12位。

二、ADC误差探讨

模数转换器(亦称为ADC)广泛用于各种应用中，尤其是需要处理模拟传感器信号的测量系统，比如测量压力、流量、速度和温度的数据采集系统(仅举数例)。一般而言，这些信号属于时域签名，以脉冲或阶跃函数的形式出现。

在任何设计中，理解这些类型应用的总系统精度始终都是非常重要的，尤其是那些需要对波形中极小的灵敏度和变化进行量化的系统。理想情况下，施加于信号链输入端的每一个伏特都由ADC以数字表示一个伏特的输出。但是，事实并非如此。所有转换器和信号链都存在与此相关的有限数量误差。

无论何种信号链，转换器都是系统的基本要素。为设计选择的任何ADC都会决定系统的总精度。换言之，系统精度不可能高于转换器的最低有效位(LSB)大小。为了表明这一点，让我们来看一个简短的ADC不精确性指南。

首先，注意到由于ADC不是理想的，并且分辨率有限，因此它们在输出端只能显示有限数量的信息表示。表示的信息数量由转换器满量程输入除以2N表示，N为转换器的理想位数。

例如，假设选择一个12位ADC，则它可在输出端以4096个数字表示施加于转换器输入端的任何信号。这些表示信息确实存在有限量的误差。

对最基本的模数转换器误差进行定义并有所了解后，再说明这些误差的区别会有些帮助。大部分ADC的失调和增益都存在这种小误差，通常可以忽略或通过外部模拟电路调节(消除)，或者采用数字技术校正。然而，诸如线性度、量化和温度系数等其他误差无法轻易调节或消除。

模数转换器线性度只与转换器自身有关，即取决于架构和工艺变化。有很多方法可以校正，但都很昂贵。设计人员有两种选择：购买更好、成本更高的转换器，或采用数字手段校正线性度。数字校正的成本也十分高昂。这意味着可能需要更多资源来指定DSP或FPGA，因为线性度会随温度和工艺的变化而改变。根据采样速率、IF和分辨率，数字校正可能需要广泛的特性表述和查找表，以便即时校正或调节ADC的性能。

线性度有两种类型的误差：它们是差分非线性和积分非线性，通常分别称为DNL和INL。DNL定义为偏离理想值的一切误差或偏差。换言之，它表示两个相邻代码的模拟差与理想代码值VFS/2N之间的偏差。可将其看作与ADC的SNR性能相关的因素。随着代码的偏差越来越大，转换数也随之下降。该误差在温度范围内的界限为±0.5 LSB，可保证无失码。

INL定义为零电平和满量程之间的理想直线近似曲率偏差。多数情况下，INL决定了ADC的SFDR性能。INL总偏差形状可以决定最主要的谐波性能。比如，INL曲线呈弓形会相应产生更差的偶次谐波，而INL曲线呈S弓形则通常产生奇次谐波。该误差本质上与频率有关，并与这类误差分析无关。

哪怕可以消除静态失调和增益误差，与失调和增益误差有关的温度系数将会依然存在。

以上便是此次小编带来的“ADC”相关内容，通过本文，希望大家对ADC误差具备一定的了解。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，小编将于后期带来更多精彩内容。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!