PDF《MT-004 指南》

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12 无噪声(无闪烁)代码分辨率 ADC的无噪声代码分辨率是指这样一个位数,如果超过该位数,则无法明确无误地解析各 个代码,原因是存在所有ADC都具有的有效输入噪声(或折合到输入端噪声),如上文所 述.该噪声可以表示为均方根量,单位通常是LSB rms.乘以系数6.6可以将均方根噪声转 换为峰峰值噪声(用 LSB峰峰值 表示).N位ADC的总范围为2N LSB.因此,无噪声采样总 数等于: MT-004 图4:Σ-Δ型ADC AD7730的无噪声代码分辨率 ) ( = S M R t u p n I e s i o N ) s B S L (

2 o i t u l o s e R n g o l Effective N

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12 无噪声代码分辨率规格一般与高分辨率Σ-Δ型测量ADC相关,通常是采样速率、数字滤波 器带宽和可编程增益放大器(PGA)增益的函数.图4所示为从Σ-Δ型测量ADC AD7730获得的 一个典型数据表. 注意,当输出数据速率为50 Hz、输入范围为±10 mV时,无噪声代码分辨率为16.5位(80,000 无噪声采样).这些条件下的建立时间为460 ms,因此该ADC是精密电子秤应用的理想之 选.对于适合精密测量应用的高分辨率Σ-Δ型ADC,大部分数据手册都提供了类似的数 据. 有时候会利用满量程范围与均方根输入噪声(而非峰峰值噪声)的比值来计算分辨率,该分 辨率称为 有效分辨率 .注意:在相同条件下,有效分辨率比无噪声代码分辨率高log2 (6.6),约2.7位. 有些制造商更愿意规定有效分辨率,而不是无噪声代码分辨率,因为前者的位数较高.用 户应仔细检查数据手册,弄清它到底指定哪一种分辨率. 有效分辨率 = 无噪声代码分辨率 + 2.7位 等式3 等式4 MT-004 R N S 6.

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12 通过数字均值法提高ADC分辨率并降低噪声 折合到输入端噪声的影响可以通过数字均值方法降低.假设一个16位ADC具有15位无噪声 分辨率,采样速率为100 kSPS.对于每个输出样本,如果对两个样本进行平均,则有效采 样速率降至50 kSPS,SNR提高3 dB,无噪声位数提高到15.5位.如果对四个样本进行平均, 则采样速率降至25 kSPS,SNR提高6 dB,无噪声位数提高到16位. 事实上,如果对16个样本进行平均,则输出采样速率降至6.25 kSPS,SNR再提高6 dB,无噪 声位数提高到17位.为了利用额外的 分辨率 ,均值算法必须在较大的有效位数上执行. 均值过程还有助于消除ADC传递函数的DNL误差,这可以通过下面的简单例子来说明:假设ADC在量化电平 k 处有一个失码,虽然代码 k 由于DNL误差较大而丢失,但两个相邻 代码k C 1和k + 1的平均值等于k. 因此,可以利用该技术来有效提高ADC的动态范围,代价是整体输出采样速率降低并且需 要额外的数字硬件.不过应注意,均值并不能校正ADC固有的积分非线性. 现在考虑这样一种情况:ADC的折合到输入端噪声非常低,直方图总是显示一个明确的代 码,对于这种ADC,数字均值有何作用呢?答案很简单――没有作用!无论对多少样本进 行平均,答案始终相同.但只要将足够大的噪声增加到输入信号中,使得直方图中有一个 以上的代码,那么均值方法又会发挥效用.因此,少量噪声可能是好事情(至少对于均值 方法而言),但输入端存在的噪声越高,为实现相同分辨率所需的均值样本数越多. 切勿将有效位数(ENOB)与有效分辨率或无噪声代码分辨率混为一谈 由于这些术语名称相似, 有效位数 和 有效分辨率 常被误认为是一回事,事实并非如此. 有效位数(ENOB)来自对ADC输出的FFT分析,条件是用一个满量程正弦波输入信号激励 ADC.计算所有噪声和失真项的和方根(RSS)值,信号对噪声和失真的比值定义为信纳比 SINAD或S/(N+D).理想N位ADC的理论SNR为: 将计算所得的SINAD值替换等式5中的SNR,并求解N,便得到ENOB: 等式5 MT-004 6.