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《數(shù)模混合信號電路設(shè)計(jì)_第二講（精）》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、數(shù)?；旌闲盘柤呻娐吩O(shè)計(jì)第二講ADC華僑大學(xué)·電子與信息工程學(xué)院電子工程系楊驍凌朝東xiaoyanghqu@hqu.edu.cnAnalog-To-Digital自然所有的界物理量如聲音、光、溫度等都是以模擬信號的形式存在隨著現(xiàn)代集成電路器件尺寸不斷減小，速度不斷加快，集成度不斷提高，廉價、高速的數(shù)字集成電路大量出現(xiàn),這些數(shù)字集成電路能夠完成相當(dāng)復(fù)雜的數(shù)字信號處理任務(wù)數(shù)字信號處理技術(shù)具有更多的優(yōu)勢：便于傳輸、計(jì)算、存儲等優(yōu)點(diǎn).一般都采用把復(fù)雜的信號處理任務(wù)放在數(shù)字域來完成，從而降低整個系統(tǒng)的設(shè)計(jì)難度
2、、成本和功耗。A/D和D/A是連接模擬和數(shù)字的橋梁ADC/DAC常見的ADC全并行FlashADC逐次逼近(SuccessiveApproximation)ADC流水線(Pipelined)ADCSigmaDeltaADC折疊(Folding)ADC兩步型(Two-StepFlash)ADC內(nèi)插型(Interpolating)ADC算法(Algorithmic)ADC常見的模數(shù)轉(zhuǎn)換器結(jié)構(gòu)精度與速度的折衷在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中存在兩種信號：①模擬信號—②數(shù)字信號—信號種類被采集物理量的電信號。計(jì)算機(jī)運(yùn)算、處
3、理的信息。模擬信號的數(shù)字化處理（ADC基本過程）ADC包括兩個過程：1、采樣（時間離散化）2、量化（幅度離散化）采樣過程（時間離散化）采樣過程即把連續(xù)時間離散化，這一過程必須滿足奈奎斯特采樣定理，即采樣頻率必須大于2倍的奈奎斯特頻率，也就是采樣頻率大于奈奎斯特率。如果不滿足采樣定理，采樣過程就會產(chǎn)生信號頻譜的混疊。為了避免信號頻譜的混疊，信號在采樣前必須通過一個抗混疊濾波器，把信號變?yōu)橐粋€帶限信號。這個過程可逆。實(shí)用的辦法是加入保持器。常用的為零階保持器。量化（幅度離散化）量化過程就是把模擬信號的連
4、續(xù)幅值離散化，用有限的數(shù)字去表示模擬信號幅值的大小。量化過程是不可逆的，經(jīng)過量化得到的數(shù)字信號不可能不失真地恢復(fù)到原來信號，它必定要引入量化誤差或量化噪聲。沖激串抽樣?=當(dāng)時*=當(dāng)時從頻譜圖可以看出：要使各頻移不重疊，抽樣頻率?s?2?m，?m為f(t)的頻譜F(j?)的最高頻率。否則，?s<2?m，抽樣信號的頻譜會出現(xiàn)混疊。根據(jù)頻域卷積定理：信號重建量化量化過程把模擬信號的連續(xù)幅值離散化，用有限的數(shù)字去表示模擬信號幅值的大小。量化過程是不可逆的，經(jīng)過量化得到的數(shù)字信號不可能不失真地恢復(fù)原信號，它必
5、定要引入量化誤差或量化噪聲。根據(jù)量化過程中量化器的輸入與輸出的關(guān)系，可分為均勻量化和非均勻量化，大多數(shù)模數(shù)轉(zhuǎn)換器采用均勻量化器。ADC一些基本概念表示能夠分辨的最小輸入模擬量表示相鄰的數(shù)字輸出量之間的間隔，量化臺階理想ADC位數(shù)與量化臺階數(shù)M的關(guān)系：3bit則有7個量化臺階數(shù)量化器的量化誤差在[0~±Δ/2]之間變化量化噪聲假設(shè)量化誤差為加性白噪聲后，可以得到其統(tǒng)計(jì)參數(shù)：均值m及方差σ2。均值m表示了量化噪聲的直流分量，方差σ2則表示了除去直流分量后，量化噪聲的平均功率。如果量化噪聲為白噪聲，則其概
6、率密度函數(shù)如圖所示，其代數(shù)表達(dá)式為：量化噪聲概率密度函數(shù)理想ADC的SNR若輸入信號為峰－峰幅值等于2A（幅值為A）的正弦信號，要使量化器不發(fā)生過載，則A的最大值為VFS/2，輸入信號的平均功率為：則量化器理論上能得到的最大信號噪聲比為量化器每增加一位，其SNR增加大約6dB。理想ADC的特性精度：1LSB=D=VFS/2N模擬輸入范圍：-0.5D~(2N-0.5)D對于3位ADC：-0.5D~7.5D量化誤差的定義量化誤差：模擬輸入與數(shù)字輸出經(jīng)過理想DAC之后的差值，也稱為余量電壓或量化噪聲量化誤
7、差曲線斜坡信號輸入也稱為余量曲線正弦信號輸入ADC的動態(tài)范圍假定電路噪聲<<量化噪聲,則動態(tài)范圍定義為若信號與噪聲的峰均比相同，也可以用電壓來近似由于實(shí)際噪聲以及ADC的非理想特性，達(dá)不到最大的動態(tài)范圍量化噪聲en的概率密度函數(shù)（PDF）通?？烧J(rèn)為量化噪聲為[-D/2,D/2]內(nèi)的均勻分布其均值為0：方差為：即量化噪聲的功率ADC的SQNR信號/量化噪聲比ADC精度每增加1位，其SQNR增加約6dBADC性能指標(biāo)ADC性能指標(biāo):靜態(tài)性能指標(biāo)和動態(tài)性能指靜態(tài)性能指標(biāo)(StaticSpecificati
8、ons)：靜態(tài)參數(shù)主要表征ADC在靜態(tài)不變的測試環(huán)境下的性能表現(xiàn)，測試時所加的測試信號在ADC轉(zhuǎn)換時刻保持不變。有時又稱為DC性能。動態(tài)性能指標(biāo)：主要表征ADC在動態(tài)變化的環(huán)境下的性能表現(xiàn)，測試時所加測試信號是時間的函數(shù)，測試信號在ADC轉(zhuǎn)換時刻是變化的。靜態(tài)性能指標(biāo)靜態(tài)性能指標(biāo)：失調(diào)誤差(Offset)增益誤差(GainOffset)微分非線性(DifferentialNonlinearity,DNL)積分非線性(IntegratedNonlinearity,INL
