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标题: 系统分析中ADC的几个关键指标 [打印本页]

作者: porereading 时间: 2013-7-26 12:25 标题: 系统分析中ADC的几个关键指标

最适用于12位模数转换器(ADC) 系统的应用为多路复用电路、手持式测量仪、数据记录器、车载系统和监控系统。在这些系统中，一个12位ADC可产生4,096种可能数字输出，从而为大多数系统设计人员提供丰富的信息。在实现这种级别的数字输出分辨率时，我们可以使用一个12位 SAR或者24位ΔΣADC。在您比较SAR和ΔΣ转换器系统的性能时，本文可帮助您确定ADC的一些关键指标。

确定正确ADC的第一步是，查看各个产品说明书。一旦您着手此事，您会发现这些指标数据浩如烟海，特别是您才开始学习ADC的使用方法时。通过确定它们轻重缓急的顺序，可以缩小这份指标清单的范围，让我们能够聚焦于一些关键特性和指标。记住，我们研究的是某个系统，而非某个单独的器件。

就某个特殊应用而言，有几个指标至关重要。但是，对于这些系统来说，您需要了解下列ADC特性：

1. 基本传输函数
2. 满量程输入范围
3. 位数(比特数)
4. 模拟和/或数字增益能力
5. 功耗
6. 吞吐量计时
7. 输出噪声

ADC传输函数、满量程输入范围、位数

理论上讲，一个ADC的理想传输函数是以输入电压为X轴，数字输出代码为Y轴，呈直线变化。实际理想传输函数(图1)呈现统一的阶梯形。图1显示了一个3位ADC的理想传输函数。方程式1描述了该图的码宽(“n”位转换器)：

(理想码宽) = FS / (2n) 方程式1

图1：单极理想ADC传输函数

这种理想ADC将所有模拟输入与有限数字输出代码数相关联。图1中，数字输出代码为23，即8输出码。假设模拟输入数值范围连续，并且数字码离散，则这种转换过程会产生量化误差。

如果您增加离散码数(即增加ADC位数)，则相应码宽将变小。注意，如果希望获得的输出码数仍然为8，则模拟输入范围减小。

ADC增益能力

ADC电路内的模拟和/或数字增益有时明显，有时却不那么明显。例如，基本SAR-ADC便没有模拟增益能力。只要您查看数据表的首页和简化版ADC电路图，就会很容易知道这一点。另一方面，一些SAR-ADC具有内部可编程增益放大器(PGA)电路。这种PGA功能提供一种器件内部模拟增益。尽管这是一种方便的增益模块，但是有一点很重要，那就是要注意位数不随PGA增益变化而改变。唯一明显的变化是ADC的输入范围和码宽(LSB)电压。随着PGA增益的增加，ADC的输入范围缩小。

如果转换器拥有12位以上，则或许可以通过转换器实现数字(或者过程)增益。如果您使用一个24位ΔΣ ADC，则您会发现4,096个能产生12位码的输出码位置。一个24位ADC的输出码数为224即16,777,216码。

功耗

至于功耗，您可以利用SAR-ADC实现降耗功能。SAR-ADC在转换某个信号时会产生功耗。SAR-ADC通过输入模拟信号的“快照”产生一个数字输出码。当SAR-ADC不在转换时，器件进入睡眠模式。这种特性在电池供电型应用中很有用。

ΔΣ转换器的功耗模型不同于SAR-ADC。ΔΣ转换器获取众多输入信号采样，然后把这些采样组合成一个输出码表示。在输出有效期间，转换器继续采样，以为下一输出码做准备。ΔΣ转换器没有这种方便的SAR-ADC即降功耗功能。

吞吐量计时

尽管SAR-ADC和ΔΣ转换器都发射串行输出数据流(代表其转换)，但是在其转换期间这两种器件有明显的差异。SAR-ADC对输入信号进行采样，然后把一个信号转换为串行数字输出。图2显示了一个SAR-ADC转换计时的过程。图中吞吐时间包括转换时间(tCONV)和静态时间(tq)。转换器在其输出端(SDO)发射串行12位数据流。

图2：使用ADC7886的12位SAR-ADC转换器计时图

您可以把SAR-ADC看作一个单次传输模式转换器，其中输出数据代表一个单模拟采样。
图3描述了一种可能的ΔΣ转换器计时情况。该图中，转换器获取多个采样，然后在内部产生中间转换。

图3：使用ADC1258的12位ΔΣ转换器计时图

该图显示了使用五阶数字滤波器的ΔΣ转换器的中间内部转换。注意，“隐藏转换”为内部数字滤波器阶的人为现象。用户绝不可能看到这些隐藏转换。

与位数相比，SAR-ADC和ΔΣ转换器产生的噪声大小明显不同。一般而言，12位SAR-ADC产生的噪声远低于转换器LSB的电压大小。例如，一个4.096V满量程输入范围的12位SAR-ADC具有1mV的LSB。相反，一个4.096V满量程输入范围的24位ΔΣ转换器具有约244nV的LSB。

器件或者转换器噪声是一种随机事件，但它肯定存在一定的概率。图4描述了一个DC输入的一组ΔΣ转换器结果。我们需要注意三点。

图4：ΔΣ转换器的连续输出数据

首先是“平均值”。数据“平均值”是您在计算数据标准偏差时需要的一个基准点。其次是伏特-RMS或者比特-RMS标记。这些标记相当于数据从负标准偏差到正标准偏差的跨度。最后一点是，如果您要把转换器结果输出显示，则伏特p-p或者比特p-p决定了您显示低位的变化频率。

图5显示了图4所示输出数据如何变为直方图。RMS值等于该数据的标准偏差。在该图的两个标准偏差(即RMS线)之间，可捕捉到大量出现的噪声。ADC产生一个位于两条RMS线之间的输出值的概率等于约68%。

图5：ΔΣ转换器输出数据的直方图

通过观察我们直方图中的高斯分布，您可以看到您的RMS极限排除了许多数据。如果您查看两个标准偏差极限之间的转换器输出结果数，您就会知道其出现概率为 68%的原因。但如果您把两倍标准偏差乘以一个常量即“峰值因数”，则您可以把该出现概率扩展至曲线以下。峰值因数让您能够定义您的峰值到峰值极限，并确定哪一个转换器位在12位系统中有用。

结论

通过本文的讨论，我们排除了大量的ADC指标参数，这些指标参数在您对最终解决方案进行精雕细刻时很重要，但是本文的内容却可以帮助您快速证明您系统设计的方向是否正确。我们探讨的12位应用包括多路复用电路、手持式测量仪、数据记录器、车载系统和监控系统。

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