量化我们可以先直观的看一下量化的过程，
 >量化有个关键的参数，叫量化位数，在所有的AD转换芯片（如AD7606）上都能看到这个关键的参数，常见的有8bit，10bit，12bits，16bit和24bit。
如上图，以AD7606为例，AD7606是16bit的AD芯片，量化位数指用16bit来表示连续信号的幅值。因此，考虑AD的测量范围（AD7606有两种：±5V和±10V）,则AD分辨率是
±5V: (5V-(-5V)) / (2^16) = 152 uV
±10V: (10V-(-10V)) / (2^16) = 305 uV
量化位数越高，AD分辨率越高，习惯上，AD分辨率用常用LSB标示。
因此，AD7606中对于某个输入模拟电压值，因为存在正负电压，若以0V为中间电压值，范围为±5V时AD转换电压可计算为
AD7606若使用内部参考电压，Vref=2.5V。哦对了，这又出现个参考电压。参考电压与AD量化的实现方式有关，从速度上分串行和并行，串行包括逐次逼近型，并行方式包括并行比较式，如下图（左：串行，右：并行）。AD7606是使用逐次逼近型的方式。
 
AD转换芯片另外两个重要参数是转换时间（转换速率）。并行AD的转换速率比串行的要高。但并行比较的方式中电阻的精度对量化有影响。
接着，我们还将介绍一个重要的概念：量化噪声。量化噪声对应量化信噪比,
SNRq = (6.02N + 4.77) dB
其中N为量化位数，且不去管这个公式是怎么得到的（详细推导可参考文献[2]），对于
N=12, SNRq ≈ 70dB
N=16, SNRq ≈ 94dB
从中可以看出：每增加1bit量化位数，SNRq将提高6.02dB，在设计过程中，如果对方有信噪比的要求，则在ADC选型时就要选择合适位数的ADC芯片。
明显的，并不是量化位数越高越好，量化位数的提高将对成本、转换速度、存储空间与数据吞吐量等众多方面提出更高的要求。同时，我们尽量提高量化噪声的前提是信号的SNR已经比较低了，如果信号的SNR比量化噪声还高，努力提高量化噪声将是舍本求末的做法。
到最后，给点福利吧，下面是我参考AD7606数据手册设计的原理图，经过实践检验可用：
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