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在高速應用中利用輸入噪音改善ADC性能

上網時間: 2006年11月10日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:噪音  解析度  積分非線性  ADC  無雜散動態範圍 

所有的類比數位轉換器(ADC)都具有一定的輸入參考噪音。大多數情況下,輸入噪音越小越好;但在某些情況下,輸入噪音事實上能協助提高解析度

在精密的低頻測量應用中,透過採用較低的採樣率與額外硬體對ADC輸出數據進行數位平均,可減少這種噪音的影響。雖然透過這種平均方式確實可以提高ADC的解析度,但積分非線性(INL)誤差卻不會減少。而在某些高速應用中,增添一些帶外噪音抖動,不僅可以改善ADC的微分非線性(DNL),而且還能增加其無雜散動態範圍(SFDR),即接收到訊號的均方根值(RMS)與採樣區的頻譜線均方根值之比。這種方法的效用主要取決於所用ADC特性。

對一個‘理想的’ADC而言,當類比輸入電壓增加時,輸出編碼將保持?定,直至達到一個躍遷區。在該點上輸出編碼立刻跳變到下一個量值,並一直保持到下一個躍遷區域。理想的ADC具有零編碼躍遷噪音,並且躍遷區域的寬度為零。但真實世界中的ADC都有一定數量的編碼躍遷噪音,因而具有一定限度的躍遷區域寬度。所有ADC電路都會由電阻噪音和‘kT/C’噪音產生一定數量的RMS噪音。

在保持?定直流輸入的情況下,輸入參考噪音可透過檢查大量輸出採樣的長條圖來表示。輸出通常是以直流輸入標稱值為中心的編碼分佈。該噪音是近似的高斯(Gaussian)分佈,所以長條圖的標準偏差相當於RMS輸入噪音。

ADC的DNL會造成遠離理想高斯分佈的偏差。如果一個編碼分佈呈明顯的非高斯分佈,例如有大而明顯的波峰或波谷,通常就顯示PC板版圖不良、接地技術差勁或電源去耦不正確。出現麻煩的另一個跡象是,當直流輸入超過ADC的輸入電壓範圍時,編碼分佈的寬度會劇烈變化。

ADC的無噪音碼解析度是指超過它就不能清楚地分辨單個編碼的解析度位元數。RMS噪音乘以6.6即轉換為峰值-峰值噪音。如果用RMS噪音(而不是峰值-峰值噪音)計算解析度,就使用有效解析度這個術語。在相同條件下,有效解析度比無噪音解析度高約2.7位元。

由於術語的相似性,有效位元數(ENOB)和有效解析度經常會混淆。有效位元數是根據訊號對噪音和失真的比率(Sinad)計算得出的交流參數。

用於計算Sinad和ENOB的噪音和失真不僅包括輸入參考噪音,而且包括量化噪音和失真條件。Sinad和ENOB用於測量ADC的動態性能,而有效解析度和無噪音碼解析度用於測量在直流輸入條件下的ADC噪音,此處不考慮量化噪音。

透過數位平均可減少輸入參考噪音的影響。以一個16位元的ADC為例,以100kSPS採樣率工作,具有15位元無噪音碼解析度。對同一個訊號的每次輸出採樣做兩次測量結果平均,將使有效採樣率減少到50kSPS,訊息噪音比(SNR)提高3dB,並且無噪音碼解析度可提高到15.5位元。如果對每次輸出採樣做四次測量平均,採樣率將減少到25kSPS,SNR提高6dB,並且無噪音碼解析度提高到16位元。

平均過程還有助於消除DNL誤差。可以透過ADC在量化等級k上有失碼的簡單情況來舉例說明。儘管由於大的DNL誤差會丟失編碼k,但兩個相鄰的編碼k-1和k+1的平均值等於k。以犧牲採樣率和增加額外數位硬體為代價,數位化平均能增加ADC的動態範圍,但它不會糾正ADC內部的INL。

要實現SFDR最大化,需要將前端放大器和採樣保持電路產生的失真以及由編碼器非線性產生的失真降到最低。雖然沒有辦法顯著減少由前端產生的失真,但是通常可以使用抖動(定義為有意施加到類比輸入訊號上的外部噪音)來減少DNL。

一種方法是加入大量的抖動,因而將ADC的傳輸函數隨機化。此處用一個偽隨機數產生器驅動DAC。從ADC輸入訊號中抽去類比訊號,然後經過數位化添加到ADC的輸出端,此時SNR沒有明顯的降低。然而,這種技術有一項缺點,即必須減少ADC輸入訊號的擺幅以防止過度驅動ADC。

另一種增加SFDR的方法,是在有用訊號頻寬之外注入一個窄頻抖動訊號。因為訊號分量的頻率範圍不處於直流附近,所以這個低頻區域常常用來注入該抖動訊號。另一個注入抖動訊號的可能區域是略低於fs/2的區域。抖動訊號佔用頻寬相對於有用訊號頻寬僅佔一小部份,所以不會明顯降低SNR。產生抖動噪音的方法有許多,例如可使用噪音二極體,但是對一個寬頻雙載子型運算放大器的輸入電壓噪音進行簡單的放大則是一種較為經濟的解決方案。

作者:Walt Kester

資深應用工程師

ADI公司





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