ADC 噪声测量方法和参数
在解释如何测量 ADC 噪声之前，重要的是要了解，当您查看 ADC 数据表规格时，相关指标参数表征对象是 ADC，而不是设计的电子系统。因此，ADC 制造商测试 ADC 噪声的方式和测试系统本身应该展示 ADC 的能力，而不是测试系统的限制。 因此，在不同系统或不同条件下使用 ADC 可能会导致噪声性能与数据表报告的不同。
ADC 制造商使用两种方法来测量 ADC 噪声。 第一种方法将 ADC 的输入短接在一起，以测量由于热噪声导致的输出代码的轻微变化。 第二种方法涉及输入具有特定幅度和频率的正弦波（例如 1 kHz 时的 1 VPP）并报告 ADC 如何量化正弦波。 下图展示了这些类型的噪声测量。
通常，ADC 制造商会根据其目标应用选择单个 ADC 的噪声测量方法。 例如，测量温度或重量等缓慢移动信号的 delta-sigma ADC 使用输入短路测试，该测试可精确测量直流性能。 高速数据采集系统中使用的 Delta-sigma ADC 通常依赖正弦波输入方法，其中交流性能至关重要。 对于许多 ADC，数据表指定了这两种测量类型。因此，TI 不仅将 ADC 的性能与多种采样率的一系列 AC 输入信号，以及使用 input-short 测试的 ADS127L01 的 DC 性能。
ADC 数据表中的噪声规格
如果您查看 ADS127L01 的数据表（或几乎所有 ADC 数据表，就此而言），您会看到以两种形式报告的噪声性能：图形和数字。下图显示了 ADS127L01 噪声性能的快速傅立叶变换 (FFT)，使用幅度为 –0.5 dbFS 和 4 kHz 频率的输入正弦波。该图可以计算和报告重要的交流参数，例如信噪比 (SNR)、总谐波失真 (THD)、信噪比和失真 (SINAD) 以及有效位数 (ENOB) ）。
对于 DC 性能，噪声直方图显示特定增益设置、滤波器类型和采样率的输出代码分布。 该图可以计算和报告重要的直流噪声性能参数，例如输入参考噪声、有效分辨率和无噪声分辨率。 （许多工程师将术语“ENOB”和“有效分辨率”同义地使用来描述 ADC 的直流性能。但是，ENOB 纯粹是源自 SINAD 的动态性能规范，并不意味着传达直流性能。
下图显示了 ADS127L01 的噪声直方图。
与 FFT 图一样，噪声直方图提供了有关 DC 噪声性能的重要图形信息。由于噪声直方图具有高斯分布，平均（均方根 [RMS]）噪声性能的定义通常是一个标准偏差——下图中的红色阴影区域。
在下图中，蓝绿色阴影区域描绘了 ADC 的峰峰值 (VN,PP) 噪声性能。 由于高斯噪声的波峰因数，即峰值与平均值的比值，峰峰值噪声以 6 或 6.6 个标准差给出。 峰峰值噪声定义了测量噪声在此范围内的统计概率。 如果输入信号也落在此范围内，则它可能会被本底噪声遮挡，从而导致代码闪烁。 额外的过采样将有助于降低峰峰值噪声，但代价是更长的采样时间。
还可以在大多数 ADC 数据表的电气特性部分以数字形式找到上述 AC 和 DC 规格。 此规则的一个例外涉及带有集成放大器的 ADC，其中噪声性能随增益和数据速率而变化。 在这种情况下，通常有一个单独的噪声表用于参数，例如输入参考噪声（RMS 或峰峰值）、有效分辨率、无噪声分辨率、ENOB 和 SNR。
交流和直流噪声参数定义、测试以及相关公式
下表总结了交流和直流噪声参数、它们的定义、适用的噪声测试和公式。
| Noise parameter | Definition | Noise test | Equation (units) |
|---|---|---|---|
| Input-referred noise | ADC 的分辨率或内部噪声（加上集成器件的可编程增益放大器 [PGA] 噪声）指定为应用于 ADC 输入引脚的噪声电压源（增益之前）。 | NA | 实测 (VRMS,VPP) |
| SNR | 输出信号幅度与输出噪声电平的比值，不包括谐波或直流。 | 输入正弦波 (AC) |  |
| THD | 根据对信号谐波含量的影响，指示电路的线性度，以总谐波与 RMS 信号幅度之比给出。 | 输入正弦波 (AC) |  |
| SINAD | 输出信号的 RMS 值与所有其他频谱分量（不包括 DC）的 RMS 值之比。 | 输入正弦波 (AC) |  |
| 有效分辨率 | 动态范围品质因数使用满量程 (FSR) 与 RMS 噪声电压之比来定义 ADC 的噪声性能。 | 直流输入 (DC) |  |
| Noise-free resolution 无噪音分辨率 |
动态范围品质因数使用 FSR 与峰峰值噪声电压的比率来定义不受峰峰值噪声影响的最大位数。 | 直流输入 (DC) |  |
| Noise-free counts 无噪音计数 |
表示您可以通过噪声实现的无噪声代码（或计数）数量的品质因数。 | 直流输入 (DC) |  |
| ENOB | 品质因数将 SINAD 性能与具有一定位数（由 ENOB 给出）的理想 ADC 分辨率相关联。 | 输入正弦波 (AC) |  |
绝对与相对噪声参数
上表中所有方程的一个重要特征是它们涉及一些值的比率。 这些是“相对参数”。 顾名思义，这些参数提供了相对于某个绝对值的噪声性能度量，通常是输入信号（相对于载波的分贝 [dBc]）或 FSR（相对于满量程的分贝 [dBFS]）。
下图显示了使用 –0.5 dBFS 输入信号的 ADS127L01 的输出频谱，其中满量程为 2.5 V。
如果选择的系统输入信号没有参考相同的满量程电压，或者如果输入信号幅度与数据表中定义的值不同，则您不一定期望达到数据表的性能，即使其他输入条件相同。
同样，对于直流噪声参数，可以从表中看到，有效分辨率与给定工作条件下 ADC 的输入参考噪声性能以及 ADC 的 FSR 相关。由于 FSR 取决于 ADC 的参考电压，因此使用数据表中未列出的参考电压会影响 ADC 的性能指标。
对于高分辨率 ADC，增加参考电压会增加最大输入动态范围，而输入参考噪声保持不变。这是因为高分辨率 ADC 噪声性能在很大程度上独立于参考电压。
对于噪声主要由 LSB 大小决定的低分辨率 ADC，增加参考电压实际上会增加输入参考噪声，而最大输入动态范围保持大致相同。
下表总结了这些影响。
| Reference voltage | Parameter | Low-resolution ADCs | High-resolution ADCs |
|---|---|---|---|
| 增加 | 动态范围 | 保持不变 | 增加 |
| 增加 | 输入参考噪声 | 增加 | 保持不变 |
| 减小 | 动态范围 | 保持不变 | 减小 |
| 减小 | 输入参考噪声 | 减小 | 保持不变 |
因此，为了表征 ADC 的最大动态范围，大多数 ADC 制造商指定有效分辨率和无噪声分辨率，并假设 FSR 最大化。 或者，换句话说，如果系统不使用最大 FSR（或制造商用于表征 ADC 的任何 FSR），则不应期望达到数据表中指定的有效或无噪声分辨率值。
通过 ADC 使用 1V 参考电压来说明这一点，ADC 的数据表噪声以 2.5V 参考电压为特征。继续以 ADS127L01 为例，下表显示使用 2.5V 参考电压和 极低功耗模式下的 2kSPS 数据速率可产生 1.34 µVRMS 的输入参考噪声和 21.83 位的有效分辨率。
但是，使用 1V 参考电压会将 FSR 降低到 2V。可以使用这个 2V 值来计算新的预期有效分辨率（动态范围），如公式所示：
l
o
g
2
(
F
S
R
V
N
o
i
s
e
,
R
M
S
)
=
l
o
g
2
(
2
V
1.34
×
1
0
–
6
V
)
=
20.51
b
i
t
s
log_2(\frac {FSR}{V_{Noise,RMS}} ) = log_2(\frac {2V}{1.34×10^{–6}V}) = 20.51\ bits
log2(VNoise,RMSFSR)=log2(1.34×10–6V2V)=20.51 bits
更改参考电压会降低 ADC 的 FSR，进而将其有效分辨率（动态范围）与数据表中的值相比降低 1.3 位以上。等式概括了这种分辨率损失：
r
e
s
o
l
u
t
i
o
n
(
d
y
n
a
m
i
c
r
a
n
g
e
)
l
o
s
s
=
l
o
g
2
(
%
u
t
i
l
i
z
a
t
i
o
n
)
=
l
o
g
2
2
V
5
V
=
–
1.32
b
i
t
s
resolution (dynamic range) loss = log_2(\% utilization) = log_2\frac {2V}{5V} = –1.32 bits
resolution(dynamicrange)loss=log2(%utilization)=log25V2V=–1.32bits
其中，% 利用率只是实际 FSR 与表征 ADC 噪声的 FSR 之比。
虽然这种明显的分辨率损失似乎是使用高分辨率 delta-sigma ADC 的一个缺点，但虽然 FSR 正在降低，但输入参考噪声却没有。
因此，建议使用绝对噪声参数或直接测量的参数执行 ADC 噪声分析。 使用绝对噪声参数消除了相对噪声参数对输入信号和参考电压特性的依赖。 此外，绝对参数简化了 ADC 噪声和系统噪声之间的关系。
对于 ADC 噪声分析，建议使用输入参考噪声。 事实上，大多数工程师只谈论有效和无噪声分辨率等相关参数，并且在无法最大化这些值时深感担忧。 毕竟，如果需要使用 24 位 ADC 来实现 16 位有效分辨率，就好像在为 ADC 实际无法提供的性能付出代价。
但是，16 位的有效分辨率并不一定能告诉使用了多少 FSR。 可能只需要 16 位的有效分辨率，但如果最小输入信号为 50 nV，将永远无法使用 16 位 ADC 解决该问题。 因此，高分辨率 delta-sigma ADC 的真正优势在于它提供的低输入参考噪声水平。 这并不意味着有效的分辨率不重要，只是它不是参数化系统的最佳方法。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-471726.html
最终，如果 ADC 不能同时解析最小和最大输入信号，那么最大化 SNR 或有效分辨率就无关紧要了。 与有效分辨率不同的是，您通常可以从系统规范中直接轻松地推导出 ADC 所需的输入参考噪声。 这一特性使输入参考噪声分析对系统变化更加灵活。 此外，它还可以轻松比较不同的 ADC，以便为任何应用选择特定的 ADC。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-471726.html
小结
- 不同的测量可以量化不同类型的噪声：
- 要测量交流噪声性能，请使用交流信号应用测试。
- 要测量直流噪声性能，请使用输入短路测试。
- ADC 终端应用通常决定噪声测量类型。
- 噪声通过所有信号链组件引入，通常，假设输入信号等于 FSR。
- 有两种类型的噪声参数：
- 相对——使用测量值的比率计算。
- 绝对——直接测量。
- 输入参考噪声是 ADC 分辨率（最小可测量信号）的绝对测量值，无噪声位和有效分辨率是描述 ADC 动态范围的相对参数。
到了这里，关于ADC噪声全面分析 -02- ADC 噪声测量方法和相关参数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
