噪声频谱密度：在软件定义系统中查看数据转换器性能的...

跳跃的开发板

不断丰富的高速和极高速ADC以及数字处理产品正使过采样成为宽带和射倾系统的实用架构方法．半导体技术进步为提升速度以及降低成本做出了诸多贡献（比如价格、功耗和电路板面积),可让系统设计人员使用宽带转换器探索转换与处理信号的各种方式。这些技术改变了我们对信号处理的认识，以及我们选择产品的方式。

本文说明如甸察噪声倾谱密度（NSD）及其在目标倾段内分布能罅有助于指导系统设计人员选择最合适的转换器．

处理增益：我的目标频段内有多少噪声？

考虑图]中的简化情况．我们的ADC时钟为75MH孙并在输出数巛上运行F下r，因此我仃佑到的频僭为从直流到375N鼎我们的“目标信擘是唯一的大信号，且碰巧位于2MHz附近。

指定数转换器的信噪比〔SN后，它将指示与其他所有倾率仓中的总噪声功率相比的满量程信号功率。对于自噪声（大部分情况下包含量化噪声和热噪声}而言，噪声均匀分布在转换器的奈奎斯特频段内；本例中为直流至375M№．

如果我们知道信号在哪里（本例中为直流《4MHz之间),就可以应用数字后处理，以便匙除或去除一切高于4MH，的频率（仅保持红框中的内容).这种情况下，我们将丢弃7/8噪声，保留所有信号一一从而SNR改善了9dB．换言之：如果我们知道信号将是频段的一半，那么我们就可以丢弃另一半倾段，并仅仅消除噪声一一使SNR改善3dB．这就引出了我们所熟悉的经验法则：存在自噪声时，过采样信号的处理增益SNR可改善3dB/8倍倾程．在上例中，我们将此技巧应用到三个8倍顾程中（系数为8),使SNR改善了9 dB.

当然，我们意识到，如果信号处于直流监M山之回某处，那么我们就不需要75MSPS来表示信号：9MSPS#ilOMSPS 将满足奈奎斯特采样定理对带宽的要求。我们能够随时以 8x袖取75MSPS采样数据，产生9、375MSPS有效数速率，同时保留目标段内的噪底．正确进行袖取很重要一一如果只是每8个样本丢弃7个，那么噪声会折叠或混叠返回目栎频段内，而我们不会获得任何巛的改善。我们必须先滤波，然后冉抽取，才能实现处理增益．注意，完美的砖墻滤波器会消除一切噪声，输出理想3dB/8倍顾程处理增益。

在现实中，所需的迮波器阻带抑制量与试图实现多少处理增益成函数关系。

极为重要的是，需认识到“3dB/8倍倾程"经验法则是基于白噪声的这样一个假设．这是一个合理的假设，但并非适用于一切情况．一个重要的例外情况是动态范围受限于非线性度或其他杂散．在这些情况下，“滤波并丢弃"的方法可能无法解决限制性能的杂散回題．在图4示例中，我们看到二次谐波杂散是主要的杂散，它落在红框内一一因此当我们通过处理增益实琨9dBSNR改善时，SFDR并未改善．下文中，我们将考虑噪声整形转换器的特殊情况；在这种情况下，处理增益可远高于3訃/8倍倾程．

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复