本系列文章到了这里,我们已经研究了运算放大器及其若干应用。为了强调整个信号链的多样性,本文着手介绍模拟-数字转换器(ADC),由此我们踏入数字世界的大门。
为了理解从模拟到数字的转换,我们需要定义若干数字领域专用的术语。这些概念形成模数转换的基础并且依赖于数字化信号所采用的方法。有必要理解的是:对模拟信号的数字表示是一种近似。模拟信号在一定的范围内可以取任何数字,而数字信号被限制为取离散的数值。
因为转换器的输出是数字,其特征由它包含的比特数来确定。这就定义了可用的分辨率,但是,并没有说明转换的精度。分辨率通常根据最小有效比特(LSB)来考虑。对于任何转换器来说,可由下式计算:
在此,Vfs 是满量程电压,而N 是比特数。
例如,以 5V 的满量程范围工作的16 比特转换器具有的LSB 为:
在 LSB 的数值方面,通常采用不同精度的术语来表示。为了掌握精度与分辨率的互换,可参见图1,其中,显示了可能由这些选项得到了四种可能组合。
靶标 A 显示了低分辨率和不良的精度。在各个射击点之间存在大的距离,并且它们几乎均不在靶的中心。靶标B 因所有的射击点均在靶中央而具有良好的精度,但是,各个射击点之间的距离显示分辨率低。靶标C 和D 显示因射击点较为集中在一个区域而具有较高的分辨率。在靶标C 中的各个射击点聚集在一起,但是,与靶标D 相比,它们不在靶的中央;因此,靶标D 具有最高的精度,因为所有的射击点均在靶心。
在数字化处理过程中,需要掌握的另一个术语是量化噪声或者量化误差。图 2 显示了一个三比特ADC 的理想传输函数。
通过原点向右上的直线表示模拟输入和模拟输出系统的传输函数。自变量是连续变化的模拟输入电压。它可以取沿着 X 轴的任何数字。因变量是输出代码,它被限制为取沿着Y 轴上的离散数值之一。
因为输出必须取一个离散代码,只要输入产生的输出不是严格地等于该代码,在实际输出数字与理想值之间就存在偏差。
记住这一数字,你可以想象,如果代码转换数值不是理想的情况下,就会引入误差。在文章以后的部分我们将再次探讨这一概念,并开发一种数学模型来预测这一噪声对ADC 整体性能的影响。
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