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数模混合信号集成电路设计第三讲 ADC Analog-To-Digital 自然所有的界物理量如声音、光、 温度等都是以模拟信号的形式存在 ADC/DAC 常见的ADC 常见的模数转换器结构 模拟信号的数字化处理（ ADC基本过程） ADC包括两个过程： 采样过程（时间离散化） 采样过程即把连续时间离散化，这一过程必须满足奈奎斯特采样定理，即采样频率必须大于2倍的奈奎斯特频率。如果不满足采样定理，采样过程就会产生信号频谱的混叠。为了避免信号频谱的混叠，信号在采样前必须通过一个抗混叠滤波器，把信号变为一个带限信号。这个过程可逆。 量化（幅度离散化） 量化过程就是把模拟信号的连续幅值离散化，用有限的数字去表示模拟信号幅值的大小。量化过程是不可逆的，经过量化得到的数字信号不可能不失真地恢复到原来信号，它必定要引入一定的误差，称之为量化误差或量化噪声。 冲激串抽样 信号重建 采样信号处理中的混叠现象（时域解释） 信号频率与采样时钟频率的关系 采样系统无法区分 fsignal 以及 n·fsample±fsignal 的信号 混叠的频域解释 混叠： 的信号被折叠进fsample/2的信号带宽内 乃奎斯特采样定理：若fsample2fsig_max，则不会发生混叠 混叠现象的解决措施 抗混叠（anti-aliasing）滤波器 实际抗混叠滤波器特性 量化 量化过程把模拟信号的连续幅值离散化，用有限的数字去表示模拟信号幅值的大小。量化过程是不可逆的，经过量化得到的数字信号不可能不失真地恢复原信号，它必定要引入量化误差或量化噪声。根据量化过程中量化器的输入与输出的关系，可分为均匀量化和非均匀量化，大多数模数转换器采用均匀量化器。 量化误差的定义 量化误差：模拟输入与数字输出经过理想DAC之后的差值， 也称为余量电压或量化噪声 量化误差曲线 斜坡信号输入 正弦信号输入 ADC一些基本概念 量化噪声 如果量化噪声为白噪声，则其概率密度函数如图 所示，其代数表达式为： 量化噪声en的概率密度函数（PDF） 通常可认为量化噪声为[-D/2, D/2]内的均匀分布 其均值为0： 方差为： 理想ADC的SNR 若输入信号为峰－峰幅值等于2A（幅值为A）的正弦信号，要使量化器不发生过载，则A的最大值为VFS/2，输入信号的平均功率为： ADC的动态范围 假定电路噪声量化噪声,则动态范围定义为 也可以用电压来近似 由于实际噪声以及ADC的非理想特性，达不到最大的动态范围 ADC性能指标 静态性能指标 静态性能指标？： 失调误差 满幅度误差 增益误差 微分非线性(Differential Nonlinearity, DNL) 积分非线性(Integrated Nonlinearity, INL) 静态性能指标 失调误差(Offset Error) : 失调误差 举例：失调误差的影响 若12位的ADC，满刻度电压为2.5V，则 最小分辨率1LSB=2.5/4096=0.61mv; 1、假设失调误差为+8mv=13LSB,为了得到正确的结果必须每次转换后减去13LSB作为补偿失调误差；实际上此时满量程变为了2.5*（4096－13）/4096,输入范围或动态范围减小了；但是精度没有变化； 满幅度误差 静态性能指标 增益误差(Gain Error) :满量程误差减去失调误差。 增益误差的影响 对于12位ADC，若满量程输入电压时，得到的转换输出为4050,而非理想的4096，这说明有46LSB的负增益误差，这说明高端的46码无法利用，减小了动态范围； 失调和满幅度误差的结合 静态性能指标 微分非线性(Differential Nonlinearity, DNL) :理想 条件下，模数器件相邻两个数据之间，模拟量的差值都是一样的。但实际上，相邻两刻度之间的间距不可能都是相等的。DNL定义为：相邻两个转换点之间的距离与理想值的最大偏差。DNL的具体数值依赖于具体的输出码字，如果不指定具体的码字而衡量整个模数转换器的微分非线性误差指标，则所指为所有微分非线性误差中最大的一个。 存在失码和非单调性时的DNL 举例说明 对于|DNL|4LSB的16位ADC，只能相当于14位无丢码ADC; 微分非线性DNL DNL的几点说明 理想情况下，每个码相差D，所以每个码处的DNL=0； 测DNL前，需要先消除失调和增益误差 DNL[k]是个向量，表示各个码处的DNL 测试时，通常需要报告每个码的DNL，若只给一个值，则是最大值 DNL计算举例 理想3位ADC LSB=0.1，VFS=0.8V 失调为0.02-0.05=-0.03V 表示为-0.03/0.1=-0.