《信号采集AD转换》课件.pptVIP

**********************信号采集与AD转换了解信号采集的基本流程和原理,以及如何将模拟信号转换为数字信号。这是设计电子系统中非常重要的基础知识。课程概述1课程目标全面学习信号采集和ADC转换技术的基本原理及应用,从而掌握电子产品中ADC系统的设计方法。2知识重点包括信号类型、采样定理、量化噪声、ADC技术架构以及驱动、前端、参考电压等关键电路设计。3实践训练通过实际案例分析,学习ADC系统的设计、调试和测试等全流程实践技能。信号采集与ADC转换简介信号采集信号采集是将模拟信号转换为可由电子设备处理的数字信号的过程。它是实现电子设备监测和控制的基础。ADC转换ADC（模数转换器）是将连续的模拟信号转换为离散数字信号的电子器件。它是信号采集系统的关键部件。信号处理采集的数字信号可以经过各种数字信号处理手段，如滤波、放大、计算等，以获得所需的信息。信号类型连续时间信号连续时间信号是一个随时间连续变化的数学函数,可以表示自然界中的物理量,如声音、电压等。这类信号是模拟信号,包含无穷多个离散点。离散时间信号离散时间信号是一个只在某些特定时刻定义的数学函数,通常由采样得到。这类信号是数字信号,只包含有限个离散点。数字信号数字信号是离散时间信号经过量化后得到的,其幅值和时间轴都是离散的。数字信号可以通过计算机或数字电路进行处理。模拟信号模拟信号是连续时间信号,其幅值和时间轴都是连续的。模拟信号可以用来表示自然界中连续变化的物理量。采样定理1采样频率采样频率必须高于信号的最高频率2奈奎斯特频率采样频率必须大于等于信号最高频率的2倍3时域表示离散时间信号能完全表示连续时间信号采样定理描述了将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。它规定了采样频率必须足够高于信号的最高频率,以确保信号可以被完整地重构。遵循采样定理可以确保数字信号处理中不会出现失真和失真。量化噪声量化误差模拟信号转换到数字信号时,由于离散化会产生量化误差,这种误差被称为量化噪声。信噪比降低量化噪声会降低整个系统的信噪比,从而影响数字信号的准确性。分辨率影响更高的分辨率可以降低量化噪声,提高信号质量,但也会增加系统复杂度和成本。分辨率与精度8位数通常ADC转换精度用bit位数表示±0.1%精度最大允许的转换误差百分比1000分辨率ADC能区分的最小信号变化分辨率和精度是评价ADC性能的两个关键指标。分辨率决定了ADC能够感知的最小信号变化,精度则反映了转换结果的准确性。高分辨率和高精度是设计ADC时需要平衡的目标。ADC转换结构ADC转换采用不同的结构来实现模拟量到数字量的转换,主要包括并行型、逐次逼近型和sigma-delta型三种常见结构。每种结构都有自己的特点和适用场景,需要根据实际应用需求进行选择。并行型ADC结构简单,转换速度快,适用于中高速采样的系统;逐次逼近型ADC结构复杂,转换速度相对较慢,适用于中低速采样的系统;sigma-delta型ADC具有高精度和低功耗特点,适用于高分辨率、低带宽的应用场景。并行型ADC高速转换通过并行结构实现高达数百兆赫的转换速度。并行架构使用多个比较器同步工作以缩短转换时间。高分辨率可以实现高达14位甚至16位的分辨率。逐次逼近型ADC原理逐次逼近型ADC通过二进制有哪些信誉好的足球投注网站算法逐步确定输入信号的数字编码值。它使用一个数字比较器和一个可编程的模拟电压源来实现高精度的转换。特点该类型ADC具有转换速度快、功耗低、电路结构简单等优点,广泛应用于工业控制、医疗仪器等领域。工作原理ADC首先将输入信号与一个从高位到低位逐步缩小的模拟电压进行比较,直到找到最佳数字编码输出。Sigma-Delta型ADC高动态范围Sigma-Delta型ADC采用一阶或多阶的噪声整形技术,可以实现高达24位的分辨率,动态范围可达到120dB。低成本Sigma-Delta型ADC采用基于时间积分的原理,电路结构简单,可以实现低成本的集成制造。适用广泛Sigma-Delta型ADC广泛应用于音频、医疗成像、工业控制等领域,是ADC的一种重要拓展。选型原则匹配应用要求选择ADC时要充分考虑信号源、工作环境、功耗等指标,确保满足应用需求。权衡关键参数分辨率、速度、精度、动态范围等是选型时需要平衡的主要技术指标。集成化水平现代ADC多集成在单芯片上,可大幅简化外围电路设计与布局。成本与供应选型时需平衡ADC的价格、交货周期等因素,满足商业可行性。驱动电路设计信号放大对采集的微弱信号进行放大以满足后续电路的输入要求。采用运算放大器等器件实现