Ошибка квантования ацп не превышает

Время на прочтение
10 мин

Количество просмотров 55K

Свойство переноса спектра при дискретизации

Таблица сравнения архитектур

Рис. 1: Идеальная характеристика АЦП

Однако из-за наличия различных видов шума, мы не можем увеличивать разрядность АЦП до бесконечности. То есть существует предел, который ограничивает минимальную цену деления шкалы. Другими словами, уменьшая деление шкалы мы рано или поздно «упремся» в шум. Да, конечно, можно сделать хоть 100-битный АЦП, однако большинство бит данного АЦП не будут нести полезную информацию. Именно поэтому характеристика АЦП имеет ступенчатую форму, что равносильно наличию конечной разрядности АЦП.
Проектируя систему необходимо выбирать АЦП, который бы обеспечил отсутствие потери информации при оцифровке. Для того, чтобы выбрать преобразователь, необходимо понять, какие параметры его характеризуют.
Параметры АЦП можно разделить на 2 группы:

• Статические — характеризуют АЦП при постоянном или очень медленно изменяющемся входном сигнале. К данным параметрам можно отнести: максимальное и минимальное допустимое значение входного сигнала, разрядность, интегральную и дифференциальную нелинейности, температурную нестабильность параметров преобразования и др.
• Динамические — определяют максимальную скорость преобразования, предельную частоту входного сигнала, шумы и нелинейности.

Статические параметры

• Максимальный (Vref) и минимальный (обычно 0) уровни входного сигнала — устанавливают диапазон шкалы преобразования, относительно которой будет оцениваться входной сигнал (рис. 1). Также этот параметр может обозначаться как FS — full scale. Для дифференциального АЦП шкала определяется от -Vref до +Vref, однако для упрощения далее будем рассматривать только single-ended шкалы.
• Разрядность (N) — разрядность выходного кода, характеризующая количество дискретных значений (), которые преобразователь может выдать на выходе (рис. 1).
• Ток потребления (Idd) — сильно зависит от частоты преобразования, поэтому информацию об этом параметре лучше искать на соответствующем графике.
• МЗР (LSB) – младший значащий разряд (Least Significant Bit) — минимальное входное напряжение, разрешаемое АЦП (по сути единичный шаг в шкале преобразования). Определяется формулой: (рис. 1).
• Ошибка смещения (offset error) – определяется как отклонение фактической передаточной характеристики АЦП от передаточной характеристики идеального АЦП в начальной точке шкалы. Измеряется в долях LSB. При ошибке смещения переход выходного кода от 0 в 1 происходит при входном напряжении отличном от 0.5LSB (рис. 2).
  Рис. 2: Ошибка смещения
  Существует и другой вариант квантователя, когда переход осуществляется при целых значения LSB (характеристика у него будет смещена относительно первого варианта, который представлен на рисунке 2). Оба этих квантователя равноправны, и для простоты далее будем рассматривать только первый вариант.
• Ошибка усиления (gain error) – определяется как отклонение средней точки последнего шага преобразования (которому соответствует входное напряжение Vref) реального АЦП от средней точки последнего шага преобразования идеального АЦП после компенсации ошибки смещения (рис. 3).
  Рис. 3: Ошибка усиления
• Дифференциальная нелинейность (DNL — Differential nonlinearity) – отклонение ширины ступеньки на передаточной характеристике реального АЦП от номинальной ширины ступеньки у идеального преобразователя. Из-за дифференциальной нелинейности шаги квантования имеют различную ширину (рис. 4).

  

  Рис. 4: Дифференциальная нелинейность

  Для 3-х битного АЦП с рисунка 4:

• Интегральная нелинейность ( INL — Integral nonlinearity) – разница по вертикали между реальной и идеальной характеристикой преобразования (рис. 5). INL можно интерпретировать как сумму DNL. Отрицательная INL указывает на то, что реальная характеристика находится ниже идеальной в данной точке шкалы. Для положительной INL реальная характеристика находится выше идеальной. Распределение DNL определяет интегральную нелинейность АЦП.

  

  Рис. 5: Интегральная нелинейность

• Общая нескорректированная ошибка ( TUE — Total Unadjusted Error) – абсолютная ошибка, включающая в себя следующие ошибки: квантования, смещения, усиления и нелинейности. Другими словами, это максимальное отклонение между реальной и идеальной характеристикой преобразования. Для идеального АЦП TUE = 0.5LSB, обусловлена ошибкой квантования (или шум квантования — возникает из-за округления значения аналогового сигнала, которое соответствует цифровому коду). Ошибки усиления и смещения обычно вносят наиболее весомый вклад в абсолютную ошибку. Однако с точки зрения динамических параметров (см. ниже) ошибки смещения и усиления ничтожны, так как они не порождают нелинейных искажений.

Динамические параметры

• Частота дискретизации (fs — sampling frequency) — частота, при которой происходит преобразование в АЦП (ну или 1/Ts, где Ts — период выборки). Измеряется числом выборок в секунду. Обычно под данным обозначением подразумевают максимальную частоту дискретизации, при которой специфицированы параметры преобразователя (рис. 6).

  

  Рис. 6: Процесс преобразования АЦП

• Отношение сигнал/шум (SNR — Signal-to-Noise Ratio) — определяется как отношение мощности обрабатываемого сигнала к мощности шума, добавляемого в процессе преобразования. SNR обычно выражается в децибелах (дБ) и рассчитывается по следующей формуле:

  

  Наглядно данное выражение продемонстрированно на рисунке 7.

  

  Рис. 7: Отношение сигнал/шум

  Для оценки SNR АЦП при разработке системы можно воспользоваться следующей формулой:

  

  Первые 2 слагаемых учитывают уровень сигнала и ошибку квантования (нужно понимать, что формула верна для сигнала размаха полной шкалы). Третье слагаемое учитывает эффект передискретизации (выигрыш по обработке или processing gain): если полоса обрабатываемого сигнала (BW < fs/2), то, применив цифровой фильтр низких частот (либо полосовой, тут зависит все от полосы и несущей) к результату преобразования, можно вырезать часть шума АЦП, а оставшаяся часть будет распределена от 0 до BW (рис. 8). Если шум АЦП равномерно распределен по всем частотам (т.н. «белый» шум) интегральный шум после фильтрации уменьшится в fs/2 / BW раз, что и отражает третий член формулы.

  

  Рис. 8: Увеличение SNR за счет передискретизации

• Общие нелинейные искажения (THD — total harmonic distortion). Прежде, чем сигнал преобразовывается в цифровой код, он проходит через нелинейные блоки, которые искажают сигнал. К примеру, пусть есть сигнал с частотой f. Пройдя через нелинейный блок к нему добавятся компоненты с частотами 2f, 3f, 4f … — 2-я, 3-я, 4-я и т.д. гармоники входного сигнала. Если дискретизированный сигнал разложить в спектр с помощью ДПФ (Дискретного Преобразования Фурье), мы увидим, что все эти гармоники «перенеслись» в первую зону Найквиста (от 0 до fs/2) (рис. 9).

  

  Рис. 9: Нелинейные искажения

  Побочные гармоники искажают обрабатываемый сигнал, что ухудшает производительность системы. Этот эффект можно измерить, используя характеристику общие нелинейные искажения. THD определяется как отношение суммарной мощности гармонических частотных составляющих к мощности основной (исходной) частотной составляющей (в некоторых документациях выражается в дБ):

  

• Динамический диапазон, свободный от гармоник (SFDR — Spurious-Free Dynamic Range). Является отношением мощности полезного сигнала к мощности наибольшего «спура» (любая паразитная составляющая в спектре, не обязательно гармонического происхождения), присутствующего в спектре (рис. 9).
• Отношение сигнал / шум и нелинейные искажения (SINAD — signal-to-noise and distortion ratio). Аналогичен SNR, но помимо шума учитывает все виды помех и искажений, возникающих при аналого-цифровом преобразовании. SINAD является одним из ключевых параметром, характеризующим АЦП (в некоторых источниках обозначается как SNDR):

  

• Эффективное число бит (ENOB — effective number of bits) – некая абстрактная характеристика, показывающая сколько на самом деле бит в выходном коде АЦП несет в себе полезную информацию. Может принимать дробные значения.

  
• Интермодуляционные искажения (IMD — intermodulation distortion). Рассмотренные прежде динамические параметры измеряются, когда на вход подается однотональный гармонический сигнал. Такие однотональные тесты хороши, когда АЦП обрабатывает широкополосные сигналы. В этом случае гармоники, располагающиеся выше fs/2 отражаются в первую зону Найквиста и, следовательно, всегда учитываются в расчете параметров. Однако, имея дело с узкополосными сигналами или АЦП с передискретизацией, даже гармоники низкого порядка (2-я, 3-я) могут иметь достаточно высокую частоту, чтобы выйти из рассматриваемого частотного диапазона (или не отразиться в этот диапазон в случае выхода за fs/2). В этом случае эти гармоники не будут учтены, что приведёт к ошибочному завышению динамических параметров.
  Для решения этой проблемы используются бигармонические тесты. На вход подают две спектрально чистых синусоиды одинаковой мощности с частотами и , которые находятся на близком расстоянии друг от друга. Нелинейность преобразователя порождает дополнительные тоны в спектре (их называют интермодуляционными искажениями) на частотах , где – произвольные целые числа.
  Полезность бигармонического теста в том, что некоторые из интермодуляционных продуктов располагаются в спектре очень близко к исходному сигналу и, следовательно, дают полную информацию о нелинейности АЦП. В частности, интермодуляционные искажения 3-го порядка находятся на частотах и (рис. 10).

  

  Рис. 10: интермодуляционные искажения

  При построении РЧ систем могут быть интересны так же продукты 2-го и более высокого порядка. Параметр АЦП, характеризующий его интермодуляционные искажения n-го порядка, определяется формулой: [dBc], где – мощность идентичных синусоид на входе, – мощность одного из продуктов. Например – отношение мощности на к мощности на

Полоса пропускания АЦП и субдискретизация (undersamling/sub-sampling)

Полоса пропускания преобразователя (FPBW — Full Power (Analog) Bandwidth). Обычно ширина полосы преобразователя составляет несколько зон Найквиста. Этот параметр должен быть в спецификации, но, если его нет, можно попробовать самостоятельно оценить минимально возможное значение полосы пропускания для данного АЦП. За период выборки емкость УВХ должна зарядиться с точностью 1 LSB. Если период выборки равен , то ошибка выборки сигнала полной шкалы равна:

Решив относительно t, получаем:

Положив, что , определим минимальную полосу АЦП (для ):

Например, для 16 битного АЦП с частотой дискретизации 80 Мвыб/c и шкалой 2 В ограничение снизу для полосы пропускания, рассчитанное по этой формуле, составит FPBW = 282 МГц.

Analog Bandwidth является очень важным параметром при построении систем, которые работают в режиме субдискретизации (“undersampling”). Объясним это подробнее.
Согласно критерию Найквиста, ширина спектра обрабатываемого сигнала должна быть как минимум в 2 раза меньше частоты дискретизации, чтобы избежать элайзинга. Здесь важно, что именно ширина полосы, а не просто максимальная частота сигнала. Например, сигнал, спектр которого расположен целиком в 6-й зоне Найквиста может быть теоретически дискретизован без потери информации (рис. 11). Ограничив спектр этого сигнала антиэлайзинговым фильтром, его можно подавать на дискретизатор с частотой fs. В результате сигнал отразится в каждой зоне.

Рис. 11: undersampling

Итак, если есть хороший антиэлайзинговый фильтр, то соблюдая критерий Найквиста, можно оцифровывать сигнал с частотой дискретизации намного ниже полосы АЦП. Но использовать субдискретизацию нужно осторожно. Следует учитывать, что динамические параметры АЦП деградируют (иногда очень сильно) с ростом частоты входного сигнала, поэтому оцифровать сигнал из 6-й зоны так же «чисто», как из 1-й не получится.
Несмотря на это субдискритезация активно используется. Например, для обработки узкополосных сигналов, когда не хочется тратиться на дорогой широкополосный быстродействующий АЦП, который вдобавок имеет высокое потребление. Другой пример – выборка ПЧ (IF-sampling) в РЧ системах. Там благодаря undersampling можно исключить из радиоприемного тракта лишнее аналоговое звено — смеситель (который переносит сигнал на более низкую несущую или на 0).

Сравним архитектуры

На данный момент в мире существует множество различных архитектур АЦП. У каждой из них есть свои преимущества и недостатки. Не существует архитектуры, которая бы достигала максимальных значений всех, описанных выше параметров. Проанализируем какие максимальные параметры скорости и разрешения смогли достичь компании, выпускающие АЦП. Также оценим достоинства и недостатки каждой архитектуры (более подробно о различных архитектурах можно прочитать в статье на хабр).

Информацию для таблицы брал на сайте arrow, поэтому если что-то упустил поправляйте в комментариях.

Заключение

Описав параметры разрабатываемой вами системы, можно понять, какие характеристики АЦП для вас являются критичными. Однако не стоит забывать, что динамические параметры преобразователей сильно зависят от многих факторов (частота дискретизации, частота входного сигнала, амплитуда входного сигнала и тд.) Зачастую в таблицах параметров в документации указывают только «красивые» (с точки зрения маркетинга) цифры. Приведу пример, возьмем АЦП ad9265 и рассмотрим его параметр SFDR при частоте входного сигнала 70 МГц:

Таблица показывает значение SFDR при максимальных значениях частоты дискретизации, однако если вы будете использовать частоту ниже (к примеру 40 МГц), вы не получите этих «хороших» значений. Поэтому советую анализировать характеристики АЦП по графикам, чтобы примерно понимать, сможет ли данная микросхема обеспечить нужную вам точность преобразования.

Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) – аналого-цифровой узел (устройство), выполняющее преобразование входного аналогового сигнала в цифровой.

АЦП являются устройствами, принимающими входные непрерывные сигналы от аналоговых устройств и выдающими на выходе соответствующие им цифровые сигналы, пригодные для работы с ЭВМ и другими цифровыми устройствами.

АЦП широко применяются в различных областях, являясь неотъемлемой составной частью цифровых измерительных приборов, систем и устройств обработки и отображения информации, автоматических систем контроля и управления, устройств ввода-вывода информации ЭВМ и т.д.

Характеристика преобразования (ХП) АЦП – зависимость между значениями входного аналогового сигнала (напряжения) и выходного кода.

Преобразование обеспечивает соответствие дискретного отсчета х(ti) значению кода Nti. Количественная связь для любого момента времени ti определяется соотношением

, (3.8)

где dNti – погрешность преобразования на данном шаге.

Физически процесс аналого-цифрового преобразования состоит из квантования и кодирования.

Округление – этап квантования аналогового сигнала в АЦП, при котором осуществляется переход к ближайшему уровню квантования.

Усечение – этап квантования аналогового сигнала в АЦП, при котором осуществляется переход к ближайшему меньшему уровню квантования.

Процесс квантования аналогового значения приводит к возникновению ошибки квантования, максимальное значение которой при округлении равно половине единицы младшего разряда (ЕМР) преобразователя ±1/2 · Dx, а при усечении равно Dx.

Среднее значение ошибки АЦП при округлении равно 0, а при усечении – Dx/2. Дисперсия (средняя мощность) шумов квантования при равномерном распределении плотности вероятности равна

. (3.9)

На рис. 3.4, а приведена характеристика преобразования, а на рис. 3.4, б – график ошибки квантования трехразрядного АЦП для нормированного входного сигнала.

Рис. 3.4. Характеристика квантования и график ошибок квантования

Инструментальная погрешность АЦП обусловлена несовершенством отдельных элементов схемы и влиянием на них различных дестабилизирующих факторов. Инструментальная погрешность приводит к тому, что характеристики квантования реальных АЦП отличаются от идеальной, приведенной на рис. 3.4, а. При большой разрядности АЦП точную (нелинейную) модель ошибок заменяют линейной (статистической). Если середины ступеней идеальной ломаной линии характеристики квантования соединить, то получится прямая с единичным наклоном, выходящая из начала координат (на рисунке – штриховая линия).

Линейная модель АЦП – математическая модель АЦП, применяемая при аддитивном шуме квантования.

В реальных АЦП эта прямая не проходит через нуль (погрешность смещения нуля) и ее наклон отличается от единичного (погрешность коэффициента передачи).

Погрешности смещения нуля АЦП – статические погрешности, вызванные смещением выходного кода на величину, пропорциональную погрешности.

Погрешность коэффициента передачи в диапазоне преобразования сигнала вызывает постоянное относительное отклонение выходного значения от истинного, а погрешность смещения нуля обусловливает постоянную абсолютную погрешность. Кроме того, в реальных характеристиках имеет место отклонение усредненной характеристики квантования от идеальной прямой во всем диапазоне изменения входного сигнала (погрешность нелинейности).

Нелинейность АЦП – отклонение действительного значения входного напряжения, соответствующего заданной точке ХП, от значения, определяемого по линеаризованной ХП в той же точке.

С точки зрения статической точности работы, исчерпывающей характеристикой АЦП является его реальная характеристика квантования.

Статические погрешности АЦП – погрешности, вызванные технологией изготовления аппаратуры, влиянием дестабилизирующих факторов окружающей среды, старением элементов, погрешности за счет собственных и наводимых шумов.

Рассмотренные статические погрешности характеризуют работу преобразователей при постоянных или квазипостоянных (постоянных на интервале преобразования) сигналах.

При преобразовании сигналов, изменяющихся во времени, возникают динамические погрешности, которые характеризуют, во-первых, ранее рассмотренными параметрами – периодом (частотой) квантования, временем преобразования, во-вторых, – апертурной погрешностью.

Динамические погрешности АЦП – погрешности, связанные с процессом квантования сигнала по времени, влиянием паразитных емкостей в электронных схемах и т.д.

Погрешность, возникающая из-за несоответствия входного сигнала преобразованному цифровому значению, называется апертурной погрешностью АЦП. Несоответствие возникает, если входной сигнал в течение времени преобразования изменяется более чем на единицу младшего разряда. Таким образом, при изменяющемся во времени входном сигнале создается неопределенность в том, каким в действительности было мгновенное значение входного сигнала в момент выборки.

Время между моментом фиксации мгновенного значения входного сигнала (моментом отсчета) и моментом получения его цифрового эквивалента называется апертурным временем.

Апертурная погрешность определяется приращением входного, переменного во времени сигнала АЦП за время преобразования. Точное значение апертурной погрешности можно определить, разложив выражение для входного сигнала uвх(t) в ряд Тейлора около точек отсчета, которое для i-й точки имеет вид

В первом приближении апертурная погрешность может быть представлена в следующем виде:

(3.10)

где ta – апертурное время, которое для рассматриваемого случая равно времени преобразования
tпр АЦП.

Предположим для более простого восприятия, что входной сигнал имеет синусоидальную форму

uвх(t) = umsin2pft.

Для такого сигнала максимальное относительное значение апертурной погрешности будет таким:

Dua/um=2pfta.

Если принять, что для n-разрядного АЦП (с разрешающей способностью 2-n) апертурная погрешность не должна превышать значения шага квантования (рис. 3.5), то между частотой сигнала f, апертурным временем ta и относительной апертурной погрешностью имеет место соотношение

.

Рис. 3.5. Апертурная погрешность

Для уменьшения динамической (апертурной) погрешности АЦП обычно используются устройства выборки и хранения (УВХ), включаемые между входом АЦП и выходом источника аналогового сигнала. Их работа основана на принципе фиксации мгновенного значения изменяющегося во времени входного сигнала uвх(t) на время, необходимое для последующего преобразования в АЦП. УВХ имеет два устойчивых режима работы: выборки и хранения.

В режиме выборки (слежения) выходной сигнал УВХ с максимально возможной скоростью достигает значения преобразуемого сигнала uвх(t) и затем отслеживает его до тех пор, пока не придет команда на хранение. С этого момента УВХ будет хранить (запоминать) на выходе мгновенное значение преобразуемого входного сигнала. Так как УВХ запоминает входной сигнал АЦП в момент времени, точно определяемый командой хранения, апертурное время (и погрешность) АЦП существенно снижается и определяется, в основном, апертурным временем УВХ – максимальным временем от момента подачи команды на хранение до момента начала перехода схемы в данный режим. Апертурное время обусловлено конечным временем переключения ключа, входящего в состав УВХ, при переходе схемы от выборки к хранению.

В УВХ входят: ОУ, выполняющие роль буферов между входом АЦП и запоминающим элементом; ключи, обеспечивающие переход схемы из режима хранения, и наоборот; схемы управления ключами; аналоговые запоминающие элементы (конденсаторы). В качестве примера можно указать ИМС УВХ, выпускаемые серийно, типа КР1100СК2.

В электроника, аналого-цифровой преобразователь (АЦП, ОБЪЯВЛЕНИЕ, или же От А до Д) — система, преобразующая аналоговый сигнал, например звук, улавливаемый микрофон или свет, попадающий в цифровая камера, в цифровой сигнал. АЦП может также обеспечивать изолированное измерение, такое как гаджет который преобразует входной аналоговый Напряжение или же Текущий в цифровое число, представляющее величину напряжения или тока. Обычно цифровой выход представляет собой два дополнения двоичное число, которое пропорционально вводу, но есть и другие возможности.

Есть несколько АЦП архитектуры. Из-за сложности и необходимости точно подобранного составные части, все АЦП, кроме самых специализированных, реализованы как интегральные схемы (ИС). Обычно они имеют форму металл – оксид – полупроводник (MOS) интегральная схема со смешанными сигналами чипы, которые объединяют оба аналог и цифровые схемы.

А цифро-аналоговый преобразователь (DAC) выполняет обратную функцию; он преобразует цифровой сигнал в аналоговый сигнал.

Объяснение

АЦП преобразует непрерывное время и непрерывную амплитуду аналоговый сигнал к дискретное время и с дискретной амплитудой цифровой сигнал. Конверсия включает квантование входных данных, поэтому он обязательно вносит небольшую ошибку или шум. Кроме того, вместо того, чтобы постоянно выполнять преобразование, АЦП выполняет преобразование периодически, отбор проб вход, ограничивающий допустимую полосу пропускания входного сигнала.

Производительность АЦП в первую очередь характеризуется его пропускная способность и соотношение сигнал шум (SNR). Полоса пропускания АЦП в первую очередь характеризуется его частота выборки. На SNR АЦП влияет множество факторов, в том числе разрешающая способность, линейность и точность (насколько хорошо уровни квантования соответствуют истинному аналоговому сигналу), сглаживание и дрожь. SNR АЦП часто резюмируется в терминах его эффективное количество бит (ENOB), количество битов каждой возвращаемой меры, которые в среднем не соответствуют шум. У идеального АЦП значение ENOB равно его разрешающей способности. АЦП выбираются в соответствии с полосой пропускания и требуемым отношением сигнал / шум сигнала, который необходимо оцифровать. Если АЦП работает с частотой дискретизации более чем в два раза превышающей ширину полосы сигнала, то согласно Теорема выборки Найквиста – Шеннона, возможна идеальная реконструкция. Наличие ошибки квантования ограничивает отношение сигнал / шум даже идеального АЦП. Однако, если SNR АЦП превышает SNR входного сигнала, его эффектами можно пренебречь, что приведет к практически идеальному цифровому представлению аналогового входного сигнала.

Разрешение

Разрешение преобразователя указывает количество различных, т. Е. Дискретных, значений, которые он может выдавать в допустимом диапазоне значений аналогового входа. Таким образом, конкретное разрешение определяет величину ошибка квантования и поэтому определяет максимально возможное соотношение сигнал шум для идеального АЦП без использования передискретизация. Входные образцы обычно хранятся в электронном виде в двоичный формы внутри АЦП, поэтому разрешение обычно выражается как битовая глубина звука. Следовательно, количество доступных дискретных значений обычно является степенью двойки. Например, АЦП с разрешением 8 бит может кодировать аналоговый вход на один из 256 различных уровней (2⁸ = 256). Значения могут представлять диапазоны от 0 до 255 (т. Е. Как целые числа без знака) или от -128 до 127 (т. Е. Как целые числа со знаком), в зависимости от приложения.

Разрешение также можно определить электрически и выразить в вольт. Изменение напряжения, необходимое для гарантии изменения уровня выходного кода, называется младший бит (LSB) напряжение. Разрешение Q АЦП равно младшему разряду напряжения. Разрешающая способность АЦП по напряжению равна его общему диапазону измерения напряжения, деленному на количество интервалов:

куда M — разрешение АЦП в битах и E_FSR — это полный диапазон напряжения (также называемый «диапазоном»). E_FSR дан кем-то

куда V_RefHi и V_RefLow — это соответственно верхний и нижний крайние значения напряжений, которые можно кодировать.

Обычно количество интервалов напряжения определяется как

куда M — разрешение АЦП в битах.^[1]

То есть один интервал напряжения назначается между двумя последовательными уровнями кода.

Пример:

• Схема кодирования как на рисунке 1
• Полная шкала диапазон измерения = от 0 до 1 вольт
• Разрешение АЦП 3 бита: 2³ = 8 уровней квантования (кодов)
• Разрешение по напряжению АЦП, Q = 1 В / 8 = 0,125 В.

Во многих случаях полезное разрешение конвертера ограничено соотношение сигнал шум (SNR) и другие ошибки в системе в целом, выраженные как ENOB.

Ошибка квантования

Ошибка квантования вносится квантование присуще идеальному АЦП. Это ошибка округления между аналоговым входным напряжением АЦП и выходным цифровым значением. Ошибка нелинейная и зависит от сигнала. В идеальном АЦП, где ошибка квантования равномерно распределена между -1/2 LSB и +1/2 LSB, а сигнал имеет равномерное распределение, охватывающее все уровни квантования, Отношение сигнал / шум квантования (SQNR) определяется как

^[2]

где Q — количество битов квантования. Например, для 16 бит АЦП, ошибка квантования на 96,3 дБ ниже максимального уровня.

Ошибка квантования распределяется от постоянного тока до Частота Найквиста. Следовательно, если часть полосы пропускания АЦП не используется, как в случае с передискретизация, возникнет некоторая ошибка квантования из группы, эффективно улучшая SQNR для используемой полосы пропускания. В системе с избыточной дискретизацией формирование шума может использоваться для дальнейшего увеличения SQNR за счет увеличения количества ошибок квантования вне диапазона.

Дизеринг

В АЦП производительность обычно можно улучшить, используя дрожать. Это очень небольшое количество случайного шума (например, белый шум ), который добавляется к входу перед преобразованием. Его эффект заключается в рандомизации состояния младшего разряда на основе сигнала. Вместо того, чтобы просто полностью обрезать сигнал на низких уровнях, он расширяет эффективный диапазон сигналов, которые может преобразовать АЦП, за счет небольшого увеличения шума. Обратите внимание, что дизеринг может только увеличить разрешение сэмплера. Это не может улучшить линейность, и, следовательно, точность не обязательно улучшится.

Искажение квантования в аудиосигнале очень низкого уровня по отношению к битовой глубине АЦП коррелирует с сигналом и звучит искаженно и неприятно. При дизеринге искажение трансформируется в шум. Неискаженный сигнал можно точно восстановить путем усреднения по времени. Дизеринг также используется при интеграции таких систем, как счетчики электроэнергии. Поскольку значения суммируются, дизеринг дает более точные результаты, чем младший бит аналого-цифрового преобразователя.

Дизеринг часто применяется при квантовании фотографических изображений до меньшего числа битов на пиксель — изображение становится более шумным, но для глаза выглядит намного более реалистичным, чем квантованное изображение, которое в противном случае становится полосатый. Этот аналогичный процесс может помочь визуализировать эффект дизеринга на аналоговый аудиосигнал, который преобразуется в цифровой.

Точность

У АЦП есть несколько источников ошибок. Квантование ошибка и (если предполагается, что АЦП линейный) не-линейность являются неотъемлемой частью любого аналого-цифрового преобразования. Эти ошибки измеряются в единице, называемой младший бит (МЗБ). В приведенном выше примере восьмиразрядного АЦП ошибка в один младший бит составляет 1/256 от полного диапазона сигнала, или около 0,4%.

Нелинейность

Все АЦП страдают от ошибок нелинейности, вызванных их физическими недостатками, в результате чего их выходной сигнал отклоняется от линейной функции (или какой-либо другой функции, в случае намеренно нелинейного АЦП) их входа. Иногда эти ошибки можно уменьшить с помощью калибровка, или предотвращено тестированием. Важные параметры линейности: интегральная нелинейность и дифференциальная нелинейность. Эти нелинейности вносят искажения, которые могут уменьшить соотношение сигнал шум производительность АЦП и тем самым снизить его эффективное разрешение.

Джиттер

При оцифровке синусоидальной волны , использование неидеальных часов выборки приведет к некоторой неопределенности при регистрации выборок. При условии, что фактическая неопределенность времени выборки из-за часов дрожь является , ошибку, вызванную этим явлением, можно оценить как . Это приведет к дополнительному записанному шуму, который уменьшит эффективное количество бит (ENOB) ниже, чем предсказано ошибка квантования один. Ошибка равна нулю для постоянного тока, мала на низких частотах, но значительна для сигналов большой амплитуды и высокой частоты. Влияние джиттера на производительность можно сравнить с ошибкой квантования: , где q — количество битов АЦП.^{[нужна цитата ]}

Размер вывода (биты)	Частота сигнала
1 Гц	1 кГц	10 кГц	1 МГц	10 МГц	100 МГц	1 ГГц
8	1,243 мкс	1,24 мкс	124 нс	1,24 нс	124 шт.	12,4 л.с.	1,24 л.с.
10	311 мкс	311 нс	31,1 нс	311 л.с.	31,1 л.с.	3,11 л.с.	0,31 пс
12	77,7 мкс	77,7 нс	7,77 нс	77,7 л.с.	7,77 л.с.	0,78 пс	0,08 пс (77,7 фс)
14	19,4 мкс	19,4 нс	1.94 нс	19,4 л.с.	1.94 пс	0,19 пс	0,02 пс («19,4 фс»)
16	4,86 мкс	4.86 нс	486 л.с.	4.86 л.с.	0,49 пс	0,05 пс (48,5 фс)	–
18	1,21 мкс	1,21 нс	121 шт.	1,21 пс	0,12 пс	–	–
20	304 нс	304 шт.	30,4 л.с.	0,30 пс («303,56 фс»)	0,03 пс («30,3 фс»)	–	–
24	18,9 нс	18,9 л.с.	1,89 л.с.	0,019 пс («18,9 фс»)	—	–	–

Джиттер часов вызван фазовый шум.^[3][4] Разрешение АЦП с полосой дискретизации от 1 МГц до 1 ГГц ограничено джиттером.^[5] Для преобразований с меньшей полосой пропускания, например при дискретизации аудиосигналов на частоте 44,1 кГц, джиттер тактовой частоты оказывает менее значительное влияние на производительность.^[6]

Частота выборки

Аналоговый сигнал непрерывный в время и это необходимо преобразовать в поток цифровых значений. Следовательно, необходимо определить скорость, с которой новые цифровые значения выбираются из аналогового сигнала. Скорость новых значений называется частота выборки или же частота дискретизации преобразователя. Непрерывно изменяющийся сигнал с ограниченной полосой пропускания может быть отобранный а затем исходный сигнал может быть воспроизведен из значений дискретного времени с помощью фильтр реконструкции. Теорема выборки Найквиста – Шеннона подразумевает, что точное воспроизведение исходного сигнала возможно только в том случае, если частота дискретизации более чем в два раза превышает наивысшую частоту сигнала.

Поскольку практический АЦП не может выполнить мгновенное преобразование, входное значение обязательно должно поддерживаться постоянным в течение времени, пока преобразователь выполняет преобразование (называемое время конверсии). Входная цепь называется образец и держать выполняет эту задачу — в большинстве случаев с помощью конденсатор для хранения аналогового напряжения на входе и использования электронного переключателя или затвора для отключения конденсатора от входа. Многие АЦП интегральные схемы внутренне включить подсистему выборки и хранения.

Сглаживание

АЦП работает путем дискретизации значения входного сигнала через дискретные промежутки времени. При условии, что входной сигнал выбран выше Курс Найквиста, определяемый как удвоенная наибольшая интересующая частота, то можно восстановить все частоты в сигнале. Если отбираются частоты выше половины частоты Найквиста, они неправильно определяются как более низкие частоты, и этот процесс называется наложением спектров. Псевдоним происходит потому, что мгновенная выборка функции два или меньшее количество раз за цикл приводит к пропущенным циклам и, следовательно, к появлению неправильно более низкой частоты. Например, синусоидальная волна 2 кГц, дискретизируемая на частоте 1,5 кГц, будет реконструирована как синусоидальная волна 500 Гц.

Чтобы избежать наложения спектров, вход АЦП должен быть фильтр нижних частот для удаления частот выше половины частоты дискретизации. Этот фильтр называется фильтр сглаживания, и важен для практической системы АЦП, которая применяется к аналоговым сигналам с более высокой частотой. В приложениях, где важна защита от наложения спектров, передискретизация может быть использована для его значительного уменьшения или даже устранения.

Хотя наложение спектров в большинстве систем нежелательно, его можно использовать для обеспечения одновременного понижающего микширования высокочастотного сигнала с ограниченной полосой частот (см. недостаточная выборка и частотный смеситель ). Псевдоним фактически является нижним гетеродин частоты сигнала и частоты дискретизации.^[7]

Передискретизация

Для экономии сигналы часто дискретизируются с минимальной требуемой частотой, в результате чего вносимая ошибка квантования составляет белый шум распространяться по всему полоса пропускания преобразователя. Если сигнал дискретизируется со скоростью, намного превышающей Курс Найквиста а потом цифровая фильтрация ограничение его шириной полосы сигнала дает следующие преимущества:

• Передискретизация может облегчить реализацию аналоговых фильтров сглаживания
• Улучшенный битовая глубина звука
• Пониженный шум, особенно когда формирование шума используется в дополнение к передискретизации.

Передискретизация обычно используется в АЦП звуковой частоты, где требуемая частота дискретизации (обычно 44,1 или 48 кГц) очень мала по сравнению с тактовой частотой типичных транзисторных схем (> 1 МГц). В этом случае производительность АЦП может быть значительно увеличена за небольшие деньги или бесплатно. Кроме того, поскольку любые сигналы с наложенными спектрами также обычно являются внеполосными, наложения спектров часто можно полностью устранить с помощью очень недорогих фильтров.

Относительная скорость и точность

Скорость АЦП зависит от типа. В АЦП Уилкинсона ограничено тактовой частотой, которая может обрабатываться текущими цифровыми схемами. Для АЦП последовательного приближения время преобразования зависит от логарифма разрешения, то есть количества бит. Флэш-АЦП безусловно, самый быстрый тип из трех; Преобразование в основном выполняется за один параллельный шаг.

Существует потенциальный компромисс между скоростью и точностью. Флэш-АЦП имеют дрейфы и неопределенности, связанные с уровнями компаратора, что приводит к плохой линейности. В меньшей степени плохая линейность также может быть проблемой для АЦП последовательного приближения. Здесь нелинейность возникает из-за накопления ошибок в процессе вычитания. Из трех АЦП Уилкинсона имеют лучшую линейность.^[8][9]

Принцип скользящей шкалы

В скользящая шкала или метод рандомизации может быть использован для значительного улучшения линейности любого типа АЦП, но особенно типов вспышки и последовательного приближения. Для любого АЦП преобразование входного напряжения в значение цифрового выхода не совсем так. этаж или же функция потолка так, как это должно быть. В нормальных условиях импульс определенной амплитуды всегда преобразуется в одно и то же цифровое значение. Проблема заключается в том, что не все диапазоны аналоговых значений для оцифрованных значений имеют одинаковую ширину, и дифференциальная линейность уменьшается пропорционально отклонению от средней ширины. В принципе скользящей шкалы используется эффект усреднения для преодоления этого явления. Случайное, но известное аналоговое напряжение добавляется к дискретному входному напряжению. Затем он преобразуется в цифровую форму, и эквивалентная цифровая сумма вычитается, таким образом восстанавливая ее исходное значение. Преимущество состоит в том, что преобразование произошло в случайной точке. Статистическое распределение конечных уровней определяется средневзвешенным значением по области диапазона АЦП. Это, в свою очередь, снижает его чувствительность к ширине любого конкретного уровня.^[10][11]

Типы

Это несколько распространенных способов реализации электронного АЦП.

Прямое преобразование

АЦП прямого преобразования или флэш-АЦП имеет банк компараторы параллельная выборка входного сигнала, каждое срабатывание для определенного диапазона напряжений. Банк компаратора подает логическая схема который генерирует код для каждого диапазона напряжений.

АЦП этого типа имеют большую умереть размер и высокая мощность рассеивания. Их часто используют для видео, широкополосная связь, или другие быстрые сигналы в оптический и магнитное хранилище.

Схема состоит из резистивного делителя цепи, набора компараторов операционных усилителей и кодировщика приоритета. В компаратор встроен небольшой гистерезис, чтобы разрешить любые проблемы на границах напряжения. На каждом узле резистивного делителя имеется напряжение сравнения. Целью схемы является сравнение аналогового входного напряжения с каждым из узловых напряжений.

Схема имеет преимущество высокой скорости, поскольку преобразование происходит одновременно, а не последовательно. Типичное время преобразования составляет 100 нс или меньше. Время преобразования ограничено только скоростью компаратора и кодировщика приоритета. Этот тип АЦП имеет тот недостаток, что количество требуемых компараторов почти удваивается для каждого добавляемого бита. Кроме того, чем больше значение n, тем сложнее кодировщик приоритета.

Последовательное приближение

А АЦП последовательного приближения использует компаратор и бинарный поиск для последовательного сужения диапазона входного напряжения. На каждом последующем шаге преобразователь сравнивает входное напряжение с выходным напряжением внутреннего цифро-аналоговый преобразователь который изначально представляет собой среднюю точку допустимого диапазона входного напряжения. На каждом этапе этого процесса приближение сохраняется в регистре последовательного приближения (SAR), а выходные данные цифроаналогового преобразователя обновляются для сравнения в более узком диапазоне.

Ramp-сравнить

А рампа-сравнение АЦП производит пилообразный сигнал которая увеличивается или уменьшается, а затем быстро возвращается к нулю. Когда начинается рампа, таймер начинает отсчет. Когда линейное напряжение соответствует входному, срабатывает компаратор и записывается значение таймера. Преобразователи линейного изменения времени требуют наименьшего транзисторы. Время линейного изменения чувствительно к температуре, потому что схема, генерирующая линейное изменение температуры, часто является простой осциллятор. Есть два решения: использовать тактовый счетчик, управляющий ЦАП а затем используйте компаратор для сохранения значения счетчика или откалибруйте изменение по времени. Особым преимуществом системы линейного сравнения является то, что для сравнения второго сигнала просто требуется другой компаратор и другой регистр для хранения значения напряжения. Очень простой (нелинейный) преобразователь рампы может быть реализован с помощью микроконтроллера, одного резистора и конденсатора.^[12] Напротив, заполненный конденсатор можно взять из интегратор, время-амплитудный преобразователь, фазовый детектор, образец и держать цепь, или пик и держать цепь и разряжена. Это имеет то преимущество, что медленный компаратор не может быть нарушен быстрыми изменениями входа.

Уилкинсон

В АЦП Уилкинсона был разработан Д. Х. Уилкинсон в 1950 году. АЦП Уилкинсона основан на сравнении входного напряжения с напряжением, создаваемым зарядным конденсатором. Конденсатору позволяют заряжаться до тех пор, пока его напряжение не сравняется с амплитудой входного импульса (компаратор определяет, когда это условие было достигнуто). Затем конденсатору дают возможность линейно разряжаться, что приводит к нарастанию напряжения. В момент, когда конденсатор начинает разряжаться, инициируется импульс затвора. Импульс затвора остается включенным до полной разрядки конденсатора. Таким образом, длительность стробирующего импульса прямо пропорциональна амплитуде входного импульса. Этот стробирующий импульс управляет линейным затвором, который принимает импульсы от тактовой частоты высокочастотного генератора. Пока вентиль открыт, дискретное количество тактовых импульсов проходит через линейный вентиль и подсчитывается адресным регистром. Время, в течение которого линейный вентиль открыт, пропорционально амплитуде входного импульса, поэтому количество тактовых импульсов, записанных в адресном регистре, также пропорционально. В качестве альтернативы можно было контролировать заряд конденсатора, а не разряд.^[13][14]

Интеграция

An интегрирующий АЦП (также двускатный или же многосклонный ADC) подает неизвестное входное напряжение на вход интегратор и позволяет напряжению нарастать в течение фиксированного периода времени (период разгона). Тогда известное опорное напряжение противоположной полярности подается на интегратор и ей дает сползать до выходных возвращаются интегратора к нулю (выбег периода). Входное напряжение вычисляются как функция опорного напряжения, постоянного разбегом период времени, и измеренный захудалого период времени. Измерение времени выбега обычно производится в единицах тактовой частоты преобразователя, поэтому более длительное время интегрирования обеспечивает более высокое разрешение. Точно так же скорость преобразователя может быть улучшена за счет уменьшения разрешения. Преобразователи этого типа (или его вариации) используются в большинстве цифровых вольтметры за их линейность и гибкость.

АЦП балансировки заряда

Принцип балансировки заряда АЦП состоит в том, чтобы сначала преобразовать входной сигнал в частоту с помощью преобразователя напряжения в частоту. Затем эта частота измеряется счетчиком и преобразуется в выходной код, пропорциональный аналоговому входу. Основное преимущество этих преобразователей заключается в том, что можно передавать частоту даже в шумной среде или в изолированном виде. Однако ограничение этой схемы состоит в том, что выход V / F преобразователя зависит от RC-продукта, значение которого не может быть легко поддержано с помощью температуры и времени.

Двухканальный АЦП

Аналоговая часть схемы состоит из буфера с высоким входным сопротивлением, прецизионного интегратора и компаратора напряжения. Первый преобразователь интегрирует аналоговый входной сигнал для фиксированной длительности и затем интегрирует внутреннее опорное напряжение противоположной полярности, пока выход интегратора не равен нулю. Главный недостаток этой схемы — большая продолжительность работы. Они особенно подходят для точного измерения медленно меняющихся сигналов, таких как термопары и весы.

С дельта-кодированием

А дельта-кодированный АЦП или же контрпандус имеет вверх-вниз прилавок что кормит цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП). Входной сигнал и ЦАП поступают на компаратор. Компаратор управляет счетчиком. В схеме используется отрицательный Обратная связь от компаратора, чтобы настроить счетчик до тех пор, пока выход ЦАП не станет достаточно близким к входному сигналу. Число читается со счетчика. Преобразователи дельты имеют очень широкий диапазон и высокое разрешение, но время преобразования зависит от уровня входного сигнала, хотя он всегда будет иметь гарантированный худший случай. Дельта-преобразователи часто являются очень хорошим выбором для считывания реальных сигналов. Большинство сигналов от физических систем не меняются резко. Некоторые преобразователи сочетают в себе подходы дельта и последовательного приближения; это особенно хорошо работает, когда известно, что высокие частоты невелики по величине.

Конвейерный

А конвейерный АЦП (также называемый субдиапазонный квантователь) использует два или более шага поддиапазона. Сначала выполняется грубое преобразование. На втором этапе разница входящего сигнала определяется с помощью цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП). Затем эта разница преобразуется в более тонкую, и результаты объединяются на последнем этапе. Это можно рассматривать как усовершенствование АЦП последовательного приближения, в котором опорный сигнал обратной связи состоит из промежуточного преобразования всего диапазона битов (например, четырех битов), а не только следующего по старшинству бита. Благодаря сочетанию достоинств последовательного приближения и флэш-АЦП этот тип быстр, имеет высокое разрешение и требует лишь небольшого размера кристалла.

Сигма-дельта

А сигма-дельта АЦП (также известный как дельта-сигма АЦП) передискретизирует полезный сигнал с большим коэффициентом и фильтрует полосу полезного сигнала. Как правило, после фильтра с помощью флэш-АЦП преобразуется меньшее количество битов, чем требуется. Результирующий сигнал вместе с ошибкой, генерируемой дискретными уровнями Flash, возвращается и вычитается из входного сигнала в фильтр. Этот отрицательный отзыв имеет эффект формирование шума ошибка из-за Flash, так что он не появляется в желаемых частотах сигнала. Цифровой фильтр (децимационный фильтр) следует за АЦП, который снижает частоту дискретизации, отфильтровывает нежелательный шумовой сигнал и увеличивает разрешение выходного сигнала (сигма-дельта модуляция, также называемый дельта-сигма модуляция ).

С временным чередованием

А АЦП с временным чередованием использует M параллельных АЦП, где каждый АЦП производит выборку данных каждый M: -й цикл эффективной тактовой частоты выборки. В результате частота дискретизации увеличивается в M раз по сравнению с тем, что может управлять каждый отдельный АЦП. На практике индивидуальные различия между M АЦП ухудшают общую производительность, уменьшая динамический диапазон без паразитных составляющих (SFDR).^[15] Однако существуют технологии для исправления этих ошибок рассогласования с временным чередованием.

Промежуточный FM этап

An АЦП с промежуточным каскадом ЧМ сначала использует преобразователь напряжения в частоту для преобразования полезного сигнала в колебательный сигнал с частотой, пропорциональной напряжению полезного сигнала, а затем использует частотомер чтобы преобразовать эту частоту в цифровой счет, пропорциональный напряжению полезного сигнала. Более длительное время интеграции обеспечивает более высокое разрешение. Точно так же скорость преобразователя может быть улучшена за счет уменьшения разрешения. Две части АЦП могут быть широко разделены, при этом частотный сигнал проходит через оптоизолятор или передается по беспроводной сети. Некоторые такие АЦП используют синусоидальную или прямоугольную волну. модуляция частоты; другие используют частотно-импульсная модуляция. Такие АЦП когда-то были самым популярным способом отображения состояния удаленного аналогового датчика на цифровом дисплее.^{[16][17][18][19][20]}

Другие типы

Могут быть и другие АЦП, использующие комбинацию электроники и других технологии. А аналого-цифровой преобразователь с растяжением во времени (TS-ADC) оцифровывает аналоговый сигнал с очень широкой полосой пропускания, который не может быть оцифрован обычным электронным АЦП, путем растягивания сигнала во времени перед оцифровкой. Обычно он использует фотонный препроцессор внешний интерфейс для растяжения сигнала во времени, что эффективно замедляет сигнал во времени и сжимает его полосу пропускания. В результате электронный бэкэнд АЦП, который был бы слишком медленным для захвата исходного сигнала, теперь может улавливать этот замедленный сигнал. Для непрерывного захвата сигнала интерфейс также делит сигнал на несколько сегментов в дополнение к растяжению по времени. Каждый сегмент индивидуально оцифровывается отдельным электронным АЦП. Наконец, цифровой сигнальный процессор переупорядочивает образцы и удаляет любые искажения, добавленные внешним интерфейсом, чтобы получить двоичные данные, которые являются цифровым представлением исходного аналогового сигнала.

Коммерческий

Коммерческие АЦП обычно реализуются как интегральные схемы. Большинство преобразователей выборки от 6 до 24 биты разрешения и производят менее 1 мегасэмпла в секунду. Тепловой шум генерируемые пассивными компонентами, такими как резисторы, маскируют измерение, когда требуется более высокое разрешение. Для аудиоприложений и температуры в помещении такой шум обычно немного меньше 1 мкВ (микровольт) белый шум. Если MSB соответствует стандартный 2 В выходного сигнала, это приводит к ограничению шумом производительности менее 20 ~ 21 бит и устраняет необходимость в каких-либо дизеринг. По состоянию на февраль 2002 года доступны преобразователи мега- и гигабайт в секунду. Требуются преобразователи мегасэмплов в цифровых видеокамеры, карты видеозахвата, и Карты ТВ-тюнера для преобразования полноскоростного аналогового видео в цифровые видеофайлы. Коммерческие преобразователи обычно имеют от ± 0,5 до ± 1,5 LSB ошибка в их выводе.

Во многих случаях самой дорогой частью интегральной схемы являются выводы, потому что они увеличивают корпус, и каждый вывод должен быть подключен к кремнию интегральной схемы. Для экономии выводов медленные АЦП обычно отправляют свои данные по одному биту за один раз. серийный интерфейс к компьютеру, со следующим битом, выходящим, когда тактовый сигнал меняет состояние, скажем, с 0 до 5 В. Это позволяет сэкономить немало контактов на корпусе АЦП и во многих случаях не усложняет общую конструкцию (четное микропроцессоры которые используют ввод-вывод с отображением памяти требуется всего несколько бит порта для реализации последовательная шина к АЦП). Коммерческие АЦП часто имеют несколько входов, которые питают один и тот же преобразователь, обычно через аналоговый мультиплексор. Различные модели АЦП могут включать образец и держать схемы, приборы усилители или же дифференциал входы, где измеряемая величина представляет собой разницу между двумя напряжениями.

Приложения

Запись музыки

Аналого-цифровые преобразователи являются неотъемлемой частью технологии воспроизведения музыки 2000-х годов и цифровая звуковая рабочая станция -основан запись звука. Люди часто создают музыку на компьютерах, используя аналоговую запись, и поэтому им нужны аналого-цифровые преобразователи для создания импульсно-кодовая модуляция (PCM) потоки данных, которые идут на компакт-диски и цифровые музыкальные файлы. Текущее количество аналого-цифровых преобразователей, используемых в музыке, может сэмплировать до 192 килогерц. По этим вопросам существует обширная литература, но коммерческие соображения часто играют важную роль. Многие студии звукозаписи записывают с использованием импульсно-кодовой модуляции (PCM) с разрешением 24 бит / 96 кГц (или выше) или Цифровой прямой поток (DSD), а затем субдискретизируйте или децитируйте сигнал для Компакт-диск Цифровое аудио производства (44,1 кГц) или до 48 кГц для широко используемых приложений радио- и телевещания из-за Частота Найквиста и диапазон слышимости людей.

Цифровая обработка сигналов

АЦП необходимы для обработки, хранения или передачи практически любого аналогового сигнала в цифровой форме. Карты ТВ-тюнера, например, использовать быстрые аналого-цифровые преобразователи видео. Медленные на кристалле 8, 10, 12 или 16-битные аналого-цифровые преобразователи распространены в микроконтроллеры. Осциллографы с цифровой памятью нужны очень быстрые аналого-цифровые преобразователи, что также важно для программно определяемое радио и их новые приложения.

Научные инструменты

Цифровое изображение системы обычно используют аналого-цифровые преобразователи в оцифровка пиксели. Немного радар в системах обычно используются аналого-цифровые преобразователи для преобразования сила сигнала в цифровые значения для последующего обработка сигналов. Многие другие системы наземного и дистанционного зондирования обычно используют аналогичную технологию. Количество двоичных разрядов в результирующих оцифрованных числовых значениях отражает разрешение, количество уникальных дискретных уровней квантование (обработка сигналов). Соответствие аналогового сигнала цифровому сигналу зависит от ошибка квантования. Процесс квантования должен происходить с адекватной скоростью, ограничение, которое может ограничивать разрешение цифрового сигнала. Много датчики в научных приборах производят аналоговый сигнал; температура, давление, pH, Интенсивность света и т.д. Все эти сигналы могут быть усилены и поданы на АЦП для получения цифрового числа. пропорциональный входному сигналу.

Энкодер

Некоторые неэлектронные или частично электронные устройства, такие как поворотные энкодеры, также можно рассматривать как АЦП. Обычно цифровой выход АЦП представляет собой два дополнения двоичное число, пропорциональное вводу. Кодировщик может выводить Код Грея.

Электрический символ

Тестирование

Для тестирования аналого-цифрового преобразователя требуется источник аналогового входа и аппаратное обеспечение для отправки управляющих сигналов и вывода цифровых данных. Некоторый АЦП также требует точного источника опорного сигнала.

Ключевые параметры для тестирования АЦП:

1. Ошибка смещения постоянного тока
2. Ошибка усиления постоянного тока
3. Соотношение сигнал шум (SNR)
4. Общее гармоническое искажение (THD)
5. Интегральная нелинейность (INL)
6. Дифференциальная нелинейность (DNL)
7. Свободный динамический диапазон от паразитов
8. Рассеяние мощности

Смотрите также

• Адаптивное предиктивное кодирование, тип АЦП, в котором значение сигнала предсказывается линейной функцией
• Аудиокодек
• Бета-кодировщик
• Оцифровка
• Цифровая обработка сигналов
• Интегральная линейность
• Модем

Примечания

Рекомендации

• Кнолль, Гленн Ф. (1989). Обнаружение и измерение радиации (2-е изд.). Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья. ISBN  978-0471815044.CS1 maint: ref = harv (связь)
• Николсон, П. В. (1974). Ядерная Электроника. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья. С. 315–316. ISBN  978-0471636977.CS1 maint: ref = harv (связь)

дальнейшее чтение

• Аллен, Филипп Э .; Холберг, Дуглас Р. (2002). КМОП аналоговая схема. ISBN  978-0-19-511644-1.
• Фраден, Джейкоб (2010). Справочник по современным датчикам: физика, конструкции и приложения. Springer. ISBN  978-1441964656.
• Кестер, Уолт, изд. (2005). Справочник по преобразованию данных. Эльзевьер: Новинки. ISBN  978-0-7506-7841-4.
• Джонс, Дэвид; Мартин, Кен (1997). Разработка аналоговых интегральных схем. ISBN  978-0-471-14448-9.
• Лю, Минлян (2006). Делаем понятные схемы с переключаемыми конденсаторами. ISBN  978-0-7506-7907-7.
• Норсуорси, Стивен Р .; Шрайер, Ричард; Темес, Габор С. (1997). Преобразователи данных дельта-сигма. IEEE Press. ISBN  978-0-7803-1045-2.
• Разави, Бехзад (1995). Принципы построения системы преобразования данных. Нью-Йорк, Нью-Йорк: IEEE Press. ISBN  978-0-7803-1093-3.
• Нджунче, Тертульен. Аналоговые интегральные схемы CMOS: высокоскоростная и энергоэффективная конструкция. Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN  978-1-4398-5491-4.
• Сталлер, Лен (24 февраля 2005 г.). «Понимание спецификаций аналого-цифрового преобразователя». Проектирование встроенных систем.
• Уолден, Р. Х. (1999). «Обзор и анализ аналого-цифровых преобразователей». Журнал IEEE по избранным областям коммуникаций. 17 (4): 539–550. CiteSeerX  10.1.1.352.1881. Дои:10.1109/49.761034.

внешняя ссылка

• Введение в преобразователи дельта-сигма Очень хороший обзор теории преобразователя дельта-сигма.
• Цифровой динамический анализ систем аналого-цифрового преобразования с помощью оценочного программного обеспечения на основе анализа FFT / DFT РФ Экспо Восток, 1987
• Какая архитектура ADC подходит для вашего приложения? статья Уолта Кестера
• Глоссарий АЦП и ЦАП Определяет часто используемые технические термины.
• Введение в АЦП в AVR — Аналого-цифровое преобразование с помощью микроконтроллеров Atmel
• Обработка сигналов и системные аспекты АЦП с временным перемежением.
• Разъяснение аналого-цифровых преобразователей с интерактивными принципами работы.
• Модель MATLAB Simulink простого линейного АЦП.

«A2D» redirects here. For the U.S. Navy attack aircraft, see Douglas A2D Skyshark.

In electronics, an analog-to-digital converter (ADC, A/D, or A-to-D) is a system that converts an analog signal, such as a sound picked up by a microphone or light entering a digital camera, into a digital signal. An ADC may also provide an isolated measurement such as an electronic device that converts an analog input voltage or current to a digital number representing the magnitude of the voltage or current. Typically the digital output is a two’s complement binary number that is proportional to the input, but there are other possibilities.

There are several ADC architectures. Due to the complexity and the need for precisely matched components, all but the most specialized ADCs are implemented as integrated circuits (ICs). These typically take the form of metal–oxide–semiconductor (MOS) mixed-signal integrated circuit chips that integrate both analog and digital circuits.

A digital-to-analog converter (DAC) performs the reverse function; it converts a digital signal into an analog signal.

Explanation[edit]

An ADC converts a continuous-time and continuous-amplitude analog signal to a discrete-time and discrete-amplitude digital signal. The conversion involves quantization of the input, so it necessarily introduces a small amount of error or noise. Furthermore, instead of continuously performing the conversion, an ADC does the conversion periodically, sampling the input, limiting the allowable bandwidth of the input signal.

The performance of an ADC is primarily characterized by its bandwidth and signal-to-noise ratio (SNR). The bandwidth of an ADC is characterized primarily by its sampling rate. The SNR of an ADC is influenced by many factors, including the resolution, linearity and accuracy (how well the quantization levels match the true analog signal), aliasing and jitter. The SNR of an ADC is often summarized in terms of its effective number of bits (ENOB), the number of bits of each measure it returns that are on average not noise. An ideal ADC has an ENOB equal to its resolution. ADCs are chosen to match the bandwidth and required SNR of the signal to be digitized. If an ADC operates at a sampling rate greater than twice the bandwidth of the signal, then per the Nyquist–Shannon sampling theorem, near-perfect reconstruction is possible. The presence of quantization error limits the SNR of even an ideal ADC. However, if the SNR of the ADC exceeds that of the input signal, then the effects of quantization error may be neglected, resulting in an essentially perfect digital representation of the bandlimited analog input signal.

Resolution[edit]

The resolution of the converter indicates the number of different, i.e. discrete, values it can produce over the allowed range of analog input values. Thus a particular resolution determines the magnitude of the quantization error and therefore determines the maximum possible signal-to-noise ratio for an ideal ADC without the use of oversampling. The input samples are usually stored electronically in binary form within the ADC, so the resolution is usually expressed as the audio bit depth. In consequence, the number of discrete values available is usually a power of two. For example, an ADC with a resolution of 8 bits can encode an analog input to one in 256 different levels (2⁸ = 256). The values can represent the ranges from 0 to 255 (i.e. as unsigned integers) or from −128 to 127 (i.e. as signed integer), depending on the application.

Resolution can also be defined electrically, and expressed in volts. The change in voltage required to guarantee a change in the output code level is called the least significant bit (LSB) voltage. The resolution Q of the ADC is equal to the LSB voltage. The voltage resolution of an ADC is equal to its overall voltage measurement range divided by the number of intervals:

where M is the ADC’s resolution in bits and E_FSR is the full-scale voltage range (also called ‘span’). E_FSR is given by

where V_RefHi and V_RefLow are the upper and lower extremes, respectively, of the voltages that can be coded.

Normally, the number of voltage intervals is given by

where M is the ADC’s resolution in bits.^[1]

That is, one voltage interval is assigned in between two consecutive code levels.

Example:

• Coding scheme as in figure 1
• Full scale measurement range = 0 to 1 volt
• ADC resolution is 3 bits: 2³ = 8 quantization levels (codes)
• ADC voltage resolution, Q = 1 V / 8 = 0.125 V.

In many cases, the useful resolution of a converter is limited by the signal-to-noise ratio (SNR) and other errors in the overall system expressed as an ENOB.

Quantization error[edit]

Quantization error is introduced by the quantization inherent in an ideal ADC. It is a rounding error between the analog input voltage to the ADC and the output digitized value. The error is nonlinear and signal-dependent. In an ideal ADC, where the quantization error is uniformly distributed between −1⁄2 LSB and +1⁄2 LSB, and the signal has a uniform distribution covering all quantization levels, the signal-to-quantization-noise ratio (SQNR) is given by

^[2]

where Q is the number of quantization bits. For example, for a 16-bit ADC, the quantization error is 96.3 dB below the maximum level.

Quantization error is distributed from DC to the Nyquist frequency. Consequently, if part of the ADC’s bandwidth is not used, as is the case with oversampling, some of the quantization error will occur out-of-band, effectively improving the SQNR for the bandwidth in use. In an oversampled system, noise shaping can be used to further increase SQNR by forcing more quantization error out of band.

Dither[edit]

In ADCs, performance can usually be improved using dither. This is a very small amount of random noise (e.g. white noise), which is added to the input before conversion. Its effect is to randomize the state of the LSB based on the signal. Rather than the signal simply getting cut off altogether at low levels, it extends the effective range of signals that the ADC can convert, at the expense of a slight increase in noise. Dither can only increase the resolution of a sampler. It cannot improve the linearity, and thus accuracy does not necessarily improve.

Quantization distortion in an audio signal of very low level with respect to the bit depth of the ADC is correlated with the signal and sounds distorted and unpleasant. With dithering, the distortion is transformed into noise. The undistorted signal may be recovered accurately by averaging over time. Dithering is also used in integrating systems such as electricity meters. Since the values are added together, the dithering produces results that are more exact than the LSB of the analog-to-digital converter.

Dither is often applied when quantizing photographic images to a fewer number of bits per pixel—the image becomes noisier but to the eye looks far more realistic than the quantized image, which otherwise becomes banded. This analogous process may help to visualize the effect of dither on an analog audio signal that is converted to digital.

Accuracy[edit]

An ADC has several sources of errors. Quantization error and (assuming the ADC is intended to be linear) non-linearity are intrinsic to any analog-to-digital conversion. These errors are measured in a unit called the least significant bit (LSB). In the above example of an eight-bit ADC, an error of one LSB is 1⁄256 of the full signal range, or about 0.4%.

Nonlinearity[edit]

All ADCs suffer from nonlinearity errors caused by their physical imperfections, causing their output to deviate from a linear function (or some other function, in the case of a deliberately nonlinear ADC) of their input. These errors can sometimes be mitigated by calibration, or prevented by testing. Important parameters for linearity are integral nonlinearity and differential nonlinearity. These nonlinearities introduce distortion that can reduce the signal-to-noise ratio performance of the ADC and thus reduce its effective resolution.

Jitter[edit]

When digitizing a sine wave , the use of a non-ideal sampling clock will result in some uncertainty in when samples are recorded. Provided that the actual sampling time uncertainty due to clock jitter is , the error caused by this phenomenon can be estimated as . This will result in additional recorded noise that will reduce the effective number of bits (ENOB) below that predicted by quantization error alone. The error is zero for DC, small at low frequencies, but significant with signals of high amplitude and high frequency. The effect of jitter on performance can be compared to quantization error: , where q is the number of ADC bits.^{[citation needed]}

Output size (bits)	Signal Frequency
1 Hz	1 kHz	10 kHz	1 MHz	10 MHz	100 MHz	1 GHz
8	1,243 µs	1.24 µs	124 ns	1.24 ns	124 ps	12.4 ps	1.24 ps
10	311 µs	311 ns	31.1 ns	311 ps	31.1 ps	3.11 ps	0.31 ps
12	77.7 µs	77.7 ns	7.77 ns	77.7 ps	7.77 ps	0.78 ps	0.08 ps («77.7fs»)
14	19.4 µs	19.4 ns	1.94 ns	19.4 ps	1.94 ps	0.19 ps	0.02 ps («19.4fs»)
16	4.86 µs	4.86 ns	486 ps	4.86 ps	0.49 ps	0.05 ps («48.5 fs»)	–
18	1.21 µs	1.21 ns	121 ps	1.21 ps	0.12 ps	–	–
20	304 ns	304 ps	30.4 ps	0.30 ps («303.56 fs»)	0.03 ps («30.3 fs»)	–	–
24	18.9 ns	18.9 ps	1.89 ps	0.019 ps («18.9 fs»)	—	–	–

Clock jitter is caused by phase noise.^[3][4] The resolution of ADCs with a digitization bandwidth between 1 MHz and 1 GHz is limited by jitter.^[5] For lower bandwidth conversions such as when sampling audio signals at 44.1 kHz, clock jitter has a less significant impact on performance.^[6]

Sampling rate[edit]

An analog signal is continuous in time and it is necessary to convert this to a flow of digital values. It is therefore required to define the rate at which new digital values are sampled from the analog signal. The rate of new values is called the sampling rate or sampling frequency of the converter. A continuously varying bandlimited signal can be sampled and then the original signal can be reproduced from the discrete-time values by a reconstruction filter. The Nyquist–Shannon sampling theorem implies that a faithful reproduction of the original signal is only possible if the sampling rate is higher than twice the highest frequency of the signal.

Since a practical ADC cannot make an instantaneous conversion, the input value must necessarily be held constant during the time that the converter performs a conversion (called the conversion time). An input circuit called a sample and hold performs this task—in most cases by using a capacitor to store the analog voltage at the input, and using an electronic switch or gate to disconnect the capacitor from the input. Many ADC integrated circuits include the sample and hold subsystem internally.

Aliasing[edit]

An ADC works by sampling the value of the input at discrete intervals in time. Provided that the input is sampled above the Nyquist rate, defined as twice the highest frequency of interest, then all frequencies in the signal can be reconstructed. If frequencies above half the Nyquist rate are sampled, they are incorrectly detected as lower frequencies, a process referred to as aliasing. Aliasing occurs because instantaneously sampling a function at two or fewer times per cycle results in missed cycles, and therefore the appearance of an incorrectly lower frequency. For example, a 2 kHz sine wave being sampled at 1.5 kHz would be reconstructed as a 500 Hz sine wave.

To avoid aliasing, the input to an ADC must be low-pass filtered to remove frequencies above half the sampling rate. This filter is called an anti-aliasing filter, and is essential for a practical ADC system that is applied to analog signals with higher frequency content. In applications where protection against aliasing is essential, oversampling may be used to greatly reduce or even eliminate it.

Although aliasing in most systems is unwanted, it can be exploited to provide simultaneous down-mixing of a band-limited high-frequency signal (see undersampling and frequency mixer). The alias is effectively the lower heterodyne of the signal frequency and sampling frequency.^[7]

Oversampling[edit]

For economy, signals are often sampled at the minimum rate required with the result that the quantization error introduced is white noise spread over the whole passband of the converter. If a signal is sampled at a rate much higher than the Nyquist rate and then digitally filtered to limit it to the signal bandwidth produces the following advantages:

• Oversampling can make it easier to realize analog anti-aliasing filters
• Improved audio bit depth
• Reduced noise, especially when noise shaping is employed in addition to oversampling.

Oversampling is typically used in audio frequency ADCs where the required sampling rate (typically 44.1 or 48 kHz) is very low compared to the clock speed of typical transistor circuits (>1 MHz). In this case, the performance of the ADC can be greatly increased at little or no cost. Furthermore, as any aliased signals are also typically out of band, aliasing can often be completely eliminated using very low cost filters.

Relative speed and precision[edit]

The speed of an ADC varies by type. The Wilkinson ADC is limited by the clock rate which is processable by current digital circuits. For a successive-approximation ADC, the conversion time scales with the logarithm of the resolution, i.e. the number of bits. Flash ADCs are certainly the fastest type of the three; The conversion is basically performed in a single parallel step.

There is a potential tradeoff between speed and precision. Flash ADCs have drifts and uncertainties associated with the comparator levels results in poor linearity. To a lesser extent, poor linearity can also be an issue for successive-approximation ADCs. Here, nonlinearity arises from accumulating errors from the subtraction processes. Wilkinson ADCs have the best linearity of the three.^[8][9]

Sliding scale principle[edit]

The sliding scale or randomizing method can be employed to greatly improve the linearity of any type of ADC, but especially flash and successive approximation types. For any ADC the mapping from input voltage to digital output value is not exactly a floor or ceiling function as it should be. Under normal conditions, a pulse of a particular amplitude is always converted to the same digital value. The problem lies in that the ranges of analog values for the digitized values are not all of the same widths, and the differential linearity decreases proportionally with the divergence from the average width. The sliding scale principle uses an averaging effect to overcome this phenomenon. A random, but known analog voltage is added to the sampled input voltage. It is then converted to digital form, and the equivalent digital amount is subtracted, thus restoring it to its original value. The advantage is that the conversion has taken place at a random point. The statistical distribution of the final levels is decided by a weighted average over a region of the range of the ADC. This in turn desensitizes it to the width of any specific level.^[10][11]

Types[edit]

These are several common ways of implementing an electronic ADC.

RC charge time[edit]

Resistor-capacitor (RC) circuits have a known voltage charging and discharging curve that can be used to solve for an unknown analog value.

Wilkinson[edit]

The Wilkinson ADC was designed by Denys Wilkinson in 1950. The Wilkinson ADC is based on the comparison of an input voltage with that produced by a charging capacitor. The capacitor is allowed to charge until a comparator determines it matches the input voltage. Then, the capacitor is discharged linearly by using a constant current source. The time required to discharge the capacitor is proportional to the amplitude of the input voltage. While the capacitor is discharging, pulses from a high-frequency oscillator clock are counted by a register. The number of clock pulses recorded in the register is also proportional to the input voltage.^[12][13]

Measuring analog resistance or capacitance[edit]

If the analog value to measure is represented by a resistance or capacitance, then by including that element in an RC circuit (with other resistances or capacitances fixed) and measuring the time to charge the capacitance from a known starting voltage to another known ending voltage through the resistance from a known voltage supply, the value of the unknown resistance or capacitance can be determined using the capacitor charging equation:

and solving for the unknown resistance or capacitance using those starting and ending datapoints. This is similar but contrasts to the Wilkinson ADC which measures an unknown voltage with a known resistance and capacitance, by instead measuring an unknown resistance or capacitance with a known voltage.

For example, the positive (and/or negative) pulse width from a 555 Timer IC in monostable or astable mode represents the time it takes to charge (and/or discharge) its capacitor from 1⁄3 V_supply to 2⁄3 V_supply. By sending this pulse into a microcontroller with an accurate clock, the duration of the pulse can be measured and converted using the capacitor charging equation to produce the value of the unknown resistance or capacitance.

Larger resistances and capacitances will take a longer time to measure than smaller one. And the accuracy is limited by the accuracy of the microcontroller clock and the amount of time available to measure the value, which potentially might even change during measurement or be affected by external parasitics.

Direct-conversion[edit]

A direct-conversion or flash ADC has a bank of comparators sampling the input signal in parallel, each firing for a specific voltage range. The comparator bank feeds a digital encoder logic circuit that generates a binary number on the output lines for each voltage range.

ADCs of this type have a large die size and high power dissipation. They are often used for video, wideband communications, or other fast signals in optical and magnetic storage.

The circuit consists of a resistive divider network, a set of op-amp comparators and a priority encoder. A small amount of hysteresis is built into the comparator to resolve any problems at voltage boundaries. At each node of the resistive divider, a comparison voltage is available. The purpose of the circuit is to compare the analog input voltage with each of the node voltages.

The circuit has the advantage of high speed as the conversion takes place simultaneously rather than sequentially. Typical conversion time is 100 ns or less. Conversion time is limited only by the speed of the comparator and of the priority encoder. This type of ADC has the disadvantage that the number of comparators required almost doubles for each added bit. Also, the larger the value of n, the more complex is the priority encoder.

Successive approximation[edit]

A successive-approximation ADC uses a comparator and a binary search to successively narrow a range that contains the input voltage. At each successive step, the converter compares the input voltage to the output of an internal digital-to-analog converter (DAC) which initially represents the midpoint of the allowed input voltage range. At each step in this process, the approximation is stored in a successive approximation register (SAR) and the output of the digital-to-analog converter is updated for a comparison over a narrower range.

Ramp-compare[edit]

A ramp-compare ADC produces a saw-tooth signal that ramps up or down then quickly returns to zero.^[14]
When the ramp starts, a timer starts counting. When the ramp voltage matches the input, a comparator fires, and the timer’s value is recorded. Timed ramp converters can be implemented economically,^[a] however, the ramp time may be sensitive to temperature because the circuit generating the ramp is often a simple analog integrator. A more accurate converter uses a clocked counter driving a DAC. A special advantage of the ramp-compare system is that converting a second signal just requires another comparator and another register to store the timer value. To reduce sensitivity to input changes during conversion, a sample and hold can charge a capacitor with the instantaneous input voltage and the converter can time the time required to discharge with a constant current.

Integrating[edit]

An integrating ADC (also dual-slope or multi-slope ADC) applies the unknown input voltage to the input of an integrator and allows the voltage to ramp for a fixed time period (the run-up period). Then a known reference voltage of opposite polarity is applied to the integrator and is allowed to ramp until the integrator output returns to zero (the run-down period). The input voltage is computed as a function of the reference voltage, the constant run-up time period, and the measured run-down time period. The run-down time measurement is usually made in units of the converter’s clock, so longer integration times allow for higher resolutions. Likewise, the speed of the converter can be improved by sacrificing resolution. Converters of this type (or variations on the concept) are used in most digital voltmeters for their linearity and flexibility.

Charge balancing ADC

The principle of charge balancing ADC is to first convert the input signal to a frequency using a voltage-to-frequency converter. This frequency is then measured by a counter and converted to an output code proportional to the analog input. The main advantage of these converters is that it is possible to transmit frequency even in a noisy environment or in isolated form. However, the limitation of this circuit is that the output of the voltage-to-frequency converter depends upon an RC product whose value cannot be accurately maintained over temperature and time.

Dual-slope ADC

The analog part of the circuit consists of a high input impedance buffer, precision integrator and a voltage comparator. The converter first integrates the analog input signal for a fixed duration and then it integrates an internal reference voltage of opposite polarity until the integrator output is zero. The main disadvantage of this circuit is the long duration time. They are particularly suitable for accurate measurement of slowly varying signals such as thermocouples and weighing scales.

Delta-encoded[edit]

A delta-encoded or counter-ramp ADC has an up-down counter that feeds a DAC. The input signal and the DAC both go to a comparator. The comparator controls the counter. The circuit uses negative feedback from the comparator to adjust the counter until the DAC’s output matches the input signal and number is read from the counter. Delta converters have very wide ranges and high resolution, but the conversion time is dependent on the input signal behavior, though it will always have a guaranteed worst-case. Delta converters are often very good choices to read real-world signals as most signals from physical systems do not change abruptly. Some converters combine the delta and successive approximation approaches; this works especially well when high frequency components of the input signal are known to be small in magnitude.

Pipelined[edit]

A pipelined ADC (also called subranging quantizer) uses two or more conversion steps. First, a coarse conversion is done. In a second step, the difference to the input signal is determined with a DAC. This difference is then converted more precisely, and the results are combined in the last step. This can be considered a refinement of the successive-approximation ADC wherein the feedback reference signal consists of the interim conversion of a whole range of bits (for example, four bits) rather than just the next-most-significant bit. By combining the merits of the successive approximation and flash ADCs this type is fast, has a high resolution, and can be implemented efficiently.

Delta-sigma[edit]

A delta-sigma ADC (also known as a sigma-delta ADC) is based on a feedback loop with an analog filter and low resolution (often 1 bit), but high-speed ADC and DAC to approximate the incoming signal. The filter (usually a 2nd order low pass filter) in the loop performs noise shaping: the quantization noise originating from the DAC is no longer evenly distributed over the frequencies, but higher for the high frequencies and reduced for the low frequencies.
A digital filter (decimation filter) then removes much of the higher frequencies (especially much of the quantization noise) and converts the data stream from high sampling rate and low resolution to low speed and high resolution.

Time-interleaved[edit]

A time-interleaved ADC uses M parallel ADCs where each ADC samples data every M:th cycle of the effective sample clock. The result is that the sample rate is increased M times compared to what each individual ADC can manage. In practice, the individual differences between the M ADCs degrade the overall performance reducing the spurious-free dynamic range (SFDR).^[16] However, techniques exist to correct for these time-interleaving mismatch errors.^[17]

Intermediate FM stage[edit]

An ADC with an intermediate FM stage first uses a voltage-to-frequency converter to produce an oscillating signal with a frequency proportional to the voltage of the input signal, and then uses a frequency counter to convert that frequency into a digital count proportional to the desired signal voltage. Longer integration times allow for higher resolutions. Likewise, the speed of the converter can be improved by sacrificing resolution. The two parts of the ADC may be widely separated, with the frequency signal passed through an opto-isolator or transmitted wirelessly. Some such ADCs use sine wave or square wave frequency modulation; others use pulse-frequency modulation. Such ADCs were once the most popular way to show a digital display of the status of a remote analog sensor.^{[18][19][20][21][22]}

Time-stretch[edit]

A Time-stretch analog-to-digital converter (TS-ADC) digitizes a very wide bandwidth analog signal, that cannot be digitized by a conventional electronic ADC, by time-stretching the signal prior to digitization. It commonly uses a photonic preprocessor to time-stretch the signal, which effectively slows the signal down in time and compresses its bandwidth. As a result, an electronic ADC, that would have been too slow to capture the original signal, can now capture this slowed-down signal. For continuous capture of the signal, the front end also divides the signal into multiple segments in addition to time-stretching. Each segment is individually digitized by a separate electronic ADC. Finally, a digital signal processor rearranges the samples and removes any distortions added by the preprocessor to yield the binary data that is the digital representation of the original analog signal.

Commercial[edit]

In many cases, the most expensive part of an integrated circuit is the pins, because they make the package larger, and each pin has to be connected to the integrated circuit’s silicon. To save pins, it is common for ADCs to send their data one bit at a time over a serial interface to the computer, with each bit coming out when a clock signal changes state. This saves quite a few pins on the ADC package, and in many cases, does not make the overall design any more complex.

Commercial ADCs often have several inputs that feed the same converter, usually through an analog multiplexer. Different models of ADC may include sample and hold circuits, instrumentation amplifiers or differential inputs, where the quantity measured is the difference between two inputs.

Applications[edit]

Music recording[edit]

Analog-to-digital converters are integral to modern music reproduction technology and digital audio workstation-based sound recording. Music may be produced on computers using an analog recording and therefore analog-to-digital converters are needed to create the pulse-code modulation (PCM) data streams that go onto compact discs and digital music files. The current crop of analog-to-digital converters utilized in music can sample at rates up to 192 kilohertz. Many recording studios record in 24-bit 96 kHz pulse-code modulation (PCM) format and then downsample and dither the signal for Compact Disc Digital Audio production (44.1 kHz) or to 48 kHz for radio and television broadcast applications.

Digital signal processing[edit]

ADCs are required in digital signal processing systems that process, store, or transport virtually any analog signal in digital form. TV tuner cards, for example, use fast video analog-to-digital converters. Slow on-chip 8-, 10-, 12-, or 16-bit analog-to-digital converters are common in microcontrollers. Digital storage oscilloscopes need very fast analog-to-digital converters, also crucial for software-defined radio and their new applications.

Scientific instruments[edit]

Digital imaging systems commonly use analog-to-digital converters for digitizing pixels. Some radar systems use analog-to-digital converters to convert signal strength to digital values for subsequent signal processing. Many other in situ and remote sensing systems commonly use analogous technology.

Many sensors in scientific instruments produce an analog signal; temperature, pressure, pH, light intensity etc. All these signals can be amplified and fed to an ADC to produce a digital representation.

Rotary encoder[edit]

Some non-electronic or only partially electronic devices, such as rotary encoders, can also be considered ADCs. Typically the digital output of an ADC will be a two’s complement binary number that is proportional to the input. An encoder might output a Gray code.

Displays[edit]

Flat-panel displays are inherently digital and need an ADC to process an analog signal such as composite or VGA.

Electrical symbol[edit]

Testing[edit]

Testing an analog-to-digital converter requires an analog input source and hardware to send control signals and capture digital data output. Some ADCs also require an accurate source of reference signal.

The key parameters to test an ADC are:

1. DC offset error
2. DC gain error
3. signal-to-noise ratio (SNR)
4. Total harmonic distortion (THD)
5. Integral nonlinearity (INL)
6. Differential nonlinearity (DNL)
7. Spurious free dynamic range
8. Power dissipation

See also[edit]

• Adaptive predictive coding, a type of ADC in which the value of the signal is predicted by a linear function
• Audio codec
• Beta encoder
• Integral linearity
• Modem

Notes[edit]

References[edit]

Further reading[edit]

• Allen, Phillip E.; Holberg, Douglas R. (2002). CMOS Analog Circuit Design. ISBN 978-0-19-511644-1.
• Fraden, Jacob (2010). Handbook of Modern Sensors: Physics, Designs, and Applications. Springer. ISBN 978-1441964656.
• Kester, Walt, ed. (2005). The Data Conversion Handbook. Elsevier: Newnes. ISBN 978-0-7506-7841-4.
• Johns, David; Martin, Ken (1997). Analog Integrated Circuit Design. ISBN 978-0-471-14448-9.
• Liu, Mingliang (2006). Demystifying Switched-Capacitor Circuits. ISBN 978-0-7506-7907-7.
• Norsworthy, Steven R.; Schreier, Richard; Temes, Gabor C. (1997). Delta-Sigma Data Converters. IEEE Press. ISBN 978-0-7803-1045-2.
• Razavi, Behzad (1995). Principles of Data Conversion System Design. New York, NY: IEEE Press. ISBN 978-0-7803-1093-3.
• Ndjountche, Tertulien (May 24, 2011). CMOS Analog Integrated Circuits: High-Speed and Power-Efficient Design. Boca Raton, FL: CRC Press. ISBN 978-1-4398-5491-4.
• Staller, Len (February 24, 2005). «Understanding analog to digital converter specifications». Embedded Systems Design.
• Walden, R. H. (1999). «Analog-to-digital converter survey and analysis». IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 17 (4): 539–550. CiteSeerX 10.1.1.352.1881. doi:10.1109/49.761034.

External links[edit]

• An Introduction to Delta Sigma Converters A very nice overview of Delta-Sigma converter theory.
• Digital Dynamic Analysis of A/D Conversion Systems through Evaluation Software based on FFT/DFT Analysis RF Expo East, 1987
• Which ADC Architecture Is Right for Your Application? article by Walt Kester
• ADC and DAC Glossary at the Wayback Machine (archived 2009-11-24) Defines commonly used technical terms
• Introduction to ADC in AVR – Analog to digital conversion with Atmel microcontrollers
• Signal processing and system aspects of time-interleaved ADCs
• MATLAB Simulink model of a simple ramp ADC