SAR ADC系列3：ADC动态指标

2023-04-01 03:53| 来源: 网络整理| 查看: 265

量化误差

量化噪声功率计算

信噪比SNDR

ADC SNDR Matlab计算

动态范围DR (Dynamic Range)

SFDR（Spurious Free Dynamic Range）

SDR & THD

量化误差

量化步进：1LSB = VFS / 2^N 。满量程VFS：（-0.5LSB ~ 2^N-1）LSB量化误差 = ADC输出 - ADC模拟输入

以N=3为例：VFS = -0.5LSB ~ 7.5LSB 量化误差范围：[-0.5 , 0.5] LSB

量化噪声功率计算

假设输入信号为一个斜率足够小的斜坡信号，最大幅度为VFS 如何计算量化噪声的RMS值？ ■ 假设输入信号摆幅远大于LSB ■ 假设输入信号不是直流信号 ■ 假设信号不限幅

量化噪声：

信噪比SNDR

ADC SNDR Matlab计算

■ SNR = 6.02*N + 1.76 N = 8，SNR = 50 dB； N = 10，SNR = 61.68 dB； N = 12，SNR =74 dB； N = 14，SNR = 85.84 dB； N = 16，SNR = 98 dB； N = 20，SNR = 122 dB；

在Demo Codel中，信号周期数M=37为质数，建议读者可以尝试M取偶数，比如M=32，看看DFT效果，并尝试去解释该种现象。

clear;clc; N = 1024; M = 37; fin = 1e6; fs = N*fin/M; Ts = 1/fs; t = 0:Ts:(N-1)*Ts; LSB = 2/2^10; vin = sin(2*pi*fin*t); vin = round(vin/LSB)*LSB; % vin/LSB四舍五入 figure(1); plot(t,vin); s = fft(vin); s = abs(s) + 1e-6; s_dB = 20*log10(s); s_dB = s_dB - max(s_dB); s_dB = s_dB(1:N/2); figure(2); f = (0:N/2-1)*fs/N; plot(1:N/2,s_dB); % 计算SNR sig_bin = M+1; s = s(1:N/2); s = s.^2; power_sig = s(sig_bin); power_noise = sum(s) - power_sig; snr = 10*log10(power_sig/power_noise)

动态范围DR (Dynamic Range)

ADC能够线性处理的最大信号和最小信号之间的比值。

$DR=\frac{Maximum Signal Power}{Minimum Detectable Signal}\ge SNR_{peak}$

SFDR（Spurious Free Dynamic Range）

信号和最大的谐波的功率之比取dB

SDR & THD

THD = 所有的谐波加起来和信号的功率之比，不考虑噪声仅考虑非线性。

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