ADC旬度分析

ADC的测试标准主要包括以下几个方面：转换速率：ADC从开始转换到转换完成所需要的时间，采样信号频率越高，所需的ADC采样速率也应越高。

静态指标：最小误差（Quantizing Error）：由于ADC分辨率有限而导致的误差，通常为1个或半个最小数字量表示的模拟变化量。

偏移增益误差（Offset/Gain Error）：实际ADC线性方程与理想ADC线性方程的偏差（斜率、截距不一致）。

满刻度误差（Full Scale Error）：满刻度输入时，对应的实际输入信号与理想输入信号的差值。

微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）：ADC相邻两刻度的最大偏差。

积分非线性（Integral nonlinearity，INL）：
ADC数值点对应的模拟量和真实值之间最大误差值，即ADC输出数值偏理想线性最大的距离。

ADC动态指标：总谐波失真THD、信噪比和失真SINAD、有效位数ENOB、信噪比SNR、无杂散动态范围SFDR。

ADC测试参数定义、分析及策略之线性测试线性测试动态测试关注的是器件的传输和性能特征，即采样和重现时序变化信号的能力，相比之下，线性测试关注的则是器件内部电路的误差。

对ADC来说，这些内部误差包括器件的增益、偏移、积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)误差，这些参数说明了静止的模拟信号转换成数字信号的情况，主要关注具体电平与相应数字代码之间的关系。

测试ADC静态性能时，要考虑两个重要因素：第一，对于给定的模拟电压，一个具体数字代码并不能告诉多少有关器件的信息，它仅仅说明这个器件功能正常，要知道器件功能到底如何还必须考虑模拟电压的范围(它会产生一个输出代码)以及代码间的转换点；第二，动态测试一般关注器件在特定输入信号情况下的输出特性，然而静态测试是一个交互性过程，要在不同输入信号下测试实际输出。

总的来说，ADC的误差可以分为与直流（DC）和交流（AC）有关的误差。

DC误差又细分为四类：量化误差、微分非线性误差、积分非线性误差、偏移与增益误差。

AC误差一般与信噪及总谐波失真问题有关。

◆量化误差（Quantization Error）量化误差是基本误差，用图3所示的简单3bit ADC来说明。

输入电压被数字化，以8个离散电平来划分，分别由代码000b到111b去代表它们，每一代码跨越Vref/8的电压范围。

代码大小一般被定义为一个最低有效位（Least Significant Bit，LSB）。

若假定Vref＝8V时，每个代码之间的电压变换就代表1V。

换言之，产生指定代码的实际电压与代表该码的电压两者之间存在误差。

一般来说，0.5LSB偏移加入到输入端便导致在理想过渡点上有正负0.5LSB的量化误差。

图3 理想ADC转换特性图6 INL和DNL与增益和偏移一样，计算非线性微分与积分误差也有很多种方法，代码平均和电压抖动两种方法都可以使用，但是由于存在重复搜索，当器件位数较多时这两种方法执行起来很费时。

第五章ADC 静态电参数测试（一）翻译整理：李雷本文要点：ADC 的电参数定义ADC 电参数测试特有的难点以及解决这些难题的技术ADC 线性度测试的各类方法ADC 数据规范（Data Sheet）样例快速测试ADC 的条件和技巧用于ADC 静态电参数测试的典型系统硬件配置关键词解释失调误差 Eo（Offset Error）：转换特性曲线的实际起始值与理想起始值（零值）的偏差。

增益误差E G（Gain Error）：转换特性曲线的实际斜率与理想斜率的偏差。

（在有些资料上增益误差又称为满刻度误差）线性误差Er（Linearity Error）：转换特性曲线与最佳拟合直线间的最大偏差。

（NS 公司定义）或者用：准确度E A（Accuracy）：转换特性曲线与理想转换特性曲线的最大偏差（AD 公司定义）。

信噪比(SNR): 基频能量和噪声频谱能量的比值。

一、ADC 静态电参数定义及测试简介模拟/数字转换器（ADC）是最为常见的混合信号架构器件。

ADC是一种连接现实模拟世界和快速信号处理数字世界的接口。

电压型ADC（本文讨论）输入电压量并通过其特有的功能输出与之相对应的数字代码。

ADC的输出代码可以有多种编码技术（如：二进制补码，自然二进制码等）。

测试ADC 器件的关键是要认识到模/数转换器“多对一”的本质。

也就是说，ADC 的多个不同的输入电压对应一个固定的输出数字代码，因此测试ADC 有别于测试其它传统的模拟或数字器件（施加输入激励，测试输出响应）。

对于 ADC，我们必须找到引起输出改变的特定的输入值，并且利用这些特殊的输入值计算出ADC 的静态电参数（如：失调误差、增益误差，积分非线性等）。

本章主要介绍ADC 静态电参数的定义以及如何测试它们。

Figure5.1：Analog-to-Digital Conversion Process. An ADC receives an analog input and outputs the digital codes that most closely represents then input magnitude relative to full scale.1．ADC 的静态电参数规范ADC的静态电参数主要验证器件的输入-输出转换曲线符合设计（理想）曲线的程度。

ADC制造商在数据手册中定义ADC性能的方式令人困惑，并且可能会在应用开发中导致错误的推断。

最大的困惑也许就是“分辨率”和“精确度”了——即Resolution和Accuracy，这是两个不同的参数，却经常被混用，但事实上，分辨率并不能代表精确度，反之亦然。

本文提出并解释了ADC“分辨率”和“精确度”，它们与动态范围、噪声层的关系，以及在诸如计量等应用中的含义。

ADC动态范围，精确度和分辨率动态范围被定义为系统可测量到的最小和最大信号的比例。

最大信号可为峰间值，零到峰(Zero-to-Peak)值或均方根(RMS)满量程。

其中任何一个都会给出不同值。

例如，对于一个1V正弦波来说：峰间(满量程)值＝2V零到峰值＝1VRMS满量程＝0.707×峰值振幅＝0.707×1V＝0.707V最小信号通常为RMS噪声，这是在未应用信号时测量的信号的均方根值。

测量得到的RMS 噪声级别将取决于测量时使用的带宽。

每当带宽翻倍，记录的噪声将增长1.41或3dB。

因此，一定要注意动态范围数字始终与某个带宽相关，而后者通常未被指定，这使记录的值变得没有意义。

器件的信噪比(SNR)和动态范围多数时候被定义为同一个值，即：动态范围＝SNR ＝RMS满量程/RMS噪声并且经常使用dB作为单位，即动态范围(dB) ＝SNR(dB) ＝20*Log10 (RMS满量程/RMS噪声)与使用RMS满量程相反，一些制造商为了使图表看上去更漂亮，引用零到峰或峰间值，这使得最终的动态范围或SNR增加了3dB或9dB，因此我们需要仔细研究规范以避免误解。

在讨论ADC性能时，分辨率和精确度是经常被混用的两个术语。

一定要注意，分辨率并不能代表精确度，反之亦然。

ADC分辨率由数字化输入信号时所使用的比特数决定。

对于16位器件，总电压范围被表示为216 (65536)个独立的数字值或输出代码。

因此，系统可以测量的绝对最小电平表示为1比特，或ADC电压范围的1/65536。

adc评估ADC是模拟数字转换器的缩写，是一种将模拟信号转换成数字信号的设备。

它可以将连续的模拟信号转换成离散的数字信号，以便于数字系统的处理和分析。

ADC的评估主要考虑其转换性能、特性和适用性等方面。

首先，ADC的转换性能是评估的重要指标之一。

转换性能包括分辨率、采样率、非线性误差和噪声等参数。

分辨率是指ADC可以区分的最小电压或电流的变化量，通常以位数（比特）表示。

较高的分辨率意味着更准确的转换结果。

采样率是指ADC每秒可以进行的采样次数，通常以Hz表示。

较高的采样率意味着更高的信号还原能力。

非线性误差是指ADC输出与输入信号之间的误差，常见的非线性误差有DNL和INL。

噪声是指在转换过程中引入的干扰信号，例如量化噪声、时钟抖动等。

评估一款ADC的转换性能需要进行实际测试，比较其结果与理论性能指标的吻合度。

其次，ADC的特性也需要进行评估。

特性包括电源电压、功耗、工作温度范围等。

电源电压是指ADC工作所需的电源电压范围，通常以V表示。

功耗是指ADC在工作过程中所消耗的能量，高功耗会造成能源的浪费。

工作温度范围是指ADC能够正常工作的环境温度范围，较宽的工作温度范围意味着更高的适用性。

最后，ADC的适用性是针对特定应用而言的。

不同的应用有不同的要求，例如音频处理、测量和控制系统等。

评估一款ADC的适用性需要考虑其输入范围、采样精度、接口等因素。

输入范围是指ADC可以处理的输入电压或电流范围，通常以V表示。

采样精度是指ADC将模拟信号转换成数字信号的精度，通常以比特表示。

接口是指ADC与其他电子器件之间的通信接口，常见的接口有SPI、I2C和UART等。

总之，ADC的评估涉及到转换性能、特性和适用性等方面的考量。

通过对这些指标的评估，可以选择适合特定应用的ADC设备，并保证其在实际应用中能够具有良好的性能和可靠性。

adc位数和温度范围和精度的关系ADC（模数转换器）是一种将模拟信号转换为数字信号的电子设备。

在许多应用中，ADC的性能与位数、温度范围和精度密切相关。

本文将探讨这三个因素之间的关系。

我们来看位数对ADC性能的影响。

位数指的是ADC的输出结果能够表示的离散级别数量。

一般来说，位数越高，ADC转换的精度就越高。

例如，一个12位的ADC可以将模拟信号分成4096个离散级别，而一个16位的ADC可以将模拟信号分成65536个离散级别。

因此，更高位数的ADC可以更准确地表示模拟信号的细微变化。

然而，位数越高，ADC的转换速度就越慢。

这是因为更高位数的ADC 需要更多的时间来完成转换过程。

因此，在实际应用中，需要根据具体要求权衡位数和转换速度之间的关系。

如果应用需要高精度的转换结果，可以选择高位数的ADC，但需要忍受较慢的转换速度。

相反，如果应用对转换速度要求较高，可以选择低位数的ADC，但需要牺牲一定的转换精度。

温度范围对ADC性能的影响也非常重要。

ADC的性能通常会随着温度的变化而发生变化。

温度变化会导致ADC的参考电压发生漂移，从而影响转换结果的准确性。

因此，在选择ADC时，需要考虑应用环境的温度范围，并选择能够在该温度范围内工作的ADC。

ADC的精度也是衡量其性能的重要指标之一。

精度指的是ADC转换结果与模拟输入信号之间的误差。

一般来说，精度越高，ADC的转换结果与实际信号的差别就越小。

精度通常用百分比或位数表示。

例如，一个12位的ADC具有1/4096的转换精度，即转换结果与实际信号之间的最大误差为1/4096。

因此，选择高精度的ADC可以获得更准确的转换结果。

需要注意的是，ADC的精度与位数并不完全相同。

位数只表示ADC 输出结果的离散级别数量，而精度则表示转换结果与实际信号之间的误差。

因此，一个高位数的ADC并不一定具有高精度。

在选择ADC时，需要同时考虑位数和精度这两个因素。

ADC的位数、温度范围和精度是其性能的重要指标。

ADC方法及其应用解析ADC（Analog-to-Digital Converter）即模拟到数字转换器，是一种将模拟信号转换成数字信号的设备或电路。

它是广泛应用于电子设备中的关键部件，能够将模拟量转换成数字量，提供适合数字处理的输入。

ADC的基本原理是将连续变化的模拟信号转换成一系列离散值的数字信号。

具体流程如下：1. 采样（Sampling）：将连续信号按照一定的时间间隔采集一系列模拟样本点，形成离散的信号序列。

2. 量化（Quantization）：将采样到的连续信号值映射到特定的离散值，这个离散值称为量化值。

量化值的精度决定了ADC的分辨率。

3. 编码（Encoding）：将量化后的模拟信号值通过编码器转换成对应的二进制数字，形成数字信号。

4. 输出（Output）：将编码后的数字信号输出给数字处理器或存储器，进行进一步的数字处理。

1.模拟信号采集：ADC广泛应用于各种采集系统中，如声音、图像、温度、压力、速度等模拟信号的采集。

通过ADC将模拟信号转换成数字信号后，可以方便地进行数字处理、传输和存储。

2.传感器读取：许多传感器输出的都是模拟信号，如光电传感器、压力传感器、温度传感器等。

通过ADC将传感器输出的模拟信号转换成数字信号后，可以更方便地进行信号处理和判断。

3.音频处理：音频设备中的模拟声音信号需要经过ADC转换成数字信号，再通过数字信号处理器（DSP）进行各类音频处理，如滤波、均衡、混响、压缩等操作，最后再通过DAC转换成模拟信号输出。

4.通信系统：通信系统中，数字信号在传输前必须通过ADC转换成模拟信号，例如ADSL调制解调器将数字信号转换成模拟信号进行传输，接收端再通过ADC将模拟信号转换成数字信号进行解码和处理。

5.医疗设备：医疗设备中的生理参数监测仪器，如心电图仪、血压计、血氧仪等，需要将模拟信号采集并通过ADC转换成数字信号，以便后续的医学诊断和分析。

6.自动控制系统：自动控制系统中的模拟量传感器一般通过ADC转换成数字量信号，供控制器进行逻辑判断和控制处理。

ADC采样误差分析摘要本文将介绍ADC（模数转换器）采样过程中产生的误差，并分析其对数据准确性的影响。

首先，我们将回顾ADC的工作原理和采样流程。

接着，将介绍ADC采样误差的分类及其原因。

最后，将讨论一些解决ADC采样误差的方法。

1. ADC工作原理和采样流程回顾ADC是一种将模拟信号转换为数字信号的器件。

它通常由样本保持电路（Sample and Hold Circuit）、模拟到数字转换器（Analog-to-Digital Converter）和数字数据处理电路等组成。

ADC采样过程包括采样、保持和转换三个步骤。

在采样阶段，ADC对模拟信号进行离散化，即按一定时间间隔对输入信号进行采样。

采样过程中需要考虑信号的带宽、信噪比等因素。

在保持阶段，样本保持电路将采样到的信号保持在一个稳定的电压上，以便转换器能够准确地对信号进行转换。

保持阶段对信号保持时间的控制十分重要，过长或过短的保持时间都会引起误差。

在转换阶段，模拟信号被转换为数字信号。

转换器的精度和速度对转换结果的准确性有着重要影响。

ADC通常使用逐次逼近（Successive Approximation）或逐次逼近寻找法（SAR-ADC）进行模拟到数字的转换。

2. ADC采样误差的分类及原因ADC采样过程中会产生各种误差，主要包括量化误差、采样保持误差、线性度误差和噪声误差等。

2.1 量化误差量化误差是由于数字化过程中对模拟信号进行离散化所引起的误差。

在ADC 中，模拟信号被划分为多个离散的电平，每个电平对应一个数字代码。

量化误差即为模拟信号与其对应的数字代码之间的差值。

量化误差的主要原因是ADC的分辨率有限，即能够表示的电平数目是有限的。

2.2 采样保持误差采样保持误差是由于样本保持电路在信号保持阶段引入的误差。

样本保持电路在保持信号的过程中，可能会存在保持电容的不均匀性、采样切换的延迟等问题，导致采样信号与原始信号之间产生差异。

2.3 线性度误差线性度误差是指ADC在转换过程中由于非线性特性引起的误差。

表现弥散系数(adc)
表现弥散系数（ADC）是指在医学影像学中用来评估组织微观结
构的一种参数。

它通常用于磁共振成像（MRI）和扫描成像技术（CT）中。

ADC可以提供有关组织中水分子扩散的信息，从而帮助医生诊
断和评估疾病。

在MRI中，ADC是通过测量水分子在组织中的自由扩散来计算的。

水分子在组织中的扩散受到组织微观结构的影响，例如细胞膜、纤维等。

ADC值可以反映出组织的细胞密度、通透性和完整性，因
此在肿瘤、脑部疾病和其他疾病的诊断中具有重要的临床意义。

ADC值通常以mm²/s为单位，数值越小表示组织中的水分子扩
散受到更多限制，反之则表示扩散更自由。

在临床实践中，医生可
以利用ADC值来区分不同类型的肿瘤、评估脑部缺血性疾病的程度，以及监测治疗效果等。

除了在医学影像学中的应用，ADC在其他领域也有着重要的意义。

例如在材料科学中，ADC可用于评估材料中微观结构的均匀性
和稳定性，对于材料的设计和性能评估具有重要意义。

总的来说，表现弥散系数（ADC）作为评估组织微观结构的参数，在医学影像学和材料科学领域都具有重要的应用价值，对于疾病诊
断和治疗、材料性能评估等方面都有着重要的意义。

ADC原理与选型ADC（Analog-to-Digital Converter）即模数转换器，是一种将模拟信号转换为数字信号的电子元件。

在现代电子技术中，ADC的应用非常广泛，从音频信号的采集到传感器的数据处理，都离不开ADC的存在。

ADC的原理和选型是相互关联的，下面我们将详细介绍ADC的原理和选型。

一、ADC的工作原理：ADC的工作原理可以分为两个主要步骤，采样和量化。

1. 采样：ADC首先需要对模拟信号进行采样，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

采样的过程可以通过采样保持电路（Sample and Hold Circuit）实现。

采样保持电路将模拟信号固定在一个瞬间的数值上，以便后续的转换。

2.量化：量化是指将取样后的模拟信号转换为离散的数字信号。

在量化过程中，ADC将模拟信号的幅值离散化为固定数量的等级，每个等级对应一个数字。

量化的精度决定了数字信号的准确度。

常见的量化位数有8位、10位、12位等，位数越高，数字信号的精度也就越高。

二、ADC的选型：在选择ADC之前，需要考虑以下几个关键因素：1.分辨率：分辨率是ADC最重要的性能指标之一，它决定了ADC能够将模拟信号转换为多少个离散的等级。

分辨率一般以位数来表示，比如8位、10位、12位等。

分辨率越高，转换精度越高。

2.采样率：采样率是指ADC每秒钟对模拟信号进行采样的次数。

采样率决定了ADC能够捕捉信号中的高频成分。

在选择ADC时，需要根据应用的需求确定合适的采样率。

3.输入范围：输入范围是指ADC能够接受的模拟信号的幅值范围。

一般来说，ADC的输入范围应该略大于需要转换的模拟信号的幅值。

如果输入信号超过了ADC的输入范围，就会导致输入信号被截断或溢出。

4.功耗：功耗是选择ADC时需要考虑的一个重要因素。

不同的ADC芯片功耗有所不同，需要根据实际应用的要求来选择适合的功耗水平。

5.接口：ADC的接口有很多种，如SPI、I2C、UART等。