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ADC重要的信噪比公式是怎么来的?

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发表于 2023-11-1 22:09:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
做过数据采集或者模拟电路的同学很可能知道下面这个关于ADC信噪比的著名公式:  N9 [' k9 r9 O3 C( a! l

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% E; {% A- J& j
其中N是ADC的位数,比如对于一个10bit的ADC,N=10,当ADC采集一个满量程的正弦波时,那么信噪比SNR=6.02*10+1.76=61.96dB,那么这个公式是怎么来的呢?
$ {! V2 r# b7 l; t% i+ \+ KADC量化噪声3 ]  q+ a6 F4 }& r  S* J
下图是理想ADC的量化噪声示意图,从下图可以看到,对于一个线性输入的模拟信号,ADC会产生台阶式的输出,这个输入和输出的误差波形近似于一个峰峰值q=1LSB的锯齿波,它的有效值RMS计算过程见公式(2)(q=1LSB),LSB计算过程见公式(3),其中FS是ADC的输入电压范围,。2 i# F: G+ b. B( J5 ~: T6 W

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* {4 Y4 }3 K  J* P; b+ c) E! I  B; [/ g& k! C0 P

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% x4 f2 C9 R9 c. [5 X3 V8 I9 a. U9 d- J+ ?SNR- g. e# |. k8 j" L1 }
以前的文章介绍过SNR计算过程,信噪比是信号的有效值(RMS)除以噪声的有效值(RMS),% Y2 O  R1 L$ m

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+ S4 c) z; u1 _/ Y: G) m+ c9 [
7 Y& \% N4 z2 S5 G2 m2 k对于一个满量程输入的正弦信号见公式(5),根据公式(5)可以求得公式(6),# ~6 ?, e8 t% [! R* F

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6 l% \5 J, {/ x0 L7 F& `
对于满量程ADC而言,其输入范围是0-FS,那么输入的正弦信号的幅度范围就是0-Fs/2,见下图示意图,因此公式(5)中的分母是2
% t3 {. q: k$ g' j- }0 q- @$ Q

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* g. v( F& `  \' L
ADC信噪比SNR与位数N
2 ?5 i5 r4 F6 K9 ?1 D1 a9 ?9 ]' f  L1 e那么到目前为止,我们知道了信号的有效值(RMS),即公式(6),也知道了ADC量化噪声的有效值(RMS),即公式(2)。把公式(6)和公式(2)带入公式(4)得到公式(7):
; e3 }# e& F* B: L" \) E; M

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# ]6 Y) M- N- p8 @1 v6 t
公式(7)不够简化,我们继续化简(高中学的指数运算规则),可以得到公式(8),6 b6 c  Y! O6 ]$ ~/ Q% v

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' {; P. K" A! W3 q8 v: I5 ?6 l
由此我们就推导出了ADC位数N与信噪比SNR的关系,是不是和公式(1)一模一样?
9 S( O" @, q9 l: y" \多说几句
7 I2 C2 p/ W% E上式的成立条件是信号带宽比较高。, @" i0 U- z+ U
如果信号带宽(或者说频率)很低,低于奈奎斯特采样频率fs/2,那么这会导致信号带宽范围内的噪声减小,进而使得SNR增加。
4 |# z# I: b# J. M这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。) Q) e$ T# i# j) f5 }
另一点值得说明的是,在评估噪声时,常用到频谱分析,频谱的本底噪声值与采样点数量有关。0 Q3 s) h9 v  d7 X
如果采样点多,那么本底噪声就会低,如果采样点数量减小,那么本底噪声就会增加,这被称为FFT增益
* n0 l3 H  {  z6 X因此在噪声分析时,最好要自始至终使用相同数量的采样点进行分析,避免被不正确的评估方法误导。
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