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:
% B' ?6 V& s9 |) q0 _
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! C) m+ j5 M+ }3 b5 s) b9 B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?) s c3 |5 ?+ B6 S8 H& c
ADC量化噪声
: {) D, D0 n3 M2 j8 y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,。
4 \8 A5 a" H$ V5 g9 u6 w7 ^
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: o6 E) _* X; g2 M/ i% g
1 A: {8 Z$ N6 C8 L$ R, J
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3 o) Z: y8 b' t
SNR w4 F$ I3 m! z4 r/ c: I7 M3 G' d
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),
! {% T# ]( N7 n: ~5 J% S5 N6 a- @
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4 o9 X& m r- Y" f. I* z) m
% W9 C; _. o( v' |8 B0 v5 k* q& m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),
$ B$ J! m3 P' d
ijedbf2ramh64012801036.png
% q0 ~5 W: n% O9 [' l' 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. u; A2 ^1 X9 h3 N9 ^: c4 m
rxwzhjxcyjt64012801136.png
( D4 j6 Q7 e/ g. p& a' v/ G
ADC信噪比SNR与位数N7 V9 J0 k0 y2 Y, f6 Z$ x) Z9 N: l/ ^
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):
! ]% n H6 _. q7 B3 e: E1 D
bgr0f2f0clv64012801236.png
8 l$ z, U& p2 P% k% g) C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),
) i! L( I$ Z& B7 b$ M
ykgkzlmyhtl64012801336.png
1 z. s" X+ c: m9 \4 L1 V9 o$ Z
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?
3 G. H i5 C3 b; x多说几句+ l7 r. r# _- H+ G) J) K
上式的成立条件是信号带宽比较高。, I- X! o# d+ g n( c
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。
. F# e/ ]; f( L" ^这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。( |0 ]- l+ z) O: z6 y
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。
( | V+ e* D" m1 ^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。1 ]0 v5 Y1 r* b+ w5 Y
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。 |