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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:4 }1 L8 W; o% I% O+ ^

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' {! u4 Q) m/ f
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?5 O: f0 @0 |' U' P. g" U
ADC量化噪声7 K: G5 ?6 ?* s# m. K
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,。
3 S/ p! U6 a. J

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& P/ x9 R4 x1 z2 v
" \* Z4 @  W# \5 a

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- E9 |! O4 ?1 I/ H% E' h/ B5 GSNR
0 I1 \; V( p" ^8 I, h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),+ H" O4 b5 U: J$ i: C

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" e( V2 e& w1 q; q2 T+ L  m, s
$ ^/ @6 q9 k' |" ~9 c+ x
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),
! x9 _: Q" G  j) ~

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" r0 a& ?7 p' Y. O) Q$ k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29 F% n! W! Y1 U7 C

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5 [3 \% x) F0 U5 S6 kADC信噪比SNR与位数N
1 |% i$ H+ a. Z1 A$ q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):- c2 S) S7 m  ?+ q9 \" X9 j

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  y3 J! j# [/ v) q2 Z9 P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),2 Q+ k6 C" B+ v9 o

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) ^9 l7 v% S- ^1 c9 ]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?
# g- V( @& b$ p多说几句
8 K6 T  Z$ E( g5 z; {上式的成立条件是信号带宽比较高。, g8 c+ g3 \- {1 h
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。
1 S+ w6 N: T/ K& P7 }. n这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
5 e2 Y+ f$ U* W1 m: 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。
; i& M$ A% u% t2 {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
3 ^/ W$ e* g$ ^$ @/ E( u8 O7 y( q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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