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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:* o! ?6 z3 c: ]7 ?8 ?; ?- I

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/ f: D3 Z. d0 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 Z: B0 e' e) M" ~, ^ADC量化噪声
8 d4 m: ]6 z1 G) W1 |0 D( y( w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,。' G2 A; G' P4 y4 j9 |

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2 J$ ]( u7 w+ d8 `1 d2 B) }  i! s- t! @3 B9 }) p' O- L

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. f5 H, Q. [6 ?; Z
SNR
' v4 @( m; \( n# `5 L4 }7 F: v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),
" G* \; l6 c9 `8 D

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7 v7 w8 I- c0 d2 g4 a- T0 H6 B% x8 C2 J8 v5 k' p# ]7 b1 a3 q
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),
, o6 c. n1 h$ C9 h2 j2 b; b

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! s9 c; }* I+ p! f/ P
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  [2 t8 f( U

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+ P8 l  R7 t  r( T' m; V( o
ADC信噪比SNR与位数N% m* |; ]* m9 k8 E. S
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):7 |' K. k7 p0 R" S! E4 w4 A

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& t0 i  l$ `- l' 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),
5 g* T- i" D$ i: ?# K8 T3 n% A

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/ ^7 b' c% `/ ^9 l. a  Q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?0 l" w5 g: s( u; H0 r% t- [$ q
多说几句( }9 c: _. A9 r3 @
上式的成立条件是信号带宽比较高。4 @, ^- r, v. X: L+ R7 m9 f, B) w
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。  e, l# }" l1 K
这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
6 q( O* Q) x8 X0 A* P  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。
" b- K- ?0 N# h* a: V6 V7 ]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
/ @* b, m3 Q' @! L6 C3 Y3 I' @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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