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:- k" w% P( }3 K; i
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4 [# u# R. B7 d: ?# ?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?
- Q3 H& T3 Z8 H" o8 V$ RADC量化噪声
; S. g4 o7 ^" [# 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,。
3 i+ Y/ ]( } ^8 G0 V4 d* k. I
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6 M1 }. S$ a' e$ p: M* i2 q
# I7 {+ \' l [2 q3 W
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. U1 `: R7 l4 z. Y! N6 u U) YSNR
/ a( Y, d' U) n; ?4 |; t) F/ a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),( T2 D6 [" C* k |
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, I8 ?' A) R) b
' @: X8 o' b3 v! J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),
( W1 A. }$ z- @; Z2 P6 e
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M* B$ O9 _& s: k$ u/ M0 f: 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" }; l4 X$ H" c
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/ `9 g3 @% A5 P( O R5 l* ] `0 VADC信噪比SNR与位数N5 e& n. X+ u. S: _9 G
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):
& L& d- c& `3 I" D+ Y5 O: ?' s
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0 j' k* D. g* n: R t& j" Q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),# F4 \- t0 u7 l' @0 R% h$ \
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- u8 d( F/ x: n, R1 S
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?* `# b9 o/ Q$ x6 a+ w! D
多说几句+ ]& I5 K: K9 O! x
上式的成立条件是信号带宽比较高。
* }6 l7 y$ j1 ~1 A [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。
/ u. U. J2 h5 h) |3 q# i; o# e这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
* T% n- Z$ ^! }. ~0 D* v/ G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。
* F6 l8 g( o4 \- S' ]6 n2 k4 |3 P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。; t) j8 o; K% ]* i z
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。 |