ADC重要的信噪比公式是怎么来的？

硬件电子工程师

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：

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! M3 C" d0 q  K/ T! H0 o4 c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？
ADC量化噪声
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，。

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& U' n$ Z) w( ?0 J% j  h
1 [* h! d1 Y( J) A% v$ _, t

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SNR
! e7 ~1 D1 ~0 P! s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），
7 a& r+ y7 W6 p; X

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& y& B$ J+ @. p( q1 M: B: E! \# Q+ r0 @
1 g! J7 |4 v7 f) d  {' t' E) N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)，

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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
( q& Y$ t: ~/ g# b8 m8 M, F/ e) ^

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ADC信噪比SNR与位数N
7 [- C( M. t3 L8 X5 h( H7 ~+ Q5 W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)：
! N3 M/ h. R8 C3 d; [

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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)，
; s# [7 S* Q. f0 V$ o

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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？
多说几句
, q4 k2 {7 o3 X4 t上式的成立条件是信号带宽比较高。
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。
这就是常说的过采样，详细内容后面后机会在介绍。
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。
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。
# }4 d7 h: I. L- k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。