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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:
; R* D6 ?1 U( C J& Z2 H
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2 e l A, A# k6 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 I+ b$ x4 s$ D4 u9 L
ADC量化噪声
. u8 V3 [- e) M5 b/ ?/ m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,。
* G. L7 V5 K! T7 a# X- b4 E
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& f* Z( b- L3 I$ ~9 V( w% y: S+ H6 F
5 Z4 v& ]" g% Q5 I( O9 Q8 p, }# v" S
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) x9 ~' G" f$ ?0 F0 BSNR+ C4 K+ n! ?& c' {) F
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),, c9 B- Y! T& \+ t$ Z
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; D1 X2 K. n3 U& f; G, t6 e) \' ]5 L. e" ~0 o, t9 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),
2 `9 A& S) F( @9 j
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# U: q8 y6 O4 |# ?
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+ I. T- j: Z0 w: q3 |3 i
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. d- u( l( R- Y1 W/ l4 GADC信噪比SNR与位数N5 D( T! Q3 ]6 X t) y
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):( P6 i1 U, D/ ~9 f/ c( ^. @1 j
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7 P3 ~5 i( w# t e0 w: J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),! T/ B( T+ C, {6 Q
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8 R. @% N' f8 J" e+ x5 u
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?
& ~& ^6 f0 v3 j2 F$ m: n8 k8 `- S多说几句5 l7 ~5 o3 E7 d
上式的成立条件是信号带宽比较高。
3 g! l1 Y: g& W' E4 Y d4 N5 `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。& R0 V9 J6 U* N
这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
* q/ V3 c7 d8 ~* w: y2 U$ t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。2 v- f$ }0 S- R1 V
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。
7 e9 g: L5 m6 f( J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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