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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:
1 }5 `# i/ F% _) N; D1 i& [* u6 Y

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1 }, R  ~7 n# g6 H( }) i
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?  h  r1 Q( |/ G7 \9 v; H2 F9 [
ADC量化噪声
1 Y% y& ^# o4 z  n% s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,。- w& d4 Y+ S4 }; m

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* ?  x: N5 c( P, o/ w
5 S6 B% @  G8 V3 O- H2 S, D

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) z; l. p. ^( @$ |- {" \3 Y
SNR
5 T/ j# L$ o8 Z& X2 L. s: Y6 G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' n) k& w! n9 N

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; b9 o+ W/ X5 D& `9 A. J7 w9 g( j  M# n$ F( A
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),' T0 r, R% T( U8 J$ r

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' g! @7 T0 X4 n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24 o2 |" `: u0 r$ ]

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" R0 a5 V# R* R3 r5 VADC信噪比SNR与位数N; w( ~/ {" _* 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):
- }& C; {, Y/ H5 x! t

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. I9 F3 K! y- e% c1 S( k/ A
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),
) Y7 M  g; t- _* m8 h2 C" `# F# ^  k

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0 Y" a6 Y8 l: G5 s# {, H
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?& U, P9 R3 ]# }% U1 |' @" w) _. _8 J8 A
多说几句2 h% }5 T% K+ H! v" M
上式的成立条件是信号带宽比较高。
0 t' N6 w1 o& G* D2 u: ^& ]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。
0 c) M, b  U+ U0 j' `这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
0 H: ?5 Z* p8 O6 N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。! g# a5 _. O3 t, K& @
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/ l/ C. {  l; y6 l
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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