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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:
& T2 c' \0 s( k" M" w8 K' {  U0 A

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/ m' u8 L, V  g* U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?% Z+ x/ Y4 {; N# U+ Z- @
ADC量化噪声5 H, [: T" G! R6 g' 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,。4 ^5 c, T# K: @4 |! b' o

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( ~! ]" y6 F& C1 i3 J
- I; U* Y2 c3 L0 Z* _3 k

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5 O5 S2 O# {/ d/ x8 S/ N  t
SNR
6 C3 w1 |8 a( |+ 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),
1 {' G% ]+ I  n$ n5 C

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$ d7 J( Z- A4 u( s
/ l7 `+ i% V3 e) d9 q& c& S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)," y! O; Y$ P- x! _: j

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; v! V2 ]8 n; ?  K! ~$ D" b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, n. s$ o0 a0 V" S1 H5 X! u

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% K3 D+ r5 r7 g) `
ADC信噪比SNR与位数N
) u- r0 ~' e# z0 [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):
4 `/ B; W8 n; O3 k1 n

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/ o. X6 y; s* F2 ?1 Z+ 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),2 D9 t# F6 r1 r

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6 y+ `, c) _: ~, T8 P' h1 p0 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?
( V/ I, p* |# B多说几句' k5 V+ I6 `0 G( u5 V
上式的成立条件是信号带宽比较高。" [* ?9 |9 J) d3 A$ ^0 Y  T8 W4 k
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。
' I3 N" a7 w6 t5 G+ V这就是常说的过采样,详细内容后面后机会在介绍。
2 O0 W2 h$ [& w/ ~& F1 y0 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。: w3 P' p; @) J' I& O
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8 C8 l  s& a3 O! D1 \( W$ o  A
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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