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1.5 最低有效位(One least significant bit, LSB)
2.1 微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）
2.2 积分非线性（Integral nonlinearity，INL）
一.基本参数
这一块主要讲ADC最基本的参数，就是我们在选型的时候会最优先考虑到的。
1.1 分辨率（Resolution）
分辨率是ADC最基本的参数，可以用表示每个模拟信号值的位数（二进制）来表示。一个4位ADC能表示16个不同的模拟信号值，因为2的4次方是16。位数越多，转换的精度越高，分辨率也就越大。注意，ADC的精度并不仅仅取决于分辨率。
1.2 采样速率（Sampling Time）
这里说的采样速率就是我们最高的ADC采样频率，也就是数据手册中的Maximum Sampling Frequency。ADC的采样速率必须小于转换速率，常用单位是 ksps 和 Msps，表示每秒 采样千/百万次（kilo / Million Samples per Second）。
要记得上一章节讲的奈奎斯特采样定理，ADC采样频率必须位被测信号频率的两倍！
1.3 转换时间（Conversion Time）
转换时间的导数就是转换速率。因为将一个模拟信号值转换成一个数字量不能瞬间完成，这个过程需要一定的时间。下图说明了转化时间的基本概念，在t0时刻进行模拟电压值的转换，但是直到t1时刻才完成转换。
积分型 AD 的转换时间是毫秒级属低速 AD，逐次比较型 AD 是微秒级属中速 AD，全并行/ 串并行型 AD 可达到纳秒级。转换时间是衡量一个ADC是不是高速的主要指标，高速ADC转换时间小于1us，低俗ADC转换时间大于300us。
1.4 量程（full-scale range, FSR）
作为测量元件，量程一定是需要关注的，指的是允许输入的模拟信号范围。
1.5 最低有效位(One least significant bit, LSB)
又称最小分辨率，要记住这个参数的英文LSB，满量程值除以ADC的分辨率就是LSB，很好理解，就比如说一个4位的ADC，数字量最高可以表示2的4次方也就是16，满量程5V，那么最小的分辨率就是5/16=0.31V，也就是说这个ADC最小辨认的电压是0.31V，可以用数字量0001表示0.31V这个模拟量。LSB越小表明ADC的精度越高。下图纵坐标是数字量编码，横坐标每一个台阶就代表LSB。
二.静态参数
下面两个ADC的静态参数，描述了ADC非线性的原因。
2.1 微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）
用通俗易懂的语言来描述这个DNL特性就是说，理论上我们用数字量的台阶去给模拟电压值进行编码的时候，台阶的宽度应该都是一样的，也就是说当ADC输入和输出是呈线性关系的时候，每次模拟输入按照最小分辨率LSB进行步进的时候，数字输出就增加1，也就是0000变成0001的一个过程。但是由于DNL，导致可能当数字输出由1000变成1001的时候，模拟值的变化却不是按照LSB进行增长的，可能会多一点也可能少一点，下图描述了这种现象。
根据DNL这种特性，我们来假设一下最坏的情况，就是某一时刻由于DNL误差导致正向多了0.5LSB，下一个时刻负向少了0.5LSB，可能会导致编码时丢码，如下图所示。
那么很多的ADC都会有一个NMC参数（No Missing Codes）就是不丢码的范围，保证不会出现DNL这种导致丢码的极限情况。如下图所示：
2.2 积分非线性（Integral nonlinearity，INL）
积分大多跟累计误差有关，根据实际的模拟出一条曲线。INL是指ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，表示测量值的绝对误差。下图绿色虚线所示用的表示理想曲线方法是两点法，就是把头和尾用直线连起来。红色虚线是根据实际的情况模拟出的曲线，找到两个曲线纵坐标差距最大的点。
可以用ppm来表征也可以用LSB。
我个人的理解是INL和ADC累计的误差有关，DNL和ADC单次步进的误差有关，正好对应了微分（瞬时）和积分（累计）的特点。
三.动态参数
ADC的动态参数其实比较多，但是我觉得如果不是对于ADC要求特别高或者研究很深的话，主要掌握以下参数就可以。动态参数指的是以下的参数会在ADC实际运行中会不断产生变化。
3.1 信纳比（SINAD）
信纳比指的是信号+噪声+谐波的功率与谐波+噪声的功率比值 。计算公式：SINAD=(S+N+D)/(D+N)，即输出信号功率与其余所有非输出信号功率之比。SINAD很好地反映了ADC的整体动态性能，因为它包括所有构成噪声和失真的成分。
3.2 信噪比（SNR）
信号与噪声的比值，计算公式如下所示，需要根据FFT进行计算。
理想状态下只考虑ADC的量化噪声，可以推导出SNR理想值，公式如下，借此来评估测试系统SNR值的好坏。其中N位分辨率1.76为理想ADC的量化噪声，6.02为将log2转化为log10的系数比，具体公式就不推导了。
3.3 有效位数（ENOB）
勿将有效位数(ENOB)与有效分辨率混为一谈，ENOB是包括了量化噪声和失真项，有效分辨率用于衡量ADC在无量化噪声的直流输入条件下的噪声。将计算所得的SINAD值替换SNR，并求解N，公式如下图所示。看得出来就是SNR公式的变换。
3.4 总谐波失真（THD）
英文全名是Total Harmonic Distortion，这个参数比较常见，输入信号与系统所有谐波的总功率比。指输出信号比输入信号多出的谐波成分。谐波失真是系统不完全线性造成的。所有附加谐波电平之和称为总谐波失真。总谐波失真与频率有关。一般说来，1000Hz频率处的总谐波失真最小。ADC输出中的谐波失真是由ADC特性中存在的任何非线性引起的。每个实用的ADC都具有非线性特性。结果，每个实际ADC的输出中都存在谐波。DNL和INL是ADC特性非线性的量度，而THD是ADC输出中产生的谐波失真的量度。
3.5 无杂散动态范围（SFDR）
英文全称是 Spurious-Free Dynamic range，意为无杂散动态范围，反映了FFT分析频谱中信号幅值与最大谐波的距离关系。所以SFDR值越大则说明系统的噪声水平越低，ADC的动态性能越好。单位dBc是相对于载波频率幅度，dBFS是相对于ADC满量程范围。
对于高速ADC，若要最大程度地提高SFDR，存在两个基本限制：第一是前端放大器和采样保持电路产生的失真；第二是ADC编码器部分的实际传递函数的非线性所导致的失真。提高SFDR的关键是尽可能降低以上两种非线性。
最后放上ADI提供的ADC有用的公式~
下一节进行分享ADC的常见类型，也就是ADC常见的架构。
参考文献：ADC参数定义以及选型指南_seafree58的博客-CSDN博客_adc选型指南<a href=”https://blog.csdn.net/qq_43657314/article/details/107719809?utm_medium=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~Rate-12-107719809-blog-null.pc_404_mixedpudn&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~Rate-12-107719809-blog-null.pc_404_mixedpud“ title=” 模数转换器(ADC)选型参考指南_天才家的大猪精的博客-CSDN博客_adc选型”> 模数转换器(ADC)选型参考指南_天才家的大猪精的博客-CSDN博客_adc选型
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