模數(shù)轉(zhuǎn)換器的量化方式 模數(shù)轉(zhuǎn)換器量化分析

模數(shù)轉(zhuǎn)換的量化方式

模數(shù)轉(zhuǎn)換的量化方式有定點量化、浮點量化和離散量化。定點量化是指將模擬信號轉(zhuǎn)換為有限的離散等級，以表示信號的幅值；浮點量化是指將模擬信號轉(zhuǎn)換為有限的離散等級，以表示信號的幅值和相位；離散量化是指將模擬信號轉(zhuǎn)換為有限的離散等級，以表示信號的幅值、相位和頻率。

模數(shù)轉(zhuǎn)換器量化量化分析

連續(xù)信號（電壓或電流）通過模數(shù)轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為由離散邏輯電平表示的數(shù)字序列，將大量值轉(zhuǎn)換為較小或離散值集的過程稱為量化。 ADC可以在數(shù)學(xué)上表示為量化大域函數(shù)以產(chǎn)生較小域函數(shù)。

模數(shù)轉(zhuǎn)換過程

模數(shù)轉(zhuǎn)換過程由上述等式在數(shù)學(xué)上描述。輸入電壓Vin被描述為一系列位b N-1.。.b 0.在此公式中，量化水平的數(shù)量由 2 N 表示。從表面上看，更多的量化水平似乎可以更準確地對原始模擬信號進行數(shù)字再現(xiàn)。由于每個量化電平反映的幅度范圍較低，因此如果我們可以用1024個量化電平而不是256個來表示信號，則可以提高ADC的精度。

可以有效地轉(zhuǎn)換為精確數(shù)字表示的最大輸入電壓由Vref表示。因此，V ref 大于或等于 V in 的最大值至關(guān)重要。但是，請記住，遠高于 V 的值將導(dǎo)致代表原始信號的量化水平降低。例如，如果我們知道我們的信號永遠不會超過2.4 V，那么5 V的基準電壓將是低效的，因為我們將使用超過一半的量化電平。

連續(xù)信號的量化

模數(shù)轉(zhuǎn)換器量化誤差

原始信號與信號離散表示之間的差異稱為量化誤差。

量子描述

量子可以如上所示定義，A 表示振幅，信號范圍為 A 到 -A。數(shù)字 N 表示信號量化到的位數(shù)。

現(xiàn)在是時候看看量化對ADC意味著什么了，我們已經(jīng)研究了量化。我們需要做更多的數(shù)學(xué)運算來做到這一點。量化誤差由下面的公式描述。

量化誤差

因此，量化誤差的功效可以表征如下。

量化誤差中功率的定義

閃耀波的量化

看看上圖中的信號。以下公式可用于計算信號的功率。

信號的功率定義

因此，信號量化噪聲比（SQNR）可以用分貝表示。該等式表明，在ADC中具有更多的量化電平可以提高SQNR比率。

SQNR的定義

理想ADC的信噪比（SNR）等于SQNR值。不幸的是，其他噪聲源與模數(shù)轉(zhuǎn)換過程有關(guān)。盡管如此，仔細檢查和考慮模擬信號以確定您的應(yīng)用所需的SQNR將有助于做出決定。模數(shù)轉(zhuǎn)換器的分辨率是量化位數(shù)。

分辨率 - ADC中的量化位數(shù)。

在大多數(shù)情況下，最好具有可用的最高分辨率。其他因素，如數(shù)字領(lǐng)域的資源和成本，通常會限制其分辨率。因此，確定應(yīng)用所需的最低分辨率至關(guān)重要。

模數(shù)轉(zhuǎn)換的量化誤差與哪些因素有關(guān)

模數(shù)轉(zhuǎn)換的量化誤差與量化精度、量化分辨率、量化噪聲、量化偏移等因素有關(guān)。
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