模数转换器综述_ADC
ADC芯片介绍
ADC芯片介绍ADC，即模数转换器（Analog-to-Digital Converter），是一种将模拟信号转换成数字信号的电子设备。
它是数字系统中的重要组成部分，广泛应用于通信系统、仪器仪表、工业自动化、医疗设备等领域。
本文将介绍ADC芯片的基本原理、分类、特点以及应用领域等相关内容。
一、ADC芯片的基本原理1.采样：采样是指将模拟信号在一定时间间隔内取样，即在一段时间内获取一系列的模拟信号值。
采样过程中需要考虑采样频率和抗混叠滤波等问题。
2.量化：量化是指将采样到的模拟信号值转换为具有离散数值的数字信号。
量化过程中需要确定量化位数和量化级数等参数，并利用ADC芯片内部的比较器和计数器等电路实现。
通过采样和量化两个过程，ADC芯片可以将模拟信号转换为数字信号，进而被数字系统所处理。
二、ADC芯片的分类根据其工作原理和结构，ADC芯片可以分为几种不同的类型。
1.逐次逼近型ADC：逐次逼近型ADC芯片是一种常见的ADC芯片类型，它通过逐次逼近的方式进行模拟信号到数字信号的转换。
逐次逼近型ADC芯片具有较高的分辨率和较低的功耗，适用于对精度要求较高的应用领域。
2.并行型ADC：并行型ADC芯片是一种将模拟信号同时转换为多个比特的数字信号的ADC芯片类型。
它具有高速和高精度的特点，但功耗较大。
并行型ADC芯片适用于对采样速度要求较高的应用场景，如通信系统中的信号处理和无线电频谱分析等。
3. Sigma-Delta型ADC：Sigma-Delta型ADC芯片主要应用于对信噪比要求较高的应用场景。
它通过过采样和累积量化的方式实现高精度的模数转换。
Sigma-Delta型ADC芯片适用于音频处理、音频编解码等领域。
三、ADC芯片的特点1.分辨率高：ADC芯片的分辨率是指其能够表示的电压值的最小差值。
分辨率越高，ADC芯片对模拟信号的转换精度越高。
2.采样速度快：ADC芯片的采样速度是指其每秒钟能够进行的采样次数。
ADC综述
ADC简介ADC分类模数转换包括采样、保持、量化和编码四个过程。
目前，世界上有多种类型的ADC，有传统的积分型、逐次逼近型、并行ADC，也有近年来新发展起来的流水线型、折叠型和Sigma-Delta型ADC，多种类型的ADC各有其优缺点并能满足不同的具体应用要求。
积分型ADC采样原理积分型模数转换器称双斜率或多斜率数据转换器，是应用最为广泛的转换器类型。
典型的是双斜率转换器，我们就以其为例说明积分型模数转换器的工作原理，如图1所示图1积分模数转换器的结构框图双斜率转换器由1个带有输入切换开关的模拟积分器、1个比较器和1个计数单元构成。
积分器对输入电压在固定的时间间隔内积分，该时间间隔通常对应于内部计数单元的最大的数。
时间到达后将计数器复位并将积分器输入连接到反板性(负)参考电压。
在这个反极性信号作用下，积分器被“反向积分”直到输出回到零，并使计数器终止，积分器复位。
积分型模数转换器的采样速度和带宽都非常低，但它们的精度可以做得很高，并且抑制高频噪声和固定的低频干扰(如50Hz或60Hz)，使其对于嘈杂的工业环境以及不要求高转换速率的应用很有用(如热电偶输出的量化)。
因此积分型模数转换技术在低速、高精度测量领域有着广泛的应用，特别是在数字仪表领域。
其优点是：分辨率高(可达22bits)，功耗低，成本低。
缺点是：转换速率低，转换精度为12bits时，它的转换速度为100～300sps。
逐次逼近（SAR）型ADC采样原理逐次逼近型ADC是应用非常广泛的模／数转换方法，它按照二分搜索法的原理，类似于天平称物的一种模数转换过程。
也就是将需要进行转换的模拟信号与已知的不同的参考电压进行多次比较，使转换后的数字量在数值上逐次逼近输入模拟量的对应值。
逐次逼近型ADC由比较器、D／A转换器、比较寄存器SAR、时钟发生器以及控制逻辑电路组成，将采样输入信号与已知电压不断进行比较，然后转换成二进制数。
其原理如图2所示，首先将DAC的最高有效位MSB保存到SAR，接着将该值对应的电压与输入电压进行比较。
adc模数转换器原理
adc模数转换器原理
ADC模数转换器是一种将模拟信号转换为数字信号的电路。
它将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，通过采样和量化的过程来实现。
首先，采样是指在连续的模拟信号上，以一定的时间间隔取样，得到一系列离散的采样值。
这样做的目的是将连续的模拟信号转换为离散的信号。
然后，量化是指对采样得到的离散信号进行编码，将其转换为数字形式。
在量化的过程中，将信号分为若干个区间，每个区间都用一个数字表示。
这个数字通常是二进制形式，所以转换器输出的是一系列二进制代码。
采样和量化过程之后，转换器会产生一系列二进制代码。
这些二进制代码通常被存储在数字寄存器或者RAM中，以便处理
和传输。
在ADC的实现中有多种不同的技术，例如逐次逼近型ADC、闪存型ADC和积分型ADC等。
每种技术都有其优势和适用
场景，选择合适的ADC技术取决于应用需求和性能要求。
总结来说，ADC模数转换器通过采样和量化的过程，将连续
的模拟信号转换为离散的数字信号，使得模拟信号能够被数字系统处理和传输。
AD介绍
积分非线性误差（DNL） ：指的是实际步宽和 1LSB 理想值之间的差值。如果 DNL 超过 了 1LSB， 转换器可能是非单调的。 这就意味着当输入幅度增加的情况下， 输出幅度反而变小。 也有可能丢失编码， 2n 个二进制编码中的一个或多个将永远不会输出。 微分非线性误差（INL） ：实际转换函数和理想直线的偏差。理想直线普遍采用的定义是 增益和偏置误差被消除的前提下，连接函数端点之间的一条直线。偏离量是按照转换函数从 一个步长到下一个步长来度量。 动态误差：表征 ADC 参数表征 ADC 电路在动态环境下的性能，也就是说输入信号是时间的 函数。动态特性比表征 ADC 静态特性复杂得多，其动态特性参数主要包括信噪比（SNR） 、 信噪谐波比（SINAD） 、有效位数（ENOB） 、总谐波失真（THD） 、无杂散动态范围（SFDR） 、 满功率带宽（FPBW） 、孔径误差等。 在实际中，由于静态误差和动态误差的存在，即使 N 位的 ADC 的外围电路引入的误差可 以忽略不计，其有效位数 ENOB 往往是小于 N ，且从芯片制作工艺的角度而言，同样为 N 位 的 ADC，采样率不同，芯片类型（内部实现结构）不同，误差的影响也不同。在表 2 中比较 了 ADI 公司的几款 16 位 ADC 的性能。
ADC 的误差：
静态误差：在转换直流信号时影响转换器精度的误差，可以由偏置误差、增益误差、积分非 线性误差、微分非线性误差描述。 偏置误差：标准偏置点与实际偏置点之间的差值。当数字输出是零时，偏置点是步长的 中间值。这种误差是以同样的值影响所有的编码并通过修正处理过程来补偿，若不能修正， 这种误差是指零尺度误差。 增益误差：在偏置误差被修正为零后，转换函数标准增益点和实际增益点之间的误差。 当数字输出是全标度时增益点是步长中间值。这种误差表示实际转换函数和理想转换函数斜 率的差值以及每一步长中相应的同一百分比误差，可以通过修正的方法调整到零。
adc模数转换器原理
adc模数转换器原理模数转换器（ADC）是一种非常重要的电子电路，它可以将模拟信号转换为数字信号，以便电路中的微处理器可以对其进行处理。
随着科技的发展，ADC的性能也在不断提高，可以提供更多功能和性能，以满足不断变化的需求。
本文将重点介绍ADC的工作原理，以及其在现有技术中的应用。
ADC的基本原理是将模拟信号（如模拟电压或电流）转换成数字信号，然后通过串行数据总线将其传送到微处理器其他部分。
ADC的类型主要分为抽样-持续转换（SAR）和按位逐次抽样（S&S）两种，其中SAR类型ADC更加常用。
SAR类型ADC的工作原理主要是将电路中的输入信号反复地采样，并使用内部电压参考或外部电压参考进行比较，以确定最终输出值。
采样率和参考电压是控制转换精度的关键因素，采样率越高，参考电压越精准，最终转换的精度就越高。
此外，随着科技的发展，ADC的性能也在不断提高。
近年来，ADC 技术可以实现多种性能，如低功耗、高动态范围、高采样率和高精度等功能。
通过不断的技术进步，ADC已经可以用于传感器、医疗影像、音频应用、声纳应用、无线通信和军事应用等多个领域。
最后，ADC技术也取得了很大的发展，能够为上述应用提供更优质的服务。
例如，最新的ADC技术可以实现低功耗、高转换速率和极高的精度，以满足当今快速变化的应用需求。
综上所述，ADC模数转换器是一种关键电路，它可以将模拟信号转换为数字信号，以便电路中的微处理器可以对其进行处理。
它的原理是采样-持续转换，依靠内部或外部参考电压进行比较，以确定最终输出值，并可用于多种应用场合，比如传感器、音频应用等。
由于技术的不断进步，ADC可以实现低功耗、高转换速率和极高的精度，以满足现有应用的需求。
ADC模数转换器是什么
ADC 模数转换器是什么
ADC 模数转换器是什幺
ADC，Analog-to-DigitalConverter 的缩写，指模/数转换器或者模数转换器。
是指将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。
真实世界的模拟信号，例如温度、压力、声音或者图像等，需要转换成更容易储存、处理和发射的数字形式。
模/数转换器可以实现这个功能，在各种不同的产品中都可以找到它的身影。
与之相对应的DAC，Digital-to-AnalogConverter，它是ADC 模数转换的逆向过程。
ADC 最早用于对无线信号向数字信号转换。
如电视信号，长短播电台发接收等。
ADC 模数转换器构成及特点。
ADC的结构方案概述
ADC的结构方案概述ADC，即模数转换器（Analog-to-Digital Converter），是将模拟信号转换为数字信号的一种电子设备。
在现代电子技术中，ADC广泛应用于各个领域，如通信、控制系统、医疗设备等。
ADC的结构设计有多种方案，本文将对其中的几种典型结构进行概述和介绍。
1.逐次逼近型ADC逐次逼近型ADC是最常见的一种结构方案。
它采用一个逐次逼近算法，从最高位开始逐步逼近输入信号的大小。
该结构主要包括一个比较器、一个数字-模拟转换器和一个数字逻辑控制器。
在每个时钟周期内，逻辑控制器生成一个比较阈值，并将其与输入信号进行比较。
根据比较结果，控制器调整阈值，逐步逼近输入信号的大小，直至达到所需精度。
逐次逼近型ADC的优点是结构简单、实现容易。
缺点是转换速度较慢，适用于低速应用场景。
2.并行型ADC并行型ADC是一种高速的转换器结构方案。
它使用多个比较器并行工作，将输入信号划分成多个子区间，然后分别进行转换。
每个子区间由一个比较器和一个数字-模拟转换器处理。
最后，将各个子区间的数字结果合并，得到最终的转换结果。
并行型ADC的优点是高速、高精度，适用于需要高速转换的应用。
缺点是硬件成本高，布线复杂。
3. Sigma-Delta型ADCSigma-Delta型ADC是一种低速高精度的转换器方案，常用于声音和音频信号的数字化处理。
它利用了噪声和过采样的技术，将输入信号与一个高频的参考信号进行混合，并通过一个积分运算器对混合信号进行积分平均。
通过高频参考信号的累积效应，有效抑制了噪声对转换结果的影响。
最后，通过一个数字滤波器对输出进行滤波，得到最终的数字结果。
Sigma-Delta型ADC的优点是高精度、抗干扰能力强。
缺点是转换速度较慢，不适用于高速应用。
4.均匀量化型ADC均匀量化型ADC是一种基于均匀量化原理的转换器方案。
它采用一个多电平比较器和一个分级量化器进行转换。
多电平比较器将输入信号与一组参考电平进行比较，然后将比较结果转化为数字码。
adc模数转换器原理
adc模数转换器原理模数转换器（ADC）是一种电子设备，它可以将模拟信号转换成数字信号。
它是一种把模拟信号转换成数字系数的技术，它主要应用在测量、仪器仪表和计算机等领域。
ADC可以将模拟信号（电压或电流）转换成数字信号。
ADC由一组电路组成，它可以将一个模拟量转换成一组数字。
ADC的研究历史可以追溯到机器数字技术的早期，直到有可能的研究者开始提出不同的模拟/数字转换器（ADC）设计概念。
现代ADC 可以追溯到1907年，当时广为人知的英国物理学家Sir Oliver Lodge 提出了一种模拟/数字转换器，它可以将模拟信号转换成数字信号。
常见的ADC通常包括模拟前端、采样持续系统和数字控制环节。
模拟前端过滤有效信号，以帮助维持模拟输入的频率，而采样持续系统使用所谓的“咆哮器”（Ramp Generator）来测量模拟输入的平均电平，而数字控制环节则使用电路来得出最终的数字序列。
此外，一些采用复杂技术的ADC还可能包括多种数字前端，以便在低速率下获得更高精度的测量结果。
ADC技术的发展也使ADC能够以较高的速度工作，这种技术就是多维ADC。
多维ADC的好处是：它可以在一个时钟周期内进行多路信号采样，并且在测量中可以获得更高的精度.多维ADC对应用非常有用，因为它可以提供更高的精度和更快的采样延迟。
除了多维ADC之外，还有另一种类型的ADC，即“混合信号ADC”。
该技术可以将模拟部分转换成数字信号，从而实现特定类型的信号处理，混合信号ADC通常由两个独立的子系统组成：数字信号处理子系统和ADC子系统。
数字信号处理子系统可以实现信号的初始处理，而ADC子系统则可以将模拟信号转换成数字信号，以便进行更精确的处理。
总的来说，ADC模数转换器可以满足各种应用场合的需求，它在测量、仪器仪表和计算机等领域均有广泛的应用。
此外，ADC技术的不断进步也使得它具有更高的精度和速度，能够满足多种不同的应用需求。
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模数转换器ADC_综述
随着数字技术，特别是计算机技术的飞速发展普及，在现代控制、通讯及检测领域中，对信号的处理广泛采用了数字计算机技术。
由于系统的实际处理对象往往都是一些模拟量（如温度、压力、位移、图像等），要使计算机或数字仪表能识别和处理这些信号，必须首先将这些模拟信号转换成数字信号。
这样，就需要一种能将模拟信号转换为数字信号的电路，即模数转换电路(Analog to Digital Converter, ADC)。
模数转换过程
模数转换包括采样、保持、量化和编码四个过程。
采样就是将一个连续变化的信号x(t)转换成时间上离散的采样信号x(n)。
根据Nyquist-Shannon theorem采样定理，采样频率至少要大于或等于模拟信号最高频率的两倍，才可以无失真地重建恢复原始信号x(t)。
通常采样脉冲的宽度是很短的，故采样输出是截断的窄脉冲。
要将一个采样输出信号数字化，需要将采样输出所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。
图1即为采样过程。
图 1 采样过程
量化是将连续幅度的抽样信号转换成离散时间、离散幅度的数字信号，数字信号最低有效位中的1表示的数量大小，就等于量化单位Q，如图2所示。
把量化的数值用二进制代码表示，称为编码，见图3。
这个二进制代码就是ADC转换的输出信号。
量化的主要问题就是量化误差。
既然模拟电压是连续的，那么它就不一定能被Q整除，因而不可避免的会引入误差，我们把这种误差称为量化误差。
在把模拟信号划分为不同的量化等级时，用不同的划分方法可以得到不同的量化误差。
图 2 采样过程
图 3 编码过程
要提高ADC的精度，可以通过提高采样间隔Ts和分辨率Q来实现。
实际中，输入模拟信号的频率由于存在无限次谐波，因此要在采样前加入抗混叠滤波器，该滤波器与采样频率的关系一般为：f s ≈ (3…5)*f filter。
图4描述了这一过程。
图 4 加入抗混叠滤波器
模数转换技术是现实各种模拟信号通向数字世界的桥梁，作为将模拟信号转换成数字信号的模数转换技术主要有以下几种。
分级型和流水线型ADC主要应用于高速情况下的瞬态信号处理、快速波形存储与记录、高速数据采集、视频信号量化及高速数字通讯技术等领域。
逐次逼近型、积分型、压频变换型等，主要应用于中速或较低速、中等精度的数据采集和智能仪器中。
∑-Δ型ADC主应用于高精度数据采集特别是数字音响系统、多媒体、地震勘探仪器、声纳等电子测量领域。
此外，采用脉动型和折叠型等结构的高速ADC，可应用于广播卫星中的基带解调等方面。
下面对各种类型的ADC作简要介绍。
并行比较型
并行比较型AD采用多个比较器，仅作一次比较而实行转换，又称FLash型。
由于转换速率极高，转换需要很多个比较器，因此电路规模也极大，价格也高，只适用于视频AD 转换器等速度特别高的领域。
其原理如图5所示。
图 5 Flash型ADC原理
串行比较型
单斜率串行ADC原理如图6所示，采样信号和斜波发生器的输出比较，对斜波发生器的误差很敏感。
转换时间为2N T，N是ADC位数，T为时钟周期。
图 6 单斜率串行ADC
双斜率(Dual Slope)串行ADC的原理如图7所示。
先用Vin进行积分，当计数器计满量程时，比较器输入处得到一个电压Vin_max，且此时输入开关转向Vref，进行反向积分；当Vin从Vin_max降到Vth时，比较器输出发生反向变化（从1变0），导致技术停止，此时计数器的数值即为Vin的量化大小。
图7 双斜率串行ADC
逐次逼近型(Successive Approximation)
逐次逼近型转换方式在当今的模数转换领域有着广泛的应用，它包括1个比较器、1个数模转换器、1个逐次逼近寄存器（SAR）、1个逻辑控制单元和时钟，按照二分搜索法的原理，类似于天平称物的一种模数转换过程。
图8为其转换原理图。
图8逐次逼近型ADC
整个转换过程从最高位MSB开始，顺序地对每一位将输入电压与内置DAC输出进行比较，经n次比较而输出数字值，比较时间由输出位数决定。
电路规模属于中等，其优点是速度较高、功耗低，在低分辩率(<12位)时价格便宜，但高精度(>12位)时价格很高。
Sigma-Delta型
Σ-△模数转换是近十几年发展起来的一种模数转换方式，目前在音频领域得到广泛的应用。
Σ-Δ型ADC的电路结构是由非常简单的模拟电路和十分复杂的数字信号处理电路构成。
Σ-△模数转换器是利用过采样(Oversampling)技术、噪声整形技术和数字滤波技术以很低的采样分辨率和很高的采样速率将模拟信号数字化，将高分辨率的转换问题化简为低分辨率的转换问题，增加有效分辨率。
∑-△模数转换器的工作原理简单的讲，就是将模数转换过后的数字量再做一次窄带低通滤波处理。
当模拟量进入转换器后，先在调制器中做求积处理，并将模拟量转为数字量，在这个过程中会产生一定的量化噪声，这种噪声将影响到输出结果，因此，采用将转换过的数字量以较低的频率一位一位地传送到输出端，同时在这之间加一级低通滤波器的方法，就可将量化噪声过滤掉，从而得到一组精确的数字量。
调制器工作原理
所有的定性理解，最终都需要回归到数学模型。
一个完整的过采样和噪声整形Σ-ΔADC 如图9所示，其中Σ-Δ调制器是核心部分。
图9 Σ-ΔADC工作过程
图10 一阶Σ-Δ调制器物理模型
图10所示为一阶Σ-Δ调制器工作原理：在X2这个点，只有两种电平会进来，被送往积分器。
那就是X1-Vref或者X1+Vref。
当积分结果大于零时，X4点输出给数字滤波器的值为1，X5点输出Vref，X2=X1-Vref。
当积分结果小于零时，X4点输出给数字滤波器的值为-1，X5点输出-Vref，X2=X1+Vref。
如此反复，直至积分结果等于0。
我们来思考一下，从开始，到积分结果等于零要经历多少次1和多少次-1。
设1的次数为m，-1的次数为n。
则有m(X1-Vref)+n(X1+Vref)=0
化简一下，提取X1和Vref作为公因子：
X1/Vref=(m-n)/(m+n)
好，到这里我们已经成功了，把X1/Vref这个除法，转变(m-n)/(m+n)这个数字域的除法。
所以，你可以认为Sigma-Delta调制器用加法和减法把Vin/Vref的除法变成了求最小公倍数。
图11一阶Σ-Δ调制器数学模型
从图11的数学模型很容易得到：
从B点往右看可以得出：B(Z)=Y(Z)-E(Z)
从X(Z)往右看可以得出：B(Z)=[X(Z)-Y(Z)+B(Z)]*Z-1
因此可得：Y(Z)=X(Z)*Z-1+E(Z)*(1-Z-1)
我们可以看出Y(Z)分成了两部分，对于输入信号来说H(Z)=Z-1，对于量化噪声来说，H(Z)=(1-Z-1)也就是说，对信号而言，传输函数的效果，仅仅是进行了一个周期的延迟(Z-1)，对于量化噪声，传输函数是一个高通滤波器(1-Z-1)。
因此采用图9后面的数字低通滤波后，可以有效消除量化噪声。
过采样
当然，前面是把Vin作为直流的情况来考虑的。
对交流信号的处理是基于过采样的，你可以认为在过采样期间，信号保持不变。
当然，其实是变的，这也就造成了Sigma-Delta的另外一个特性：输出与输入不存在一一对应的关系。
如果在这个直流输入信号上叠加一个交流信号（或模拟输入电压本身是交流信号），并用比该交流信号频率高得多的采样频率进行采样，此时得到的数字输出值将是变化的，用这些采样结果的平均值表示ADC的转换结果能得到高得多的采样分辨率，这种采样频率远高于输入信号频率的技术称为过采样技术，过采样技术可提高ADC的分辨率。
实际使用中，一阶调制器由于性能较差，一般不用，实际使用的都是二阶以上的调制器。
除了阶数之外，提升量化技术也是降低量化噪声的有效手段。
因此，就有了高阶多值的SD 调制器，特别是用于音频及视频中，要求高速高精度的Sigma-Delta ADC。
在更高速的场合，则会使用连续时间的Sigma-Delta 调制器，目前TI及ADI公司已经把连续时间SD调制ADC 商用化，达到了16bit 300M左右的水平，这些技术都具有重要的军用价值，包括雷达系统、导弹的制导系统等。
很多产品都是禁运的。
压频变换型
压频变换型ADC是间接型ADC，它先将输入模拟信号的电压转换成频率与其成正比的脉冲信号，然后在固定的时间间隔内对此脉冲信号进行计数，计数结果即为正比于输入模拟电压信号的数字量。
从理论上讲，这种ADC的分辨率可以无限增加，只要采用时间长到满足输出频率分辨率要求的累积脉冲个数的宽度即可。
其优点是分辩率高、功耗低、价格低,但是需要外部计数电路共同完成AD转换，其转换速率受到限制，12位时为100～
300SPS(samples per second)。
其他常用的ADC还采用内插和折叠的方法。
ADC类型比较
图12显示了常用几种ADC的精度、分辨率、速度、成本的比较。