如何测量ADC噪声
今天我们将通过介绍如何测量 adc 噪声、adc 数据手册中的噪声规格以及绝对与相对噪声参数来继续基本的 adc 噪声讨论。
本系列的第 1 部分讨论了电气系统中的噪声、典型信号链中的噪声原因、固有的模数转换器 (adc) 噪声以及高分辨率和低分辨率 adc 中噪声之间的差异，可在此处找到.
测量 adc 噪声在我解释德州仪器如何测量 adc 噪声之前，重要的是要了解，当您查看 adc 数据表规格时，目标是表征 adc，而不是系统。因此，ti 测试 adc 噪声的方式和测试系统本身应该展示 adc 的能力，而不是测试系统的局限性。因此，在不同系统或不同条件下使用 adc 可能会导致噪声性能与数据表中报告的不同。
我们有两种方法可以测量 adc 噪声。在第一种方法中，我们将 adc 的输入短接在一起，以测量由于热噪声导致的输出代码的轻微变化。第二种方法涉及输入具有特定幅度和频率（例如 1khz 时的 1vpp）的正弦波，并报告 adc 如何量化正弦波。图 1 展示了这些类型的噪声测量。
图 1. 输入短路测试设置 (a)；正弦波输入测试装置 (b)通常，我们会根据其目标最终应用选择单个 adc 的噪声测量方法。例如，测量温度或重量等缓慢移动信号的 delta-sigma adc 使用输入短路测试，该测试可精确测量直流性能。用于高速数据采集系统的 delta-sigma adc 通常依赖于正弦波输入方法，其中交流性能至关重要。对于许多 adc，数据表指定了两种类型的测量。
例如，ti的 24 位ads127l01具有512ksps的高最大采样率和低通带纹波宽带滤波器，可为测试和测量设备实现高分辨率 ac 信号采样。然而，这些应用通常也需要精确测量信号的直流分量。因此，我们不仅用多种采样率下的一系列交流输入信号来表征 adc 的性能，而且使用输入短路测试来表征 ads127l01 的直流性能。
adc 数据表中的噪声规范如果您查看 ads127l01 的数据表（或任何 adc 数据表，就此而言），您会看到以两种形式报告的噪声性能：图形和数字。图 2 显示了使用幅度为 -0.5dbfs 和频率为 4khz 的输入正弦波对 ads127l01 噪声性能的快速傅立叶变换 (fft)。从该图中，我们计算并报告了重要的 ac 参数，例如信噪比 (snr)、总谐波失真 (thd)、信噪比和失真 (sinad) 以及有效位数 (enob) .
图 2. 具有 4khz、-0.5dbfs 输入信号的 ads127l01 fft 示例对于 dc 性能，噪声直方图显示特定增益设置、滤波器类型和采样率的输出代码分布。从该图中，我们计算并报告了重要的直流噪声性能参数，例如输入参考噪声、有效分辨率和无噪声分辨率。（注意：许多工程师将术语“enob”和“有效分辨率”同义地用于描述 adc 的 dc 性能。然而，enob 纯粹是源自 sinad 的动态性能规范，并不意味着传达 dc 性能。在本文的其余部分文章系列，我将相应地使用这些术语。更全面的参数定义和方程，请参见表 1。）
图 3 显示了 ads127l01 的噪声直方图。
图 3. ads127l01 噪声直方图示例与 fft 图一样，噪声直方图提供有关直流噪声性能的重要图形信息。由于噪声直方图具有高斯分布，因此平均（均方根 [rms]）噪声性能的定义通常是一个标准偏差——图 4a 中的红色阴影区域。
在图 4b 中，蓝色阴影区域描述了 adc 的峰峰值 (vn,pp) 噪声性能。由于高斯噪声的波峰因数，即峰值与平均值的比值，峰峰值噪声以 6 或 6.6 个标准偏差给出。峰峰值噪声定义了测量噪声在此范围内的统计概率。如果您的输入信号也落在此范围内，则它可能会被本底噪声遮蔽，从而导致代码闪烁。额外的过采样将有助于降低峰峰值噪声，但代价是采样时间更长。
图 4. ads127l01 rms 噪声 (a)；峰峰值噪声 (b)您还可以在任何 adc 数据表的电气特性部分中以数字形式找到上述交流和直流规范。该规则的一个例外涉及带有集成放大器的 adc，其中噪声性能随增益和数据速率而变化。在这种情况下，通常有一个单独的噪声表，用于输入参考噪声（rms 或峰峰值）、有效分辨率、无噪声分辨率、enob 和 snr 等参数。
表 1 总结了交流和直流噪声参数、它们的定义和方程。
表 1：典型 adc 噪声参数及其定义和方程式
绝对与相对噪声参数表 1 中所有方程的一个重要特征是它们涉及一些值的比率。我们将这些定义为“相对参数”。顾名思义，这些参数提供了相对于某个绝对值的噪声性能指标，通常是输入信号（相对于载波的分贝 [dbc]）或满量程范围（相对于满量程的分贝 [dbfs]）。
图 5 显示了使用 -0.5dbfs 输入信号的 ads127l01 的输出频谱，其中满量程为 2.5v。如果您选择的系统输入信号不是以相同的满量程电压为参考，或者如果输入信号幅度与数据表中定义的值不同，您不一定期望达到数据表的性能，即使所有您的其他输入条件是相同的。
图 5. ads127l01 fft，输入电压 (v in ) 以满量程为参考同样，对于 dc 噪声参数，您可以从表 1 中看出，有效分辨率与给定工作条件下以及 adc 的 fsr 下 adc 的输入参考噪声性能有关。由于 fsr 取决于 adc 的参考电压，因此使用数据表中使用的参考电压以外的参考电压会对 adc 的性能指标产生影响。
对于高分辨率 adc，增加参考电压会增加最大输入动态范围，而输入参考噪声保持不变。这是因为高分辨率 adc 噪声性能在很大程度上与参考电压无关。对于噪声由最低有效位 (lsb) 大小决定的低分辨率 adc，增加参考电压实际上会增加输入参考噪声，而最大输入动态范围保持大致相同。表 2 总结了这些影响。
表 2：改变参考电压对 adc 噪声参数的影响
因此，为了表征 adc 的最大动态范围，大多数 adc 制造商使用 fsr 最大化的假设来指定有效分辨率和无噪声分辨率。或者，换句话说，如果您的系统不使用最大 fsr（或制造商用来表征 adc 的任何 fsr），您不应期望达到数据表中指定的有效或无噪声分辨率值。
让我们通过使用 1v 参考电压和 adc 来说明这一点，该 adc 的数据表噪声以 2.5v 的参考电压为特征。继续以 ads127l01 为例，图 6 显示在极低功耗 (vlp) 模式下使用 2.5v 参考电压和 2ksps 数据速率会产生 1.34µvrms 的输入参考噪声和 21.83 位的有效分辨率。
图 6. ads127l01 噪声性能：低延迟滤波器，avdd = 3v，dvdd = 1.8v 和 vref = 2.5v但是，使用 1v 参考电压会将 fsr 降低到 2v。您可以使用该值来计算新的预期有效分辨率（动态范围），由公式 1 给出：
改变参考电压会降低 adc 的 fsr，与数据表值相比，这反过来又将其有效分辨率（动态范围）降低了 1.3 位以上。等式 2 概括了这种分辨率损失：
其中 % 利用率只是实际 fsr 与表征 adc 噪声的 fsr 之比。
虽然这种明显的分辨率损失似乎是使用高分辨率 delta-sigma adc 的一个缺点，但请记住，虽然 fsr 正在降低，但输入参考噪声却没有。因此，我建议使用绝对噪声参数或直接测量的参数来执行 adc 噪声分析。使用绝对噪声参数消除了相对噪声参数对输入信号和参考电压特性的依赖性。此外，绝对参数简化了 adc 噪声和系统噪声之间的关系。
对于 adc 噪声分析，我建议使用输入参考噪声。我将这句话加粗是因为使用输入参考噪声来定义 adc 性能并不常见。事实上，大多数工程师只谈论有效和无噪声分辨率等相关参数，并且在无法最大化这些值时深表担忧。毕竟，如果您需要使用 24 位 adc 来实现 16 位有效分辨率，那感觉就像您为 adc 实际无法提供的性能付出了代价。
但是，16 位的有效分辨率并不一定会告诉您有关使用了多少 fsr 的任何信息。您可能只需要 16 位有效分辨率，但如果最小输入信号为 50nv，您将永远无法使用 16 位 adc 来解决该问题。因此，高分辨率 delta-sigma adc 的真正优势在于它提供的低输入参考噪声水平。这并不意味着有效分辨率不重要——只是它不是参数化系统的最佳方式。
最终，如果 adc 不能同时解析最小和最大输入信号，则最大化 snr 或有效分辨率是无关紧要的。与有效分辨率不同，您通常可以直接、轻松地从系统规格中推导出 adc 所需的输入参考噪声。这一特性使输入相关噪声分析对系统变化更加灵活。此外，它还可以轻松比较不同的 adc，以便为任何应用选择特定的 adc。
在本系列文章的第三部分中，我将详细研究一个电阻桥设计示例，使用相对和绝对噪声参数来定义系统分辨率，以证明每个参数的有效性。我还将展示每种参数类型如何影响 adc 比较和选择。
总结要点以下是有助于更好地理解 delta-sigma adc 中噪声的要点摘要：
不同的测量量化不同类型的噪声：要测量交流噪声性能，请使用交流信号应用测试。要测量直流噪声性能，请使用输入短路测试。adc 终端应用通常决定噪声测量类型。有效/无噪声分辨率指标？通常，假设输入信号 = fsr。有两种类型的噪声参数：相对 – 使用测量值的比率计算。绝对值——直接测量。输入相关噪声是 adc 分辨率（最小可测量信号）的绝对量度。无噪声位和有效分辨率是描述 adc 动态范围的相关参数。
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测量 adc 噪声在我解释德州仪器如何测量 adc 噪声之前，重要的是要了解，当您查看 adc 数据表规格时，目标是表征 adc，而不是系统。因此，ti 测试 adc 噪声的方式和测试系统本身应该展示 adc 的能力，而不是测试系统的局限性。因此，在不同系统或不同条件下使用 adc 可能会导致噪声性能与数据表中报告的不同。
我们有两种方法可以测量 adc 噪声。在第一种方法中，我们将 adc 的输入短接在一起，以测量由于热噪声导致的输出代码的轻微变化。第二种方法涉及输入具有特定幅度和频率（例如 1khz 时的 1vpp）的正弦波，并报告 adc 如何量化正弦波。图 1 展示了这些类型的噪声测量。
图 1. 输入短路测试设置 (a)；正弦波输入测试装置 (b)通常，我们会根据其目标最终应用选择单个 adc 的噪声测量方法。例如，测量温度或重量等缓慢移动信号的 delta-sigma adc 使用输入短路测试，该测试可精确测量直流性能。用于高速数据采集系统的 delta-sigma adc 通常依赖于正弦波输入方法，其中交流性能至关重要。对于许多 adc，数据表指定了两种类型的测量。
例如，ti的 24 位ads127l01具有512ksps的高最大采样率和低通带纹波宽带滤波器，可为测试和测量设备实现高分辨率 ac 信号采样。然而，这些应用通常也需要精确测量信号的直流分量。因此，我们不仅用多种采样率下的一系列交流输入信号来表征 adc 的性能，而且使用输入短路测试来表征 ads127l01 的直流性能。
adc 数据表中的噪声规范如果您查看 ads127l01 的数据表（或任何 adc 数据表，就此而言），您会看到以两种形式报告的噪声性能：图形和数字。图 2 显示了使用幅度为 -0.5dbfs 和频率为 4khz 的输入正弦波对 ads127l01 噪声性能的快速傅立叶变换 (fft)。从该图中，我们计算并报告了重要的 ac 参数，例如信噪比 (snr)、总谐波失真 (thd)、信噪比和失真 (sinad) 以及有效位数 (enob) .
图 2. 具有 4khz、-0.5dbfs 输入信号的 ads127l01 fft 示例对于 dc 性能，噪声直方图显示特定增益设置、滤波器类型和采样率的输出代码分布。从该图中，我们计算并报告了重要的直流噪声性能参数，例如输入参考噪声、有效分辨率和无噪声分辨率。（注意：许多工程师将术语“enob”和“有效分辨率”同义地用于描述 adc 的 dc 性能。然而，enob 纯粹是源自 sinad 的动态性能规范，并不意味着传达 dc 性能。在本文的其余部分文章系列，我将相应地使用这些术语。更全面的参数定义和方程，请参见表 1。）
图 3 显示了 ads127l01 的噪声直方图。
图 3. ads127l01 噪声直方图示例与 fft 图一样，噪声直方图提供有关直流噪声性能的重要图形信息。由于噪声直方图具有高斯分布，因此平均（均方根 [rms]）噪声性能的定义通常是一个标准偏差——图 4a 中的红色阴影区域。
在图 4b 中，蓝色阴影区域描述了 adc 的峰峰值 (vn,pp) 噪声性能。由于高斯噪声的波峰因数，即峰值与平均值的比值，峰峰值噪声以 6 或 6.6 个标准偏差给出。峰峰值噪声定义了测量噪声在此范围内的统计概率。如果您的输入信号也落在此范围内，则它可能会被本底噪声遮蔽，从而导致代码闪烁。额外的过采样将有助于降低峰峰值噪声，但代价是采样时间更长。
图 4. ads127l01 rms 噪声 (a)；峰峰值噪声 (b)您还可以在任何 adc 数据表的电气特性部分中以数字形式找到上述交流和直流规范。该规则的一个例外涉及带有集成放大器的 adc，其中噪声性能随增益和数据速率而变化。在这种情况下，通常有一个单独的噪声表，用于输入参考噪声（rms 或峰峰值）、有效分辨率、无噪声分辨率、enob 和 snr 等参数。
表 1 总结了交流和直流噪声参数、它们的定义和方程。
表 1：典型 adc 噪声参数及其定义和方程式
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图 5 显示了使用 -0.5dbfs 输入信号的 ads127l01 的输出频谱，其中满量程为 2.5v。如果您选择的系统输入信号不是以相同的满量程电压为参考，或者如果输入信号幅度与数据表中定义的值不同，您不一定期望达到数据表的性能，即使所有您的其他输入条件是相同的。
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表 2：改变参考电压对 adc 噪声参数的影响
因此，为了表征 adc 的最大动态范围，大多数 adc 制造商使用 fsr 最大化的假设来指定有效分辨率和无噪声分辨率。或者，换句话说，如果您的系统不使用最大 fsr（或制造商用来表征 adc 的任何 fsr），您不应期望达到数据表中指定的有效或无噪声分辨率值。
让我们通过使用 1v 参考电压和 adc 来说明这一点，该 adc 的数据表噪声以 2.5v 的参考电压为特征。继续以 ads127l01 为例，图 6 显示在极低功耗 (vlp) 模式下使用 2.5v 参考电压和 2ksps 数据速率会产生 1.34µvrms 的输入参考噪声和 21.83 位的有效分辨率。
图 6. ads127l01 噪声性能：低延迟滤波器，avdd = 3v，dvdd = 1.8v 和 vref = 2.5v但是，使用 1v 参考电压会将 fsr 降低到 2v。您可以使用该值来计算新的预期有效分辨率（动态范围），由公式 1 给出：
改变参考电压会降低 adc 的 fsr，与数据表值相比，这反过来又将其有效分辨率（动态范围）降低了 1.3 位以上。等式 2 概括了这种分辨率损失：
其中 % 利用率只是实际 fsr 与表征 adc 噪声的 fsr 之比。
虽然这种明显的分辨率损失似乎是使用高分辨率 delta-sigma adc 的一个缺点，但请记住，虽然 fsr 正在降低，但输入参考噪声却没有。因此，我建议使用绝对噪声参数或直接测量的参数来执行 adc 噪声分析。使用绝对噪声参数消除了相对噪声参数对输入信号和参考电压特性的依赖性。此外，绝对参数简化了 adc 噪声和系统噪声之间的关系。
对于 adc 噪声分析，我建议使用输入参考噪声。我将这句话加粗是因为使用输入参考噪声来定义 adc 性能并不常见。事实上，大多数工程师只谈论有效和无噪声分辨率等相关参数，并且在无法最大化这些值时深表担忧。毕竟，如果您需要使用 24 位 adc 来实现 16 位有效分辨率，那感觉就像您为 adc 实际无法提供的性能付出了代价。
但是，16 位的有效分辨率并不一定会告诉您有关使用了多少 fsr 的任何信息。您可能只需要 16 位有效分辨率，但如果最小输入信号为 50nv，您将永远无法使用 16 位 adc 来解决该问题。因此，高分辨率 delta-sigma adc 的真正优势在于它提供的低输入参考噪声水平。这并不意味着有效分辨率不重要——只是它不是参数化系统的最佳方式。
最终，如果 adc 不能同时解析最小和最大输入信号，则最大化 snr 或有效分辨率是无关紧要的。与有效分辨率不同，您通常可以直接、轻松地从系统规格中推导出 adc 所需的输入参考噪声。这一特性使输入相关噪声分析对系统变化更加灵活。此外，它还可以轻松比较不同的 adc，以便为任何应用选择特定的 adc。
在本系列文章的第三部分中，我将详细研究一个电阻桥设计示例，使用相对和绝对噪声参数来定义系统分辨率，以证明每个参数的有效性。我还将展示每种参数类型如何影响 adc 比较和选择。
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