标签: 数据转换器

摘要： 在智能汽车技术飞速发展的今天，车载网络已成为汽车智能化的重要基础。想象一下，如果汽车的每个部件都是一个信息节点，它们之间需要即时、准确地交换大量数据，那么一个高速、高效的网络就成为了必不可少的基础设施。这就是车载以太网技术的用武之地。 一、车载以太网 1、车载网络的演变与挑战 汽车电子电气架构的演化始终围绕着强有力的通信架构和整车级计算平台展开。从LIN总线的简单通信到CAN总线的高效数据交换，再到FlexRay、MOST等高速传输技术的应用，汽车通信技术不断突破。然而，随着智能驾驶、车联网等技术的快速发展，车载网络面临的挑战也日益严峻。数据量的激增、传输速率的需求以及对实时性的更高要求，都对车载网络提出了新的挑战。 2、车载以太网的新篇章 为了应对这些挑战，10GBase-T1标准于2017年立项，并于2020年正式发布。这一标准支持以2.5 Gbit/s、5 Gbit/s、10 Gbit/s的对称速率传输数据，与前代的100 Mbit/s和1 Gbit/s的技术相比，Multi-G技术提供了更高的速率和更大的香农容量。这意味着更快的数据传输速度，也意味着更强的抗干扰性能和更高的安全性能。 10GBase-T1采用了STP（Shielded-Twisted Pair，屏蔽双绞线）线缆，相较于传统的UTP（Unshielded-Twisted Pair，非屏蔽双绞线）线缆，STP线缆的屏蔽层大大增强了抗干扰性能。此外，10GBase-T1在信道算法方面也进行了创新，采用了PAM4的调制格式，提高了单位频率下的信噪比，使得系统可以采用更高的调制阶数。 二、NETLion 10G 在此趋势下，康谋带来了NETLion 10G，是一款专为2.5/5/10GBASE-T1网络设计的开发工具。它不仅能够帮助工程师们进行数据流量的记录和分析，还能够将2.5/5/10GBASE-T1物理层转换为2.5/5/10GBASE-T以太网信号，极大地方便了车载网络的开发和测试。 三、双模式设计 NETLion 10G的独特之处在于它的双模式设计。 1、双媒体转换器模式 在双媒体转换器模式下，它可以将两个2.5/5/10GBASE-T1信号转换为2.5/5/10GBASE-T以太网信号，提供两个独立的双向转换通道。 2、网络TAP模式 在网络TAP模式下，它能够解耦2.5/5/10GBASE-T1线路端口的数据，并将其传输到2.5/5/10GBASE-T1和BASE-T接口，而不会对网络中的通信产生干扰。 四、产品亮点 1、物理层转换 NETLion 10G的设计充分考虑了10GBase-T1标准的特点。通过其先进的物理层转换技术，实现了2.5/5/10GBASE-T1信号到以太网的高效转换，确保了在汽车网络中的高速数据传输和无缝通信。 2、用户定制化配置 配备了灵活的DIP开关配置，允许用户根据具体的网络需求，轻松设置操作模式，包括媒体转换器模式和网络TAP模式，以适应不同的测试和开发场景。 3、智能网络协商 NETLion 10G支持自动协商和自动检测模式，能够智能地与网络中的其他设备协商最佳传输速率和配置，从而确保网络的稳定性和效率。 五、应用价值 NETLion 10G的应用价值体现在多个方面。 1、实时监控 NETLion 10G支持工程师在开发阶段全面测试车载以太网性能，实时监控数据流量，快速定位并解决潜在问题，确保网络稳定性和安全性。 2、多场景应用 无论在恶劣环境下的基础测试，还是实际车辆中的高级功能开发，NETLion 10G的灵活配置能力都能提供强大支持。 3、顺畅升级 随着自动驾驶技术进步，NETLion 10G的前瞻性设计保障了车载网络面对未来技术升级和扩展的能力，为智能出行的未来发展保驾护航。 随着10GBase-T1标准的推广和应用，车载以太网的性能将得到显著提升。NETLion 10G作为这一标准的产品，不仅能够满足高速数据传输的需求，还能够通过其先进的技术和功能，确保数据传输的稳定性和可靠性。

摘要： 在智能汽车技术飞速发展的今天，车载网络已成为汽车智能化的重要基础。想象一下，如果汽车的每个部件都是一个信息节点，它们之间需要即时、准确地交换大量数据，那么一个高速、高效的网络就成为了必不可少的基础设施。这就是车载以太网技术的用武之地。 一、车载以太网 1、车载网络的演变与挑战 汽车电子电气架构的演化始终围绕着强有力的通信架构和整车级计算平台展开。从LIN总线的简单通信到CAN总线的高效数据交换，再到FlexRay、MOST等高速传输技术的应用，汽车通信技术不断突破。然而，随着智能驾驶、车联网等技术的快速发展，车载网络面临的挑战也日益严峻。数据量的激增、传输速率的需求以及对实时性的更高要求，都对车载网络提出了新的挑战。 2、车载以太网的新篇章 为了应对这些挑战，10GBase-T1标准于2017年立项，并于2020年正式发布。这一标准支持以2.5 Gbit/s、5 Gbit/s、10 Gbit/s的对称速率传输数据，与前代的100 Mbit/s和1 Gbit/s的技术相比，Multi-G技术提供了更高的速率和更大的香农容量。这意味着更快的数据传输速度，也意味着更强的抗干扰性能和更高的安全性能。 10GBase-T1采用了STP（Shielded-Twisted Pair，屏蔽双绞线）线缆，相较于传统的UTP（Unshielded-Twisted Pair，非屏蔽双绞线）线缆，STP线缆的屏蔽层大大增强了抗干扰性能。此外，10GBase-T1在信道算法方面也进行了创新，采用了PAM4的调制格式，提高了单位频率下的信噪比，使得系统可以采用更高的调制阶数。 二、NETLion 10G 在此趋势下，康谋带来了NETLion 10G，是一款专为2.5/5/10GBASE-T1网络设计的开发工具。它不仅能够帮助工程师们进行数据流量的记录和分析，还能够将2.5/5/10GBASE-T1物理层转换为2.5/5/10GBASE-T以太网信号，极大地方便了车载网络的开发和测试。 三、双模式设计 NETLion 10G的独特之处在于它的双模式设计。 1、双媒体转换器模式 在双媒体转换器模式下，它可以将两个2.5/5/10GBASE-T1信号转换为2.5/5/10GBASE-T以太网信号，提供两个独立的双向转换通道。 2、网络TAP模式 在网络TAP模式下，它能够解耦2.5/5/10GBASE-T1线路端口的数据，并将其传输到2.5/5/10GBASE-T1和BASE-T接口，而不会对网络中的通信产生干扰。 四、产品亮点 1、物理层转换 NETLion 10G的设计充分考虑了10GBase-T1标准的特点。通过其先进的物理层转换技术，实现了2.5/5/10GBASE-T1信号到以太网的高效转换，确保了在汽车网络中的高速数据传输和无缝通信。 2、用户定制化配置 配备了灵活的DIP开关配置，允许用户根据具体的网络需求，轻松设置操作模式，包括媒体转换器模式和网络TAP模式，以适应不同的测试和开发场景。 3、智能网络协商 NETLion 10G支持自动协商和自动检测模式，能够智能地与网络中的其他设备协商最佳传输速率和配置，从而确保网络的稳定性和效率。 五、应用价值 NETLion 10G的应用价值体现在多个方面。 1、实时监控 NETLion 10G支持工程师在开发阶段全面测试车载以太网性能，实时监控数据流量，快速定位并解决潜在问题，确保网络稳定性和安全性。 2、多场景应用 无论在恶劣环境下的基础测试，还是实际车辆中的高级功能开发，NETLion 10G的灵活配置能力都能提供强大支持。 3、顺畅升级 随着自动驾驶技术进步，NETLion 10G的前瞻性设计保障了车载网络面对未来技术升级和扩展的能力，为智能出行的未来发展保驾护航。 随着10GBase-T1标准的推广和应用，车载以太网的性能将得到显著提升。NETLion 10G作为这一标准的产品，不仅能够满足高速数据传输的需求，还能够通过其先进的技术和功能，确保数据传输的稳定性和可靠性。

引言 《管理信号链噪声》系列文章分为三部分，本文为第三部分。在第一部分 《半导体噪声，可避免还是避不开？》 中，我们讨论了所有常见的IC噪声源及其特征，介绍了器件数据手册如何提供这些参数，以及如何估算实际条件下数据手册未给出的电压基准噪声；在第二部分 《数据转换器噪声及其分布》 中，我们集中讨论了数据转换器特有的噪声源及其分布，并且介绍了数据手册如何给出这些噪声指标。我们将在这一部分对前面二部分内容进行总结，帮助读者根据系统的噪声预算选择最合适的数据转换器。 信号链噪声 我们首先简要回顾本系列文章的第一部分内容。噪声是指电气系统中任何有害的电现象。根据来源的不同，噪声可分为外部(干扰)噪声和内部(固有)噪声。图1将所有外部噪声源整合在一起，用V ext 表示；将所有内部噪声源整合在一起，用V int 表示。 图1：信号链噪声。 噪声预算是指能够在信号链输出产生可接受信噪比(SNR)的噪声分配。SNR定义为满幅RMS信号电平与总RMS噪声之比。因此，为确定信号链中可以接受的噪声分配，必须评估其对总SNR的影响。然后，将介绍数据转换器的两项指标：信号与噪声+失真比(SINAD)和有效位数(ENOB)。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 信号与噪声+失真比 数据转换器将SNR扩展为噪声+失真，用信号与噪声+失真比(SINAD)表示。所增加的失真包括所有有害的频谱分量，不包括直流。SINAD是满幅RMS信号与其它所有噪声与失真分量的RMS和之比。 SINAD能够以量化噪声、采样抖动、模拟噪声和THD表示为： 式中， N为分辨率，单位为位。 DNL为平均微分非线性，单位为LSB。 BW为整个奈奎斯特带宽的比例，单位为百分比。 T j 为采样周期的RMS抖动与正弦波信号周期的比值，单位为PPM。 V n 为模拟噪声，单位为LSB RMS 。 THD为总谐波失真，单位为百分比。 SINAD可以简化为大家所熟悉的“惯用”公式： 当： BW = 100% DNL = 0LSB T j = 0PPM RMS V n = 0LSB RMS THD = 0% 这些参数描述的是理想数据转换器，其中，唯一的噪声源是采样过程中的量化噪声。 此时，ENOB = N位。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 有效位数 有效位数(ENOB)衡量的是模/数转换器(ADC)或数/模转换器(DAC)在模拟域和数字域转换信号的能力。ENOB是交流指标，与SINAD的意义相同。 ENOB和SINAD的关系如下： ENOB意味着数据转换器的噪声和失真水平相当于理想的数据转换器，意味着数据转换器提供全带宽且位数等于ENOB，但无噪声和失真。ENOB总是小于或等于器件的分辨率(N)。请勿将ENOB与直流精度相混淆，后者仅仅是分辨率(N)和线性度(INL)的函数。 ENOB计算器 可以免费获取计算器，快速完成数据转换器的噪声计算。计算器名称为有效位计算器(ENOB)，可从以下地址下载：http://www.maximintegrated.com/tools/calculators/hp50g/。点击以上链接，然后点击有效位计算器(ENOB)。 ENOB计算器是HP50g计算器的一个软件，帮助设计、分析ADC及DAC应用电路，可以找到或输入任何噪声参数。利用www.hpcalc.org或计算器网页http://www.maximintegrated.com/tools/calculators/hp50g提供的免费软件HPUserEdit 5.4，也可以在Windows PC上运行ENOB计算器。 图2：ENOB计算器屏幕截图。 ENOB计算器采用上文中的SINAD式1和式3，以及本系列文章第二部分的噪声公式。可以输入或计算每个参数，所以该计算器对于设计、分析都非常有用。我们利用该计算器说明如何在给定噪声预算的前提下，选择最佳的数据转换器。关于计算器的使用说明，请参阅用户手册(包含在计算器的压缩文件包中)。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 基于噪声预算选择最佳的数据转换器 噪声预算是指能够产生预期SINAD的信号链噪声分配。我们举例说明根据预算选择最佳数据转换器的步骤。可借助ENOB计算器进行计算，加快这一过程。 目标 系统要求在0kHz至100kHz带宽范围内满幅工作时，SINAD大于等于80dB，选择最佳ADC。 图3：ADC及噪声相关指标。 第1步：选择分辨率 利用理想数据转换器的公式4，我们将得到满足SNR要求的最小分辨率：…… 求解N： 利用ENOB计算器进行计算，得出80dB SINAD要求13位分辨率(图4)。 图4：ENOB计算器计算出本例中要求13位分辨率。 现在选择14位(而非13位)，因为其它参数，诸如DNL、T j 、V n 和THD，往往大于0，增大了噪声，所以实际ADC的SINAD要低一些。在计算器中输入14位，计算得出ADC提供的SINAD为86dB(图5)。 图5：ENOB采用14位，SINAD为86dB。 该值大于要求的80dB，所以我们从选择14位ADC开始。 第2步：初步选择ADC 选择支持0kHz至100kHz输入域信号的14位ADC。通过快速超找Maxim Integrated的ADC，会找到许多14位器件。本例中选用MAX1062，图6所示为数据资料中电气特性(EC)表列出的相关参数。 图6：MAX1062 ADC噪声参数。 与噪声预算分析相关的参数用红色标出。数据资料表明，该ADC的典型DNL为±0.5LSB；典型输入参考噪声(V n )为0.32LSB RMS ；典型THD为-99dB；典型孔径抖动(T j )为50ps。在ADC中，由于输入参考噪声表现为输出编码之间的转换时间不确定，所以被称为转换噪声。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 第3步：计算SINAD 将以上EC表参数输入计算器：DNL为0.5LSB，THD为-99dB，V n 为0.32LSB RMS 。 ENOB计算器中，T j 定义为采样时钟的RMS抖动(t j )与满幅正弦波周期之比，单位为PPM。 本例中，计算50ps(t j )与最短输入信号周期(t j )1/100kHz，然后乘以10 6 ，得到最差工作条件下的T j 。因此，T j = (50·10 -12 /10·10 -6 )·10 6 ppm = 5ppm。 将5PPM输入至T j 。 利用计算器，计算得出SINAD减小至80.1dB(图7)。MAX1062满足我们的目标SINAD——80dB，裕量为0.1dB。然而，由于采用的是数据资料中的典型值，而非器件的最大值；另外，我们也没有考虑其它任何附加噪声源，所以实际应用中需要留出更大的裕量。 图7：计算器显示MAX1062的SINAD为80.1dB。 第4步：检验噪声分布 在采取减小噪声的措施之前，我们首先检验噪声及分布水平(图8)，了解可以改进的地方。 图8：ENOB计算器以图形方式将噪声分布显示为和方根(RSS)的百分比或LSB RMS。 我们可以看出，量化噪声对总体噪声及分布的影响最大。可通过提高分辨率减小量化噪声。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 第5步：减小量化噪声 选择16位版本的MAX1162，可获得额外的噪声裕量。同样，数据资料的EC表给出了全部相关参数(图9)。 图9：MAX1162 ADC噪声参数。 与噪声预算分析相关的参数用红色标出。如果未给出典型值，可根据14位器件MAX1062进行估算。 现在，将MAX1162的参数输入至计算器，计算其SINAD： 1. N = 16位 2. DNL = 0.5LSB 3. T j = 5ppm 4. V n = 0.65LSB RMS 5. THD = -99dB 计算得出MAX1162的SINAD为86.5dB(图10)，满足我们的目标SINAD——80dB，裕量为6.5dB。 图10：计算表明MAX1162的SINAD为86.5dB。 再次强调，我们使用典型值预测MAX1162的SINAD，实际应用中的SINAD实际值可能较小。可能的话，可以采用数据资料中最大参数值，确定更加保守的估算值。 第6步：重新计算SINAD 现在，我们将重新计算MAX1162的SINAD，但这次使用EC表中的最大值。本步骤也将帮助我们确定在最差条件下DNL和THD时，MAX1162是否满足80dB SINAD要求。数据资料表明，最差条件DNL为±1LSB(最大值)，最差条件THD为-90dB(最大值)。将这些值输入计算器，我们得到： 1. N = 16位 2. DNL = 1.0LSB 3. T j = 5ppm 4. V n = 0.65LSB RMS 5. THD = -90dB 得到的SINAD为84.7dB(图11)。所以，MAX1162满足目标SINAD——80dB，裕量为4.7dB。 图11：采用最大LSB和THD值，16位MAX1162的SINAD为84.7dB。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 第7步：重新检验噪声分布 重新检验最差工作条件噪声及分布水平，我们发现量化噪声、采样抖动、输入参考噪声及THD的分布大体相当。注意，没有哪项噪声源占据主要部分(图12)。 总噪声减小40%，从14位时的0.57LSB RMS 减小至16位时的1.35LSB RMS (相当于14位时的0.34LSB RMS )。噪声降低提高了SINAD。 图12：通过比较图8和图12，可以看出图形显示的用处，量化噪声被大幅减小。 第8步：综合考虑噪声分布 只要不超过总噪声预算，可在信号链中的噪声源之间重新分配噪声(图13)。 图13：信号链中的ADC噪声源。 时钟抖动(T j )和模拟噪声(V n )可能存在数据转换器的外部噪声源；因此，尽管给定ADC的这些指标是固定的，但可通过更改ADC的外部电路进行改善。例如，您可使用低噪声输入放大器和电压基准，或者低抖动采样时钟。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 如何增加随机噪声源 所有不相关噪声源以和方根(RSS)的形式进行几何相加： 往往某一种条件决定RSS和。例如，图14中的噪声来自于电压基准(e nref )和(e ndac )。 图14：分布式噪声源示例。 当DAC输出设置为满幅时，总输出噪声为e nref 与e ndac 的RMS和： 如果e nref = 300nV/√Hz，e ndac = 100nV/√Hz，那么e ntotal = 316nV/√Hz。 DAC对总噪声的影响只有16nV/√Hz！这里得出一条经验：抑制不相关噪声时，集中减小主要成分。 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 调整噪声 ENOB计算器可绘制任何变量与另一变量的关系。现在利用该功能显示不影响SINAD的情况下时钟抖动(T j )和输入噪声(V n )的关系。可利用圆形光标选择曲线上的任何位置，及显示参数之间的关系(图15)。 光标位置表示保证SINAD为84.7dB的一组Vn和Tj值。光标表示，如果Vn增大至0.9LSB，那么时钟抖动必须降低至2.67PPM，以维持SINAD为84.7dB。 图15：ENOB计算器比较时钟抖动和输入噪声之间的关系，光标表示当前值。 最后，介绍一款用于计算ADC和DAC误差预算的有用工具，更多详细信息请参见下方附录。 结论 可使用ACD和DAC数据资料中提供的典型值和最大值确定系统的噪声性能，例如数据转换器量化噪声、时钟抖动、通道非线性，以及输入和输出参考噪声。我们介绍了根据给定噪声预算选择最佳数据转换器的详细步骤。借助一款ENOB计算器分析这些参数，以及控制和减小其它系统噪声。 参考文献 Razavi, Behzad, Principles of Data Conversion System Design.IEEE Press, New York, 1995. Maloberti, Franco, Data Converters, Springer, Netherlands, 2008. Maxim Integrated tutorial 4300, “Calculating the Error Budget in Precision Digital-to-Analog Converter (DAC) Applications,” http://www.maximintegrated.com/app-notes/index.mvp/id/4300. 附录：其它信号链计算器 应用笔记“Calculating the Error Budget in Precision Digital-to-Analog Converter (DAC) Applications”(http://www.maximintegrated.com/AN4300)介绍的内容也适用于ADC和DAC。该篇应用笔记介绍了如何利用相关的电子表格填入蓝色数字，计算得到红色数字。利用这款工具，能够调整不同元件的技术指标，确保以最低的成本满足系统指标要求。该应用笔记利用实际器件的数据资料指标演示了四种不同的设计： A. 消费类音频装置，低成本、精度要求宽松 B. 实验室仪器，高绝对准确度和精度 C. 一次性校准产品，低漂移、数字失调和增益调节 D. 低电压、电池供电、中等精度的便携式仪器 该篇应用笔记讨论了每种设计和参数调整，帮助我们理解如何判断决策。应用笔记提供了一个表格，比较相对于其它DAC系统分辨率的误差分析，单位为PPM。 Windows是Microsoft Corporation的注册商标和注册服务商标。 *本文发表时，Steve Edwards已离开Maxim Integrated。 About the Author Steve Edwards has over 25 years of applications and IC design experience.He has a BSEE from San Jose State University and holds 10 patents.Until recently, Steve was a Principal Member of Technical Staff at Maxim Integrated where he defined and developed leading-edge precision ADCs, DACs, and voltage references. 【 分页导航 】 • 第1页： 信号链噪声 • 第2页： 信号与噪声+失真比 • 第3页： 有效位数及ENOB计算器 • 第4页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(1、2) • 第5页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(3、4) • 第6页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(5、6) • 第7页： 基于噪声预算选择最佳数据转换器(7、8) • 第8页： 如何增加随机噪声源 • 第9页： 调整噪声及附录 【延伸阅读】 管理信号链噪声（I）：半导体噪声，可避免还是避不开？ 管理信号链噪声（II）：数据转换器噪声及其分布 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载

作为电子工程师，大家都知道数据转换器有几种基本类型，然而对其关键的性能指标和应用场景，恐怕很少有人能有较全面的认识。ADI公司技术专家章新明 (Eagle)和张松刚(Singer)在前不久举办的媒体培训活动中，为我们详细讲解了SAR(逐次逼近)ADC的基础知识及其应用。笔者主要就数据转 换器的原理和关键性能指标进行整理，供大家参考。   基本的逐次逼近模数转换器的原理框图如图1所示。当需要将模拟信号转换为数字信号时，转换开始信号控制采样保持器(SHA)将模拟信号捕获，并与DAC输 出进行逐次比较(简单的ADC也可以采用分压电阻实现)。Eagle介绍，模数转换技术类似于天平称重，通过增减测试样本，利用分辨率误差最小并轻于样本 的测试样本来估算样本的重量。即，先取满量程的一半(对应DAC的输入代码的最高位为1，其余位为0)与输入信号进行比较；若输入≥DAC的输出，则1保 留(否则拒绝)；再将输入信号与满量程的3/4比较，依次类推。转换周期完成后，发出转换结束(EOC)或DRDY(数据就绪)信号。   图1：SAR ADC原理框图。   下面来了解数据转换器的高级规格。Eagle指出，模数转换和数模转换的本质相同，只是方向不同。ADC和DAC的重要直流规格包括：分辨率、增益误差、失调误差、微分非线性、积分非线性以及失码。   表1列出了数据转换器的分辨率数据。以满量程(FS)为10V的8位ADC而言，代码总量为2 8 =256个，最低有效位(LSB)的宽度为10/2 8 =39.1mV， 对应满量程的百分比为0.39%，以分贝值表示即20lg0. 39%=-48dB。数据转换器的位数越高，成本也越高。对于2.2kΩ电阻，在25℃、10kHz带宽情况下，600nV热噪声与24位ADC的LSB 相当。因此，一般而言，24位分辨率是ADC的极限(带宽更小时可以做到32位，但意义不大)。   表1：数据转换器的分辨率。   增益误差和失调误差类似于运算放大器误差。失调误差会引起输入/输出关系在水平方向发生偏移；而增益误差会引起输入/输出关系发生旋转偏移。对于2.5V 参考电压的12位ADC，若存在+5mV的偏移误差，动态范围和满量程代码将分别变为2.495V和4088(损失8个LSB)。失调误差和增益误差均可 以消除，双极性ADC的直流偏移有两种校正方法。第一种方法以负的最大值为基点，通过调整增益，再减去偏移量，即可完成校准。第二种方法以原点为基点，校 准偏移量使传递函数通过原点，再调整增益，则又会产生新的偏移误差，需再校准一次。第二种做法较之麻烦(图3)。对于误差的校准，可以将其存到单片机的 Flash中，在应用时减去。   图2：失调误差与增益误差。     图3：失调与增益误差的两种校准方法对比。   微分非线性误差(DNL)指的是实际代码宽度与1个LSB代码宽度的偏差(图4)。对于理想转换器，码跃迁宽度为1个LSB。实际情况下，由于存在调整误 差，跃迁将大于或小于1个LSB。ADC因此而丢失代码的情况也称为有“失码”。Eagle指出，失码会产生噪声和杂散，但这种情况还不算太糟糕。若传递 函数存在单调性问题(代码递增过程中，某个对应电压不增反降)，那么将出现非常严重的情形。比如，控制电机时本该提速却反而减速，那么，电机运动不会收 敛，将永远达不到给定值。   图4：微分非线性误差示意。   另一个指标积分非线性误差(INL)指的是，实际的代码过渡点与理想过渡点之间的偏差。它将产生可加谐波和杂散。INL的引入是为了衡量转换器的累积误差 (图5)。比如，假设ADC不存在微分非线性问题，但每个码跃迁宽度都只有0.9LSB，那么10个代码累积起来就会缺少一个码值。   图5：积分非线性误差示意。   交流指标的分析主要采用傅里叶变换。依据奈奎斯特理论，2个信号混合将产生频率的和差分量。它规定信号频率必须小于1/2采样频率，否则会出现混叠现象， 即差频分量将出现在感兴趣的带宽内部(低通滤波器无法滤除)。ADC的交流指标包括：信噪比(SNR)/信纳比(SINAD)、有效位数(ENOB)、全 功率带宽(FPBW)、采样时钟抖动、高频失真(THD)、交调失真(IMD)和无杂散动态范围(SFDR)。其中，信纳比和无杂散动态范围是最重要的两 个指标。   信纳比(信号对噪声和失真比)指的是信号的有效值与其他频谱分量(包含谐波)的和方根(RSS)的平均值之比，而信噪比则不包含5阶以内的谐波成分。信纳 比才真正反映了转换器的性能，但通常以信噪比取代。有效位数则可通过信纳比计算。Eagle谈到，如果12位ADC的有效位数能够达到11位，就相当不错 了。有时，12位的ADC的有效位数只能达到8位。另外几个指标无杂散动态范围、总谐波失真和信噪比之间的关系如图6所示。无杂散动态范围衡量了邻道干 扰，打电话听到他人的声音就是一个例子。   图6：无杂散动态范围、总谐波失真和信噪比。   数据转换器是信号处理必不可少的组成部分，尤其是ADC。在工业自动化领域，运动控制和过程控制都离不开数据转换器。Singer补充到，对于运动控制而 言，电机运行的速度非常快，宜选用SAR ADC进行数据转换；而对于慢速的过程控制，则通常选用Σ-Δ ADC来实现。对于电机控制，一般12位ADC就能满足要求；对于电力系统智能电表的应用，则会用到14位、16位的ADC(电表动态范围为 4000:1(0.01I b ~40I b )时，12位精度是要求的底线)。