ADC性能指标解析：超越位数、SNR和谐波

"ADC的九个关键指标涵盖了ADC性能的多个方面，往往被工程师在选择过程中忽略。这些指标包括但不限于SNR（信噪比）、ENOB（有效位数）、噪声频谱密度、电源噪声抑制比（PSRR）等。文章强调了SNR的重要性，指出虽然ADC的位数常被关注，但实际性能受多种因素如热噪声、时钟抖动、DNL误差等限制。ENOB提供了一个更准确的性能指标，通过SNR计算得出。噪声频谱密度则提供了一个无需知道输入阻抗的性能评估方式，便于与前端模拟电路匹配。此外，ADC的谐波性能和乱真失真不应仅基于其分辨率判断，而应关注SFDR（无杂散动态范围）。电源噪声的影响也不容忽视，PSRR的高低决定了电源噪声如何影响ADC的输出。" ADC的关键指标详解如下： 1. **SNR（信噪比）**：SNR是衡量ADC信号质量的重要指标，它表示有用信号功率与噪声功率之比。ADC的理论SNR可以通过位数n计算，但实际SNR会受到各种误差源的影响。 2. **ENOB（有效位数）**：ENOB描述了ADC实际提供的有效分辨率，它是通过测量的SNR值来计算的，反映了ADC在实际应用中的表现。 3. **噪声频谱密度**：这个指标用于描述ADC噪声的分布情况，不受输入阻抗影响，有助于匹配前端电路。 4. **电源噪声抑制比（PSRR）**：PSRR衡量了ADC对电源噪声的抑制能力，低PSRR可能导致电源噪声在ADC输出中显现。 5. **谐波性能与乱真失真**：这两个指标虽然与ADC的位数有关，但在选择时应重点关注SNR和SFDR，因为ADC设计会调整以符合预期的谐波表现。 6. **电源线路上的噪声**：电源噪声直接影响到ADC的输出质量，特别是在PSRR较低的情况下，电源噪声可能会显著影响ADC的性能。 7. **采样率和输入范围**：这些因素与噪声频谱密度计算相关，影响ADC的整体性能和适用场景。 8. **差分非线性（DNL）误差**：DNL是ADC转换过程中的非线性误差，会降低SNR和ENOB。 9. **无杂散动态范围（SFDR）**：SFDR表示在ADC输出中最大的非谐波失真信号相对于满量程信号的功率比，是衡量ADC线性度的重要指标。 理解并考虑这些关键指标对于正确选择和评估ADC至关重要，尤其是在高性能和高分辨率的应用中。在选择ADC时，不仅要看其基本参数，还要深入分析这些容易被忽视的特性，以确保ADC在实际系统中的最佳性能。