利用ADC输入噪声提升分辨率：是好是坏？

"ADC 输入噪音问题.pdf - 本文深入探讨了ADC（模拟-to-数字转换器）的输入噪声问题及其解决策略。在精密低频测量应用中，通过数字平均ADC输出数据、降低采样率以及使用额外硬件可以减少这种噪声的影响。虽然平均过程能实际上提高ADC的分辨率，但不会减少积分非线性误差。通过增加输入噪声来提升分辨率需要更多的采样数据进行平均，因此会达到收益递减的点。" ADC输入噪声，是所有ADC共有的问题，它被模型化为一个噪声源与无噪声ADC的输入端串联。这种噪声不应与量化噪声混淆，后者仅在ADC处理时变信号时才值得关注。通常情况下，更低的输入噪声更理想；然而，在某些情况下，输入噪声实际上可以帮助实现更高的分辨率。 输入噪声，尤其是码跃迁噪声，是实际ADC与理想ADC偏离的一个方面。当模拟输入电压增加时，理想的ADC（如图1a所示）会保持恒定的输出代码，直到达到过渡区域，然后瞬间跳转到下一个值。在实际ADC中（如图1b所示），由于输入噪声的存在，输出代码会在过渡区域附近随机抖动，导致不精确的转换结果。 为了减少输入噪声的影响，可以采取以下策略： 1. 数字平均：通过对ADC输出数据进行多次采样并求平均，可以有效地减小噪声对测量精度的影响。这种方法尤其适用于低频测量，因为噪声成分在较长时间间隔内有足够的时间平均。 2. 降低采样率：减小采样频率可以减少噪声的贡献，因为每个样本包含更多的噪声周期。但是，这可能会限制系统的最高可测频率。 3. 额外硬件：使用低噪声前置放大器或滤波器可以减少进入ADC的噪声，但可能增加系统复杂性和成本。 尽管这些方法可以改善噪声问题，但它们并不能完全消除积分非线性误差。积分非线性（INL）是ADC性能的一个重要指标，表示实际转换曲线与理想曲线之间的偏差。INL不会因噪声平均而减少，因此在设计系统时需要同时考虑噪声和非线性。 此外，增加输入噪声以提高分辨率并非总是可行的，因为噪声增加意味着需要更多的采样点来达到相同的平均效果，从而可能导致计算负担增加或实时性能下降。因此，工程师在设计系统时必须找到一个平衡点，权衡噪声、分辨率和系统速度之间的关系。 理解ADC的输入噪声特性对于优化测量系统至关重要。通过巧妙地运用数字处理技术、调整采样策略和选择合适的硬件，可以有效地管理噪声，提高系统的测量精度和稳定性。