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在用ADC做一些信号采集的板子时尤其是微弱信号uV/mV级的信号采集时,做的第一件事就是测试整个ADC系统的DC噪声,我喜欢称作静态噪声。所有的ADC电路都会受到内部电阻、内部电容以及其他电路(比如ADC输入前端驱动电路)带来的固有带宽噪声的影响。这些累积的噪声(通常称为ADC的输入参考噪声input-referred noise)。测试的时候就把驱动放大器的输入短接,读取一些数据进行计算一下的参数。
Noise-Free Resolution:无噪声分辨率定义为ADC稳定输出位数这是对ADC性能的极其保守的测量,因为无噪声分辨率的计算公式中源自峰峰值代码噪声,这极大地取决于样本总数,也就是说样本稳定得到的无噪声分辨率也稳定。
Effective Resolution:更有效的方法是计算ADC输出代码的标准差。假设N位ADC计算的effictive resolution也等于N,这表明DC噪声没有对ADC性能带来影响,ADC性能没有下降。
Effective Number of Bits(ENOB):有效位数跟有效分辨率是两码事,不要混淆。ENOB用于ADC采用交流正弦输入信号进行测量,包括由量化噪声和失真项引起的影响,这些影响对直流测量没有影响。
e.g.以下是我使用18位ADC采集到的DC噪声测试结果。
需要计算的参数 | 公式 | 计算结果 | 说明 |
输出代码的平均值 | Matlab中用mean函数 | 130889 |
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输出代码的峰峰值(Peak-to-Peak)Npp | NA | 6 | 采集的样本中最大值减去最小值 |
标准差Nσ | Matlab中用std函数 | 0.96 | 标准差越小说明噪声越小 |
无噪声分辨率 Noise-Free Resolution | 15.43 |
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有效分辨率 Effective Resolution | 18 |
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