2.AC & DC 规范：失调误差、增益误差、CMRR、PSRR、SNR 和 THD
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大家好！ 欢迎观看 “TI 高精度实验室”视频， 本视频将介绍 交流和直流规格。 高精度实验室是一个 面向模拟工程师的 综合性网络课程。 您可以前往 TI.com/PrecisionLabs， 观看更多视频。 在本视频中，我们将定义 偏移误差、增益误差、 共模抑制比和电源抑制比。 我们还 将简要介绍 信噪比和 总谐波失真的 交流规格。 让我们从偏移误差 和增益误差的 基本计算开始。 要理解这一点， 关键是要知道 ADC 传递函数 不是完全线性的。 因此，将线性拟合曲线 应用于该函数。 对于此计算， 最常用的曲线拟合类型 是端点线性拟合。 使用这种类型的曲线拟合， ADC 传递函数中的第一个点 和最后一个点定义直线。 回想一下，直线 的方程式是 y = mx + b。 此外，还可以通过 将 y 的变化量除以 x 的变化量 来计算斜率。 有时，这称为上升运行。 偏移量是 Y 轴截距。 即，偏移量是当 x= 0 时 传递函数的值。 这个值可以通过 重新排列方程式 y = mx + b 并求解 b 来计算， 其中 b 是偏移量。 增益误差是理想斜率 与实测斜率之间的百分比差。 增益误差和偏移误差通常 称为直流误差， 因为它们可以使用 直流输入信号图来测量。 让我们详细 看看偏移误差。 在这里，我们介绍 共模抑制和电源抑制的 概念。 共模电压是指施加到 两个输入的平均电压。 随着这个输入的变化， 它将引入误差源， 可以建模为 ADC 输入 VCM 误差中的 偏移量误差源。 这个误差源的大小 可以使用共模抑制比， 即 CMRR，及规格来确定。 CMRR 通常是以分贝指定， 并且可以计算出来，等于 共模误差变化量除以 共模电压变化量， 取对数， 再乘以 -20。 可以重新排列 这个方程式来基于 共模电压的变化量 求解共模误差的变化量。 电源抑制，即 PSRR， 也生成与 ADC 输入 串联的误差源。 电源抑制误差是 电源电压变化量的函数。 电源上的变化或噪声 将反射回输入， 作为误差源。 电源抑制的方程式 与共模抑制的形式相同。 但在本例中， 它基于电源的变化。 同样，可以对其进行重新排列 以基于电源电压的变化量 求解电源抑制 误差的变化量。 我们将在下面 几张幻灯片中详细 看看 CMRR 和 PSRR。 这张幻灯片展示了 ADC 的共模抑制规格的 示例。 测试共模抑制的简单方法 是将两个输入 连接在一起并扫描 共模电压。 请记住，共模电压 是两个输入上的 电压平均值。 因此，当输入 连接在一起时， 输入信号就是 共模电压。 在本例中，如果 我们要将共模电压 从 5 伏扫描到 2 伏和 1/2 伏， 则共模电压的变化量 为 2 伏和 1/2 伏。 将这些数字 代入共模抑制 方程式，我们 可以看到共模误差 是 25 微伏。 电源抑制要看 电源电压变化量 引入的空间。 这种变化可以是 电源电压的直流变化， 或者它可能是噪声信号。 在本例中， 让我们考虑电源上的 200 毫伏峰间值 200 千赫兹噪声信号。 通常，数据表 表格中列出的规格 是电源电压 直流变化的 PSRR。 对于 PSRR 随 频率变化的情况， 在特性曲线部分 可能会显示 bully 图。 在本例中，我们 可以发现 PSRR 在 200 千赫兹时为 58dB。 使用我们之前 介绍过的 PSRR 方程式， 我们可以确定 电源抑制引入的 误差。 将 200 毫伏 峰间值和 58dB 代入 方程式，得到 252 微伏峰间值噪声。 让我们继续看下一个规格。 这张幻灯片显示了 数据转换器的 信噪比（即 SNR） 的一般方程式。 一般来说，信噪比 是信号的清洁度 或无噪声程度的衡量。 高 SNR 表示信号 与噪声相比非常大， 而低 SNR 表示噪声相对于 信号很高。 对于这个规范， 噪声和信号 被测量和求伏特均方根。 因此，您需要用 20 乘以比率的对数 将其转化为分贝。 以分贝为单位的理想 SNR 的计算方式为： 6.02 × n + 1.76， 其中 n 是 ADC 的 分辨率位数。 例如，一个 10 位转换器 将用 6.02 × 10 + 1.76 计算，或 61.96 分贝。 这种关系是 通过积分量化 噪声并将信号 应用于噪声关系得到的。 对于理想转换器而言， 这种关系是正确的， 其中考虑的唯一误差源 是量化噪声。 没有任何实际的数据转换器 会有比该方程式 给出的值更好的信噪比， 因为实际转换器 具有其他噪声源。 另一种常见的交流规格 是总谐波失真， 或称为 THD。 为了理解 THD，务必 理解非线性。 非线性是衡量 传递函数偏离 其理想直线的 程度的概念。 幻灯片左侧显示的 传递函数 展示了理想线性传递 函数和非线性 传递函数。 理想传递函数遵循 形式为 y = mx + b 的 直线，而非线性 传递函数将 具有导致偏离 直线的高阶项。 所示的非线性 示例被夸大， 以便容易看出非线性。 请注意，非线性 函数如何很好地跟踪 低输入电压水平， 并随着输入增加 而偏离。 简而言之， 较高输入信号的增益 大于它应该的值。 这会拉伸正弦波的 上半个周期。 上半个周期的 这种拉伸称为失真， 并将在频谱中产生谐波。 这张幻灯片显示了 右侧数字化正弦波 的频谱。 谐波是波形上半个周期 失真的结果。 谐波失真总会在 整数倍的基频下发生。 在本例中， 基频为 1 千赫兹， 将在 2 千赫兹、 3 千赫兹、4 千赫兹等处 存在谐波。 有时，区分偶次谐波 和奇次谐波非常有用， 因为不同的电路 非理想因素可能会产生 一种谐波。 偶次谐波是基频的 偶数倍。 奇次谐波是 基频的奇数倍。 例如，2 千赫兹和 4 千赫兹 是偶次谐波，而 3 千赫兹和 5 千赫兹 是奇次谐波。 如果数字化信号完全 跟踪输入信号， 则不会有任何谐波。 此处给出了 THD 的计算， 它作为百分比， 以及以分贝为单位时的公式。 用于 ADC 测试的 IEEE 标准 规定 THD 计算中 应使用九个 谐波。 THD 是各谐波电压 平方和 除以 RMS 信号电压平方的 均方根。 此数值乘以 100 转化为一个百分比， 或取对数并乘以 20 转化为分贝。 THD + N 与 THD 相似， 不同之处在于它 在计算中包括 总 RMS 噪声。 SINAD 是信号噪声 失真比的简称。 从数学上来看， SINAD 只是 THD + N 计算的倒数。 以分贝为单位， 取倒数 只会改变数字的符号。 请注意，SINAD 或 THD + N 将始终 比 THD 或 SNR 之一糟糕， 因为 SINAD 实际上 是两个误差源的 组合。 本视频到此结束。 谢谢观看。 请尝试完成测验以 检查您对本视频 内容的理解。
大家好！ 欢迎观看 “TI 高精度实验室”视频， 本视频将介绍 交流和直流规格。 高精度实验室是一个 面向模拟工程师的 综合性网络课程。 您可以前往 TI.com/PrecisionLabs， 观看更多视频。 在本视频中，我们将定义 偏移误差、增益误差、 共模抑制比和电源抑制比。 我们还 将简要介绍 信噪比和 总谐波失真的 交流规格。 让我们从偏移误差 和增益误差的 基本计算开始。 要理解这一点， 关键是要知道 ADC 传递函数 不是完全线性的。 因此，将线性拟合曲线 应用于该函数。 对于此计算， 最常用的曲线拟合类型 是端点线性拟合。 使用这种类型的曲线拟合， ADC 传递函数中的第一个点 和最后一个点定义直线。 回想一下，直线 的方程式是 y = mx + b。 此外，还可以通过 将 y 的变化量除以 x 的变化量 来计算斜率。 有时，这称为上升运行。 偏移量是 Y 轴截距。 即，偏移量是当 x= 0 时 传递函数的值。 这个值可以通过 重新排列方程式 y = mx + b 并求解 b 来计算， 其中 b 是偏移量。 增益误差是理想斜率 与实测斜率之间的百分比差。 增益误差和偏移误差通常 称为直流误差， 因为它们可以使用 直流输入信号图来测量。 让我们详细 看看偏移误差。 在这里，我们介绍 共模抑制和电源抑制的 概念。 共模电压是指施加到 两个输入的平均电压。 随着这个输入的变化， 它将引入误差源， 可以建模为 ADC 输入 VCM 误差中的 偏移量误差源。 这个误差源的大小 可以使用共模抑制比， 即 CMRR，及规格来确定。 CMRR 通常是以分贝指定， 并且可以计算出来，等于 共模误差变化量除以 共模电压变化量， 取对数， 再乘以 -20。 可以重新排列 这个方程式来基于 共模电压的变化量 求解共模误差的变化量。 电源抑制，即 PSRR， 也生成与 ADC 输入 串联的误差源。 电源抑制误差是 电源电压变化量的函数。 电源上的变化或噪声 将反射回输入， 作为误差源。 电源抑制的方程式 与共模抑制的形式相同。 但在本例中， 它基于电源的变化。 同样，可以对其进行重新排列 以基于电源电压的变化量 求解电源抑制 误差的变化量。 我们将在下面 几张幻灯片中详细 看看 CMRR 和 PSRR。 这张幻灯片展示了 ADC 的共模抑制规格的 示例。 测试共模抑制的简单方法 是将两个输入 连接在一起并扫描 共模电压。 请记住，共模电压 是两个输入上的 电压平均值。 因此，当输入 连接在一起时， 输入信号就是 共模电压。 在本例中，如果 我们要将共模电压 从 5 伏扫描到 2 伏和 1/2 伏， 则共模电压的变化量 为 2 伏和 1/2 伏。 将这些数字 代入共模抑制 方程式，我们 可以看到共模误差 是 25 微伏。 电源抑制要看 电源电压变化量 引入的空间。 这种变化可以是 电源电压的直流变化， 或者它可能是噪声信号。 在本例中， 让我们考虑电源上的 200 毫伏峰间值 200 千赫兹噪声信号。 通常，数据表 表格中列出的规格 是电源电压 直流变化的 PSRR。 对于 PSRR 随 频率变化的情况， 在特性曲线部分 可能会显示 bully 图。 在本例中，我们 可以发现 PSRR 在 200 千赫兹时为 58dB。 使用我们之前 介绍过的 PSRR 方程式， 我们可以确定 电源抑制引入的 误差。 将 200 毫伏 峰间值和 58dB 代入 方程式，得到 252 微伏峰间值噪声。 让我们继续看下一个规格。 这张幻灯片显示了 数据转换器的 信噪比（即 SNR） 的一般方程式。 一般来说，信噪比 是信号的清洁度 或无噪声程度的衡量。 高 SNR 表示信号 与噪声相比非常大， 而低 SNR 表示噪声相对于 信号很高。 对于这个规范， 噪声和信号 被测量和求伏特均方根。 因此，您需要用 20 乘以比率的对数 将其转化为分贝。 以分贝为单位的理想 SNR 的计算方式为： 6.02 × n + 1.76， 其中 n 是 ADC 的 分辨率位数。 例如，一个 10 位转换器 将用 6.02 × 10 + 1.76 计算，或 61.96 分贝。 这种关系是 通过积分量化 噪声并将信号 应用于噪声关系得到的。 对于理想转换器而言， 这种关系是正确的， 其中考虑的唯一误差源 是量化噪声。 没有任何实际的数据转换器 会有比该方程式 给出的值更好的信噪比， 因为实际转换器 具有其他噪声源。 另一种常见的交流规格 是总谐波失真， 或称为 THD。 为了理解 THD，务必 理解非线性。 非线性是衡量 传递函数偏离 其理想直线的 程度的概念。 幻灯片左侧显示的 传递函数 展示了理想线性传递 函数和非线性 传递函数。 理想传递函数遵循 形式为 y = mx + b 的 直线，而非线性 传递函数将 具有导致偏离 直线的高阶项。 所示的非线性 示例被夸大， 以便容易看出非线性。 请注意，非线性 函数如何很好地跟踪 低输入电压水平， 并随着输入增加 而偏离。 简而言之， 较高输入信号的增益 大于它应该的值。 这会拉伸正弦波的 上半个周期。 上半个周期的 这种拉伸称为失真， 并将在频谱中产生谐波。 这张幻灯片显示了 右侧数字化正弦波 的频谱。 谐波是波形上半个周期 失真的结果。 谐波失真总会在 整数倍的基频下发生。 在本例中， 基频为 1 千赫兹， 将在 2 千赫兹、 3 千赫兹、4 千赫兹等处 存在谐波。 有时，区分偶次谐波 和奇次谐波非常有用， 因为不同的电路 非理想因素可能会产生 一种谐波。 偶次谐波是基频的 偶数倍。 奇次谐波是 基频的奇数倍。 例如，2 千赫兹和 4 千赫兹 是偶次谐波，而 3 千赫兹和 5 千赫兹 是奇次谐波。 如果数字化信号完全 跟踪输入信号， 则不会有任何谐波。 此处给出了 THD 的计算， 它作为百分比， 以及以分贝为单位时的公式。 用于 ADC 测试的 IEEE 标准 规定 THD 计算中 应使用九个 谐波。 THD 是各谐波电压 平方和 除以 RMS 信号电压平方的 均方根。 此数值乘以 100 转化为一个百分比， 或取对数并乘以 20 转化为分贝。 THD + N 与 THD 相似， 不同之处在于它 在计算中包括 总 RMS 噪声。 SINAD 是信号噪声 失真比的简称。 从数学上来看， SINAD 只是 THD + N 计算的倒数。 以分贝为单位， 取倒数 只会改变数字的符号。 请注意，SINAD 或 THD + N 将始终 比 THD 或 SNR 之一糟糕， 因为 SINAD 实际上 是两个误差源的 组合。 本视频到此结束。 谢谢观看。 请尝试完成测验以 检查您对本视频 内容的理解。
大家好！
欢迎观看 “TI 高精度实验室”视频，
本视频将介绍 交流和直流规格。
高精度实验室是一个 面向模拟工程师的
综合性网络课程。
您可以前往 TI.com/PrecisionLabs， 观看更多视频。
在本视频中，我们将定义 偏移误差、增益误差、
共模抑制比和电源抑制比。
我们还 将简要介绍
信噪比和 总谐波失真的
交流规格。
让我们从偏移误差 和增益误差的
基本计算开始。
要理解这一点， 关键是要知道
ADC 传递函数 不是完全线性的。
因此，将线性拟合曲线 应用于该函数。
对于此计算， 最常用的曲线拟合类型
是端点线性拟合。
使用这种类型的曲线拟合， ADC 传递函数中的第一个点
和最后一个点定义直线。
回想一下，直线 的方程式是
y = mx + b。
此外，还可以通过
将 y 的变化量除以 x 的变化量 来计算斜率。
有时，这称为上升运行。
偏移量是 Y 轴截距。
即，偏移量是当 x= 0 时
传递函数的值。
这个值可以通过 重新排列方程式
y = mx + b 并求解 b 来计算，
其中 b 是偏移量。
增益误差是理想斜率
与实测斜率之间的百分比差。
增益误差和偏移误差通常
称为直流误差， 因为它们可以使用
直流输入信号图来测量。
让我们详细 看看偏移误差。
在这里，我们介绍 共模抑制和电源抑制的
概念。
共模电压是指施加到
两个输入的平均电压。
随着这个输入的变化， 它将引入误差源，
可以建模为 ADC 输入 VCM 误差中的
偏移量误差源。
这个误差源的大小
可以使用共模抑制比，
即 CMRR，及规格来确定。
CMRR 通常是以分贝指定，
并且可以计算出来，等于 共模误差变化量除以
共模电压变化量， 取对数，
再乘以 -20。
可以重新排列 这个方程式来基于
共模电压的变化量
求解共模误差的变化量。
电源抑制，即 PSRR，
也生成与 ADC 输入 串联的误差源。
电源抑制误差是
电源电压变化量的函数。
电源上的变化或噪声
将反射回输入， 作为误差源。
电源抑制的方程式
与共模抑制的形式相同。
但在本例中， 它基于电源的变化。
同样，可以对其进行重新排列 以基于电源电压的变化量
求解电源抑制 误差的变化量。
我们将在下面 几张幻灯片中详细
看看 CMRR 和 PSRR。
这张幻灯片展示了 ADC 的共模抑制规格的
示例。
测试共模抑制的简单方法
是将两个输入 连接在一起并扫描
共模电压。
请记住，共模电压
是两个输入上的 电压平均值。
因此，当输入 连接在一起时，
输入信号就是 共模电压。
在本例中，如果 我们要将共模电压
从 5 伏扫描到 2 伏和 1/2 伏，
则共模电压的变化量 为 2 伏和 1/2 伏。
将这些数字 代入共模抑制
方程式，我们 可以看到共模误差
是 25 微伏。
电源抑制要看
电源电压变化量 引入的空间。
这种变化可以是 电源电压的直流变化，
或者它可能是噪声信号。
在本例中， 让我们考虑电源上的
200 毫伏峰间值 200 千赫兹噪声信号。
通常，数据表 表格中列出的规格
是电源电压 直流变化的 PSRR。
对于 PSRR 随 频率变化的情况，
在特性曲线部分 可能会显示 bully 图。
在本例中，我们 可以发现 PSRR
在 200 千赫兹时为 58dB。
使用我们之前 介绍过的 PSRR 方程式，
我们可以确定 电源抑制引入的
误差。
将 200 毫伏 峰间值和 58dB 代入
方程式，得到 252 微伏峰间值噪声。
让我们继续看下一个规格。
这张幻灯片显示了 数据转换器的
信噪比（即 SNR） 的一般方程式。
一般来说，信噪比
是信号的清洁度 或无噪声程度的衡量。
高 SNR 表示信号
与噪声相比非常大，
而低 SNR 表示噪声相对于
信号很高。
对于这个规范， 噪声和信号
被测量和求伏特均方根。
因此，您需要用 20 乘以比率的对数
将其转化为分贝。
以分贝为单位的理想 SNR 的计算方式为：
6.02 × n + 1.76， 其中 n 是 ADC 的
分辨率位数。
例如，一个 10 位转换器 将用 6.02 × 10
+ 1.76 计算，或 61.96 分贝。
这种关系是 通过积分量化
噪声并将信号 应用于噪声关系得到的。
对于理想转换器而言， 这种关系是正确的，
其中考虑的唯一误差源
是量化噪声。
没有任何实际的数据转换器 会有比该方程式
给出的值更好的信噪比，
因为实际转换器 具有其他噪声源。
另一种常见的交流规格 是总谐波失真，
或称为 THD。
为了理解 THD，务必
理解非线性。
非线性是衡量 传递函数偏离
其理想直线的 程度的概念。
幻灯片左侧显示的 传递函数
展示了理想线性传递 函数和非线性
传递函数。
理想传递函数遵循
形式为 y = mx + b 的
直线，而非线性 传递函数将
具有导致偏离 直线的高阶项。
所示的非线性 示例被夸大，
以便容易看出非线性。
请注意，非线性 函数如何很好地跟踪
低输入电压水平， 并随着输入增加
而偏离。
简而言之， 较高输入信号的增益
大于它应该的值。
这会拉伸正弦波的
上半个周期。
上半个周期的 这种拉伸称为失真，
并将在频谱中产生谐波。
这张幻灯片显示了 右侧数字化正弦波
的频谱。
谐波是波形上半个周期
失真的结果。
谐波失真总会在
整数倍的基频下发生。
在本例中， 基频为 1 千赫兹，
将在 2 千赫兹、
3 千赫兹、4 千赫兹等处 存在谐波。
有时，区分偶次谐波
和奇次谐波非常有用， 因为不同的电路
非理想因素可能会产生 一种谐波。
偶次谐波是基频的
偶数倍。
奇次谐波是 基频的奇数倍。
例如，2 千赫兹和 4 千赫兹
是偶次谐波，而 3 千赫兹和 5 千赫兹
是奇次谐波。
如果数字化信号完全
跟踪输入信号， 则不会有任何谐波。
此处给出了 THD 的计算，
它作为百分比， 以及以分贝为单位时的公式。
用于 ADC 测试的 IEEE 标准
规定 THD 计算中 应使用九个
谐波。
THD 是各谐波电压 平方和
除以 RMS 信号电压平方的
均方根。
此数值乘以 100 转化为一个百分比，
或取对数并乘以 20 转化为分贝。
THD + N 与 THD 相似， 不同之处在于它
在计算中包括 总 RMS 噪声。
SINAD 是信号噪声 失真比的简称。
从数学上来看， SINAD 只是
THD + N 计算的倒数。
以分贝为单位， 取倒数
只会改变数字的符号。
请注意，SINAD 或 THD + N 将始终
比 THD 或 SNR 之一糟糕，
因为 SINAD 实际上 是两个误差源的
组合。
本视频到此结束。
谢谢观看。
请尝试完成测验以 检查您对本视频
内容的理解。
大家好！ 欢迎观看 “TI 高精度实验室”视频， 本视频将介绍 交流和直流规格。 高精度实验室是一个 面向模拟工程师的 综合性网络课程。 您可以前往 TI.com/PrecisionLabs， 观看更多视频。 在本视频中，我们将定义 偏移误差、增益误差、 共模抑制比和电源抑制比。 我们还 将简要介绍 信噪比和 总谐波失真的 交流规格。 让我们从偏移误差 和增益误差的 基本计算开始。 要理解这一点， 关键是要知道 ADC 传递函数 不是完全线性的。 因此，将线性拟合曲线 应用于该函数。 对于此计算， 最常用的曲线拟合类型 是端点线性拟合。 使用这种类型的曲线拟合， ADC 传递函数中的第一个点 和最后一个点定义直线。 回想一下，直线 的方程式是 y = mx + b。 此外，还可以通过 将 y 的变化量除以 x 的变化量 来计算斜率。 有时，这称为上升运行。 偏移量是 Y 轴截距。 即，偏移量是当 x= 0 时 传递函数的值。 这个值可以通过 重新排列方程式 y = mx + b 并求解 b 来计算， 其中 b 是偏移量。 增益误差是理想斜率 与实测斜率之间的百分比差。 增益误差和偏移误差通常 称为直流误差， 因为它们可以使用 直流输入信号图来测量。 让我们详细 看看偏移误差。 在这里，我们介绍 共模抑制和电源抑制的 概念。 共模电压是指施加到 两个输入的平均电压。 随着这个输入的变化， 它将引入误差源， 可以建模为 ADC 输入 VCM 误差中的 偏移量误差源。 这个误差源的大小 可以使用共模抑制比， 即 CMRR，及规格来确定。 CMRR 通常是以分贝指定， 并且可以计算出来，等于 共模误差变化量除以 共模电压变化量， 取对数， 再乘以 -20。 可以重新排列 这个方程式来基于 共模电压的变化量 求解共模误差的变化量。 电源抑制，即 PSRR， 也生成与 ADC 输入 串联的误差源。 电源抑制误差是 电源电压变化量的函数。 电源上的变化或噪声 将反射回输入， 作为误差源。 电源抑制的方程式 与共模抑制的形式相同。 但在本例中， 它基于电源的变化。 同样，可以对其进行重新排列 以基于电源电压的变化量 求解电源抑制 误差的变化量。 我们将在下面 几张幻灯片中详细 看看 CMRR 和 PSRR。 这张幻灯片展示了 ADC 的共模抑制规格的 示例。 测试共模抑制的简单方法 是将两个输入 连接在一起并扫描 共模电压。 请记住，共模电压 是两个输入上的 电压平均值。 因此，当输入 连接在一起时， 输入信号就是 共模电压。 在本例中，如果 我们要将共模电压 从 5 伏扫描到 2 伏和 1/2 伏， 则共模电压的变化量 为 2 伏和 1/2 伏。 将这些数字 代入共模抑制 方程式，我们 可以看到共模误差 是 25 微伏。 电源抑制要看 电源电压变化量 引入的空间。 这种变化可以是 电源电压的直流变化， 或者它可能是噪声信号。 在本例中， 让我们考虑电源上的 200 毫伏峰间值 200 千赫兹噪声信号。 通常，数据表 表格中列出的规格 是电源电压 直流变化的 PSRR。 对于 PSRR 随 频率变化的情况， 在特性曲线部分 可能会显示 bully 图。 在本例中，我们 可以发现 PSRR 在 200 千赫兹时为 58dB。 使用我们之前 介绍过的 PSRR 方程式， 我们可以确定 电源抑制引入的 误差。 将 200 毫伏 峰间值和 58dB 代入 方程式，得到 252 微伏峰间值噪声。 让我们继续看下一个规格。 这张幻灯片显示了 数据转换器的 信噪比（即 SNR） 的一般方程式。 一般来说，信噪比 是信号的清洁度 或无噪声程度的衡量。 高 SNR 表示信号 与噪声相比非常大， 而低 SNR 表示噪声相对于 信号很高。 对于这个规范， 噪声和信号 被测量和求伏特均方根。 因此，您需要用 20 乘以比率的对数 将其转化为分贝。 以分贝为单位的理想 SNR 的计算方式为： 6.02 × n + 1.76， 其中 n 是 ADC 的 分辨率位数。 例如，一个 10 位转换器 将用 6.02 × 10 + 1.76 计算，或 61.96 分贝。 这种关系是 通过积分量化 噪声并将信号 应用于噪声关系得到的。 对于理想转换器而言， 这种关系是正确的， 其中考虑的唯一误差源 是量化噪声。 没有任何实际的数据转换器 会有比该方程式 给出的值更好的信噪比， 因为实际转换器 具有其他噪声源。 另一种常见的交流规格 是总谐波失真， 或称为 THD。 为了理解 THD，务必 理解非线性。 非线性是衡量 传递函数偏离 其理想直线的 程度的概念。 幻灯片左侧显示的 传递函数 展示了理想线性传递 函数和非线性 传递函数。 理想传递函数遵循 形式为 y = mx + b 的 直线，而非线性 传递函数将 具有导致偏离 直线的高阶项。 所示的非线性 示例被夸大， 以便容易看出非线性。 请注意，非线性 函数如何很好地跟踪 低输入电压水平， 并随着输入增加 而偏离。 简而言之， 较高输入信号的增益 大于它应该的值。 这会拉伸正弦波的 上半个周期。 上半个周期的 这种拉伸称为失真， 并将在频谱中产生谐波。 这张幻灯片显示了 右侧数字化正弦波 的频谱。 谐波是波形上半个周期 失真的结果。 谐波失真总会在 整数倍的基频下发生。 在本例中， 基频为 1 千赫兹， 将在 2 千赫兹、 3 千赫兹、4 千赫兹等处 存在谐波。 有时，区分偶次谐波 和奇次谐波非常有用， 因为不同的电路 非理想因素可能会产生 一种谐波。 偶次谐波是基频的 偶数倍。 奇次谐波是 基频的奇数倍。 例如，2 千赫兹和 4 千赫兹 是偶次谐波，而 3 千赫兹和 5 千赫兹 是奇次谐波。 如果数字化信号完全 跟踪输入信号， 则不会有任何谐波。 此处给出了 THD 的计算， 它作为百分比， 以及以分贝为单位时的公式。 用于 ADC 测试的 IEEE 标准 规定 THD 计算中 应使用九个 谐波。 THD 是各谐波电压 平方和 除以 RMS 信号电压平方的 均方根。 此数值乘以 100 转化为一个百分比， 或取对数并乘以 20 转化为分贝。 THD + N 与 THD 相似， 不同之处在于它 在计算中包括 总 RMS 噪声。 SINAD 是信号噪声 失真比的简称。 从数学上来看， SINAD 只是 THD + N 计算的倒数。 以分贝为单位， 取倒数 只会改变数字的符号。 请注意，SINAD 或 THD + N 将始终 比 THD 或 SNR 之一糟糕， 因为 SINAD 实际上 是两个误差源的 组合。 本视频到此结束。 谢谢观看。 请尝试完成测验以 检查您对本视频 内容的理解。
大家好！
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本视频将介绍 交流和直流规格。
高精度实验室是一个 面向模拟工程师的
综合性网络课程。
您可以前往 TI.com/PrecisionLabs， 观看更多视频。
在本视频中，我们将定义 偏移误差、增益误差、
共模抑制比和电源抑制比。
我们还 将简要介绍
信噪比和 总谐波失真的
交流规格。
让我们从偏移误差 和增益误差的
基本计算开始。
要理解这一点， 关键是要知道
ADC 传递函数 不是完全线性的。
因此，将线性拟合曲线 应用于该函数。
对于此计算， 最常用的曲线拟合类型
是端点线性拟合。
使用这种类型的曲线拟合， ADC 传递函数中的第一个点
和最后一个点定义直线。
回想一下，直线 的方程式是
y = mx + b。
此外，还可以通过
将 y 的变化量除以 x 的变化量 来计算斜率。
有时，这称为上升运行。
偏移量是 Y 轴截距。
即，偏移量是当 x= 0 时
传递函数的值。
这个值可以通过 重新排列方程式
y = mx + b 并求解 b 来计算，
其中 b 是偏移量。
增益误差是理想斜率
与实测斜率之间的百分比差。
增益误差和偏移误差通常
称为直流误差， 因为它们可以使用
直流输入信号图来测量。
让我们详细 看看偏移误差。
在这里，我们介绍 共模抑制和电源抑制的
概念。
共模电压是指施加到
两个输入的平均电压。
随着这个输入的变化， 它将引入误差源，
可以建模为 ADC 输入 VCM 误差中的
偏移量误差源。
这个误差源的大小
可以使用共模抑制比，
即 CMRR，及规格来确定。
CMRR 通常是以分贝指定，
并且可以计算出来，等于 共模误差变化量除以
共模电压变化量， 取对数，
再乘以 -20。
可以重新排列 这个方程式来基于
共模电压的变化量
求解共模误差的变化量。
电源抑制，即 PSRR，
也生成与 ADC 输入 串联的误差源。
电源抑制误差是
电源电压变化量的函数。
电源上的变化或噪声
将反射回输入， 作为误差源。
电源抑制的方程式
与共模抑制的形式相同。
但在本例中， 它基于电源的变化。
同样，可以对其进行重新排列 以基于电源电压的变化量
求解电源抑制 误差的变化量。
我们将在下面 几张幻灯片中详细
看看 CMRR 和 PSRR。
这张幻灯片展示了 ADC 的共模抑制规格的
示例。
测试共模抑制的简单方法
是将两个输入 连接在一起并扫描
共模电压。
请记住，共模电压
是两个输入上的 电压平均值。
因此，当输入 连接在一起时，
输入信号就是 共模电压。
在本例中，如果 我们要将共模电压
从 5 伏扫描到 2 伏和 1/2 伏，
则共模电压的变化量 为 2 伏和 1/2 伏。
将这些数字 代入共模抑制
方程式，我们 可以看到共模误差
是 25 微伏。
电源抑制要看
电源电压变化量 引入的空间。
这种变化可以是 电源电压的直流变化，
或者它可能是噪声信号。
在本例中， 让我们考虑电源上的
200 毫伏峰间值 200 千赫兹噪声信号。
通常，数据表 表格中列出的规格
是电源电压 直流变化的 PSRR。
对于 PSRR 随 频率变化的情况，
在特性曲线部分 可能会显示 bully 图。
在本例中，我们 可以发现 PSRR
在 200 千赫兹时为 58dB。
使用我们之前 介绍过的 PSRR 方程式，
我们可以确定 电源抑制引入的
误差。
将 200 毫伏 峰间值和 58dB 代入
方程式，得到 252 微伏峰间值噪声。
让我们继续看下一个规格。
这张幻灯片显示了 数据转换器的
信噪比（即 SNR） 的一般方程式。
一般来说，信噪比
是信号的清洁度 或无噪声程度的衡量。
高 SNR 表示信号
与噪声相比非常大，
而低 SNR 表示噪声相对于
信号很高。
对于这个规范， 噪声和信号
被测量和求伏特均方根。
因此，您需要用 20 乘以比率的对数
将其转化为分贝。
以分贝为单位的理想 SNR 的计算方式为：
6.02 × n + 1.76， 其中 n 是 ADC 的
分辨率位数。
例如，一个 10 位转换器 将用 6.02 × 10
+ 1.76 计算，或 61.96 分贝。
这种关系是 通过积分量化
噪声并将信号 应用于噪声关系得到的。
对于理想转换器而言， 这种关系是正确的，
其中考虑的唯一误差源
是量化噪声。
没有任何实际的数据转换器 会有比该方程式
给出的值更好的信噪比，
因为实际转换器 具有其他噪声源。
另一种常见的交流规格 是总谐波失真，
或称为 THD。
为了理解 THD，务必
理解非线性。
非线性是衡量 传递函数偏离
其理想直线的 程度的概念。
幻灯片左侧显示的 传递函数
展示了理想线性传递 函数和非线性
传递函数。
理想传递函数遵循
形式为 y = mx + b 的
直线，而非线性 传递函数将
具有导致偏离 直线的高阶项。
所示的非线性 示例被夸大，
以便容易看出非线性。
请注意，非线性 函数如何很好地跟踪
低输入电压水平， 并随着输入增加
而偏离。
简而言之， 较高输入信号的增益
大于它应该的值。
这会拉伸正弦波的
上半个周期。
上半个周期的 这种拉伸称为失真，
并将在频谱中产生谐波。
这张幻灯片显示了 右侧数字化正弦波
的频谱。
谐波是波形上半个周期
失真的结果。
谐波失真总会在
整数倍的基频下发生。
在本例中， 基频为 1 千赫兹，
将在 2 千赫兹、
3 千赫兹、4 千赫兹等处 存在谐波。
有时，区分偶次谐波
和奇次谐波非常有用， 因为不同的电路
非理想因素可能会产生 一种谐波。
偶次谐波是基频的
偶数倍。
奇次谐波是 基频的奇数倍。
例如，2 千赫兹和 4 千赫兹
是偶次谐波，而 3 千赫兹和 5 千赫兹
是奇次谐波。
如果数字化信号完全
跟踪输入信号， 则不会有任何谐波。
此处给出了 THD 的计算，
它作为百分比， 以及以分贝为单位时的公式。
用于 ADC 测试的 IEEE 标准
规定 THD 计算中 应使用九个
谐波。
THD 是各谐波电压 平方和
除以 RMS 信号电压平方的
均方根。
此数值乘以 100 转化为一个百分比，
或取对数并乘以 20 转化为分贝。
THD + N 与 THD 相似， 不同之处在于它
在计算中包括 总 RMS 噪声。
SINAD 是信号噪声 失真比的简称。
从数学上来看， SINAD 只是
THD + N 计算的倒数。
以分贝为单位， 取倒数
只会改变数字的符号。
请注意，SINAD 或 THD + N 将始终
比 THD 或 SNR 之一糟糕，
因为 SINAD 实际上 是两个误差源的
组合。
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视频简介
2.AC & DC 规范：失调误差、增益误差、CMRR、PSRR、SNR 和 THD
所属课程：模数转换器 (ADC) 简介
发布时间：2022.12.12
视频集数：2
本节视频时长：00:11:00
视频描述了模数转换器 (ADC) 数据表中列出的主要规格。
未学习 1.ADC 直流规格：INL、DNL、Cin、泄漏、Vref
未学习 2.AC & DC 规范：失调误差、增益误差、CMRR、PSRR、SNR 和 THD
