adc的量化误差参数是什么意思（adc的量化误差的概念）

介绍测量分辨率背后的秘密：什么是抖动？如何运用抖动消除ADC量化误差？

我们将一同一个颠覆常识的概念抖动。通过添加适当的噪声成分到信号中，我们可以提高模数转换系统的性能。是的，电子噪音有时也能带来意想不到的好处。我们将深入抖动的概念，以及如何通过消除量化误差和失真来提高系统的性能。

我们来了解什么是抖动？抖动是一种技术，通过向信号中添加具有特定概率密度函数和功率谱密度的噪声信号来改进电路性能。虽然大多数人习惯于消除电路中的噪声以提高性能，但在模数转换系统中，我们需要噪声来优化性能。这是一种看似矛盾但实际上充满智慧的技术。抖动技术主要用于三个目的：提高理想量化器的性能，随机化非理想ADC上的微分非线性误差模式以提高无杂散动态范围性能，以及对缓慢变化的信号进行平均以提高测量分辨率。这些复杂的概念我们将会逐一。

接下来，让我们ADC量化误差的基础知识。ADC通过离散级别对连续范围的模拟值进行量化，这会产生称为量化误差的误差。这种误差在某些条件下可以被建模为一种附加噪声。在这个模型中，我们假设量化噪声是均匀分布的，并且它的总功率等于各个样本的功率之和。这个模型并不总是有效，但对于许多实际应用来说，它仍然足够准确。通过这个模型，我们可以理解量化噪声如何影响我们的系统性能，并决定是否需要提高ADC的分辨率。

图片由 Franco Maloberti 提供，图中左侧曲线描绘了两个周期的10位量化正弦波，右曲线展示了量化误差。在此示例中，采样频率与输入频率之比为150。通过观察，我们可以确认量化误差具有周期性，存在一个周期用橙色矩形表示，输入信号与量化误差信号之间存在明显的相关性。这表明，当输入是正弦波，且采样频率是输入频率的倍数时，量化误差会与输入信号密切相关。这一现象在另一个示例图3中也有所体现。

图3由Analog Devices提供，展示了相关噪声（a）和不相关噪声（b）的示例图。左侧曲线描绘了一个理想情况下，输入为2MHz正弦波、采样频率为80MSPS的12位ADC的频谱。而右侧曲线则显示了同一ADC在采样2.111MHz正弦波时的频谱。当采样频率与输入频率之比为整数时，输出端会产生输入频率的谐波。对于左侧曲线所示情况，系统的无寄生动态范围（SFDR）仅为77dBc。通过稍微改变输入频率，谐波分量消失，呈现出一个草地般的本底噪声。值得注意的是，两种情况下量化误差的RMS值相同，导致SNR为74dBc（与12位ADC的理论值相符）。RMS误差的值与量化噪声模型的预测一致，误差的频谱在左侧曲线图中并不平坦。

上述谐波成分是量化过程的一个副作用，与ADC电路的性能无关。这提醒我们在进行ADC测试时需要注意：如果输入信号是采样频率的精确子倍数，那么我们对单音正弦波快速傅里叶变换（FFT）测试得到的频谱将受到量化过程伪像的影响。如果量化误差与输入相关，我们不能简单地假设ADC只会增加输入的本底噪声。在这种情况下，量化噪声模型的有效性会受到影响，量化过程会在输出频谱中产生显著的谐波分量。通常，我们更希望误差能量散布在较宽的频带上，而不是集中在某些特定频率上。

当涉及到量化低幅度信号时，也会出现量化误差与输入信号相关性的问题。例如，在数字音频系统中，如果ADC输入的幅度下降到0.75LSB，量化信号仅采用三个不同的值，并且具有类似方波的形状。方波的频谱包含基频的不同谐波。即使输入频率不是采样频率的约数，其频谱仍包含大量谐波分量。

为了应对这一问题，我们可以采用抖动技术。通过添加具有三角分布的噪声到信号中，然后对其进行量化处理。三角抖动PDF（概率密度函数）的宽度取为2LSB。在频域上，抖动可以消除谐波分量，并将谐波分量的能量分布在更宽的频带上。虽然这会导致本底噪声略有上升，但在数字音频中，无特征背景噪声的增加在感知上可能比量化器引入的人工谐波更容易被接受。

抖动技术通过消除量化误差与输入之间的相关性，提高了理想量化器的性能。虽然大多数系统中的输入信号已经具有足够的噪声来打破量化噪声与输入之间的相关性，但在某些情况下，添加额外的抖动噪声可能是有益的。对抖动技术的进一步研究和应用将有助于提高量化器的性能和改善数字信号的感知质量。量化误差：ADC中的秘密与噪声狄特儿的运用

在数字世界中，ADC（模数转换器）扮演着至关重要的角色，它让我们能够将真实世界的连续信号转化为数字世界的离散信号。在此过程中，一个不可忽视的问题逐渐浮出水面量化误差。今天，我们将一起量化误差的概念，以及如何通过噪声狄特儿技术消除量化失真。

一、什么是量化误差？

在ADC转换过程中，连续的信号被转换为离散的数字信号，这种转换并非完美无缺。由于这种离散化过程本身的固有特性，导致信号中的一些细微变化可能无法被精确捕捉，这就是量化误差。简单来说，量化误差就是信号在模拟到数字转换过程中的失真。这种失真可能表现为声音或图像的质量下降，影响我们获取和处理信息的准确性。

二、ADC量化误差与哪些相关？

ADC的量化误差与其采样速率、分辨率和噪声性能密切相关。采样速率决定了每秒钟对信号进行采样的次数，采样速率越高，信号的细节捕捉得越准确。分辨率则决定了ADC可以表示的信号幅度的精度，分辨率越高，量化误差就越小。噪声性能则直接影响到信号的纯净度，噪声越大，量化误差也可能随之增大。

三、如何使用噪声狄特儿消除量化失真？

为了消除量化失真，噪声狄特儿技术应运而生。该技术通过在信号中加入一定量的随机噪声来优化数字信号的表示。这些添加的噪声可以帮助掩盖或减少由于ADC转换引起的量化误差，从而提高信号的总体质量。通过巧妙运用噪声狄特儿技术，我们可以显著提升信号的保真度，确保信号在模拟到数字的转换过程中尽可能地接近原始信号。

量化误差是模数转换过程中的一个重要问题，但借助噪声狄特儿技术，我们可以有效地减少这种误差带来的负面影响。随着技术的不断进步，我们相信未来的ADC将能够实现更精确的转换，为我们带来更丰富的数字世界体验。