adc 是什么的介绍，ADC究竟是什么

很多朋友对adc 是什么的介绍，ADC究竟是什么不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

对于嵌入式er来说，生活环境中有成千上万个信号。我们用技术来理解和改变世界。一个产品应对外界物理环境的一个至关重要的天线，就是对真实模拟世界的信号进行采样，并翻译成芯片能够理解的数字信号，从而实现很多服务于人的应用产品。所以说到采样，就不能回避ADC技术。今天我就来总结分享一下ADC的点点滴滴。ADC是什么？

在现代电子工业技术中，模数转换器(ADC、A/D或A-D)是将模拟信号转换成数字信号的系统。ADC还可以提供隔离测量，例如将输入模拟电压或电流转换为代表电压或电流幅度的数字的电子器件。通常，数字输出是与输入成比例的二进制补码，但也有其他可能。举个栗子：KTV里的麦克风把你唱歌的声音转换成数字音频信号，经过信号处理，再经过功放播放。

数码相机将物体表面反射的光转换成数字信号，这样在疫情期间，就需要使用物质温度枪，通过光电将人体的红外辐射转换成电压，最终转换成数字信号进行温度显示...............

ADC将连续时间和连续幅度的模拟信号转换为离散时间和离散幅度的数字信号。转换涉及输入的量化，因此不可避免地会引入少量误差或噪声。此外，ADC不会连续执行转换，而是定期执行转换以对输入进行采样，从而限制了输入信号的容许带宽。ADC的性能主要由其带宽和信噪比来表征。ADC带宽：ADC的带宽主要由其采样率来表征。

ADC的信噪比：SNR:信噪比(signal noise ratio)是指信噪比，它受多种因素影响，包括分辨率、线性度和精度(量化级与真实模拟信号的匹配程度)、混叠和抖动。ADC的SNR通常用它的有效位数(ENOB)和它返回的每个度量的平均位数来表示，而不是用噪声来表示。理想ADC的ENOB等于其分辨率。

因此，ADC的选择要与待数字化信号的带宽和所需的SNR相匹配。如果ADC的采样速率大于信号带宽的两倍，则根据奈奎斯特-香农采样定理，可以实现完美的重构。量化误差的存在甚至限制了理想ADC的信噪比。然而，如果ADC的信噪比超过输入信号的信噪比，其影响可能被忽略，导致模拟输入信号在本质上是一个完美的数字表示。非线性程度

除了上面提到的量化误差，实际使用的ADC还有更多误差源：

DNL(差分非线性):当ADC输出没有改变时，DNL误差就会出现。例如，假设给定输入的当前输出码为01101100，输入值增加半步量化。代码应该是01101100 1位，或01101101。当输入电压低于当前输入电压时，也会发生相反的情况。这时，由于各种原因，这种情况可能不会发生。本例中，ADC的误差为1位DNL。

INL(积分非线性):如果量化级别在整个输入范围内分布不均匀，将会出现INL误差。例如，ADC的分辨率为12位(4096个计数)，基准电压为4.096V V，每一位恰好代表1.000mV的输入电压变化，因此输入电压为4096 mV，输出电压为1111 1111 1111，即0xFFF。对于某些ADC，4095mV的输入，甚至4094mV，仍然会得到0xFFF的数字输出。

实际上，在整个输入范围内，1位的值变化很小，比如1.001mV或0.999mV，累积误差会导致一两位精度的满量程误差。

为特定应用指定ADC时，必须考虑这些因素。所有ADC都存在由物理缺陷引起的非线性误差，这导致其输出偏离其输入线性函数(或其它函数，在有意使用非线性ADC的情况下)。这些误差有时可以通过校准来减轻或通过测试来避免。所谓校准，例如，可以通过测量点的线性校准来完成，假设y是ADC值，x是输入模拟电压：

应用实现策略：用两点校准上述k/b，并将校准数据k/b存储在非易失性存储器中。另外，工程实践中之所以需要校准，是因为所选的外围电阻和电容存在误差，所以这也是需要校准的另一个重要原因。采样率

模拟信号在时间上是连续的，因此需要将其转换成数字序列，这是数字信号处理的基础。因此，有必要定义从模拟信号中采样数字序列的速率。该速率称为转换器的采样速率或采样频率。可以对连续变化的带限信号进行采样，然后通过重构滤波器从离散时间值中再现原始信号。奈奎斯特-香农采样定理表明，只有当采样率高于信号最高频率的两倍时，才能忠实地再现原始信号。

个人使用时，一般选择4次以上。

由于实际的ADC 不能进行瞬时转换，因此在转换器执行转换期间(称为转换时间)输入值必须保持恒定。一个被称为采样保持电路——在大多数情况下，它使用一个电容来存储输入端的模拟电压，并使用一个电子开关或栅极来断开电容与输入端的连接。许多ADC 集成电路包括内部的采样保持电路模块。

混叠

ADC 通过在不连续时间间隔（离散的含义）内对输入值进行采样来工作。假设以高于奈奎斯特速率的频率对输入进行采样（定义为有用信号频率的两倍），则可以重构信号中的所有频率。如果对高于奈奎斯特速率一半的频率进行采样，则会将它们错误地检测为较低频率，这一过程称为混叠。

之所以会出现混淆，是因为每个周期对函数进行两次或两次以下的瞬时采样会导致丢失周期，从而出现频率错误地降低的情况。例如，以1.5 kHz 采样的2 kHz 正弦波将重构为500 Hz 正弦波。

为了避免混叠，ADC 的输入必须经过硬件低通滤波，最简单的实现形式为一阶无源RC 滤波网络，以去除采样率一半以上的频率。这种滤波器被称为抗混叠滤波器，它对于实际的ADC 系统至关重要，该系统适用于具有更高频率内容的模拟信号。在需要防止混叠的应用程序中，可以使用过采样来大大减少甚至消除混叠。

例如：六种不同采样速率采集的数字序列重建的4 种波形。其中两种波形在采样率足够情况下未出现混叠。另外两个说明了在较低速率下会失真（混叠增加）。

过采样

为了经济起见，通常以所需的最小速率对信号进行采样，结果是引入的量化误差是白噪声在转换器整个通带上的扩散。如果以远高于奈奎斯特速率的速率采样信号，然后进行数字滤波以将其限制为信号带宽，则会产生以下优点：

过采样可以更轻松地实现模拟抗混叠滤波器

降低的噪声，尤其是在过采样之外还采用噪声整形处理后。

白噪声长啥样？

过采样通常用于音频ADC 中，与典型晶体管电路的时钟速度（ 1 MHz）相比，所需的采样率（通常为44.1 或48 kHz）非常低。在这种情况下，可以以很少的成本或不增加成本就可以大大提高ADC 的性能。此外，由于任何混叠信号通常也都在频带外，因此使用非常低成本的滤波器通常可以完全消除混叠。

提高采样频率，可以更为真实的重建原始信号，而采样频率低些，对于信号的细部则无法准确重建。

总结一下

在单片机、DSP 信号处理系统中，我们免不了要对物理信号进行采样，需要运用到模数转换器件，模数转换器万万千，那么要用好ADC 器件，或者使用单片机、DSP 内置ADC，了解这些技术指标以及其描述的真实含义，是非常必要的。审核编辑黄昊宇

以上知识分享希望能够帮助到大家！