什么是折合到输入端噪声？如何提高ADC分辨率并降低噪声？

所有模数转换器(ADC)都有一定量的“折合到输入端噪声”，可以将其模拟为与无噪声ADC 输入串联的噪声源。折合到输入端噪声与量化噪声不同，后者仅在ADC处理交流信号时出 现。多数情况下，输入噪声越低越好，但在某些情况下，输入噪声实际上有助于实现更高的分辨率。
什么是折合到输入端噪声？
实际的ADC在许多方面与理想的ADC有偏差。折合到输入端的噪声肯定不是理想情况下 会出现的，它对ADC整体传递函数的影响如图1所示。随着模拟输入电压提高，“理想” ADC(如图1A所示)保持恒定的输出代码，直至达到跃迁区，此时输出代码即刻跳变为下一 个值，并且保持该值，直至达到下一个跃迁区。
理论上，理想ADC的“代码跃迁”噪声为 0，跃迁区宽度也等于0。实际的ADC具有一定量的代码跃迁噪声，因此跃迁区宽度取决于 折合到输入端噪声的量(如图1B所示)。图1B显示的情况是代码跃迁噪声的宽度约为1个LSB (最低有效位)峰峰值。


由于电阻噪声和“kT/C”噪声，所有ADC内部电路都会产生一定量的均方根(RMS)噪声。即 使是直流输入信号，此噪声也存在，它是代码跃迁噪声存在的原因。如今通常把代码跃迁 噪声称为“折合到输入端噪声”，而不是直接使用“代码跃迁噪声”这一说法。
折合到输入端 噪声通常用ADC输入为直流值时的若干输出样本的直方图来表征。大多数高速或高分辨率 ADC的输出为一系列以直流输入标称值为中心的代码(见图2)。为了测量其值，ADC的输 入端接地或连接到一个深度去耦的电压源，然后采集大量输出样本并将其表示为直方图 (有时也称为“接地输入”直方图)。由于噪声大致呈高斯分布，因此可以计算直方图的标准 差σ，它对应于有效输入均方根噪声。



虽然ADC固有的微分非线性(DNL)可能会导致其噪声分布与理想的高斯分布有细微的偏差 (图2示例中显示了部分DNL)，但它至少大致呈高斯分布。如果DNL比较大，则应计算多 个不同直流输入电压的σ值，然后求平均值。例如，如果代码分布具有较大且独特的峰值 和谷值，则表明ADC设计不佳，或者更有可能的是PCB布局布线错误、接地不良、电源去 耦不当(见图3)。当直流输入扫过ADC输入电压范围时，如果分布宽度急剧变化，这也表 明存在问题。


提高ADC分辨率并降低噪声？
折合到输入端噪声的影响可以通过数字均值方法降低。假设一个16位ADC具有15位无噪声 分辨率，采样速率为100 kSPS。对于每个输出样本，如果对两个样本进行平均，则有效采 样速率降至50 kSPS，SNR提高3 dB，无噪声位数提高到15.5位。
如果对四个样本进行平均， 则采样速率降至25 kSPS，SNR提高6 dB，无噪声位数提高到16位。 事实上，如果对16个样本进行平均，则输出采样速率降至6.25 kSPS，SNR再提高6 dB，无噪 声位数提高到17位。为了利用额外的“分辨率”，均值算法必须在较大的有效位数上执行。
均值过程还有助于消除ADC传递函数的DNL误差，这可以通过下面的简单例子来说明：假 设ADC在量化电平“k”处有一个失码，虽然代码“k”由于DNL误差较大而丢失，但两个相邻 代码k – 1和k + 1的平均值等于k。 因此，可以利用该威廉希尔官方网站 来有效提高ADC的动态范围，代价是整体输出采样速率降低并且需 要额外的数字硬件。
不过应注意，均值并不能校正ADC固有的积分非线性。 现在考虑这样一种情况：ADC的折合到输入端噪声非常低，直方图总是显示一个明确的代 码，对于这种ADC，数字均值有何作用呢？答案很简单——没有作用！无论对多少样本进 行平均，答案始终相同。但只要将足够大的噪声增加到输入信号中，使得直方图中有一个 以上的代码，那么均值方法又会发挥效用。因此，少量噪声可能是好事情(至少对于均值 方法而言)，但输入端存在的噪声越高，为实现相同分辨率所需的均值样本数越多。