ADC的有效位数
ADC数模真值表
ADC数模真值表
ADC（Analog-Digital Converter）模拟-数字转换。
ADC可以将引脚上连续变化的模拟电压转换为内存（寄存器）中存储的数字变量，建立模拟电路到数字电路的桥梁。
STM32是12位逐次逼近型ADC，分辨率一般用多少位来表示，12位AD值，表示的范围就是0—2^12-1即0~4095，位数越高，量化结果越精细，对应分辨率就越高。
STM32的ADC是1us转换时间，就是转换频率，即AD从开始到出结果的时间，对应的AD转换频率就是1MHz。
系列最多有18个输入通道，可测量16个外部（GPIO口）和2个内部信号源（内部温度传感器、内部参考电压1.2V的基础电压），基准电压不随外部供电电压变化而变化，如果芯片的供电不是标准的3.3V，测量外部引脚的电压可能就不对，此时可以读取基准电压进行校准，得到正确的电压值。
规则组和注入组两个转换单元，STM32ADC的增强功能，普通的AD转换流程是，启动一次转换、读一次值，然后再启动、再读值，这样的流程。
而STM32的ADC可以列一个组，一次性启动一个组，连续转换多个值，这里有两个组，一个是用于常规使用的规则组，一个是用于突发事件的注入组。
模拟看门狗自动监测输入电压范围，此ADC可以用于测量光线强度、温度这些值，并且经常有个需求，如果光线高于某个阈值、低于某个阈值，或者温度高于某个阈值、低于某个阈值时，执行一些操作，这个判断就可以用模拟看门狗自动执行。
模拟看门狗可以监测指定的某些通道，当AD值高于它设定的上阈值或者低于下阈值时，就会申请中断，就可以在中断函数里执行相应的操作，这样就可以不用不断地手动读值，再用if进行判断了。
ADC参数解释
ADC参数解释1.分辩率(Resolution) 指数字量变化一个最小量时模拟信号的变化量，定义为满刻度与2n的比值。
分辩率又称精度，通常以数字信号的位数来表示。
2.转换速率(Conversion Rate)是指完成一次从模拟转换到数字的AD转换所需的时间的倒数。
积分型AD的转换时间是毫秒级属低速AD，逐次比较型AD是微秒级属中速AD，全并行/串并行型AD可达到纳秒级。
采样时间则是另外一个概念，是指两次转换的间隔。
为了保证转换的正确完成，采样速率(Sample Rate)必须小于或等于转换速率。
因此有人习惯上将转换速率在数值上等同于采样速率也是可以接受的。
常用单位是ksps和Msps，表示每秒采样千/百万次（kilo / Million Samples per Second）。
3.量化误差(Quantizing Error) 由于AD的有限分辩率而引起的误差，即有限分辩率AD的阶梯状转移特性曲线与无限分辩率AD（理想AD）的转移特性曲线（直线）之间的最大偏差。
通常是1个或半个最小数字量的模拟变化量，表示为1LSB、1/2LSB。
4.偏移误差(Offset Error) 输入信号为零时输出信号不为零的值，可外接电位器调至最小。
5.满刻度误差(Full Scale Error) 满度输出时对应的输入信号与理想输入信号值之差。
6.微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）ADC相邻两刻度之间最大的差异。
7.积分非线性（Integral nonlinearity，INL）表示了ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，也就是输出数值偏离线性最大的距离。
8.总谐波失真（Total Harmonic Distotortion缩写THD）。
ADC的选择，首先看精度和速度，然后看输入通道数，输出的接口如SPI或者并行的，差分还是单端输入的，输入范围是多少。
AD转换器的主要技术指标
AD转换器的主要技术指标AD转换器（Analog-to-Digital Converter）是将模拟信号转换成数字信号的电子器件，广泛应用于测量、通信、控制和信号处理等领域。
主要技术指标是指影响AD转换器性能的关键参数。
下面将介绍AD转换器的主要技术指标。
1. 位数（Resolution）：位数是指转换结果的二进制位数，也可理解为ADC的精度。
位数越高，转换结果的精度越高。
常见的位数有8位、10位、12位、16位等。
常见的高精度应用需要12位以上的位数。
2. 采样率（Sampling Rate）：采样率是指ADC在单位时间内完成采样的次数，常用单位为千赫兹（kHz）或兆赫兹（MHz）。
采样率决定了ADC对信号的处理能力，即ADC能够处理多快的信号。
高速应用需要高采样率的ADC。
3. 信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）：信噪比表示转换后的数字信号与输入模拟信号之间的噪声水平差异。
信噪比越高，ADC的抗干扰能力越强，输出结果越准确。
4. 有效比特数（Effective Number of Bits, ENOB）：有效比特数表示ADC输出二进制数据的有效位数，与信噪比有关。
一般来说，ENOB比位数小，这是由于ADC的非线性误差、噪声和失配等因素导致的。
5. 误差（Error）：误差是指ADC转换结果与输入信号之间的差异。
常见的误差包括非线性误差、积分非线性误差、增益误差、失配误差等。
误差越小，ADC的准确度越高。
6. 电源电压（Supply Voltage）：ADC的电源电压指使用电路所需的电源电压。
一般来说，工作电压越低，功耗越小，对系统电源需求越低。
7. 噪声（Noise）：噪声是指ADC输出结果中包含的非期望信号。
噪声可由转换器内部电路、供电电压和输入信号引起。
噪声影响了ADC对小信号的测量准确性，因此较低的噪声水平对高精度测量至关重要。
8. 温度效应（Temperature Coefficient）：温度效应衡量ADC对温度变化的敏感程度。
adc测试标准
ADC的测试标准主要包括以下几个方面：转换速率：ADC从开始转换到转换完成所需要的时间，采样信号频率越高，所需的ADC采样速率也应越高。
静态指标：最小误差（Quantizing Error）：由于ADC分辨率有限而导致的误差，通常为1个或半个最小数字量表示的模拟变化量。
偏移增益误差（Offset/Gain Error）：实际ADC线性方程与理想ADC线性方程的偏差（斜率、截距不一致）。
满刻度误差（Full Scale Error）：满刻度输入时，对应的实际输入信号与理想输入信号的差值。
微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）：ADC相邻两刻度的最大偏差。
积分非线性（Integral nonlinearity，INL）：
ADC数值点对应的模拟量和真实值之间最大误差值，即ADC输出数值偏理想线性最大的距离。
ADC动态指标：总谐波失真THD、信噪比和失真SINAD、有效位数ENOB、信噪比SNR、无杂散动态范围SFDR。
关于ADC有效位数测试方法及工程应用
关于ADC有效位数测试方法及工程应用梁素龙;高蕊【期刊名称】《计算技术与自动化》【年(卷),期】2017(036)003【摘要】At the time of radar signal processing ,need to echo data down - conversion and A /D conversion . The performance of ADC directly affect processing effect .ENOB is a very important parameter in static characteristic and dynamic characteristic .In test ,through MATLAB simulation analysis of FFT in the first step ,and prevent the spectrum leakage by Hanning window .Then conclude the improved sine wave test method by formula conversion of ENOB .Good effects were obtained in application test .%在进行雷达信号处理时,需要对回波的数据进行下变频以及A/D转换.此时ADC的性能直接影响后续的处理效果.ADC的静态特性和动态特性中一个很重要的指标就是有效位数.具体测试中首先通过MATLAB对数据进行FFT 仿真分析,通过Hanning窗来防止频谱泄露,之后对有效位数公式进行转换得出改进后的正弦波测试方法.经过验证该方法在工程应用中获得较好的效果.【总页数】3页(P57-59)【作者】梁素龙;高蕊【作者单位】宝鸡文理学院电子电气工程学院 ,陕西宝鸡 721016;宝鸡文理学院电子电气工程学院 ,陕西宝鸡 721016【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.一种新的高分辨率ADC有效位数测试方法 [J], 邱兆坤;王伟;马云;陈曾平2.正弦波形参量对ADC有效位数评价的影响 [J], 梁志国3.测试高分辨率ADC有效位数的HHT方法 [J], 王慧;刘正士;汪家慰;王勇4.一种ADC有效位数测试方法及工程应用 [J], 蓝永祥5.一种测试高分辨率ADC有效位数的新方法 [J], 王慧;刘正士;徐亮;陆益民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
关于ADC有效位数测试方法及工程应用
关于ADC有效位数测试方法及工程应用作者：梁素龙高蕊来源：《计算技术与自动化》2017年第03期摘要：在进行雷达信号处理时，需要对回波的数据进行下变频以及A/D转换。
此时ADC 的性能直接影响后续的处理效果。
ADC的静态特性和动态特性中一个很重要的指标就是有效位数。
具体测试中首先通过MATLAB对数据进行FFT仿真分析，通过Hanning窗来防止频谱泄露，之后对有效位数公式进行转换得出改进后的正弦波测试方法。
经过验证该方法在工程应用中获得较好的效果。
关键词：ADC；信噪比；有效位；快速傅里叶变换中图分类号：TP311文献标识码：AAbstract：At the time of radar signal processing，need to echo data down-conversion and A/D conversion.The performance of ADC directly affect processing effect.ENOB is a very important parameter in static characteristic and dynamic characteristic.In test，through MATLAB simulation analysis of FFT in the first step，and prevent the spectrum leakage by Hanning window.Then conclude the improved sine wave test method by formula conversion of ENOB.Good effects were obtained in application test.Key words：A/D converter；SNR；ENOB（effective number of bits）；FFT0引言为方便数字信号处理，接收前端往往会通过A/D芯片对模拟信号转换为数字信号。
理解ADC的噪声、ENOB及有效分辨率
图1，一个标准ADC的噪声性能弱于Δ-Σ ADC器件。
图2，一个采用N倍过采样、数字滤波器和抽取的ADC改进了噪声性能。
图3，在一个采用N倍过采样、噪声整形、数字滤波器、抽取的ADC中，ADC输入频带内的噪声(黄色)大大降低。
因此，了解有关噪声的性能指标要比从SAR转向Δ-Σ ADC更加困难。鉴于当前对更高分辨率的需求，设计者必须更好地了解ADC噪声、ENOB、有效分辨率，以及信噪比。
更高分辨率
过去，一只12位SAR ADC通常就足以测量各种信号与电压输入。如果某个应用需要更精细的测量，设计者可以在ADC前加一个增益级或PGA(可编程增益放大器)。对于16位设计，设计者的选择仍然主要是SARADC，但也包含了某些Δ-Σ ADC。但对16位以上的设计，Δ-Σ ADC正在变得更加适用。SAR ADC现在有18位的极限，而Δ-Σ ADC正将自己的空间扩充到18位、20位和24位。ADC的价格在过去10年有不小的下降，使用也变得更简单，获得了更广泛的理解。
理解ADC的噪声、ENOB及有效分辨率
ADC的一个重要趋势是转向更高的分辨率。这一趋势影响着一系列的应用，包括工厂自动化、温度检测，以及数据采集。对更高分辨率的需求使设计者们从传统的12位SAR(逐次逼近寄存器)ADC，转向分辨率达24位的Δ-Σ ADC。所有ADC都有某种程度的噪声，包括输入相关噪声以及量化噪声，前者是ADC本身固有的噪声，后者则是在ADC转换时出现的噪声。噪声、ENOB(有效位数)、有效分辨率、无噪声分辨率等指标基本上定义了一款ADC的精度。
ADC的有效位数和信噪比计算
ADC的有效位数和信噪比计算理论上，一个ADC的SNR(信号与噪声的比值)等于(6.02N＋1.76)dB，这里N等于ADC的位数。
虽然我的数学技巧有点生疏，但我认为任何一个16位转换器的信噪比应该是98.08dB。
但当我查看模数转换器的数据手册时，我看到一些不同的情况。
比如，16位的（逐次逼近型）模数转换器指标的典型值通常可低至84dB高达95dB。
生产厂家很自豪地把这些值写在产品的数据手册的首页，而且坦率地说，信噪比为95dB的16位ADC具有竞争力。
除非我错了，计算的98.08dB高于所找到最好的16位ADC数据手册中的96dB。
那么，这些位数到那去了？让我们先找出理想化的公式（6.02N＋1.76）从何而来。
任何系统的信噪比，用分贝来表示的话，等于20log10（信号的均方根/噪音的均方根）。
推导出理想的信噪比公式时，首先定义信号的均方根。
如果把信号的峰峰值转换为均方根，则除以即可。
ADC的均方根信号用位数表示等于，这里q是LSB（最低有效位）。
所有ADC产生量化噪声是把输入信号抽样成离散“桶”的后果。
这些桶的理想宽度等于转换器LSB的大小。
任何ADC位的不确定值是±1/2 LSB。
如果假定对应每个位误差的响应是三角形的话，则其均方根等于LSB信号的幅值除以，均方根的噪声则。
综合均方根和均方根噪声条件，理想ADC的SNR用分贝表示为：重复刚才的问题，那些位数到底去那了？那些ADC的供应商热情地解释这个失位现象，因为他们的众多试验装置表明产品具有良好的信噪比。
从根本上说，他们认为电阻和晶体管的噪声导致了这种结果。
供应商测试其ADC的SNR是通过将他们的数据带入下面的公式：这些理论和测试SNR的公式是完善的，但他们只能提供部分你需要知道的转换器到底能给予你的位数。
THD (总谐波失真)，另一个要注意的ADC指标，定义为谐波成分的均方根和，或者是输入信号功率的比值或者这里HDx是x次谐波失真谐波的幅值，PS是一次谐波的信号功率，Po是二次到八次谐波的功率。
adc位数和温度范围和精度的关系
adc位数和温度范围和精度的关系ADC（Analog-to-Digital Converter）是一种将模拟信号转换为数字信号的电子器件。
在实际应用中，ADC的位数和温度范围以及精度之间存在一定的关系。
本文将探讨ADC位数与温度范围、精度之间的关系，并对其进行分析和解释。
我们来了解一下ADC的位数。
ADC的位数表示其转换结果的精度，一般用n位来表示。
例如，8位ADC可以将模拟信号转换为8位二进制数，即256个离散的电平值。
而12位ADC可以将模拟信号转换为12位二进制数，即4096个离散的电平值。
可以看出，位数越高，ADC的精度就越高。
接下来，我们来探讨ADC的位数与温度范围的关系。
温度范围是指ADC能够正常工作的温度范围。
一般来说，ADC的温度范围是由其内部的电子元件和外部环境的温度条件共同决定的。
对于低位数的ADC来说，其内部元件相对简单，对温度的适应性较强，因此能够适应更广泛的温度范围。
而高位数的ADC由于内部元件较多，对温度的适应性相对较差，因此其温度范围相对较窄。
然后，我们来讨论ADC的位数与精度的关系。
ADC的精度是指其转换结果与实际模拟信号之间的误差。
一般来说，位数越高，ADC的精度就越高。
这是因为高位数的ADC能够将模拟信号转换为更多的离散电平值，从而更准确地表示原始信号。
相反，低位数的ADC由于离散电平值较少，容易出现量化误差，从而降低了精度。
除了位数，温度范围和精度之间还存在一定的关系。
一般来说，温度范围越宽，ADC的精度就越难以保证。
这是因为温度的变化会导致ADC内部元件的特性发生变化，从而引起精度的降低。
因此，在设计ADC时需要在位数、温度范围和精度之间做出权衡。
总结起来，ADC的位数、温度范围和精度之间存在一定的关系。
位数越高，ADC的精度就越高，但温度范围可能会受限。
而位数越低，ADC的精度就越低，但温度范围相对较宽。
在实际应用中，需要根据具体的需求和条件选择合适的ADC，以达到最佳的性能和适应性。
lsb计算公式(二)
lsb计算公式(二)lsb计算公式1. 公式一公式：LSB = V_max / (2^n - 1)其中，LSB为最小可测量量，V_max为电压满量程，n为ADC/DAC 的分辨率。
举例说明：假设一个ADC的分辨率为12位，即n=12，电压满量程为10V，则LSB = 10 / (2^12 - 1) ≈ 。
这意味着ADC可以测量的最小电压单位为。
2. 公式二公式：Value = LSB * Code其中，Value为实际物理量的值，LSB为最小可测量量，Code为ADC转换结果的代码。
举例说明：假设一个12位ADC测量到的转换结果为3456，根据上述公式，物理量的值 = * 3456 = 。
因此，该ADC测量到的物理量值约为。
3. 公式三公式：SNR = ( * n) + 3 + 10 * log10(BW)其中，SNR为信噪比，n为ADC的分辨率，BW为信号带宽。
举例说明：假设一个ADC的分辨率为12位，信号带宽为10 kHz，则SNR = ( * 12) + 3 + 10 * log ≈ dB。
这意味着在给定条件下，该ADC的信噪比为 dB。
4. 公式四公式：ENOB = (SNR - ) /其中，ENOB为有效位数，SNR为信噪比。
举例说明：假设一个ADC的信噪比为80 dB，则ENOB = (80 - ) / ≈ 。
这意味着该ADC的有效位数约为13位。
5. 公式五公式：DNL = (V_i - V_i-1) - LSB其中，DNL为差分非线性，V_i为第i个ADC转换结果对应的物理量，LSB为最小可测量量。
举例说明：假设一个ADC的最小可测量量为，测量到的第i和i-1个转换结果对应的物理量分别为和，则DNL = ( - ) - = 。
这意味着该ADC的差分非线性为。
6. 公式六公式：INL = (V_i - V_ideal) / LSB其中，INL为积分非线性，V_i为第i个ADC转换结果对应的物理量，V_ideal为理想情况下的物理量，LSB为最小可测量量。
ADC测试原理及测试方法
ADC测试原理及测试方法1. 引言ADC（Analog-to-Digital Converter）是模拟信号转换为数字信号的设备。
它在电子设备、通信系统和工业控制等领域起着至关重要的作用。
本文将介绍ADC的基本原理以及常用的测试方法。
2. ADC工作原理ADC的工作原理是将输入的模拟信号转换为数字信号。
它通过一系列的采样和量化过程完成此转换。
以下是ADC的基本工作流程：1.采样：ADC按照一定的频率从模拟信号中采集样本。
采样频率决定了ADC对输入信号的分辨率和抽样精度。
2.保持：采样得到的模拟样本需要在一段时间内保持不变。
为了保持稳定的模拟样本，在采样过程中通常会使用保持电路。
3.量化：保持阶段的样本被送入ADC的量化器。
量化器将模拟信号转换为数字信号，将其分成若干个离散的量化级别。
4.编码：经过量化的数字信号被发送到ADC的编码器。
编码器将量化级别转换为具体的二进制代码。
5.输出：编码后的二进制代码作为数字信号的输出，可以用于数字系统的处理、存储和传输。
3. ADC测试方法为了确保ADC的正常工作和性能表现，需要进行一系列的测试。
以下是常用的ADC测试方法：3.1 非线性误差测试非线性误差是ADC中最常见的误差之一，它描述了ADC输出与输入之间的非线性关系。
测试非线性误差的一种方法是使用一个理想的输入信号（例如正弦波），将其输入到ADC 中，并比较ADC输出与理想输出之间的差异。
3.2 量化误差测试量化误差是ADC转换过程中的另一个重要误差源。
它表示ADC输出代码与理想值之间的差异。
为了测试量化误差，可以使用一个稳定的模拟信号，并使用理论模型计算出相应的理论值。
然后，比较ADC输出与理论值之间的偏差。
3.3 信噪比测试信噪比是衡量ADC性能的重要指标之一。
它描述了ADC 输出信号与噪声信号之间的比例关系。
在信噪比测试中，可以使用一个固定幅度的模拟信号，并在ADC输入时加入一定水平的噪声。
然后，通过测量输出信号中的信噪比来评估ADC 的性能。
关于cc2530ADC的几个问题
关于cc2530ADC的⼏个问题问题1：关于ADC分辨率和有效位的问题//经实测 DEC128为10为分辨率 9位有效位//同时参考Z-STACK的代码，可以得出 ADC的分辨率分别为 8 10 12 14有效数据位 7 9 10 121位符号分辨率和有效位数是不⼀样的概念我理解的公式=ADC转换值是补码的形式⽐如10位的分辨率ADC转换值范围是(-2^9)---(2^9-1)TI 数据⼿册上写的不清楚，很伤⼼(也许是我理解能⼒的问题)问题2:关于CC2530ADC内部参考电压的问题cc253x user guide竟然没有写。
根据cc2430的⼿册是1.25v，很容易误导⼈⽽cc2530的datasheet⾥⾯有写，是1.15v,以1.15v为准CC2530内置温度传感器温度计算⽅法CC2530数据⼿册的温度传感器部分描述有误，如过ADC采⽤12位⽅式，⼯作电压3V，使⽤内部基准1.15V，温度传感器有如下规律.1）25摄⽒度时，AD读数为1480.2）温度变化⼀度，对于AD采集值变化4.5.（CC2530数据⼿册有误，写成温度变化10摄⽒度AD采集值变化4.5；另外demosensor代码，认为温度变化1摄⽒度AD采集值变化4.0。
这两个地⽅都是有误的）不过貌似供电电压和测试条件不同了解上述规律，温度计算就可以⽤这个公试来计算：（AD读数-1480）=（temp-25）*4.5=>> temp=(AD-1480)/4.5 + 25=>>temp=(AD-1480+25*4.5)/4.5=>>(AD-1367.5)/4.5。
(完整版)高速ADC时钟芯片选型及jitter计算
高速ADC时钟jitter求解高速ADC的时钟jitter会影响高速ADC的信噪比SNR，而信噪比决定了模拟前端输入的有效范围。
所以需要先确定模拟前端的有效输入范围，然后确定应该满足的SNR，然后推导出时钟jitter。
一、模拟前端动态输入范围和有效位ENOB的关系假设ADC的最大输入幅度是Vpp（单位V），分辨率位数N位，有效位数ENOB位。
有效位数ENOB是ADC的N位分辨率中实际有用的位数。
N位ADC理论最小分辨率满足1LSB=Vpp 2N然而如果ADC的噪声信号大于1LSB，则ADC采样信号的N位表示中并不是每一位都能表示采样信号，所以实际的分辨率位数会小于N，实际的分辨率位数我们称为有效位数ENOB。
因此对于ADC来说，更加有效的参数是ENOB，而不是N，ADC实际的最小分辨率应该为：1LSB=Vpp2ENOBADC的模拟输入动态范围为（VppMin，VppMax），VppMin和VppMax使用下面公式计算VppMax=10lg((2√2)250W1mW)dBmWVppMin=10lg((Vpp2ENOB2√2)250W1mW)dBmW模拟输入的幅度宽度：VppMax- VppMin=6.02ENOB二、有效位ENOB、信噪比SNR、信纳比SINAD，总谐波失真THD之间的关系2.1、SNRSNR的定义是信号幅度均方根与噪声幅度均方根的比值。
假设信号幅度均方根是S，噪声均方根是N，则SNR=20lg(SN)2.3、SINADSINAD是信号幅度均方根与所有其它频谱成分(包括谐波但不含直流)的和方根的平均值之比。
假设信号谐波幅度均方根是N，则SINAD=20lg(SN+D)2.2、THDTHD指的是基波信号的均方根值与其谐波(一般仅前5次谐波比较重要)的和方根的平均值之比。
假设2次、3次、4次以上的和谐波失真分别为HD2，HD3，HDn，总谐波失真是D，则THD可以用下面公式求解：THD=20lg(SD )=−10lg(10−HD210⁄+10−HD310⁄+10−HDn10⁄)有些ADC的datasheet提供里THD的值，但是也有一些没有直接提供THD值得，没有提供THD值得可以使用HD2，HD3，HDn计算。
准确的理解ADC中的LSB和MSB
LSB（Least Significant Bit），意为最低有效位；MSB（Most Significant Bit），意为最高有效位，若MSB=1，则表示数据为负值，若MSB=0，则表示数据为正。
当选择模数转换器(ADC)时，最低有效位(LSB)这一参数的含义是什么？有位工程师告诉我某某生产商的某款12位转换器只有7个可用位。
也就是说，所谓12位的转换器实际上只有7位。
他的结论是根据器件的失调误差和增益误差参数得出的，这两个参数的最大值如下：失调误差=±3LSB，增益误差=±5LSB，乍一看，觉得他似乎是对的。
从上面列出的参数可知最差的技术参数是增益误差(±5 LSB)。
进行简单的数学运算，12位减去5位分辨率等于7位，对吗？果真如此的话，ADC生产商为何还要推出这样的器件呢？增益误差参数似乎表明只要购买成本更低的8位转换器就可以了，但看起来这又有点不对劲了。
正如您所判断的，上面的说法是错误的。
让我们重新来看一下LSB的定义。
考虑一个12位串行转换器，它会输出由1或0组成的12位数串。
通常，转换器首先送出的是最高有效位(MSB)(即LSB + 11)。
有些转换器也会先送出LSB。
在下面的讨论中，我们假设先送出的是MSB(如图1所示)，然后依次送出MSB-1 (即LSB + 10)和MSB -2(即LSB + 9)并依次类推。
转换器最终送出MSB -11(即LSB)作为位串的末位。
LSB这一术语有着特定的含义，它表示的是数字流中的最后一位，也表示组成满量程输入范围的最小单位。
对于12位转换器来说，LSB的值相当于模拟信号满量程输入范围除以212 或4,096的商。
如果用真实的数字来表示的话，对于满量程输入范围为4.096V的情况，一个12位转换器对应的LSB大小为1mV。
但是，将LS B定义为4096个可能编码中的一个编码对于我们的理解是有好处的。
让我们回到开头的技术指标，并将其转换到满量程输入范围为4.096V的12位转换器中：失调误差= ±3LSB =±3mV，增益误差=±5LSB = ±5mV，这些技术参数表明转换器转换过程引入的误差最大仅为8mV(或8个编码)。
影响adc高低温性能
影响adc高低温性能1.ENOB是ADC的转换有效位数，由于ADC做不到完全线性转化，总是会有一些精度损失，从而影响ADC的分辨率，降低ADC的转换位。
需要注意区分ENOB和有效分辨率。
在我测试数据中，发现频率的高低和温度都会影响ENOB 。
频率越高，ENOB会下降：频率越高，拥有的底噪就有越高，从而影响性能。
低温也会影响：在做-40低温测试时，ENOB整体比常温下有低零点几个bit。
2.SFDR：无杂散动态范围。
说的通俗点就是，输入信号经过傅里叶变换，可以得到基波和谐波信号，而SFDR就是基波信号和第二谐波信号之间的功率差，如图1中所示，其中F就是基波信号功率，S是第二基波信号。
蓝色区域就是SFDR，可以看的出来，SFDR=F-S。
当然谐波有很多，但是第二谐波的影响比较大。
SFDR不仅受谐波的影响，还会受底噪的影响，低噪的比较杂乱，但是一般都会在一个动态范围类，比图中的低噪平均在-100db左右，如果低噪整体功率比较大，就会造成第二谐波的提高，从而导致SFDR降低。
当SFDR数值不满意时，可以先先看看低噪和S的是否异常，最大功率是否太低，归一化幅度是否满幅度。
然后分析是算法问题，还是输入信号的质量不够，是否要适当的提高输入信号的功率。
在查看ADC数据手册时，SFDR会受到温度的影响，当温度过低时，会导致ADC的供电端口电压降低，导致整体性能减低。
这点不知道是芯片本身问题还是外搭电路在低温下受到影响导致的。
3.下部分就是信号经过傅里叶变换后的时域频率，正常的信号是有规律，连续性，无杂乱点的。
如果发现点比较杂乱，需要检测下输入信号的质量。
4.归一化的幅度以及最大功率在同一个频率点时应该是差不多不大的，如果发现相差比较大时，说明整体系统某部分出现问题，需要排查。
目前这问题还没发现出现在什么原因，等分析完数据，再补充。
ADC位数与LSB误差(07-100)
ADC位数与LSB误差(07-100)当选择模数转换器(ADC)时，最低有效位(LSB)这一参数的含义是什么？有位工程师告诉我某某生产商的某款12 位转换器只有7 个可用位。
也就是说，所谓12 位的转换器实际上只有7 位。
他的结论是根据器件的失调误差和增益误差参数得出的，这两个参数的最大值如下：失调误差=±3LSB，增益误差=±5LSB，乍一看，觉得他似乎是对的。
从上面列出的参数可知最差的技术参数是增益误差(±5 LSB)。
进行简单的数学运算，12 位减去5 位分辨率等于7 位，对吗？果真如此的话，ADC 生产商为何还要推出这样的器件呢？增益误差参数似乎表明只要购买成本更低的8 位转换器就可以了，但看起来这又有点不对劲了。
正如您所判断的，上面的说法是错误的。
让我们重新来看一下LSB 的定义。
考虑一个12 位串行转换器，它会输出由1 或0 组成的12 位数串。
通常，转换器首先送出的是最高有效位(MSB) (即LSB + 11)。
有些转换器也会先送出LSB。
在下面的讨论中，我们假设先送出的是MSB(如LSB 这一术语有着特定的含义，它表示的是数字流中的最后一位，也表示组成满量程输入范围的最小单位。
对于12 位转换器来说，LSB 的值相当于模拟信号满量程输入范围除以212 或4,096 的商。
如果用真实的数字来表示的话，对于满量程输入范围为4.096V 的情况，一个12 位转换器对应的LSB 大小为1mV。
但是，将LSB 定义为4096 个可能编码中的一个编码对于我们的理解是有好处的。
让我们回到开头的技术指标，并将其转换到满量程输入范围为4.096V的12 位转换器中：。
ADC的有效位数
ADC的有效位数模数转换器(ADC)模数转换器即A/D 转换器，简称ADC ，它将模拟信号转变为数字信号。
输入端输入的模拟电压，经采样、保持、量化和编码四个过程的处理，转换成对应的二进制数码输出。
采样是利用模拟开关将连续变化的模拟量变成离散的数字量，由于经采样后形成的数字量宽度较窄，经过保持电路可将窄脉冲展宽，形成梯形波。
量化是将阶梯形模拟信号中各个电压值转化为某个最小单位的整数倍，便于用数字量来表示。
编码是将量化的结果(即整数倍值)用二进制数码来表示。
这个过程则实现了模数转换。
分辨率与动态范围ADC 分辨率为用于表示模拟输入信号的位数。
为了更准确地复现模拟信号，就必须提高分辨率。
使用较高分辨率的ADC 也降低量化误差。
动态范围(DR)定义为器件本底噪声至其规定最大输出电平之间的范围，通常用dB 表示。
ADC 的动态范围是指ADC 能够分辨的信号幅值范围；ADC 的分辨率位数(N)决定ADC 的动态范围，代表ADC 可测量的输入信号等级范围，DR 可定义为：maxmin 20log RMS RMS A DR A ??=由于信号在给定时间视窗内的RMS 幅值取决于信号幅值在该时间视窗内如何变化，因此ADC 的DR 变化取决于输入信号特征。
对于其满量程范围(FSR)内的恒定DC 输入而言，理想的N 位ADC 可分别测量FSR 和FSR/2N 的最大及最小RMS 幅值。
因此，ADC 的DR 为：20log 6.02/2N FSR DR N FSR ??==对于正弦波信号输入而言，正弦波输入信号的最小可测量RMS 幅值受量化误差的限制，正弦波输入信号的理想ADC 的DR 是：6.02 1.76DR N dB =+假设ADC 的动态范围为60dB ，则其可分辨的信号幅值为x 至1000x 。
通常动态范围非常重要，因为如果信号太大，则会造成ADC输入过量程；如果信号太小，则会被淹没在转换器的量化噪声中。
信噪比(SNR)数模转换器的信噪比(SNR)是指输入信号功率与噪声功率的比值，这里用来量化数据转换器内的噪声，SNR 也能使用信号幅度和噪声幅度的RMS 值来衡量，以dB 为单位。
ADC中如何确定位数以及有效位数的理解
如何确定ADC的位数？Q1：ADC位数是根据传输方式和噪声来计算的。
如，64QAM/7/8码率在视频解码正常的最低信噪比为28dB（某种衰落信道下）；OFDM在轻微削波时的峰均比假设为11dB，所以ADC的最大信噪比至少要40dB，考虑信号波动给AGC留出3dB的余量，那么ADC至少要42/6=7位。
剩下的就应该是考虑到噪声等因素留的余量了。
ADC每增加一位，信噪比提高6dB，前提是输入ADC的波形没有噪声。
模拟信号的信噪比是一定的，ADC之后的信号的最高信噪比也就定了。
我觉得得分情况。
有两点：首先RF指标不可能无限高的；其次，RF指标越高成本越高。
对低成本系统，是链路预算决定射频指标，如wlan；对高成本系统，可能是RF指标决定链路预算，如星际通信。
Q2：选AD，看接收信号的动态范围要求和解调性能的要求。
非线性指标，取决于接收信号的特性以及干扰的特性。
ADC有效位数如何理解？假设一个12位非理想的ADC，其ENOB为10bit，这并不表示把ADC 的后两位删掉就可以当做一个理想的10bitADC来使用，如果去掉后两位把该ADC作为一个10bit的ADC来测试，你会发现它的ENOB不到10bit。
ENOB的计算方法是使用ADC测量出的SNDR根据公式SNDR=6.02*ENOB+1.76换算而来的，从这个公式我们可以明白这里ENOB 的意思是12bit非理想ADC的SNDR与理想的10bitADC的SNR相等。
对于一个非理想的ADC，其输出不仅有量化噪声，还有失真引起的高次谐波，所以会在SNDR的计算中抵消一部分精度。
信噪失真比 SNDR：SNDR是指频带内信号总功率和噪声以及谐波功率之和的比值。
它的定义和SNR的定义类似，只是为了强调ADC中的谐波失真。
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模数转换器(ADC)
模数转换器即A/D 转换器，简称ADC ，它将模拟信号转变为数字信号。
输入端输入的模拟电压，经采样、保持、量化和编码四个过程的处理，转换成对应的二进制数码输出。
采样是利用模拟开关将连续变化的模拟量变成离散的数字量，由于经采样后形成的数字量宽度较窄，经过保持电路可将窄脉冲展宽，形成梯形波。
量化是将阶梯形模拟信号中各个电压值转化为某个最小单位的整数倍，便于用数字量来表示。
编码是将量化的结果(即整数倍值)用二进制数码来表示。
这个过程则实现了模数转换。
分辨率与动态范围
ADC 分辨率为用于表示模拟输入信号的位数。
为了更准确地复现模拟信号，就必须提高分辨率。
使用较高分辨率的ADC 也降低量化误差。
动态范围(DR)定义为器件本底噪声至其规定最大输出电平之间的范围，通常用dB 表示。
ADC 的动态范围是指ADC 能够分辨的信号幅值范围；ADC 的分辨率位数(N)决定ADC 的动态范围，代表ADC 可测量的输入信号等级范围，DR 可定义为：
max
min 20log RMS RMS A DR A ⎛⎫= ⎪⎝⎭
由于信号在给定时间视窗内的RMS 幅值取决于信号幅值在该时间视窗内如何变化，因此ADC 的DR 变化取决于输入信号特征。
对于其满量程范围(FSR)内的恒定DC 输入而言，理想的N 位ADC 可分别测量FSR 和FSR/2N 的最大及最小RMS 幅值。
因此，ADC 的DR 为：
20log 6.02/2N FSR DR N FSR ⎛⎫== ⎪⎝⎭
对于正弦波信号输入而言，正弦波输入信号的最小可测量RMS 幅值受量化误差的限制，正弦波输入信号的理想ADC 的DR 是：
6.02 1.76DR N dB =+
假设ADC 的动态范围为60dB ，则其可分辨的信号幅值为x 至1000x 。
通常动态范围非常重要，因为如果信号太大，则会造成ADC 输入过量程；如果信号太小，则会被淹没在转换器的量化噪声中。
信噪比(SNR)
数模转换器的信噪比(SNR)是指输入信号功率与噪声功率的比值，这里用来
量化数据转换器内的噪声，SNR 也能使用信号幅度和噪声幅度的RMS 值来衡量，以dB 为单位。
210log 10log 20log s s in n n Q P A V SNR P A V ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭
在满刻度正弦波输入的条件下，ADC 的理论最高SNR 从量化噪声推导而得，表达式为：
6.02 1.76SNR N dB =+
这里N 是理想ADC 的位数，对于理想的N 位数据转换器(不考虑谐波失真)的正弦波输入，整个奈奎斯特带宽上能达到的最佳SNR 。
但对于实际的ADC ，除了量化噪声，数据转换器的SNR 也会受到自身热噪声和采样时钟相位噪声的限制。
噪声来自主要有三个源头：
• 量化噪声
• ADC 热噪声
• 抖动或采样不确定噪声
信噪失真比(SNDR)
信号与噪声失真比(Signal to Noise And Distortion ，SINAD)指输入正弦波时，RMS 信号功率与总噪声功率和输出端(不含DC)的所有其他频率分量功率加上所有其他谐波分量功率的RMS 和的比值。
SNDR 是用于衡量数据转换器的动态性能的关键参数之一，它包含奈奎斯特带宽上的所有噪声和杂散。
SNDR 的表达式为：
10log s n
D P SNDR P P ⎛⎫= ⎪+⎝⎭ 其中，信号功率是有用信号、噪声和失真分量的平均功率。
SNDR 的单位是分贝(dB)、是相对于载波分贝(dBc)或满刻度分贝(dBFS)来说的。
SNDR 将所有不良频率分量与输入频率做比较，反映的是输入信号的质量，从总体上衡量数据转换器的动态性能。
SNDR 越大，输入功率中的噪声和杂散比率越小。
有效位数 (ENOB)
有效位数 (ENOB) 是用于衡量数据转换器相对于输入信号在奈奎斯特带宽上的转换质量(以位为单位)的参数。
ENOB 假定转换器是拥有理论上完美性能。
完美数据转换器绝对不发生失真，唯一产生的噪声是量化噪声，所以SNR 等于SNDR ，即SNR(dBFS) = 6.02N + 1.76dB 。
因此，ENOB 也是SNDR 的另一种表达方式：
() 1.76
() 6.02dBFS SNDR ENOB N -=
然而，对于非理想数据转换器而言，SNDR 和ENOB 会发生劣化，包含噪声
和其他缺陷，例如器件热噪声、输出代码缺失、谐波、AC/DC非线性、增益/偏移误差和孔径时钟相噪或抖动。
外部偏置基准源和电源轨上的噪声也会降低ENOB。
ENOB是在ADC信噪比基础上计算出来的，它将传输信号质量转换为等效比特分辨率。
实际上系统噪声使输出信号失真，失真大小就反映在信噪比上。
ADC的比特分辨率可以用来计算给定器件的理论信噪比，反过来也成立，所以器件的信噪比测量值也可用来计算有效器件比特分辨率。
所有噪声源和器件的不精确性合在一起，可以转化为量化误差与有效器件分辨率。
总谐波失真(THD)
THD测量信号的失真成分，用相对于基波的分贝(dB)表示。
对于ADC，总谐波失真(THD)是所选输入信号谐波的RMS之和与基波之比。
测量时，只有在奈奎斯特限值之内的谐波被包含在内。
类似于THD因非线性原因随输入频率增加而劣化，ENOB值也会随频率加大而劣化。
ENOB来自于SNDR，而SNDR又与THD以及SNR相关联。
要了解数据转换器的准确ENOB，需阅读数据手册中的详细规格和规定的条件。
实际中的ENOB
鉴于上述标准，大部分模拟数据转换器IC厂商一般倾向于推广理想条件下的ENOB，尤其是数据手册标题所载的ENOB值。
然而，大量系统工程师和采购经理仍然好奇的是，为什么测量出的ENOB值和数据手册所载的理想值不同。
实际使用中，由于ADC自身存在噪声和误差，其输出不仅有量化噪声，还有失真引起的高次谐波，因此从未能达到这一SNR值。
计算ADC的有效N：ENOB = (SNR–1.76)/6.02 dB。
假设器件是一款12位ADC，ENOB可能仅为10bit。
但需要注意的是这并不表示把ADC的后两位删掉就可以当成一个理想的10bit ADC来使用，这里ENOB的意思是12bit非理想ADC的SNDR与理想的10bit ADC的SNR相等。
有关ENOB的一些理解要点：
• 一般数据转换器数据手册标题显示的“位数”(12位或14位)指的是数字位或电压分辨率。
这与ENOB无关。
• ENOB主要与噪声、非线性和输入频率存在函数关系。
• ENOB会因多种外部不确定性因素(例如时钟源、电源等)而劣化。
• ENOB是在整个奈奎斯特带宽上(DC到fs/2)计算的。