细说模拟信号采样与AD转换

满足Nyquist的采样定理？是，OK，否则增加点数N，重新计算2。

　　我们希望df越小越好，但实际上，df越小，N越大，计算量和存储量随之增大。一般取N为为2的整数次幂，不足则在尾端补0。

　　这里给出我的一个选择Fs的方案流程图，仅供参考。

　　采样后还有一个重要的操作是采样保持（S/H）操作，采样脉冲采样后无法立刻量化，这个过程要等待很短的一个时间，硬件上一般0.几个us，等待量化器的量化。

　　注意，在量化之前，所有的信号都是模拟信号，模拟信号就有很多干扰的问题需要考虑，这里只是从总体上给出我对整个过程的理解。更多细化的方案还需要根据实际信号进行研究。

　　量化

　　量化有个关键的参数，叫量化位数，在所有的AD转换芯片（如AD7606）上都能看到这个关键的参数，常见的有8bit，10bit，12bits，16bit和24bit。

　　如上图，以AD7606为例，AD7606是16bit的AD芯片，量化位数指用16bit来表示连续信号的幅值。因此，考虑AD的测量范围（AD7606有两种：±5V和±10V），则AD分辨率是

　　±5V： （5V-（-5V）） / （2^16） = 152 uV

　　±10V： （10V-（-10V）） / （2^16） = 305 uV

　　量化位数越高，AD分辨率越高，习惯上，AD分辨率用常用LSB标示。

　　因此，AD7606中对于某个输入模拟电压值，因为存在正负电压，若以0V为中间电压值，范围为±5V时AD转换电压可计算为

　　AD7606若使用内部参考电压，Vref=2.5V。哦对了，这又出现个参考电压。参考电压与AD量化的实现方式有关，从速度上分串行和并行，串行包括逐次逼近型，并行方式包括并行比较式，如下图（左：串行，右：并行）。AD7606是使用逐次逼近型的方式。

　　AD转换芯片另外两个重要参数是转换时间（转换速率）。并行AD的转换速率比串行的要高。但并行比较的方式中电阻的精度对量化有影响。

　　接着，我们还将介绍一个重要的概念：量化噪声。量化噪声对应量化信噪比，

　　SNRq = （6.02N + 4.77） dB

　　其中N为量化位数，且不去管这个公式是怎么得到的（详细推导可参考文献［2］），对于

　　N=12， SNRq ≈ 70dB

　　N=16， SNRq ≈ 94dB

　　从中可以看出：每增加1bit量化位数，SNRq将提高6.02dB，在设计过程中，如果对方有信噪比的要求，则在ADC选型时就要选择合适位数的ADC芯片。

　　明显的，并不是量化位数越高越好，量化位数的提高将对成本、转换速度、存储空间与数据吞吐量等众多方面提出更高的要求。同时，我们尽量提高量化噪声的前提是信号的SNR已经比较低了，如果信号的SNR比量化噪声还高，努力提高量化噪声将是舍本求末的做法。