ADC输入噪声利弊分析

L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，可以利用该技术来有效提高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。

切勿将有效位数(ENOB)与有效分辨率或无噪声代码分辨率混为一谈

由于这些术语名称相似，有效位数和有效分辨率常被误认为是一回事，事实并非如此。

有效位数(ENOB)来自对ADC输出的FFT分析，条件是用一个满量程正弦波输入信号激励ADC.计算所有噪声和失真项的和方根(RSS)值，信号对噪声和失真的比值定义为信纳比SINAD或S/(N+D)。理想N位ADC的理论SNR为：

将计算所得的SINAD值替换等式5中的SNR,并求解N,便得到ENOB:

用于计算SINAD和ENOB的噪声和失真不仅包括折合到输入端噪声，而且包括量化噪声和失真项。SINAD和ENOB用于衡量ADC的动态性能，有效分辨率和无噪声代码分辨率则用于衡量ADC在无量化噪声的直流输入条件下的噪声。利用噪声扰动提高ADC无杂散动态范围

对于高速ADC,若要最大程度地提高SFDR,存在两个基本限制：第一是前端放大器和采样保持电路产生的失真;第二是ADC编码器部分的实际传递函数的非线性所导致的失真。

提高SFDR的关键是尽可能降低以上两种非线性。

要显着降低ADC前端引起的固有失真，在ADC外部着力是徒劳的。然而，ADC编码器传递函数的微分非线性可以通过适当利用扰动(即外部噪声，与ADC的模拟输入信号相加)来降低。

在一定的条件下，扰动可以改善ADC的SFDR(参考文献2-5)。例如，即使在理想ADC中，量化噪声与输入信号也有某种相关性，这会降低ADC的SFDR,特别是当输入信号恰好为采样频率的约数时。将宽带噪声(幅度约为? LSB rms)与输入信号相加往往会使量化噪声随机化，从而降低其影响(见图5A)。然而，在大多数系统中，信号之上有足够的噪声，因此无需额外添加扰动噪声。ADC的折合到输入端噪声也可能足以产生同样的效果。将宽带均方根噪声电平提高约1 LSB以上会成比例地降低ADC SNR,且性能不会有进一步的提高。

还有其它一些方案，都使用更大数量的扰动噪声，使ADC的传递函数随机化。图5B还显示了一个由驱动DAC的伪随机数发生器组成的扰动噪声源，此信号从ADC输入信号中减去后，以数字方式增加到ADC输出中，从而不会导致SNR性能显着下降。这种技术本身有一个缺点，即随着扰动信号的幅度增大，允许的输入信号摆幅会减小。之所以需要减小信号幅度，是为了防止过驱ADC.应当注意，这种方案不能显着改善ADC前端产生的失真，只能改善ADC编码器传递函数的非线性所引起的失真。

图5:利用扰动使ADC传递函数随机化

还有一种方法更容易实现，尤其是在宽带接收机中，即注入信号目标频带以外的一个窄带扰动信号，如图6所示。一般来说，信号成分不会位于接近DC的频率范围，因此该低频区常用于这种扰动信号。扰动信号可能还位于略低于fs/2的地方。相对于信号带宽，扰动信号仅占用很小的带宽(数百kHz带宽通常即足够)，因此SNR性能不会像在宽带扰动下那样显着下降。

图6:注入带外扰动以改善ADC SFDR

分级流水线式ADC,例如图7所示的14位105 MSPS ADC AD6645,在ADC范围内的特定代码跃迁点有非常小的差分非线性误差。AD6645由一个5位ADC1、一个5位ADC2和一个6位ADC3组成。严重的DNL误差仅出现在ADC1跃迁点，第二级和第三级ADC的DNL误差非常小。ADC1有25 = 32个相关的决策点，每隔68.75 mV (29 = 512 LSB)出现一个(2.2 V满量程输入范围)。图8以夸张形式显示了这些非线性误差。

图7:14位105 MSPS ADC AD6645简化框图

图8:AD6645分级点DNL误差(夸张显示)对于最高约为200 MHz的模拟输入，AD6645前端产生的失真成分与编码器产生的失真相比可忽略不计。这就是说，AD6645传递函数的静态非线性是SFDR性能的主要限制。

目标是选择适当的带外扰动量，使得这些微小DNL误差的影响在ADC整个输入范围内随机化，从而降低平均DNL误差。这可以通过实验方法确定，覆盖大约两个ADC1跃迁区的峰峰值扰动噪