数据转换器的衡量标准：演进历程

数据转换器有意义的衡量方法是什么？就数据转换器自身而言，它是相当容易定义的。数据转换器是通过模数转换器(ADC)将连续的电信号（即模拟信号）转换为数码字〔以比特（bit）为单位〕或反过来，通过数模转换器(DAC)将数码字转换为连续的模拟信号。这样的转换过程是我们周围的真实世界和我们用以监测、分析、控制的计算机世界之间的至关重要的连接。其中最困难和有发展意义的问题是如何为这些数据转换器定义重要的性能指标。

设计工程师往往喜欢事情简单，所以数据转换器的性能衡量标准历史上曾经简化为分辨率位数（N）和采样速率（Fs）。一般来说，分辨率高好，如果采样速率也高就更好。尽管这种衡量方法很简单，但是在初期它还是准确的，因为它符合当时计算机数据总线的要求。几年过后，我们看到数据总线从16 bit发展到32 bit再到64 bit，同时处理器速度从MHz范围提高到GHz范围。长期以来，数据转换器只是适应与数字技术不断增加的数据处理能力相匹配。

然而，对于数字信号处理器和数据转换世界来说，采用简单的分辨率和采样速率的衡量方法正在发生变化。许多应用对数据处理能力的需求推动技术发展的趋势不再像以往那样快速增长了。因此，创新的焦点已经扩大到包括效率、尺寸和成本在内的多种因素。虽然分辨率和采样速率仍然是性能的关键因素，但是当今的应用需要对数据转换器的性能指标有更深的理解以实现成功的电子设计。

通过类比方式我们可以理解上述情况。请想象有一家这样的汽车制造商，它制造出了市场上最快的跑车，并宣称成为汽车行业的领先者。这样的宣称对于赛车爱好者来说可能是对的，但是对绝大多数公众来说没什么意义。这对于关注燃油价格上涨和期待提高效率的客户会怎样呢？这对于需要足够空间以承载5位家人和他们的狗的家庭会怎样呢？这对于需要运载相当沉重货物的工人会怎样呢？虽然Humvee®高机动性多用途轮式车辆具有有用的功能，但是在我们的高速公路和城市街道上它可能没用。

在商业界，不论是汽车还是数据转换器，都必须根据客户的需求来定义创新。成功来自于开发出解决客户当前问题的最好产品，能够提供全新的应用并且永远保持其重要作用。虽然这种开阔的工程视角增加了衡量某种产品性能指标的复杂性，但是它使衡量成功的标准简单了：增加市场份额。

总结数据转换市场的需求可化分为三方面，其中每一方面都需要创新和继续发展的承诺。这三方面是性能指标、成本和选择宽度。

性能创新
高性能是数据转换领域经常反复提到的术语。数据转换器的电性能有4项关键指标：采样速率、直流（DC）（或静态）精度、交流（AC）（或动态）精度和功耗。这些指标相对的重要性依赖于具体应用，而大多数应用都对所有这些特性具有一定的灵敏度。

采样速率（Fs）也被称作转换速率、编码速率或者刷新速率。它是数据转换器将一个数码字链接到模拟信号的速度的一种度量，它以每秒采样次数（SPS）为单位表示。奈奎斯特准则表明对于一个系统进行采样的速率必须至少为有用信号带宽（BW）的两倍；所以采样速率越高就能提供越宽的可用信号带宽。例如，要捕获或产生一个50 MHz的信号需要一个采样速率为100 MSPS或更高的数据转换器。显然，采样速率越高，困难也就越大，因为其电路必须在更短的时间内完成转换操作。

DC精度经常以分辨率的bit数或位数（N）表示，而模拟信号的满度范围（FS）由下式给出：
FS=数字转换的步数=2N－1 （1）

所以一个10bit的数据转换器将有1023个有效数码字，并且每个数码字的最低有效位（LSB）的权重为1/1023。我们必须特别注意“分辨率”与“DC精度”是不同的概念。转换器的精度是数码字与对应转换步数的模拟信号之间的一致性程度的一种度量，规定用微分线性误差（DNL）和积分线性误差（INL）来表征。其中DNL是每一步转换的实际值与理想值之间的偏差程度的一种度量，INL是完成全部转换的每一步转换误差的积分。这两项指标通常都以LSB的份数的形式来表示。

分辨率和精度之间的差异的意义是很重要的。例如，当两个转换器都具有12bit的相同分辨率时，但是其中一个转换器可能只有10bit的精度（2LSB的DNL或INL误差），而另一个转换器可能具有14bit的精度（0.125 LSB的DNL或INL）。因此，应当认识到这两种转换器具有不一样的性能。还需要弄清楚的是，即使增加分辨率bit数而达不到这些增加的bit数所提高的精度，也不能达到提高精度的目的。

数字示波器提供了一个很好例子，这个问题是由于分辨率和精度概念混淆而产生的。大多数示波器都使用8bit ADC来采样有用