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ADC

差分驱动ADC 第一部分

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为什么需要驱动器?

* ADC输入在很多情况下与信号不太匹配
* 大多数高性能ADC都有差分输入,但是许多信号都是单端的
* 许多ADC输入使用都不太方便,需要进行缓冲
* 通常需要进行增益和电平转换
* 为了优化总体系统性能,我们可以采用差分驱动器来使信号与ADC输入相匹配
* 大多数情况下,首先选择的是ADC,然后再选择合适的驱动器

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带有次级LC滤波器的电流模式 降压转换器的建模与控制

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<strong>作者:Ricky Yang</strong>

<strong>简介</strong>

利用ADC、PLL和RF收发器的现代信号处理系统设计通常需要更低的功耗和更高的系统性能。为这些噪声敏感的设备选择合适的电源始终是系统设计人员的难点。这些设计总是需要在高效率和高性能之间做出取舍。

传统上,LDO稳压器通常被用于为那些噪声敏感的设备供电。LDO稳压器能够抑制系统电源中经常出现的低频噪声,并且为ADC、PLL或RF收发器提供干净的电源。但是LDO稳压器通常效率较低,尤其是在LDO稳压器必须将高于输出电压几伏的电源轨降压的那些系统中。在这种情况下,LDO稳压器通常可提供30%至50%的效率,而使用开关稳压器则可实现90%甚至更高的效率。

开关稳压器虽然比LDO稳压器效率更高,但它们的噪声太大,无法在不显著降低ADC或者PLL的性能的同时,直接为它们供电。开关稳压器的噪声源之一是输出纹波,它可能在ADC的输出频谱中表现为明显的信号音或杂散。为避免降低信噪比(SNR)和无杂散动态范围(SFDR),最大程度地减少开关稳压器的输出纹波和输出噪声非常重要。

Silent Switcher µModule稳压器为GSPS采样 ADC提供低噪声供电,并节省一半空间

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<strong>Aldrick Limjoco、Patrick Pasaquian和Jefferson Eco ADI公司</strong>

高速模数转换器(ADC)的发展已经达到每秒千兆次采样(GSPS)水平,并且可用带宽也相应增加。这些性能的改进带来了许多挑战,其中一项就是对电源的要求更加复杂。例如,AD9625是一款2.6 GSPS的ADC,它需要7个独立的电源轨,分为3种电压:1.3 V、2.5 V和3.3 V。

完整的ADC电源系统必须具有高效率,适合放入空间拥挤的PCB,并且产生的输出噪声可与负载敏感度相匹配。平衡这些要求(通常彼此冲突)是系统设计人员面临的最主要的参数优化问题。通常,解决这个问题的办法是将开关稳压器(噪声大但效率高)与低压差(LDO)后级稳压器相结合,这样效率虽然相对较低,但是能够减少电源噪声。图1是一个典型系统的框图。

遗憾的是,效率与噪声性能的优化通常会增加系统的复杂性。图2是采用μModule® Silent Switcher®稳压器的替代性电源系统。这一解决方案为ADC提供低噪声供电,而且比传统解决方案效率更高。

了解SINAD、ENOB、SNR、THD、 THD + N、SFDR,不在噪底中迷失

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<strong>作者:Walt Kester</strong>

<strong>简介</strong>

用于定量表示ADC动态性能的常用指标有六个,分别是:SINAD(信纳比)、ENOB(有效位数)、SNR(信噪比)、THD(总谐波失真)、THD + N(总谐波失真加噪声)和SFDR(无杂散动态范围)。对于这些指标,虽然大部分ADC制造商采用相同的定义,但也存在一些例外。比较ADC时,这些指标非常重要,因此不仅要了解各指标反映哪一方面性能,而且要明白它们之间的关系。

有多种方法可以量化ADC的失真和噪声,但所有方法均基于一种使用一般化测试设置的FFT分析,例如图1所示的设置。

在多路复用数据采集系统中使用精密SAR转换器和Σ-Δ型转换器的设计权衡

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<strong>Maithil Pachchigar 应用工程师 ADI公司</strong>

工业过程控制、便携式医疗设备和自动化测试设备中使用的多路复用数据采集系统(DAS)需要更高的通道密度;在这些系统中,用户希望测量多个传感器和监控器信号,并将很多输入通道扫描至单个ADC或多个ADC中。多路复用的整体优势在于每通道所需的ADC数量较少,节省了印刷电路板(PCB)空间,降低了功耗和成本。自动化测试设备和电源线路监控应用中的某些系统要求每通道使用专门的采样保持放大器和ADC,以便对输入进行同步采样,从而提升每通道的采样速率,并保留相位信息,但代价是更多的PCB面积和更高的功耗。系统设计人员根据最终应用的性能、功耗、尺寸和成本要求进行权衡取舍。它们从中选出一个转换器架构和拓扑,并使用市场上提供的分立式或集成式元件实现信号链设计。图1显示了多路复用DAS的简化框图,可进行监控并对多种传感器类型进行顺序采样。某些情况下,信号链会利用多路复用器与ADC之间的缓冲放大器或可编程增益放大器。

【视频】针对仪器仪表的AD9213 10 GSPS ADC

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本视频重点介绍近期推出的AD9213 10 GSPS ADC及其在仪器仪表应用中的优势。

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<strong><a href="http://www.analog.com/cn/applications/markets/industrial-automation-tec…,获取更多工业自动化技术信息</a></strong>

孔径不确定度与ADC系统性能

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<strong>作者:Brad Brannon Allen Barlow</strong>

<strong>孔径不确定度</strong>

在进行中频采样时,孔径不确定度对于ADC来说很关键。孔径抖动和孔径不确定度是同义词,它们在文献中经常被互换使用。孔径不确定度是在编码过程中采样间的不一致性。它在三个方面会显著影响系统性能。首先,它会增加系统噪声。其次,它会增加被采样信号自身实际相位的不确定度,从而增加误差矢量幅度。最后,它加剧码间干扰(ISI)。然后,在典型的通信应用中,孔径不确定度对于系统噪声的要求来说都足够小,对相位不确定度和ISI的影响甚微。例如,对250Hz的中频信号进行采样。在这个速度,1ps的孔径抖动都会导致ADC的信噪比限制在只有56db,对于4ns的周期,相位不确定度误差只有0.09度(均方根值)。这是完全可以接受的,甚至对于GSM等要求严格的规范如此。这个分析的重点在于也径不确定度对于整体噪声的影响。

【视频】多化学组成电池充电器可提供电池健康状况和电源系统监视功能

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电池可为众多行业的许多不同应用供电。尽管大量的消费类移动设备往往把关注的焦点集中在低电压锂离子电池供电型应用,但是高性能和高可靠性的工业、医疗及军事应用则需要具有多种电池组电压的诸多电池化学组成。部分此类应用需要利用电池提供便携性,而其他则只是采用电池来满足后备供电要求。在这两种场合中,监察电池健康状况和系统性能对于确保可靠和稳健的操作是至关重要。

在本视频中,我们将说明 LTC4015 是怎样为锂离子电池、磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池和铅酸电池供电。除了能够给多种类型的电池供电之外,LTC4015 还可提供前所未有的系统和电池健康状况信息,而这是同类竞争充电器做不到的。用户可定制警示和参数限值与 LTC4015 的串行端口、集成型库仑计数器及 14 位 ADC 相结合,可在电池供电型设备中提供无可比拟的配置和电源管理。此外,许多功能是采用硬件 (外部引脚和电阻器) 来配置的,从而实现了高性能的独立型运作,并不需要使用微控制器或微处理器。

高速差分ADC驱动器设计指南

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<strong>作者:John Ardizzoni和Jonathan Pearson</strong>

作为应用工程师,我们经常遇到各种有关差分输入型高速模数转换器(ADC)的驱动问题。事实上,选择正确的ADC驱动器和配置极具挑战性。为了使鲁棒性ADC电路设计多少容易些,我们汇编了一套通用“路障”及解决方案。本文假设实际驱动ADC的电路—也被称为ADC驱动器或差分放大器—能够处理高速信号。

<strong>引言</strong>

大多数现代高性能ADC使用差分输入抑制共模噪声和干扰。由于采用了平衡的信号处理方式,这种方法能将动态范围提高2倍,进而改善系统总体性能。虽然差分输入型ADC也能接受单端输入信号,但只有在输入差分信号时才能获得最佳ADC性能。ADC驱动器专门设计用于提供这种差分信号的电路—可以完成许多重要的功能,包括幅度调整、单端到差分转换、缓冲、共模偏置调整和滤波等。自从推出AD8138,1 以后,差分ADC驱动器已经成为数据采集系统中不可或缺的信号调理元件。

ADC中的集成式容性PGA:重新定义性能

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<strong>作者:Miguel Usach Merino和Gerard Mora-Puchalt</strong>

<strong>摘要</strong>

ADI 专利的容性可编程增益放大器(PGA)相比传统的阻性PGA具有更佳的性能,包括针对模拟输入信号的更高共模电压抑制能力。

本文描述了斩波容性放大器的工作原理,强调了需要放大传感器小信号至接近供电轨——比如温度测量(RTD 或热电偶)和惠斯登电桥——时,此架构的优势。

Σ-Δ 型模数转换器(ADC)广泛用于传感器具有较小输出电压范围和带宽的应用中(比如应变计或热敏电阻),因为这种架构提供高动态范围。具有高动态范围是因为,相比其它 ADC 架构,它具有低噪声性能。

Σ-Δ 型转换器基于两条原理工作:过采样和噪声整形。当 ADC对输入信号进行采样时,独立于采样频率的量化噪声会在直到采样频率一半的整个频谱内扩散。因此,如果输入信号以比奈奎斯特理论所推导出的最小值高很多的频率采样,则目标频段内的量化噪声下降。

图 1 显示了不同采样频率下的量化噪声密度示例。