如何将数字世界与模拟世界联系在一起?

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我们处在一个数字时代,而我们的视觉、听觉、感觉、嗅觉等所感知的却是一个模拟世界。如何将数字世界与模拟世界联系在一起,正是模拟数字转换器(ADC)和数字模拟转换器(DAC)大显身手之处。任何一个信号链系统,都需要传感器来探测来自模拟世界的电压、电流、温度、压力等信号。这些传感器探测到的信号量被送到放大器中进行放大,然后通过ADC把模拟信号转化为数字信号,经过处理器、DSP或FPGA信号处理后,再经由DAC还原为模拟信号。所以ADC和DAC在信号链的框架中起着桥梁的作用,即模拟世界与数字世界的一个接口。

随着国家对集成电路产业的重视,近年来中国的芯片产业发展迅速,也出现了华为、紫光、中星微等具有一定知名度的芯片企业。但以目前的发展现状,中国芯片技术离欧美等企业仍有差距,而这个差距在ADC芯片上表现得尤为显著。

目前ADC芯片主要的供应商是德州仪器、亚德诺等公司,中国是全球最主要的ADC芯片需求方,但是国内能造出高精度的ADC芯片企业微乎其微,即便造出来了,性能和价格也无法跟上市场的节奏。可以这么说,在核心的ADC芯片供给率上,国产占有率几乎为零。

芯片有几千种,ADC芯片就是最难造的几种之一

ADC也叫模数转换器,是指将连续变化的模拟信号转换为离散的数字信号的器件。真实世界的模拟信号,例如温度、压力、声音或者图像等,需要转换成更容易储存、处理和发射的数字形式。模/数转换器可以实现这个功能,在各种不同的产品中都可以找到它的身影,在实际应用中,为了实现微型化,通常做成ADC芯片。

造芯片是非常精密的工艺,通常芯片单位为纳米,一纳米也就是十万分之一毫米,这对设计、制造工艺都有非常严格、高标准的要求。仅从产品种类来说,芯片的种类就有几十种大门类,上千种小门类,如果涉及设备流程的话就更多了。

以通信基站为例,里面有上百颗芯片,基站发射回收信号,收回信号后首先要有芯片滤波;然后还有芯片将这种特别小的信号放大;再有芯片进行解析、处理;然后是芯片负责传输、分发等等,每个过程都需要芯片处理。

ADC芯片市场的重要性和前景

由于系统的实际对象往往都是一些温度、压力、位移、图像等模拟信号,要使计算机或数字产品等能识别、处理这些信号,必须首先将这些模拟信号转换成数字信号,这就需要ADC。而经计算机分析、处理后输出的数字量也往往需要将其转换为相应模拟信号才能为执行机构所接受。

据相关数据显示,2017年ADC芯片销售额为545亿美元,预计到2022年,全球ADC芯片市场规模可达748亿美元,市场前景非常可观。未来几年支撑ADC芯片增长的主要驱动力是5G、人工智能、物联网、汽车电子等新兴应用,这些相关的产品或技术对信号处理的需求大涨。

作为一名普通的工程师,曾经无数次这样问自己,既然ADC芯片这么重要,为什么中国不去加大研发,让中国的产品用上属于自己的ADC芯片呢?直到后面工作了几年,才真正明白,造芯片可不是靠“豪言壮语”就可以的,造芯片难,造ADC芯片难上加难。业界有人曾表示,如果把造普通芯片比作造飞机,那么造ADC芯片就是造航母,难度甚大。

ADC芯片国产化为什么这么难?

高精度的ADC芯片难造:目前几乎一半的电子产品中,都有ADC芯片,随着客户对电子产品信号要求越来越高,高精度的ADC芯片成市场刚需。全球能生产出高性价比的高精度的ADC芯片的企业不到十家,而又以美国企业为主。一款好的ADC芯片体现在高精度、低功耗、转换效率等指标上,目前制造ADC芯片的温度传感器和高精度振荡器非常紧缺,这也是国内企业的一大痛点。

除此之外,随着全球微型化工艺的进步,ADC芯片在尺寸上越来越小;同时客户对芯片的耐操性逐渐提升,这要求芯片在选型上更加精确,这给芯片的通道选择、PGA选择、输出速率等选择上增加了很大的难度,对于初创企业而言,进军ADC芯片就是一个不断挑战的“巨坑”。

ADC芯片产业更新换代快:芯片产业遵循摩尔定律,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍,也就是每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月增加一倍。ADC芯片产业比普通的芯片更新迭代更快。据悉,全球ADC芯片行业大致以4-6年为一个周期,更新的速度与宏观经济、下游应用需求及自身产能库存等因素密切相关,电子产品更新快,那么ADC芯片性能必然也快。

ADC芯片生产工序多:芯片制造本来涉及的工艺多,几千道工序想想就可怕。ADC芯片相对于普通芯片,生产的工序非常复杂。ADC芯片一般包含操作寄存器、中断寄存器、转换存储控制器,在工艺制造过程中,ADC芯片有一个步骤需要消除ADC发泡剂工序产生的酸雾和杂质,这样才能保住转换信号的精度,在制造上,对机器和环境的要求颇高。

综述:中国有着全球最大的电子应用市场,这几年物联网、AI、大数据、云计算等发展非常快,ADC芯片在中国大有可为。ADC芯片不同于普通的芯片产业,有着自己的特点,下游应用广泛但生产技术工序多、产品种类多;技术更新换代快企业投资高风险大;产业链集成化、垂直度高等。不管有什么难度,我们已经看到了中国造ADC芯片的决心和行动。

虽然中国目前仍无法造出高精度的ADC芯片,但随着国家和企业的重视,已经出现了中科院微电子所、上海贝岭等ADC企业,它们已经能造出小批量的ADC芯片,在不久的未来,中国一定能造出属于自己的ADC芯片。

扩展阅读:模拟数字转换器的基本原理

信号链系统概要

一个信号链系统主要由模数转换器ADC、采样与保持电路和数模转换器DAC组成,见图1。DAC,简单来讲就是数字信号输入,模拟信号输出,即它是一种把数字信号转变为模拟信号的器件。以理想的4 bit DAC为例,其输入有bit0 到bit3,其组合方式有16种。使用R-2R梯形电阻的4bit DAC在假定Vbit0到Vbit3都等于1V时,R-2R间的四个抽头电压有四种,分别为V1到V4。

 

 

 

采样保持电路也叫取样保持电路,它的定义是指将一个电压信号从模拟转换成数字信号时需要保持稳定性直到完成转换工作。它有两个阶段,一个是zero phase,一个是compare phase。采样保持电路的比较器通常要求其offset比较小,这样才能使ADC的精度更好。通常在比较器的后面需要放置一个锁存器,其目的是为了保持稳定性。

在采样电压快速变化时,需要用到具有FET开关的采样与保持电路。当FET开关导通时,输入电压保存在某个位置如C1中,当开关关断时,电压仍保持在该位置中进行锁存,直到下一个采样脉冲的到来。ADC与DAC在功用上正好相反,它是模拟信号输入,数字信号输出,是一个混合信号器件。

模数转换器ADC

ADC按结构分有很多种,按其采样速度和精度可分为:

多比较器快速(Flash)ADC;

数字跃升式(Digital Ramp)ADC;

逐次逼近ADC;

管道ADC;

Sigma-Delta ADC。

任何一种ADC的输出都等于2的N次方乘以它的增益(输入信号),再除以它的参考电压。

每一种类型的ADC都各具特性,下面重点介绍前三种类型。

由图2可以看出,不同的ADC有着不同的特性,对于Sigma-Delta ADC来讲,其分辨率可以达到24bit以上,但其采样速率比较低。逐次逼近型ADC比较适应于中等采样率、分辨率在16bit以下的应用。管道ADC主要用于高采样率的应用,其分辨率则在16bit以下。多比较器ADC也是一种高速ADC,但因为其体积和功耗较大、分辨率较低,目前应用中很少使用它。

 

 

 

多比较器(Flash)ADC中用到的比较器很多,如一个8位的ADC就需要255个比较器。该类产品采样速率确实很高,但因为多个比较器的存在,其功耗很大,而且管芯也较大。ADC0820、ADC1175等产品都是这种类型的ADC。

数字跃升式ADC是用连续搜索的方法获得编码,因为速率太慢、效率太低,因此很少使用。

逐次逼近型ADC在逐次逼近的方法上分为两种,以3比特采样为例,它首先将基准电压分为7个比较电压,使输入信号同时与这7个电压进行比较,最接近的比较电压是表示数值;第二种是将输入电压逐次接近电压的二分之一、四分之一、八分之一等,顺序产生比较后的数字信号。因为变换过程是将输入信号与基准信号比较,所以,基准电压必需是稳定准确的。输入信号的最高电平应保持稳定,充分利用变换器达到高的分辨率。对于任何逐次逼近ADC,都有5个组成部分:第一部分是DAC,其中含有一个算术逻辑测试单元,会比较DAC的输出和模拟信号的输入,直到两者接近;第二部分是输出寄存器;第三部分是比较器,逐次逼近ADC仅含有一个比较器,所以功耗和管芯尺寸都比较小;第四部分是逻辑电路;第五部分是时钟。有一个要求是:DAC的精度一定要高于ADC。逐次逼近型ADC因其功耗小、成本低、尺寸小以及性能等方面的优点,成为了目前市场上最具成本效益的ADC,也是最常见的ADC。

逐次逼近ADC的工作原理是它首先得到最高的有效位,然后是第二个最高有效位,直到得到最后一个。ADCV08832是一个低功耗版本的器件,它的操作电压较低。

ADC的若干应用

第一个实际应用的例子,是使用温度传感器LM19、ADC变换器来读取温度,通过USB接口送入笔记本电脑,见图3。其演示板将很快提供。

 

 

 

第二个应用是远程按键检测,它是用ADC感测很多个按键的输入,然后只有一路产生输出,这样可以节省很多个GPIO接口,实现起来非常方便,比如应用在MP3上等,见图4。

 

 

 

第三个应用是电池放电。目前的手机无法看到电池还能支撑多少时间,没有一个量化的概念。利用一个ADC便可以实现让用户知道手机电池还能支持多长的通话时间。应用例子如诺基亚8250,见图5。其演示板已可以提供。

 

 

 

 

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