许多实际高速采样系统,如电气测试与测量设备、生命系统健康监护、雷达和电子战对抗等,不能接受较高的ADC转换误差率。这些系统要在很宽的噪声频谱上寻找极其罕见或极小的信号。误报警可能会引起系统故障。因此,我们必须能够量化高速 ADC转换误差率的频率和幅度。
CER与BER
首先,让我们理清误差率描述中的两大差异。转换误差率(CER)通常是ADC关于模拟电压采样的判断不正确的结果,因此,与转换器输入的满量程范围相比较,其相应的数字码也不正确。ADC的误码率(BER)也能描述类似的误差,但就我们的讨论而言,我们把BER定义为纯数字接收错误;如果没有这种错误,那么转换的码数据就是正确的。这种情况下,正确的ADC数字输出未能被FPGA或ASIC等下游逻辑器件正确接收到。代码出错的程度及其出现的频率就是本文余下部分要讨论的内容。仅仅阅读数据手册中的技术参数,可能难以掌握ADC转换误差。使用转换器数据手册中的单个数据,当然可以对转换误差率进行某种估计,但该数据量化的到底是什么呢?您无从判断多大的样本偏差可被视为错误,无法确定试验测量或仿真的置信度。必须将“错误”定义限定在已知出现频率所对应的幅度以内。
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