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[参考译文] ADS127L01:24位分辨率?

Guru**** 2391415 points
Other Parts Discussed in Thread: ADS127L01, ADS1220, ADS1256, ADS127L11

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/data-converters-group/data-converters/f/data-converters-forum/1046018/ads127l01-24bit-resolution

器件型号:ADS127L01
主题中讨论的其他器件: ADS1220ADS1256ADS127L11

你好

 我有一个一般性问题 ADS127L01 24位 ADC。 数据表中的最大 ENOB 在2000SPS 时仅为21.83位、最大 OSR 为2048。

同样、我也看到其他24位 ADC、但在浏览数据表后、它们的 ENOB 仅为20-21位(ADS1220标称为24位、而 20sps 时为20.08位 ENOB)。

有一些类似 ADS1256的器件能够以低数据速率真正实现24位 ENOB。  

因此、想知道为什么将 ADS127L01和 ADS1220宣传为24位 ADC。 我必须在实施中遗漏某些内容或错误地解释数据表? 我希望有人能帮助我理解。  

谢谢

Raghu

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    你好 Raghu、

    ADC 制造商将 ADC 分辨率分类为可从器件读取的位数。  ENOB 基于 ADC 的内部噪声和分辨率。  不同的 ADC 具有不同的内部噪声级别、这就是为什么不同 ADC 在给定数据速率下的 ENOB 不同的原因。

    尽管 ENOB 小于24b、但您始终可以对收集的数据使用额外的数字滤波来提高测量的 ENOB。  例如、在 VLP 模式下、ADS127L01的 ENOB (或有效分辨率)为21.83b (1.34uVrms 噪声)、OSR=2048。  如果您在主机处理器中进一步筛选此数据、则可以增加 ENOB。  使用简单的平均滤波器并对16个读数求平均值、噪声将降低4倍、即 Vnois=1.34uVrm/sqrt (16)=0.335uVrms。  这将导致 ENOB (有效分辨率)为23.83b。

    您可能需要了解一下 TI 高精度实验室-ADC。  这些演示中介绍了 SAR 和 Δ-Σ ADC 拓扑中的噪声、有很多很好的信息。  具体而言、第4节 "模数转换(ADC)驱动拓扑"提供了一些有关此主题的有用信息。

    此致、
    Keith Nicholas
    精密 ADC 应用

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    您好 Keith

    "ADC 制造商将 ADC 分辨率分类为您可以从器件中读取的位数。"

    我不知道这一点。 我始终假设它将由 ENOB 提供、因为无论如何、这是 ADC 的可用位。 我想、我将 ADC 视为独立的、无需外部后处理。 你的答复现在对我来说很有意义。 如果您可以读取24位数据、那么外部后处理确实会降低本底噪声。  

    但我确实对它能减少噪音的数量有疑问。 通过平均降低噪声(噪声以 平均读数的根数下降)仅在噪声本质上是随机的情况下有效。 但是、由于 Σ-Δ ADC 产生的噪声曲线是由其 SINC 数字滤波器形成的噪声、我们能否自信地说、这确实是随机的、并且将减少平均读数的根数?  

    谢谢

    Raghu

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    您好 Raghu、

    对于 Δ-Σ ADC、通常有多个滤波器选项、因此根据使用的特定滤波器、有效分辨率将发生变化。

    正确、数字滤波数据上降低的噪声量将取决于滤波器响应。  然而、1/sqrt (OSR)是一个很好的近似值。  我知道获得准确数字的唯一方法是在数学上合并两个滤波器的滤波器响应(内部数字滤波器和此示例中通过平均计算得到的外部滤波器响应)、然后集成总体响应。  

    下面是一个新 ADS127L11 Δ-Σ 示例、它具有 SINC4+SINC1滤波器选项。  对于较低的 SINC1 OSR (SINC4的平均结果数)、噪声降低预测为1/sqrt (OSR)、但对于较高的电平、降低幅度并不那么大、但简单的公式预测 OSR 的总噪声高达100至24%以内。

    SINC4滤波器、OSR32、噪声= 7.96uVrms

    SINC4、OSR32加上 SINC1、OSR2、噪声= 7.96uVrm/sqrt (2)= 5.63uVrms、实际噪声为5.63uVrms、 0%误差

    SINC4、OSR32加上 SINC1、OSR100、噪声= 7.96uVrms/sqrt (100)= 0.796uVrms、实际噪声为0.99uVrms、 误差为24%

    关于在 TI 较旧的 Δ-Σ 数据表中使用 ENOB 一词、我们指定的分辨率一词是有效分辨率、而不是 ENOB。  上述所有 示例均为 有效分辨率、这是基于输入短路时 ADC 的内部噪声的直流规格。  这可以使用以下公式计算:

    有效分辨率(位)= 3.32*log10 (FSR/噪声)

    fSR=满量程输入范围,对于1x 范围内的 ADS127L11,这是2*Vref。

    ENOB 基于交流性能、其中采样低噪声和低失真正弦波(1kHz 是常见的)、并通过 FFT 算法运行、然后计算 SINAD (满量程信噪比和失真比)并将其用于以下公式:

    ENOB=(SINAD (dB)-1.76dB)/6.02

    ENOB 将始终小于有效分辨率、因为 FSR 基于正弦波的最大 RMS 电平、或 FSR/[2*sqrt (2)]

    如果 ADC 失真非常低且噪声主要由热噪声决定、则可以估算 ENOB =有效分辨率- 1.8b。

    在新的器件数据表中、如果是基于输入短路噪声的、我们将使用术语"有效分辨率"。  如果使用 ENOB、则使用输入正弦波基于上述公式。

    我希望这对您有所帮助!

    此致、
    Keith

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    您好 Keith  

    感谢您的答复和如此详细的解释。  

    关于表的一个问题、第一列中显示了 Sinc4 OSR、第二列中显示了 Sinc1 OSR。 数据被取平均值、发送到 sinc4滤波器、然后再次得到平均值、然后发送到 sin1滤波器以获得更高的有效分辨率。 如果是、这非常棒、我确实会看到您的近似点。 24%误差不是很糟糕。  

    从该表中了解到、我想知道、如果我们通过求平均值来对 ADS127L01中的数据进行后处理、从而提高有效分辨率、您是否认为需要再次通过 FIR 正弦滤波器运行它? 我想问的是、为什么 ADS127L11在第二个 OSR 之后使用 sinc1?

    分阶段分解正弦滤波有什么优势?

    您对 ENOB 与有效分辨率的解释也是非常有意义的。  

    谢谢

    Raghu

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    您好 Raghu、

    只需清除一点、SINC1滤波器相当于平均滤波器。  因此、在上面的示例中、SINC4输出由 SINC1进行平均、其中 OSR 是 SINC4输出中进一步平均的样本数。

    在上表中、SINC4滤波器固定在 OSR32;它使用32个调制器输入样本来生成数据速率(ADC 内部)为400ksps 的输出。  SINC1获取 SINC4输出、并在 OSR 等于 SINC4输出样本数的情况下对这些值进行进一步平均值计算、这些样本的平均值是一起平均的。  如果您获取 ADS127L01低延迟滤波器的输出并在主机处理器中进一步求平均值、则可以预期会进一步降低噪声、从而实现更高的有效分辨率(和 ENOB)。

    拆分滤波器的优势是在噪声和延迟之间进行权衡。  以 ADS127L11为例、将 SINC4设置为128的 OSR 会导致输出数据速率为100ksps (高速模式、Fclk=25.6MHz)、噪声为3.90uVrms、延迟为40.63usec (数字滤波器稳定的总时间)。  使用 SINC4+SINC1选项、其中 SINC4 OSR 固定为32、SINC1设置为 OSR 4、您将获得相同的100ksps 数据速率、但噪声已增加到3.98uVrms、延迟现在为18.13usec。

    此致、
    Keith

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    您好 Keith

    非常感谢您指出这一点。 我在阅读完您的最后一条信息后不得不做一些思考、这对我来说是完全有意义的。 一组样本(时域中的矩形窗口)上的数字平均值/移动平均值是频域中的正弦值。 周末、我很快就能在 python 中创建一个正弦滤波器、并使用它对从 ADC 中发出的样本求平均值、从而降低本底噪声并进一步提高有效分辨率。 此外、使用 SINC 滤波器消除50Hz 线路频率的灵活性令人非常满意。  
    再次感谢您花时间回答我的问题。 当我与 e2e 互动时、我肯定会学到很多。  

    谢谢

    Raghu