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大家好、
您好、Charles、
请记住、时钟决定何时对输入信号进行采样。 如果我们假设我们有一个完美的周期性时钟和输入正弦波、那么我们希望每个周期在完全相同的点对输入正弦波进行采样。 不过、如果我们引入采样时钟周期的一些变化、有时我们可能会以略低于以前的值捕获正弦波、而其他时间可能略高。 由于我们对波形进行采样的时间随机变化、正弦波也在不断变化、这看起来像是数据转换器输出中的噪声。
通过将 SNR 公式设置为一个比率、可能更容易理解它。 Tjitter 为1/峡湾。 2*PI*fin 是正弦波(信号)的变化率,它除以该变化率中由在不同点(噪声)对信号进行采样所导致的误差。 如果您的 fjitter 为0Hz (理想时钟)、则 SNR 将是无限的(当然还有其他因素限制 ADC SNR)。
我希望这对您有所帮助!
最棒的
Zak
你好、Zak、
祝你度过美好的一天!
感谢 您的回答。 然后、如何在等式2中获得10log (OSR)?
您好、Charles、
第二个术语是通常称为过程增益的术语。 准确表示信号的最低要求是以奈奎斯特频率进行采样、该频率是最快信号带宽的两倍(某些应用实际上不遵循此要求、将在奈奎斯特速率以下采样并依赖于混叠信号、 但这种情况很少见、通常仅适用于高速应用)。 过采样率是您对信号进行采样的频率比奈奎斯特频率高多少倍。 更快的采样使您能够将 ADC 的量化噪声推至更高的频率、然后您可以滤波至所需的采样率、并消除目标频带中的大部分此类噪声。 这就是 Δ-Σ 转换器的工作方式。 滤波器基本上用作平均函数。 如果您有不相关的噪声源、那么噪声将减少您用于表示值的样本数量的平方根。 因此、采集4个样本将噪声降低2倍、或将 SNR 提高6dB。 请注意,10*log(4)也是6dB。 这是提高系统 SNR 的一种方法! 因此、当您查看 FFT 时、本底噪声可能会比您所测量的数据转换器的理论本底噪声低得多。 在 FFT 中使用大量样本可获得工艺增益、从而降低测量本底噪声并提供更佳的分辨率。
最棒的
Zak
你好、Zak、
感谢你的帮助。 这对我很有帮助。