有效位的概念

不管是設計還是購買數字化系統，您都需要某種手段來確定系統的實際數字化性能。模數轉換器(ADC)、波形數字化儀或數字存儲示波器的輸出信號與模擬輸入信號的實際接近程度怎樣呢?

在最基本的層次上，數字化性能似乎只是簡單的分辨率問題為了得到理想的幅度分辨率，應采用擁有必要“位”數(量化等級)的數字化器件。為了得到理想的時間分辨率，需要有必要取樣速率的數字化器件。這些問題看上去非常簡單，但遺憾的是，它們也很容易會出現誤導，盡管“8位數字化器件”可能會在DC或緩慢變化的信號上提供接近8位的準確性和分辨率，但卻不適用于速度較高的信號根據采用的數字化技術及其它系統因素，動態數字化性能會隨著信號速度提高而明顯下降。在到達指定帶寬之前，8位數字化器的性能可以下降到6位、4位、甚至更少的有效位。

如果您正在設計ADC設備、數字化儀器或測試系統，那么必需了解影響數字化性能的各種因素，并通過某種手段評估數字化器件的整體性能。有效位測試為確定動態數字化性能指標提供了一種手段。有效位不僅可以作為各個設計階段(從ADC設備設計或選型開始)的評估手段，還可以用來提供整個系統動態性能指標。

對數字化系統采購決策者來說，有效位同樣是一個重要的評估工具手段。在某些情況下，有效位可能已經被作為系統或儀器指標的一部分，這在波形數字化儀器中正變得越來越常見。但是，并不是每臺儀器，每個系統部件都給出了有效位指標，因此，可能需要評估有效位，以便進行比較。如果數字化器件嵌入到系統中，那么有效位評估可以為動態數字化系統性能提供整體系統指標。

通常，有效位提供了，來指定數字化設備或儀器表示各種頻率的信號的能力的一種手段。基本概念如圖1所示，其中圖中顯示了有效位與頻率關系情況。

圖1顯示了兩臺數字化器件的有效位數與頻率關系，與增益帶寬或波特圖一樣，ENOB一般(但不總是)隨著頻率下降。主要區別在于:ENOB圖比較的是數字化精度或數字位的準確性，而不是模擬增益(或衰減)準確性。

圖告訴我們，有效數字化的準確性隨著數字信號頻率增加而下降。換句話說，8位數字化器只在DC和低頻或低信號斜率上提供了8個有效位的準確性。隨著被數字化的信號的頻率或速度提高，數字化性能下降到越來越低的有效位值。

數字化過程中的誤差來源

與數字化有關的噪聲或誤差可能自有各種來源。即使在理想的數字化器中，量化也會有最低的噪聲或誤差大小。這種“量化誤差”總計為±1/2LSB(最低有效位)，如圖2和表1所示這個誤差是數字化本身的一部分，它是與理想的數字化有關的分辨率極限或不確定性。在這個基本的理想本底誤差之上，實際的數字化器進一步增加了誤差。這些進一步增加的實際誤差可以劃分成幾大類:

-DC偏置(也是AC偏置或“碼型”誤差，有時稱為“固定碼型失真”，與交錯的采樣方式有關)

增益誤差(DC和AC)

非線性度(模擬)和非單調性(數字)

相位誤差

隨機噪聲

頻率(時基)不準確性

-孔徑不確定性(取樣時間抖動)

數字誤差(如由于亞穩定性、代碼丟失等導致的數據丟失)

其它誤差來源，如觸發抖動

圖說明了部分其它基本誤差類別，使您能夠對其影響有一個直觀認識。數字化器中的許多誤差都是指定的或與任何放大器或模擬網絡有關的經典誤差類型。例如，DC偏置、增益誤差、相位誤差、非線性度和隨機噪聲可能會發生在波形捕獲過程(從模擬波形輸入到數字化波形值輸出)中的任何部分。

有效位測量流程

除上面提到的誤差來源和考慮因素外，數字化誤差還可能有其它來源。例如，在沒有采樣保持或跟蹤保持的實時高速數字化中，最低有效位必須以非常高的速率變化，以跟蹤高速變化的信號。這對數據線路及這些低有效位緩沖輸入提出了高帶寬要求。如果沒有達到這些帶寬要求，快速變化的低有效位將被“丟失”，造成數字化器的有效位性能下降。當然，在數字化設備之前和之后還有許多其它可能的誤差來源。

比起區分和測量數字化系統中的各個誤差源而言，測量整體性能要更加簡便。換句話說，在理想的輸入信號一定時，數字化系統對輸出信號的整體誤差有什么影響?一個很好的起點是確定數字化系統的SNR及公式2、3、4定義的有效位這提供了容易理解的通用比較指標。

基本測試流程如圖所示。需要把已知的理想信號應用到數字化器件中，然后由計算機分析數字化后的波形。由于理想正弦波生成和表征相對簡便，所以使用正弦波作為測試信號，整體測試要求是:正弦波的發生器的性能必須超過被測數字化器的性能。否則，測試將不能把數字化誤差與信號源誤差分開。可能需要在信號源中增加濾波器，以把信號源諧波降低到明顯低于被測數字化器期望的水平。

其它動態性能測試

除有效位測試外，還可以使用其它測試方法來評估數字化器的動態性能，其中包括FFT測試、頻譜平均測試和直方圖測試。一般來說，使用這些測試可以增強有效位測試結果，或者獲得數字化器性能的某些特定方面的具體信息。表2概括了各種測試進行的誤差測量。

簡單地說，FFT測試可以測量由于積分非線性度導致的數字化器的本底噪聲和諧波失真，通過簡單地計算數字化的正弦波測試信號的FFT來完成。假設FFT計算的精度遠遠高于數字化的正弦波，FFT結果的本底噪聲就是數字化器的本底噪聲，此外，來自非線性度的任何諧波都將反映在FFT結果中。假設信號源波形中的諧波失真達到最小，諧波幅度表明數字化器的非線性度，應該指出的是，數據上使用的窗口類型及是否在FFT應用之前從數據中去掉了均值，會影響對結果分析

除重復采集的測試波形變換成頻域之外，頻譜平均與FFT測試類似。將逐點平均計算，獲得頻譜平均值。這可以更簡便地查看數字化器的性能，更簡便地分析本底噪聲和諧波。但是，為有效分析結果，結果中應有測試信號幅度和頻率信息。

直方圖測試采用不同的方式研究數字化信號代碼密度。在測試時，數字化器件數字化輸入的純正弦波，不同數字輸出代碼的相對發生數量稱為代碼密度。這被視為歸一化的直方圖，顯示了從零到滿刻度的每個代碼的發生頻率。輸出“0”代碼密度表明了代碼丟失，密度偏離理想值一般表明線性度誤差。

是否苊箒緋秀進行覡乘附加測試取決于有疑問的數字化器期望的誤差指標數量。如圖1和表2所示，有效位很好地從整體上表明了數字化器的動態性能?？梢允褂闷渌鼫y試擴展這一測試，反映與具體誤差來源有關的更多細節。但是，有效位仍是基本指標中最主要的指標，在很大程度上就像帶寬是放大器和示波器的基本指標一樣。