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數據轉換器包含常見的半導體噪聲源，例如散粒、雪崩、閃爍和爆米花噪聲。此外，真實的數據轉換器系統具有誤差，包括量化、時鐘抖動、通道線性度和帶寬。實際使用工業數據表來確定可以達到的系統規格。將介紹有助于分析這些參數的設計工具，以及控制和減少其他系統噪聲元素的建設性方法。

噪聲是系統中的一種干擾，它會影響信號質量，在模擬通信中更為突出。一個能夠在顯著水平上抵抗噪音的設備可以被認為是一個好設備。為了設計一個盡可能避免這些失真的系統，首先確定可能的噪聲源是明智之舉。本教程是有關管理信號鏈中噪聲的系列討論的延續。在這一部分中，重點介紹了數據轉換器中噪聲和失真的來源。

信號鏈中的噪聲信號鏈中的噪聲源可以是內部的，也可以是外部的。管理信號鏈中的噪聲需要仔細檢查鏈中的每個電路，以盡可能減少噪聲。這是我們討論的基本和關鍵，因為噪聲一旦嵌入信號中，就很難或不可能消除。

重要的是，我們首先簡要回顧一下關于惱人的半導體噪聲的第 1 部分文章中的一些基本但至關重要的主題。了解電噪聲在今天比以往任何時候都更加重要。隨著 14 位和 16 位數據轉換器成為主流，并且 18 位和 24 位轉換器越來越可用，噪聲通常是限制系統性能的單一因素。毫無疑問，識別其起源和特征是實現信號鏈最大可能精度的關鍵。

一般來說，噪聲是電氣系統中不受歡迎的任何電氣現象。根據其來源，噪聲可分為外部（干擾）或內部（固有）。本文將重點介紹所有數據轉換器中固有的以及由采樣過程引起的噪聲。

在圖 1 中，所有外部噪聲源都被組合成術語 Vext。所有內部噪聲源都被組合成術語 Vint。

現在我們將研究數據轉換器中四種常見的噪聲和失真類型：量化噪聲、采樣抖動、諧波失真和模擬噪聲。

數據轉換器中的噪聲量化噪聲

量化噪聲是數據轉換器中最著名的噪聲源。它是由轉換器中使用的采樣和量化過程中固有的誤差引起的。這種噪聲的大小由三個因素決定：分辨率、微分非線性和帶寬。

分辨率

量化是將連續信號劃分為 2N 個離散電平而產生的不確定性，其中 N 是以比特為單位的分辨率。給定量子內的所有模擬電壓都具有相同的代碼，這會導致量化不確定性。這種不確定性稱為“量化誤差”。量化誤差的均方根 (RMS) 值是量化噪聲。量化誤差與 2N 成反比。圖 2 顯示了理想 ADC 隨時間變化的量化誤差，該圖還顯示了量化誤差如何隨著分辨率的提高而降低。

分辨率為 N 的理想數據轉換器的 RMS 量化噪聲由下式給出：

微分非線性

數據轉換器的微分非線性 (DNL) 是任何代碼寬度與理想 1 LSB 步長的偏差。理想數據轉換器的 DNL 為 0，但當今大多數精密數據轉換器的 DNL < 1。數據轉換器的平均 DNL 增加了其平均量化誤差，因此增加了量化噪聲。

數據轉換器數據表中通常不指定平均 DNL，但是，可以使用典型的 DNL 規范以合理的精度代替它。RMS 量化噪聲，包括分辨率 (N) 和 DNL 的影響，由下式給出：

帶寬

到目前為止描述的量化噪聲假設使用了完整的奈奎斯特帶寬。

如果采樣頻率 (Fs) 和輸入信號在諧波上不相關，則量化噪聲呈高斯分布，并在 DC 和奈奎斯特頻率 (Fn) 之間均勻分布。奈奎斯特頻率 (Fn) 始終是采樣頻率 (Fs) 的一半。該噪聲頻譜密度如圖 4 所示。

在圖 4 中，量化噪聲電壓是工作帶寬內噪聲密度曲線下的噪聲。

RMS 量化噪聲，包括分辨率 (N)、DNL 和 BW 的影響，由下式給出：

其中 BW 定義為奈奎斯特頻率 (Fn) 的百分比。

模擬噪聲

模擬噪聲 (Vn) 是指 ADC 輸入或 DAC 輸出的有效噪聲。它是由本系列文章第 1 部分中討論的半導體噪聲源引起的。它可以指定為以 nV/√Hz 為單位的噪聲頻譜密度，以 RMS 或峰峰值為單位的電壓，或以 RMS 或峰峰值為單位的 LSB。Vn 可以來自內部或外部來源，是隨機的，并假定為高斯分布。

Vn 通常以 LSBRMS 為單位給出。在 ADC 中，Vn 被稱為轉換噪聲，因為它在從一個輸出代碼轉換到下一個輸出代碼時表現為不確定性。當 Vn 以 LSBRMS 給出時，等效峰峰值噪聲可通過以下公式獲得：

半導體中有五種常見的基本噪聲源 (Vn)：熱噪聲、散粒噪聲、雪崩噪聲、閃爍噪聲和爆米花噪聲。本系列的第 1 部分詳細討論了這些噪聲源，但現在值得一提的是另一個噪聲源：kT/C 噪聲。

外部噪聲

我們已經討論了內部噪聲的來源，但外部噪聲的來源也很多。外部噪聲可能來自信號鏈本身以外的任何地方，例如來自電源、數字開關、射頻 (RFI) 和電磁干擾 (EMI)。這些外部源中的每一個都需要由適當的 PC 板 (PCB) 布局控制，包括接地和接地星點。電源去耦電容器、低通濾波器、RFI 和 EMI 屏蔽都需要對組件和系統有很好的了解。電容器及其自諧振、電感器、鐵氧體磁珠和電阻器等串聯元件都在最小化侵入噪聲方面發揮著重要作用。