ZHCAEN0A October   2024  – November 2025 MSPM0C1103 , MSPM0C1103-Q1 , MSPM0C1104 , MSPM0C1104-Q1 , MSPM0C1105 , MSPM0C1106 , MSPM0C1106-Q1 , MSPM0G1105 , MSPM0G1106 , MSPM0G1107 , MSPM0G1505 , MSPM0G1506 , MSPM0G1507 , MSPM0G1518 , MSPM0G1519 , MSPM0G3105 , MSPM0G3105-Q1 , MSPM0G3106 , MSPM0G3106-Q1 , MSPM0G3107 , MSPM0G3107-Q1 , MSPM0G3505 , MSPM0G3505-Q1 , MSPM0G3506 , MSPM0G3506-Q1 , MSPM0G3507 , MSPM0G3507-Q1 , MSPM0G3518 , MSPM0G3518-Q1 , MSPM0G3519 , MSPM0G3519-Q1 , MSPM0H3216 , MSPM0H3216-Q1 , MSPM0L1105

 

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  2.   摘要
  3.   商标
  4. 1ADC 简介
    1. 1.1 SAR ADC 工作原理
    2. 1.2 ADC 参数
      1. 1.2.1 静态参数
      2. 1.2.2 动态参数
        1. 1.2.2.1 交流参数
        2. 1.2.2.2 直流参数
  5. 2ADC 噪声分析
    1. 2.1 ADC 噪声分类
      1. 2.1.1 ADC 噪声
      2. 2.1.2 基准噪声
      3. 2.1.3 电源噪声
      4. 2.1.4 ADC 输入噪声
      5. 2.1.5 时钟抖动
    2. 2.2 如何降低噪声
      1. 2.2.1 通过 RC 滤波降低输入噪声
      2. 2.2.2 布局建议
      3. 2.2.3 提高信噪比
      4. 2.2.4 选择合适的基准电压源
      5. 2.2.5 软件降噪法
  6. 3ADC 过采样
    1. 3.1 采样速率
    2. 3.2 提取法
    3. 3.3 应用条件
  7. 4基于 MSPM0 的 ADC 应用
    1. 4.1 MSPM0 的 ADC 配置
    2. 4.2 基于 MSPM0G3507 ADC EVM 板的 ADC 直流测试
      1. 4.2.1 软件/硬件配置
        1. 4.2.1.1 硬件
        2. 4.2.1.2 软件
      2. 4.2.2 测试结果
      3. 4.2.3 结果分析和结论
  8. 5修订历史记录

2.2.5 软件降噪法

通过软件降低信号噪声的最直接方法是增加采样频率以进行过采样，收集比所需更多的样本，并通过取平均值来减少信号中的噪声，从而提高有效分辨率和信噪比。均值处理也有助于消除 ADC 传递函数的 DNL 误差。对于 ADC 输出中因 DNL 误差较大而导致的代码丢失，均值处理可以使这些代码重新出现，因此过采样可以有效提升 ADC 的动态范围。关于过采样，需要注意以下几点：

  • 如果要求的精度超过 1LSB，硬件均值计算无法对实际样本大小求平均值。例如，在过采样收集 16 个数据点时，不能在硬件上直接对 16 个点求平均，这将导致分辨率为 12 位，且最大量化误差为 ½LSB。可以将 16 个采样数据的每 4 个进行均值计算，从而得到 14 位的量化结果。然后再通过软件将其转换为 12 位的浮点数据，此时的最大量化误差为 1/8LSB。
  • 适当的噪声可以增强硬件取平均值的降噪效果。如果输入信号的噪声非常低（噪声峰峰值小于 1LSB），由于 ADC 硬件分辨率仅为 12 位，即使增加过采样样本数，输出结果也保持不变，无法通过过采样达到更高分辨率。因此，添加适量大于 1LSB 的噪声可以提高均值处理的有效性。
  • 通常噪声越多，为了通过过采样获得高精度所需的样本数也越多，这样实际输入信号的有效采样频率就会降低。