デジタルコンバーターのノイズを増やす3つの手順

温度、振動、電圧、電流、照明、音などの物理量を制御することが知られています。 さまざまなセンサーが使用されます。 センサーは、デジタル出力とアナログの両方を持つことができます。 一方では、出力がデジタル、たとえばSPIまたはI2Cインターフェイス、または単一のTTLである場合、センサーは直ちにマイクロコントローラーに接続されます。 一方、サーミスタ、フォトダイオード、マイク、電流シャント、分圧器などの場合、アナログ信号をデジタルに変換する必要があります。 この場合、タスクはやや複雑です。なぜなら、 変換の品質は開発者に依存します。



コンバーターマイクロチップによって決定されるパラメーターは多数ありますが、それ以外はすべて接続スキームに依存します。 コンバーターのビット深度、周波数帯域、およびサンプリング周波数が正確にわかっていると仮定すると、場合によっては、接続回路は正規化回路の抵抗と、場合によっては、 ARCフィルター 、クロックジェネレーター、および必要な電圧の電源を備えたドライバーで構成されます。 これは完全な接続図ではありませんが、任意の適切なコンバータマイクロ回路の動作の結果を無効にする最初の3つのステップを評価するには十分です。



後続の結果を評価するために、入力電圧範囲が0..1 V、コンバーター容量が24ビット、有効変換帯域幅が20 kHz、温度が室温であると想定できます。



最初のステップは、コンバーターまたはそのドライバーの入力と直列に接続された抵抗の「暖かい音」を増やすことです。



室温のすべての色合いを正確に伝達するビット単位で結果を評価するには、抵抗の熱ノイズの式を使用できます。 Matlabのスクリプトは、この重要な問題に役立ちます。

r = [100 1e3 1e4]'; % Resistance values. t = 24; % Ambient temperature. bw = 20e3; % Frequency bandwidth. u = 1; % Voltage range. N = 24; % Number of bits. %% Thermal noise u_t = 2*sqrt(physconst('Boltzmann')*(t+273.15)*r*bw); %% Number of bits according to thermal noise. thermal_bits = N+log2(u_t/u); %% Plot the result bar(log10(r),thermal_bits,0.2,'stacked'); title('Digitized thermal noise'); xlabel('Resistance, Ohm'), ylabel('Number of bits'); fig = gca; fig.XTickLabel = {'100','1k','10k'};
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

2番目のステップは、コンバータ電源回路のパッシブおよびアクティブフィルターの削減です。



たとえば、 「スイッチング電源用の第2段出力フィルターの設計」という記事では、スイッチング電源のフィルターセクションの数を増やすと、約1 mVのノイズレベルに意味があると述べています。 リニア電圧レギュレータにより、さらにノイズが低減されます。



低ノイズの線形安定器の場合、電力のノイズ抑制レベルは50..90dBで、10Hz〜100kHzの周波数範囲での固有ノイズは1.6μV、20μVです。 次のスクリプトを使用して、電源からのノイズの影響を評価できます。

 N = 24; % Number of bits. dcdc_noise = 1e-3; % Output noise of the switching converter. ldo_noise = [1.6e-6 6.5e-6 20e-6]'; % Output noise of the LDO. ldo_psrr = [90 80 55]'; % PSRR of the LDO. %% Number of bits according to LDO noise ldo_noise_bits = N+log2(ldo_noise); %% Number of bits according to LDO PSRR ldo_psrr_bits = N+log2(dcdc_noise./db2mag(ldo_psrr)); %% Plot the result bar([ldo_psrr_bits ldo_noise_bits],'grouped'), title('Digitized power supply noise'); legend('PSRR','LDO','Location','northwest'); ylabel('Number of bits'); fig = gca; fig.XTickLabel = {'ADM','LP','LT'};
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

3番目のステップは、クロックジェネレーターの要件を減らすことです。



信号の最大周波数が比較的低いため、ジェネレーターの要件が軽減されると想定できます。 この仮定をテストするには、コンバータの使用に関する多くのガイドの 1つを使用するだけで十分です。 また、さまざまな周波数のジェネレーターのジッターを計算できる特別な計算機もあります。



次のスクリプトを使用して、ジェネレーターのジッターが最終結果に与える影響を評価すると便利です。

 bw = 20e3; % Frequency bandwidth from previous step. N = 24; % Number of bits from previous step. fd = [1e6 6e6 40e6]; % Sampling frequency. tjrms = [130e-12 26e-12 3.3e-12]'; % Jitter in RMS seconds vs fd. %% Number of bits according to TJrms. tj_noise_bits = N + log2(7.69*bw*tjrms); %% Plot the result bar(log10(fd),tj_noise_bits,0.2,'stacked'); title('Digitized jitter noise'); xlabel('Frequency, MHz'), ylabel('Number of bits'); fig = gca; fig.XTick = log10(fd); fig.XTickLabel = {'1','6','40'};
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ご覧のように、比較的低いサンプリング周波数でも、ジェネレータのジッタによるノイズレベルはかなり深刻な問題です。 これは10kオームの抵抗ではなく、ほぼ低ノイズの線形安定器です。 ただし、頻度が増加すると、状況は劇的に改善します。 これにより、コンバータの種類を合理的に選択することでノイズを低減できると考える理由が得られます。 たとえば、同じ変換レートでは、 シグマデルタコンバーターは 、逐次近似コンバーターに比べてノイズを発生する可能性がはるかに低くなります。

もちろん、信号変換器の開発にはさらに多くの問題があります。 しかし、私の考えでは、考慮される3つのステップは従来の設計ルートを表しています（写真には独自の著者がいます。彼が気にしないことを心から願っています）。