サーモスタットからフライト コントロールまでさまざまなシステムで、A/D コンバータ (ADC) を使用して実世界のアナログ信号をキャプチャし、デジタル ドメインで処理し、デジタル結果に基づいて必要なアクションを実行しています。各 ADC は、生成できるさまざまなデジタル レベルを表す多くのビットを指定します。ある一定の ADC 入力に対する、ADC の出力が一定のデジタル値とはなりません。標準的な信号チェーンにはさまざまな誤差が存在するためです。したがって、比較の改善やキャプチャしたデータから最大の情報を抽出するために、有効ビット数 (ENOB) またはシグナル チェーンのノイズ フリー分解能を考慮することが重要です。高精度を達成するには、ENOB の向上とノイズ フリー分解能が必要です。
一般に、信号対雑音比 (SNR)、全高調波歪み (THD)、およびシステムのノイズは、ENOB の計算において重要な役割を果たします。フィールド トランスミッタや試験 / 測定アプリケーションなど複数のシステムでは、DC 入力信号の精度や正確性が非常に重要です。したがって、ノイズ仕様が最も重要になります。ADC の電圧リファレンスは、精度や正確性に影響を及ぼす可能性のあるシグナル チェーンの重要な要素です。
フィルタリングによって一部のノイズを除去することは可能ですが、低周波のノイズを除去することは実際にはできません。また、必要となる抵抗とコンデンサを組み合わせたフィルタ部品のサイズのため、シグナル チェーンの性能に大きな影響を及ぼさずに、電圧リファレンス内でフリッカー ノイズ (0.1Hz~10Hz の範囲のノイズ) を除去することは不可能です。したがって、ノイズはほとんどの場合システム内に存在します。
電圧リファレンスのノイズに加えて、ADC 自体と ADC ドライバからもノイズが発生します。これらの各部品は、デジタル信号を生成する回路のノイズに関係しています。図 1 はこの回路の簡略化したブロック図です。
式 1 は、この回路の合計ノイズを次のように表します。
システムの ENOB を決定する際には、回路に存在するノイズの量を知ることが重要です。一般に、低ノイズ設計には低ノイズ デバイスの選択が不可欠です。
この記事では、電圧リファレンスの選定に加え、ADC 性能の最大化に役立つ他のデータ処理の選択肢にも注目します。
電圧リファレンス ピンのサンプリングを繰り返すと、数ナノ秒しか間隔がない過渡電流が発生することがあります。ただし、ADC の場合、大きなゲイン誤差を避けるために、サンプル位相が終わるまでに外部リファレンスが安定化または再充電される必要があります。サンプリング速度を遅くするとこの問題が解決する可能性がありますが、これは必ずしも選択肢ではありません。通常、ADC の精度が高いほど、リファレンス入力に必要な電流は大きくなります。電圧リファレンスの帯域幅が十分に広くない場合、または出力インピーダンスが高すぎる場合、ADC のリファレンス入力を再充電できません。これにより電圧ドループが発生し、ゲイン誤差と ENOB の低下につながります。
このため、ADC の THD を増加させ、データシートに掲載されている歪みと ENOB の仕様を満たすために、電圧リファレンスの外部に高帯域幅で低出力インピーダンスのバッファが必要になることがあります。一部の ADC には電圧リファレンス バッファが内蔵されていますが、内蔵されていないものもあります。図 2 に、回路の THD を増やすために外部バッファを追加する場所を示します。
ENOB は、回路の AC 特性が ADC 分解能にどのように影響するかを表します。回路のノイズと THD は、信号対雑音比および歪み (SINAD) と呼ばれる用語で表されます。SINAD は、式 2 で表されるように、これら 2 つの AC 特性を 1 つの数値で表します。
式 2 から、SNR が増加するにつれて SINAD も増加することがわかります。したがって、存在するノイズと歪みが少ないほど、SINAD は良好です。SINAD を使用すると、式 3 でADC の ENOB を簡単に見つけることができます。これは特に、以下の理由からです。
式 1 を再度参照すると、電圧リファレンスに存在する全ノイズが減少すると、回路に存在する全ノイズが減少し、SNR が増加することが分かります。SNR が高くなるほど、ENOB も大きくなります。また、電圧リファレンスの出力に高帯域幅バッファを追加すると、ADC の THD が低下し、ENOB が増加します。
ENOB は ADC 出力の分解能を正確に表しますが、DC 性能は考慮されていません。DC 入力から ADC へのノイズが分解能に及ぼす影響を理解するには、回路のノイズ フリー分解能を明らかにすることを検討してください。式 4 を使用すると、DC 信号を測定しながら、ADC のデジタル出力の最下位ビット (LSB) 数でコードの拡散を観察し、ノイズ フリー分解能を計算できます。
リファレンス ノイズがシステムの精度性能に及ぼす影響を明確にするために、同僚と私は REF70 (0.23ppmp-p フリッカー ノイズ) と REF50 (3ppmp-p フリッカー ノイズ) を使用して、特定のシグナル チェーンに対する DC コード拡散テストを実施しました。REF50 と REF70 はどちらも、高精度 ADC とともに使用される高精度電圧リファレンスであり、異なる DC 特性を持っています。ただし、このテストの目標は、信号チェーン回路内でこれらのデバイスのノイズ性能を比較することのみでした。
この設計では、20kSPS でデータをキャプチャする ADS8900B 20 ビット SAR ADC のフルスケール レンジに近い電圧レベルで、安定した DC 電源としてバッテリを使用します。OPA2320 をゲイン = 1 で使用して、ADS8900B の入力を駆動します。この ADC はリファレンス バッファ ドライバを内蔵しているので、オプションのリファレンス バッファは不要です。電圧リファレンスの出力に、単純な抵抗 - コンデンサによるローパス フィルタを配置することで、電圧リファレンスからのノイズをさらに低減できます。図 3 に、このテストで使用するセットアップを示します。
電圧リファレンスの横にある信号チェーンの部品にもフリッカーノイズがあり、これは最終的なコード拡散の一部になります。信号チェーンは、リファレンスが異なる場合にのみ同じ状態を維持するため、性能数値への影響は電圧リファレンス ノイズのみである必要があります。
高精度システムは、精度の向上と全体的な分解能の向上のために、データ処理手法を採用しています。この実験では、ADS8900B から取得した 20 ビットの未加工データを、出力に 16 を乗算して 24 ビット長に変換しました。変換された 24 ビット データは、異なる有限インパルス応答 (FIR) フィルタによって処理されます。FIR フィルタは 実装が容易で、入力値に変化が生じた場合に迅速に安定します。出力データ レートは 20kSPS のままですが、レイテンシはフィルタ特性で定義されています。
24 ビット レベルでは、REF50 と REF70 のノイズ (および精度) はほぼ同等であり、全体的なノイズはシグナル チェーンとその広帯域ノイズによって支配されます。平均コード値の差は、電圧リファレンスの差が原因で、キャリブレーションで除去できる精度仕様です。これらの結果を図 4 と図 5 に示します。
オクターブ ツールを使用し、3 種類のデジタル フィルタにより生データの後処理を実行しました。
図 6 に、これらのフィルタのフィルタ応答を示します。
図 7、図 8 および 図 9 に、デジタル フィルタがコード拡散に及ぼす影響を示します。
式 4 を使用すると、REF50 と REF70 の各フィルタ プロファイルが ADC の分解能に及ぼす影響を簡単に比較できます。これらのテスト結果を 表 1 にまとめました。
デジタル フィルタの種類 | コーナー周波数 (Hz) | タップ数 | DC コード拡散 (LSB) | ノイズ フリー分解能 (bits) | DC コード拡散、最下位ビット | ノイズ フリー分解能 (bits) |
---|---|---|---|---|---|---|
24 ビットでの REF70 | 24 ビットでの REF50 | |||||
フィルタなし | N/A | 0 | 448 | 15.1 | 496 | 15.0 |
1,024 タップ移動平均 | 8 | 1,024 | 35 | 18.8 | 118 | 17.1 |
FIR No. 1 | 17 | 801 | 38 | 18.7 | 121 | 17.0 |
FIR No. 2 | 36 | 455 | 49 | 18.3 | 135 | 16.9 |
この比較は、最高精度のアプリケーションで、ノイズ フリー分解能を計算する際に REF70 が REF50 よりも優れていることを示しています。これは主に、デバイスのフリッカー ノイズ レベルの違いが原因です。REF70 を使用する場合のコード拡散の縮小は、超低ノイズが高精度アプリケーションにおいて 2 ビット近い分解能の改善を実現できることを示しています。加えて、低ノイズ リファレンスを使用すると、ノイズ フリーの高い分解能を維持しながら、高速 455 タップ フィルタを使用できることがわかります。電圧リファレンスのフリッカー ノイズが小さいと、コード拡散が減少するので、ノイズ フリーの分解能が向上します。ENOB と同様、低いノイズフリーの分解能を実現するようにシグナル チェーンを設計する際に、ノイズは重要な検討事項になります。