软件定义仪器的数字化前端和ADC 的等效分辨率

     为了给软件定义仪器中的数字化前端的设计和选择提供依据，提出了ADC 等效分辨率的概念。结合过采样技术和香农限带高斯白噪声信道的容量公式推导出了等效分辨率的公式，并以测量心电信号为例，采样速率为400SPS、ADC 参考电压为2.5 V 时，选用等效分辨率为26 位的ADC。经实例证明，等效分辨率为ADC 的性能*估和软件定义仪器中的数字化前端的选择提供了一个重要参数，也为选择软件定义仪器提供了一个简明的指标，有着一定的指导意义。

　　测试仪器在人类进步史上的作用不言而喻，其发展经历了漫长的过程，传统测试仪器结构简单，功能单一，主要依靠手工测试，工作效率较低。伴随着现代工业革命浪潮出现的现代测试仪器，集计算机软硬件技术、通信技术、自动测试（ATE）技术于一身，大大提高了测试的速度和准确度，但这些仪器主要由硬件构成，其所有功能都在出厂前以硬件的形式固化下来，用户很难对其功能做出改变，且仪器难以升级换代，开发研制周期长，经费投入大。文献[5]提出的软件定义仪器是一种基于 SoC（System on Chip，单片系统）技术，尽可能用数字信号处理取代模拟信号处理和用户可以方便定义与修改仪器功能的仪器，为新一代的仪器设计提出了新的思路。因此，这里提出一种软件定义仪器，详细介绍了该仪器的数字化前端和ADC 的等效分辨率。

　　1 软件定义仪器

　　现代仪器一般都采用微处理器作为其核心控制器件，微处理器只能处理数字信号，而待测信号多为模拟信号。通常采用的方法是将被测信号模拟放大、滤波，使其信号的输出动态范围与参考电压相适应， 以满足所需要的分辨率，并抑制噪声。在仪器仪表的研发中，模拟电路部分（传感器接口电路＋放大滤波）和数字部分是最为重要的两个部分，又是各个整机厂"各自"研发、投入最大、重复最多的两个部分。软件仪器的一般结构如图1 所示。

　　为使被测量经过传感器后直接进行A/D 转换，再进行数字信号处理，就要求ADC 尽量靠近传感器，使接收到的足够幅度的模拟信号尽早地数字化，接下来的工作就是由软件和数字化硬件实现仪器功能的定义与修改。可见软件定义仪器是用A/D 转换的高分辨率换取了信号的增益，而用采样速度来换取A/D 转换的分辨率，A/D 转换的精度是仪器功能由软件定义的基础。

　　软件定义仪器的理念会为仪器的研发和生产带来极大的便利，免去了很多重复性工作，也给使用者以很大的灵活空间。软件定义仪器的基础是尽可能减少模拟电路。采用ADC 的分辨率换取模拟放大器的增益不仅可以降低成本、简化电路、提高抗干扰性能和动态范围，还能提高仪器的灵活性和精度。

　　在通信市场中，由于新的通信标准发展迅速，经常需要新的信号源和测量功能，所以带来了很大的挑战，为了跟上标准的发展速度，测试仪器供应商通过软件定义无线电技术来缩短仪器开发时间。在软件定义无线电技术中，ADC 的参数选择中已经讨论，而本文根据香农定理，结合过采样技术，提出了针对所有市场测试仪器中软件定义仪器的ADC 参数统一选择的问题，即模数转换器的等效分辨率的概念， 为软件定义仪器的数字化前端设计和ADC 的选择提供一个简明的指标，从而为选择ADC 带来方便。

　　2 ADC 的等效分辨率

　　软件定义仪器中的数字化前端可以有3 种途径：1）采用数字化传感器，将模拟信号直接转化为数字信号传入微处理器，这一点在文献[5]中已经做了详细的阐述，本文不做讨论；2）可通过高分辨率的ADC，如Σ-Δ 型ADC，过采样Σ-Δ 技术使之实现高达24 位高分辨率的A/D 转换， 但由于这一技术的原理限制， 使得真正达到24 位分辨率时的转换速度很低，这个缺陷使这一高精度高分辨率的模数转换器只能用于低频信号的测量；3）采用高速中分辨率的ADC，通过过采样将速度转化为精度，这种方法已广泛用于通信领域，在测量领域上也开始引起注意，但现有文献没有提及如何选择合适的模数转换器。

　　2.1 过采样

　　根据奈奎斯特定理，采样频率fs应为2 倍以上所要的输入有用信号频率fu，即

　　就能够从采样后的数据中无失真地恢复出原来的信号，而过采样是在奈奎斯特频率的基础上将采样频率提高一个过采样系数，即以采样频率为kfs（k 为过采样系数）对连续信号进行采样。ADC 的噪声来源主要是量化噪声，模拟信号的量化带来了量化噪声，理想的最大量化噪声为±0.5 LSB；还可以在频域分心量化噪声，ADC 转换的位数决定信噪比， 也就是说提高信噪比可以提高ADC 转换精度。信噪比RSN（Signal to Noise RaTIo）指信号均方值与其他频率分量（不包括直流和谐波） 均方根的比值， 信噪比RSINAD （Signal to Noise and Distortion）指信号均方根和其他频率分量（包括谐波但不包括直流）均方根的比值，所以RSINAD比RSN要小。