数据转换是连接模拟和数字世界的重要电路，在大多数嵌入式系统中，您都会发现模拟到数字转换和数字到模拟转换，从物联网（IoT）传感器到无线网络，从智能家居自动化到电源，数据转换无处不在。在本文中，我们将分析数据转换器的体系架构，研究这些转换器的工作原理，并解释工程师在选择转换器时应考虑的关键术语。我们也会列举一系列典型的模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC），以说明不同的转换器架构，并展示它们的功能。
 

连接模拟和数字世界

我们周围是一个模拟世界，温度、湿度和气压等环境因素都是模拟测量值。例如，要在家庭自动化系统中对这些数据进行处理，需要将它们转换为数字域。数字处理信息是一种方便、快速、高能效的过程，低成本的微控制器即是理想的选择方案。
 
与模数转换过程相反的是数模转换，一些应用案例会同时使用两种转换方法。例如，智能家庭扬声器必须收听语音命令和根据响应进行回放。将人的语音转换为数字音频流，然后由基于云端的机器学习算法进行解释，付诸行动，然后将回复或所需音乐发送回扬声器，并转换为模拟域。
 

ADC和DAC工作原理

图1所示为一个简单的工业过程闭环控制器功能框图，其中包含有ADC和DAC。该控制器的信号调节功能支持ADC和DAC的输入和输出，信号调节链路还可以包括在ADC输入上使用低通滤波器，能够从期望的模拟信号中去除可能干扰ADC转换精度的所有高频信号伪影（artefacts）。其他信号调节部件可以限制采集的模拟信号输入范围，以防止损坏ADC和用于电隔离传感器与ADC/DAC的电路。
 

图1：工业过程回路控制器中的ADC和DAC使用。（来源：Analog Devices）

 
在使用多个模拟传感器的情况下，ADC输入可以被多路复用，这种技术能够为控制电路设计提供一种高性价比的方法。这种设计可能需要可编程增益放大器，以适应来自多个传感器的不同模拟输入范围（参见图2）。
 

图2：采用微控制器或微处理器的完整模拟-数字-模拟控制回路。（来源：Analog Devices）

 
ADC和DAC的功能可以通过使用分立元件方法来实现。然而，最节省时间和PCB空间的方法是选择通常包括ADC或DAC功能、多路复用器和一些信号调节组件的集成电路。
 

模数转换简介

数据转换的基础包括两个明显的过程，采样和量化。
 
采样发生在连续时域中，并能够确定数字输出信号如何能够保真地代表输入模拟信号。对于缓慢变化的模拟信号，较为缓慢的采样率就以足够，但快速变化的输入需要更快的采样率（参见图3）。采样通常采用每秒采样数（s/s）。
 
在图3中右侧，模拟输入信号的变化比采样率快很多，导致转换精度降低。
 

图3：采样率对数字输出信号再现的影响。（来源：Kuphaldt - http://www.ibiblio.org/))

 
量化则决定了每个数字位的模拟值。分辨率是选择ADC时需要考虑的第二个基本属性。例如，8位ADC可以用256级表示输入信号，但16位ADC则将分辨率提高到65536级，因此与8位ADC相比，每个数字位代表256个模拟值。通常，特定的应用案例决定ADC分辨率和采样率的选择标准（参见图4）。
 

图4：量化过程确定了每个数字位的值和ADC分辨率。（来源：Analog Devices）

数字转换基础知识

同样的采样和量化概念也适用于数模转换。每个量化值由二进制数字代码创建。通常，最简单的DAC采用二进制加权架构，使用由高精度电阻器构建的分压器提供输出信号（参见图5），这种结构称为电阻串DAC。
 

图5：使用精密电阻串创建分压器，以从数字输入创建模拟输出。（来源：Analog Devices）

图6：一个3位DAC的模拟输出归一化为数字部分。（来源：Analog Devices）

基本数据表中的ADC和DAC术语

除了上面强调的采样率和量化之外，下面是在选择ADC和DAC时会遇到的一些其它术语。
 
分辨率：量化决定DAC/ADC的分辨率，最好用数字位的模拟值来加以说明。考虑测量最大值为5VDC的电压，在8位ADC中，与16位输出76µV（5/65535）相比，最低有效位（LSB）等于19.5mV（5/256）。
 
积分非线性（INL）误差：该误差表示转换器在从零到满量程范围内线性偏离直线程度。良好的INL表明转换器可以将数字正弦波转换为可靠的模拟呈现（参见图7）。
 

图7：与整体传递函数相比，ADC的最佳拟合线示意图。（来源：Analog Devices)

 
增益误差：增益误差用来表示传递函数斜率反映理想传递曲线的准确程度（参见图7）。
 
微分非线性（DNL）误差：DNL表示每个数字步长之间的差值。一个好的DNL意味着好的分辨率，而且数字步长保持一致（参见图8）。
 

图8：微分非线性误差存在于各个数字步长之间。（来源：Analog Devices）

 
偏移误差：也称为零标度误差，表示ADC或DAC的传递函数与理想传递特性的比较。在DAC中，当数字输入全部为零时，产生了模拟输出，就会发生偏移误差。对于ADC，当模拟输入为零时，所有数字输出应为零
 

流行的ADC和DAC架构

模数转换

每种模数转换器架构都具有其适合于某特定应用的属性，重要考虑因素涉及成本（设计简单性）、分辨率或线性度等。
 
Flash架构采用时钟比较器的并行阵列将模拟信号转换为数字域，每个比较器的输入包括信号和来自阶梯电阻参考电压的设定部分（参见图8）。Flash架构能够在一个时钟周期内实现转换，但它需要8个比较器用于8位ADC，这也施加了高输入电容。
 

图9：Flash ADC的概要架构。（来源：Analog Devices）

 
流水线架构通常将转换过程分为两个阶段，每个阶段包括采样和保持、DAC和ADC。在转换周期开始时，第一个采样成为最高有效位（MSB），然后将其反馈并从输入信号中减去剩余采样，该过程会持续进行到从MSB到LSB的每个数字位。这种架构速度不如Flash ADC快，但可以适应宽动态范围输入信号，并能够实现高分辨率。然而，流水线过程也引入了转换延迟，这可能不适合某些应用。
 
逐次逼近寄存器（SAR）架构是将输入信号与已知参考电压进行比较（参见图10），对于从MSB到LSB的每个数字位，需要连续针对较小参考电压进行比较。如果模拟输入大于参考值，则可设定每个位；如果小于该值，则保持为零并继续到下一数字位。SAR ADC的优点包括无流水线架构的延迟，并且由于只需要一个比较器，所以芯片尺寸非常紧凑。然而，其精度则取决于DAC线性度和相关比较器噪声。
 

图10：逐次逼近模数转换器示意图。（来源：Analog Devices）

 
∑-Δ架构：这种架构利用积分器、比较器和一位DAC来创建∑-Δ调制器（参见图11）。调制器从DAC中减去一个值，并将结果反馈给积分器。比较器获取积分器输出并将其转换为单位数字输出，然后反馈至输入。这种架构可以实现高分辨率，并且能够以快速的“过采样”速率操作。
 

图11：∑-Δ 型ADC的架构。（来源：Analog Devices）

数模转换

除了上面强调的电阻串架构之外，R-2R梯形DAC是另一种流行的架构（参见图12）。R-2R梯形图能够简化与电阻串DAC相关的匹配难题，只需要两个2:1比例的电阻值。该架构适合电压或电流输出配置。在电压模式R-2R DAC中，电阻器在参考电压和接地之间切换。电阻器梯形图的每个链提供二进制缩放输出电压，相加的总和为模拟输出。
 

图12：R-2R梯形DAC的基本架构。（来源：Analog Devices）

 
上面讨论的所有DAC架构都使用固定参考电压和固定增益。然而，乘法DAC（MDAC）架构可为宽动态范围模拟信号提供数字可变增益，它使用R-2R梯形结构和可编程增益运算放大器。这种方法为MDAC提供了用作基于DAC衰减器或放大器的功能，并且非常适合于高带宽AC或变化的DC信号。
 

数据转换器示例

德州仪器（Texas Instruments） ADC354x系列是低噪声、超低功耗14位高速ADC，能够实现高达65M/s的采样速率。该转换器具有一个时钟周期的延迟、900MHz的输入带宽、±0.6 LSB的INL和±0.1 LSB的DNL，适用于软件定义无线电、热成像和仪器仪表等各种低功耗应用。
 
基于SAR的ADC的一个例子是Analog Devices AD7380/AD7381系列4Ms/s双采样16位或14位转换器，它具有差分输入、1 LSB INL（14位）和宽共模输入电压，适用于电机控制感测、数据采集系统和声纳等应用，相应的评估板EVAL-AD7380FMCZ/EVAL-AD7381FMCZ可帮助进行多通道、同时采样原型制作。
 
DAC的一个范例是Analog Devices/Maxim Integrated MAX22007，这种四通道模拟输出IC适用于各种工业和建筑自动化应用。它能够配置为电压或电流模式输出，每个通道可以提供0～10.5V的线性输出电压或0～21mA的线性电流。
 
Texas Instruments DACx3401-Q1是一款紧凑型8引脚WSON封装汽车级DAC，该器件有8位或10位可选，能够提供1 LSB INL和DNL线性、宽电源电压范围（1.8～5.5VDC）和0.36mW@1.8V低功耗特性。
 

开始数据转换设计

在本文中，我们探讨了如何实现模拟域和数字域之间的数据转换，简要介绍了数据表中一些重要术语，并分析了流行的转换器架构。通过这些信息，读者将能够更好地了解模数转换器和数模转换器的工作方式、每种架构的优缺点以及在选择器件时需要查看的重要数据表参数。