为了理解从模拟到数字的转换，我们需要定义若干数字领域专用的术语。这些概念形成模数转换的基础并且依赖于数字化信号所采用的方法。有必要理解的是：对模拟信号的数字表示是一种近似。模拟信号在一定的范围内可以取任何数字，而数字信号被限制为取离散的数值。

 

因为转换器的输出是数字，其特征由它包含的比特数来确定。这就定义了可用的分辨率，但是，并没有说明转换的精度。分辨率通常根据最小有效比特(LSB)来考虑。对于任何转换器来说，可由下式计算：

在此，Vfs 是满量程电压，而N 是比特数。

 

例如，以 5V 的满量程范围工作的16 比特转换器具有的LSB 为：

 

在 LSB 的数值方面，通常采用不同精度的术语来表示。为了掌握精度与分辨率的互换，可参见图1，其中，显示了可能由这些选项得到了四种可能组合。

靶标 A 显示了低分辨率和不良的精度。在各个射击点之间存在大的距离，并且它们几乎均不在靶的中心。靶标B 因所有的射击点均在靶中央而具有良好的精度，但是，各个射击点之间的距离显示分辨率低。靶标C 和D 显示因射击点较为集中在一个区域而具有较高的分辨率。在靶标C 中的各个射击点聚集在一起，但是，与靶标D 相比，它们不在靶的中央；因此，靶标D 具有最高的精度，因为所有的射击点均在靶心。

 

在数字化处理过程中，需要掌握的另一个术语是量化噪声或者量化误差。图 2 显示了一个三比特ADC 的理想传输函数。

 

通过原点向右上的直线表示模拟输入和模拟输出系统的传输函数。自变量是连续变化的模拟输入电压。它可以取沿着 X 轴的任何数字。因变量是输出代码，它被限制为取沿着Y 轴上的离散数值之一。

 

因为输出必须取一个离散代码，只要输入产生的输出不是严格地等于该代码，在实际输出数字与理想值之间就存在偏差。

 

记住这一数字，你可以想象，如果代码转换数值不是理想的情况下，就会引入误差。在文章以后的部分我们将再次探讨这一概念，并开发一种数学模型来预测这一噪声对ADC 整体性能的影响。

 

在下一部分，我们将考察用于描绘给定模拟输入的数字数值的各种技术。

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