简单分析ADC与障碍

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这个例子展示了如何实现一个基本的ADC使用零块作为一个取样器。这个简单的ADC突显出一些典型的损伤中引入一个模拟数字转换器如孔径抖动、非线性、量化和饱和度。这个例子展示了如何衡量这些障碍的影响使用频谱分析仪块和ADC交流测量块的混合信号Blockset™。更好的近似真实的性能,您可以单独启用模型中的障碍。

模型=“MSADCImpairments”;open_system(模型)

观察一个理想的ADC的行为,使用开关绕过障碍。设置两个音调源产生正弦波作为输入信号。

set_param([模型/孔径抖动的),“西南”,' 1 ');set_param([模型' /非线性'),“西南”,' 0 ');set_param([模型/量化和饱和的),“西南”,' 0 ');set_param([模型/正弦波的),“频率”,“2 *π* (47 53)* 1 e6的);

模拟模型,观察预期的清洁ADC的输出频谱。

sim(模型);

孔径抖动的影响

设置第一个开关位置。变量延迟块延迟信号取样的数量上道明输入。噪声源块产生一个均匀随机变量,低通滤波的抖动噪声频谱形状块才到达道明输入变量延迟。使用形状均匀噪声分布代表了抖动。注意,在这个模型中,ADC的时钟在理想中指定零块,它等于1 / Fs, Fs是一个MATLAB®模型中定义的变量初始化的回调函数,等于1.024GHz。

set_param([模型/孔径抖动的),“西南”,' 0 ');

正如所料,频谱降解因为抖动的存在。

sim(模型);

非线性效应

设置切换到第二的位置。这使得ADC非线性。按比例缩小的双曲正切函数为非线性。其比例因子,α,决定了非线性双曲正切适用于信号。默认情况下,α是0.01。

set_param([模型' /非线性'),“西南”,' 1 ');

频谱降解因为的非线性高阶谐波产生。

sim(模型);

量化和饱和度的影响

设置第三开关位置使ADC量化和饱和度。

set_param([模型/量化和饱和的),“西南”,' 1 ');

频谱降解由于量化效果。噪声层提出了光谱中看到。

sim(模型);

ADC交流测量

使用ADC交流测量块的混合信号Blockset™测量噪声ADC的性能和计算有效的比特数(第三)。

使用单一正弦语气ADC测量其他指标作为输入。

bdclose(模型);模型=“MSADCImpairments_AC”;open_system(模型);

英尺= 33 /轮(2 *π* 2 ^ 8)* Fs;set_param([模型/正弦波的),“频率”,2 *π*英国《金融时报》的);scopecfg = get_param([模型' /光谱范围的),“ScopeConfiguration”);scopecfg.DistortionMeasurements。算法=“谐”;scopecfg。FFTLength =“512”;scopecfg。WindowLength =“512”;sim(模型);

孔径抖动测量块从混合信号Blockset™措施的平均抖动引入信号约等于1ps。延迟是补充道

此外,使用频谱分析仪测量:

输出三阶截点(OIP3)
信号噪声比(信噪比)
总谐波失真(THD)

增加的因素α提高ADC的非线性,使非线性的影响更明显的噪音。这只是出于演示目的。

α= 0.8;

使用两个音测试信号作为输入互调的ADC测量。

set_param([模型/正弦波的),“频率”,' 2 *π* (50 e6 75 e6)”);

使失真测量的频谱分析仪,点击变形测量如下图中,选择互调作为失真类型。

scopecfg.DistortionMeasurements。算法=“互调”;scopecfg。FFTLength =“4096”;scopecfg。WindowLength =“4096”;sim(模型);

允许测量范围附近的三阶产品的输入信号,并决定了输出称为三阶截点。下载188bet金宝搏

另请参阅

采样时钟源|孔径抖动测量|ADC交流测量