静安区智能数模转换器量大从优

在D/A转换过程中，影响转换精度的主要因素有失调误差、增益误差、非线性误差和微分非线性误差。转换速度转换速度一般由建立时间决定。从输入由全0突变为全1时开始，到输出电压稳定在FSR±½LSB范围（或以FSR±x%FSR指明范围）内为止，这段时间称为建立时间，它是DAC的比较大响应时间，所以用它衡量转换速度的快慢 [1]。在满刻度输出的条件下，温度每升高1℃，输出变化的百分数定义为温度系数。电源抑制比对于高质量的D/A转换器，要求开关电路及运算放大器所用的电源电压发生变化时，对输出电压影响极小。通常把满量程电压变化的百分数与电源电压变化的百分数之比称为电源抑制比。D/A转换器基本上由4个部分组成，即权电阻网络、运算放大器、基准电源和模拟开关。静安区智能数模转换器量大从优

D/A转换器由数码寄存器、模拟电子开关电路、解码网络、求和电路及基准电压几部分组成。数字量以串行或并行方式输入、存储于数码寄存器中，数字寄存器输出的各位数码，分别控制对应位的模拟电子开关，使数码为1的位在位权网络上产生与其权值成正比的电流值，再由求和电路将各种权值相加，即得到数字量对应的模拟量。按解码网络结构不同T型电阻网络D/A转换器相关示图倒T型电阻网络D/A转换器权电流D/A转换器权电阻网络D/A转换器按模拟电子开关电路的不同CMOS开关型D/A转换器（速度要求不高）双极型开关D/A转换器 电流开关型（速度要求较高）ECL电流开关型（转换速度更高）杨浦区智能数模转换器性价比在转换器电路设计中，一般要求非线性误差不大于±1/2LSB。

逐次逼近型ADC：逐次逼近型ADC是另一种直接ADC，它也产生一系列比较电压VR，但与并联比较型ADC不同，它是逐个产生比较电压，逐次与输入电压分别比较，以逐渐逼近的方式进行模数转换的。逐次逼近型ADC每次转换都要逐位比较，需要（n+1）个节拍脉冲才能完成，所以它比并联比较型ADC的转换速度慢，比双分积型ADC要快得多，属于中速ADC器件。另外位数多时，它需用的元器件比并联比较型少得多，所以它是集成ADC中，应用较广的一种 [5]。双积分型ADC：属于间接型ADC，它先对输入采样电压和基准电压进行两次积分，以获得与采样电压平均值成正比的时间间隔，同时在这个时间间隔内，用计数器对标准时钟脉冲（CP）计数，计数器输出的计数结果就是对应的数字量。双积分型ADC优点是抗干扰能力强；稳定性好；可实现高精度模数转换。主要缺点是转换速度低，因此这种转换器大多应用于要求精度较高而转换速度要求不高的仪器仪表中，例如用于多位高精度数字直流电压表中 [5]。

实际上从数学关系来看，INL的微分结果即是DNL, DNL的积分结果即是INL 。5.单调性:单调性是指数模转换器输入在逐渐增加时，输出也是逐步增加的，若输入增加，输出却减小，此时即呈现非单调性，如图4左是单调性的，图4右是非单调性的，此时DNL会小于-1LSB6.信噪比(SNR:即信号功率比上噪声功率(dB)，前面己经证实过，理想N位数模转换器SNRMax=6.02N+1.76 dB，实际SNR会小于理想值。7.信噪失真比(SNDR):即信号功率比上噪声功率加谐波功率(dB )，噪声包含量化噪声和干扰噪声等等，失真则是因数模转换器的非线性输出一输入关系所引起的，在频谱上出现信号谐波。失调误差(或称零点误差)定义为数字输入全为0码时，其模拟输出值与理想输出值之偏差值。

分辨率分辨率是指D/A转换器能够转换的二进制位数。位数越多，分辨率越高。对一个分辨率为n位的D/A转换器，能够分辨的输入信号为满量程的1/2n。 [1]例如：8位的D/A转换器，若电压满量程为5V,则能分辨的**小电压为5V/28≈20mV, 10位的D/A转换器，若电压满量程为5V，则能分辨的**小电压为5V/210≈5mV。转换时间图5-2转换时间是指D/A转换器由数字量输入到转换输出稳定为止所需的时间。转换时间也叫隐定时间或者建立时间。当输出的模拟量为电压时，建立时间较长，主要是输出运算放大器所需的时间。图5-2中所示的ts即为转换时间。在实际使用中，表示分辨率大小的方法也用输入数字量的位数来表示。静安区智能数模转换器批量定制

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倒T型电阻网络图9-6为倒T型电阻网络D/A转换器原理图。由于P点接地、N点虚地，所以不论数码D0、D1、D2、D3是0还是1，电子开关S0、S1、S2、S3都相当于接地。因此，图9-6中各支路电流I0、I1、I2、I3和IR的大小不会因二进制数的不同而改变。并且，从任一节点a、b、C、d向左上看的等效电阻都等于R，所以流出VR的总电流为 [4]倒T型电阻网络也只用了R和2R两种阻值的电阻，但和T型电阻网络相比较，由于各支路电流始终存在且恒定不变，所以各支路电流到运放的反相输入端不存在传输时间，因此具有较高的转换速度。 [4静安区智能数模转换器量大从优

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