Электроника базируется на физике. Разделы физики -- электричество в металлах, в полупроводниках и электромагнитные поля\footnote{\href{https://ru.wikipedia.org/wiki/Правила_Киргофа}{Киргоф}, \href{https://ru.wikipedia.org/wiki/Закон_Ома}{Ом}}. Упрощают моделирование сложных систем, предоставляют математический аппарат.
Сложное электронное устройство: Если получается большая схема -- это признак неправильно решённой задачи. Каждая лишняя деталь -- источник шумов, погрешностей, итд. компенсация порождает лавинный эффект. Проектирование сложных цифровых устройств -- это проектирование цифровых устройств \textit{как можно проще}. Электронное устройство не работает само по себе, а всегда в связке с окружающим миром и физическими параметрами, с которыми нужно уметь работать изначально. От параметров окружающей среды (источника и потребителя) зависит выбор технологии обработки внутри.
\begin{frm} Например, digital remastering -- интерполяция звука с 44.1КГц через 96КГц в 192КГц.\end{frm}
Сейчас наблюдается тренд к максимально быстрой оцифровке аналогового сигнала. После АЦП существует два пути -- мягкая реализация, DSP-микропроцессоры, или жёсткая -- ПЛИС или CPLD.
\begin{enumerate}
\item Сигнал -- это физический процесс, содержащий информацию;
\item электрический сигнал -- ток и напряжение изменённые во времени (связаны законом Ома).
\[
\begin{cases}
i(t)\\
u(t)
\end{cases}
\]
электричество получается по закону электромагнитной индукции Фарадея.
\item все электрические сигналы рассматриваются в двух областях -- зависимость по времени и зависимость по частоте. Во времени на сигнал смотрим осциллографом, в частоте спектроанализатор. Связаны преобразованием Фурье.
\[\int_{-\infty}^{\infty} x(t) e^{-j\omega}dt\]
\end{enumerate}
$x(t)$ -- это входной непрерывный сигнал, умножаем на (ортогональный базис) тригонометрическую функцию. То есть ищем спектральную составляющую (корреляционный детектор). Ортогональный базис ($\cos(\omega)+\j\sin(\omega)$) нужен для поиска фазы (если будет только синус или косинус -- будем знать только амплитуду).
Когда работаем с цифровыми сигналами -- дискретное преобразование фурье, интеграл заменяется на сумму и берём не бесконченость, а определённое число отсчётов.
\itemАО -- на стандартных элементах (усилители фильтры иногда умножители)
\item ФПО -- фильтр для подавления цифровых образов (двойников)
\itemУВХ (устройство выборки и хранения) + АЦП
\item дискретизация по времени (УВХ) и квантование по уровню (АЦП). Сигнал при переходе в цифру всегда теряет информацию, важно минимизировать эти потери.
\item ЦВБ
\item ЦАП
\item Деглитчер
\item Восстанавливающий фильтр
\item Драйвер и аналоговое исполнительное устройство
\end{itemize}
\begin{frm} Любое инженерное решение - это всегда компромисс. \end{frm}
Дискретизация -- умножение на последовательность единичных импульсов. Дельта функция Дирака \footnote{\href{https://portal.tpu.ru/SHARED/k/KONVAL/Sites/Russian_sites/Series/4/01-6.htm}{Подробнее}}.
\[\delta(t)=\begin{cases}+\infty t=0\\0 t \neq0\end{cases}\]
\[\int_{-\infty}^{\infty}\delta(t) dt =1\]
Бесконечная спектральная функция ведёт к бесконечной энергии, что физически невозможно. Перемножение во временной области -- это свёртка в частотной и наоброт.
Дискретный сигнал в частотной области -- бесконечное число повторяющихся копий дискретного представления сигнала. В цифровом вычислительном блоке мы всегда работаем с дискретным сигналом. Важно на каком расстоянии стоят частоты дискретного сигнала (виртуальные образы цифрового сигнана). Чтобы они не накладывались друг на друга нужна предварительная фильтрация (производимая ФПО).
Конденсатор нужен для того чтобы сохранить значение пока АЦП квантует. Если напряжение с конденсатора уйдёт до того, как АЦП завершит работу -- получим погрешность.
Время сбора информации влияет на наличие эффекта фильтрации. Чтобы конденсатор быстрее зарядился нужно уменьшать ёмкость (но она быстрее будет разряжаться). Идеального решения не существует. Ключ -- это два транзистора в противофазе\footnote{Аналоговый мультиплексор -- это набор из ключей}.
В реальности используется не УВХа Устройство \textbf{Слежения} и Хранения Track-Hold Amplifier ключ всегда закрыт и снимается значение в момент размыкания ключа. В идеальном ключе мы хотим чтобы включенный был с нулевым сопротивлением, а выключенный с бесконечным (обычно, существуют I-утечки).
АЦП различают с функцией дискретизации (Sampling ADC) и без (non-sampling ADC). Динамические характеристики АЦП должны выбираться по характеристикам УВХ.
При меньшей ширине сигнала (если $X \to0$, значит мы имеем дело с единичным импульсом (функцией Дирака)) его спектр равен единице умноженной на косинус сигнала, а значит спектр импульсов дискретизации бесконечный.
ДД -- динамический диапазон преобразования ограничивает эффект наложения. Фильтр ограничен разрядностью. Добиваться точности больше, чем число разрядов (1/256 для 8-разрядного) нет смысла.
порядок фильтра $M =\frac{DD}{6\lg_2(\frac{f_s-f_a}{f_s})}$. Каждый порядок фильтра даёт 6дБ на октаву или 10 на декаду. Какого порядка можно реализовать аналоговый фильтр? Порядок определяется энергозапоминающими элементами. Больше 12 порядков аналоговые фильтры уже не делают, потому что вынуждены каскадировать, добавляя разбросы и погрешности.
Можно уменьшить требование по частоте фильтра, увеличив частоту дискретизации (передискретизация). И возможно применить операцию децимации (но все образы обратно сдвинутся и наложатся) поэтому перед децимацией нужно отфильтровать цифровым фильтром.
Жертва в этом случае -- более дорогой избыточной АЦП, наличие ЦФ. Но при этом возможно снизить аналоговый фильтр до первого порядка, поставив простую RC-цепочку.
Чтобы понять порядок ЦФ -- нужно подать единичный импульс. После ЦАП также нельзя делать большой порядок, поэтому делаем интерполяцию.
\section{Теорема Котельникова}
Криетрий ограниченности спектра сигнала. $x(t)$ - имеет ограниченный спектр частот, если его преобразование фурье равно нулю для всех $\omega$ больших чем $2\pi f_a$, где $f_a$ -- ширина спектра процесса
\[X(j\omega)=0; |\omega| > 2\pi f_a\]
Каждый процесс с ограниченным спектром $X(t)$ может быть представлен в виде
$\frac{sin 2\pi f_a(t-t_k)}{2\pi f_a(t-t_k)}$ -- импульсная характеристика идеального фильтра низких частот с прямоугольной АЧХ. То есть это указание о том, как именно восстанавливать сигнал -- пропустить через идеальный ФНЧ. Важно в формулировке теоремы -- ширина спектра сигнала. а не максимальная частота.
Классический случай дискретизации -- когда исходный сигнал находится в первой зоне (рис. \hrf{pic:sig-discr}, \hrf{pic:sig-discr-uvh}). Другие сигналы называются полосовые сигналы. Для полосового сигнала спектр окажется такой же
Субдискретизация -- (англ. under-sampling) дискретизация полезного сигнала, располагающегося вне основной полосы, т.е. лежащего в зоне с номером больше, чем 1 (полосовая дискретизация).
Полоса пропускания $f_1...f_2$, переходная полоса справа $f_2...2f_s - f2$ слева $f_1...f_s-f_1$, полоса задержания меньше $f_s-f_1$ и больше $2f_s-f_2$. Если большой ДД -- нужен большой порядок фильтра. Снизить требование поможет также передискретизация -- плис -- цифровая фильтрация с прореживанием.
$z$ -- номер зоны. Пусть ширина полосы = 4МГц, центральная частота 71МГц, по теореме К$f_s =8$МГц. зона будет равна $18.25$, зона не может быть дробным, округялем до ближайшего целого, снова подставляем в эту же формулу, частота дискретизации будет $8,1143$МГц. Если хотим запас фильтрации больше -- $f_s=10$МГц, подставляем в выражение -- зона $14,7$, округляем до $14$, частота дискретизации = $10,519$МГц.
Дискретный сигнал -- это сигнал с конечным количеством отсчётов, но разрядность пока бесконечна, поэтому возможно применить разрядность АЦП. Передаточная характеристика идеального квантователя
N -- разрядность. Сигнал -- нестационарный процесс, имеет равномерное распределение от $0$ до $f_s/2$, не коррелирует со входным сигналом, матмодель -- входной сигнал умножается на шум квантования. Если аналоговая частота больше -- есть более общий вариант
Если частота дискретизации много больше -- частота увеличилась, а разрядность не увеличитася, тогда шум уменьшается. Шум всегда будет коррелировать с сигналом, это можно использовать, подав собственный шум на низкой частоте.
Пропущенные коды формируется из первых двух. в примере 8 кода 011 не будет, в даташите будет написано no missing code если например ($N=14$) то на младших разрядах можем уже не видеть биты. Эти ошибки невозможно исправить
для $N=8$ это $0.4\%$. $SNR =48dB(+1,76dB)$. Младшие биты АЦП всегда шумят, тест нужно делать на постоянном токе (например, замкнуть на землю, при условии, что земля не дрожжит).
\item Коэффициент гармонических искажений Total Harmonic Distortion -- отражает качество и линейность кармоник. Чем меньше брать в расчёт гармоник - тем легче продать. $THD=\frac{A_1}{\sqrt{A_2^2+A_3^2...}}\%$. AD -- считает по 5 гармоникам, TI -- по 7.
\item свободный динамический диапазон (SFDR spurious free dynamic range) -- свободный от наиболее мешающих компонент. иногда указывают самый мешающий компонент peak spurious (dB). эта характеристика всегда больше СШ. ДД замеряется по самой высокой гармонике.
\item частотная характеристика: полномощная полоса пропускания (full-power bandwidth) -- частота на которой амплитуда реконструируемой синусоиды отличается на $-3$дБ.
\begin{figure}[H]
\centering
\fontsize{12}{1}\selectfont
\includesvg[scale=1.01]{pics/04-cedd-00-fpb.svg}
\end{figure}
\item частотная характеристика: полнолинейная полоса (Full linear bandwidth) срез $-0,1$дБ, показывает где АЧХ максимально плоская.
влияет на динамический диапазон (напрямую зависит от скорости нарастания сигнала (вольт/мкс)). Если величина этой ошибки превышает 1МЗР -- она становится определяющей. Тогда это нужно определять выходную частоту.
\Delta v = \frac{1}{2}LSB = \frac{2u_a}{2^{N+1}}\\
\omega_{max} = \frac{1}{2\pi\Delta t_a 2^{N+1}}
\end{gathered}
\end{equation*}
где N -- разрядность АЦП. Фазовые шумы ТИ накладываются на внутренние фазовые шумы АЦП и так теряются разряды. ТИ должны идти в ту же сторону, что и распространение сигнала. Обязательно через внешние драйверы ТИ с нулевой задержкой. Эмиттерно-селективная логика, дифференциальные сигналы. Снизить шумы позволяют clock-cleaner на основе ФАПЧ.
Окно (на неполном или более чем единицном периоде) формирует фазовый сдвиг. Эффект Гибса. Каждый скачок -- это гармоники. Точно рассчитать спектр вообще невозможно. Добавляют умножение на весовую функцию на этапе ДПФ -- операцию взвешивания. Фильтр RAMP, Хэмминга, Хана.
Тем самым мы достаточно сильно повлияли на входной сигнал.
Для тестирования АЦП необходимо применить когерентную дискретизацию -- один или несколько периоддов дискретизации точно укладываются в окно наблюдения.
(4)
\section{Характеристики ЦАП}
Основные характеристики
\begin{itemize}
\item Разрядность;
\item Частота обновления данных.
\end{itemize}
\subsection{Статические характеристики}
\begin{itemize}
\item дифференциальная нелинейность -- отклонение от идеального напряжения в МЗР формирует нелинейность (по горизонтали).
\item интегральная нелинейность -- отклонение вых значения от идеальной прямой (по вертикали)
\item немонотонность -- следствие первых двух
\item ошибка смещения offset error -- подали 0, на выходе не 0 напряжение (аддитивная ошибка)
\item ошибка усиления gain error -- наклон шкалы (мультипликативная)
\end{itemize}
(5)
Идеальная характеристика - каждому отсчёту соответствует точка равная определённому разному напряжению. Пропущенных кодов быть не может.
\subsection{Динамические характеристики ЦАП}
\begin{itemize}
\item Время установления выходного напряжения (setting time). -- классический аналоговый параметр. Меняется код и на выходе переходной процесс
(6)
Время установления является фактической ответной частью частотой дискретизации.
\item Форма переходного процесса может отличаться. Эмпирический показатель Область глитч импульса glitch impulse area. Максимальный переходной процесс -- в середине шкалы
(7)
Измеряется в $V\cdot pS$. Иногда измеряют не только площади, но разницы площадей. Проблему решает деглитчер (УВХ).
