Principes de base des convertisseurs analogique-numérique
Les convertisseurs analogiques-numériques (ADCs) sont un composant important lorsqu'il s'agit de traiter des systèmes numériques communiquant avec des signaux en temps réel. Avec le développement rapide de l'IoT pour être appliqué dans la vie quotidienne, les signaux réels/temps doivent être lus par ces systèmes numériques pour fournir avec précision des informations vitales. Nous allons plonger dans le fonctionnement des ADCs et la théorie qui les sous-tend.
Dans le monde réel, les signaux analogiques sont des signaux qui ont une séquence continue avec des valeurs continues (dans certains cas, elle peut être finie). Ces types de signaux peuvent provenir du son, de la lumière, de la température et du mouvement. Les signaux numériques sont représentés par une séquence de valeurs discrètes où le signal est décomposé en séquences qui dépendent de la série chronologique ou du taux d'échantillonnage (nous en reparlerons plus tard). La manière la plus simple d'expliquer cela est par un visuel ! Figure 1 montre un excellent exemple de l'apparence des signaux analogiques et numériques.
Comment fonctionne un ADC ?
Un signal continu (analogique) se transformant en un signal numérique. (Source : Waqas Akram – Quantification dans les CAN)
Figure 1
Les microcontrôleurs ne peuvent pas lire les valeurs à moins qu'il s'agisse de données numériques. Cela est dû au fait que les microcontrôleurs ne peuvent voir que les "niveaux" de tension, qui dépendent de la résolution de l'ADC et de la tension du système.
Les ADC suivent une séquence lors de la conversion des signaux analogiques en numériques. Ils échantillonnent d'abord le signal, puis le quantifient pour déterminer la résolution du signal, et enfin définissent des valeurs binaires et les envoient au système pour lire le signal numérique. Deux aspects importants de l'ADC sont son taux d'échantillonnage et sa résolution.
Quelle est la fréquence/taux d'échantillonnage de l'ADC ?
La fréquence d'échantillonnage de l'ADC, également connue sous le nom de fréquence d'échantillonnage, peut être liée à la vitesse de l'ADC. La fréquence d'échantillonnage est mesurée en utilisant des « échantillons par seconde », où les unités sont en SPS ou S/s (ou si vous utilisez la fréquence d'échantillonnage, elle serait en Hz). Cela signifie simplement combien d'échantillons ou de points de données sont pris en une seconde. Plus l'ADC prend d'échantillons, plus il peut gérer de hautes fréquences.
Une équation importante concernant la fréquence d'échantillonnage est :
fs = 1/T
Où,
fs = Fréquence/Fréquence d'échantillonnage
T = Période de l'échantillon ou le temps avant de rééchantillonner
Par exemple, dans Figure 1, il semble que fs soit de 20 S/s (ou 20 Hz), tandis que T est de 50 ms. La fréquence d'échantillonnage est très lente, mais le signal reste similaire au signal analogique d'origine. Ceci est dû au fait que la fréquence du signal d'origine est de 1 Hz, ce qui signifie que la fréquence était encore suffisamment bonne pour reconstruire un signal similaire.
« Que se passe-t-il lorsque la fréquence d'échantillonnage est considérablement plus lente ? » vous pourriez vous demander. Il est important de connaître la fréquence d'échantillonnage de l'ADC car vous devrez savoir si elle entraînera un repliement de spectre. Le repliement de spectre signifie que lorsqu'une image/signal numérique est reconstruit, il diffère grandement de l'image/signal d'origine à cause de l'échantillonnage.
Si la fréquence d'échantillonnage est lente et que la fréquence du signal est élevée, l'ADC ne pourra pas reconstruire le signal analogique d'origine, ce qui amènera le système à lire des données incorrectes. Un bon exemple est montré dans Figure 2.
Un exemple de la manière dont se produit l'aliasing. (Source : Tony R. Kuphaldt - Lessons in Electric Circuits)
Figure 2
Dans cet exemple, vous pouvez voir où se produit l'échantillonnage dans le signal d'entrée analogique. La sortie du signal numérique n'est pas du tout proche du signal original car le taux d'échantillonnage n'est pas suffisamment élevé pour suivre le signal analogique. Cela cause une distorsion et le système numérique ne saisit pas l'intégralité du signal analogique.
Une règle empirique pour déterminer si une distorsion se produira est d'utiliser le Théorème de Nyquist. Selon le théorème, le taux/fréquence d'échantillonnage doit être au moins le double de la fréquence la plus élevée du signal pour recréer le signal analogique original. L'équation suivante est utilisée pour trouver la fréquence de Nyquist :
fNyquist = 2fMax
Où,
fNyquist = fréquence de Nyquist
fMax = La fréquence maximale présente dans le signal
Par exemple, si le signal que vous entrez dans le système numérique a une fréquence maximale de 100 kHz, alors le taux d'échantillonnage de votre ADC doit être égal ou supérieur à 200 kS/s. Cela permettra une reconstruction réussie du signal original.
Il est également utile de noter qu'il existe des cas où le bruit extérieur peut introduire des hautes fréquences inattendues dans le signal analogique, ce qui peut perturber le signal puisque le taux d'échantillonnage ne pouvait pas gérer la fréquence de bruit ajoutée. Il est toujours recommandé d'ajouter un filtre anti-crénelage (filtre passe-bas) avant que l'ADC et l'échantillonnage ne commencent, car il peut empêcher les hautes fréquences inattendues d'atteindre le système.
Comment est déterminée la résolution d'un ADC ?
La résolution de l'ADC peut être liée à la précision de l'ADC. La résolution de l'ADC peut être déterminée par la longueur de ses bits. Un exemple rapide de la manière dont cela aide le signal numérique à produire un signal plus précis est montré dans la Figure 3. Ici, vous pouvez voir que le 1-bit n'a que deux « niveaux ». En augmentant la longueur des bits, les niveaux augmentent, ce qui rend le signal plus représentatif du signal analogique original.
Exemple de l'impact de la résolution sur le signal numérique. (Source : Apple Inc – Soundtrack Pro 3 : Fondamentaux audio)
Figure 3
Si vous avez besoin d'un niveau de tension précis que votre système doit lire, alors il est important de connaître la résolution en bits. La résolution dépend à la fois de la longueur des bits et de la tension de référence. Ces équations vous aident à déterminer la résolution totale du signal que vous essayez d'entrer en termes de tension :
Formule de résolution d'ADC :
Taille de pas = VRef/N
Où,
Taille de pas = La résolution de chaque niveau en termes de tension
VRef = La tension de référence (plage de tensions)
N = Taille totale du niveau de l'ADC
Pour trouver la taille N, utilisez cette équation :
N = 2n
Où,
n = Taille des bits
Par exemple, disons qu'une onde sinusoïdale avec une plage de tension de 5 doit être lue. L'ADC a une taille de 12 bits. Insérez 12 dans n pour l'équation 4 et N sera 4096. Avec cela connu et la tension de référence réglée sur 5V, vous aurez : Taille de pas = 5V/4096. Vous constaterez que la taille de pas sera d'environ 0,00122V (ou 1,22mV). Cela est précis car le système numérique pourra détecter quand la tension change avec une précision de 1,22mV.
Si l'ADC avait une très petite longueur de bits, disons seulement 2 bits, alors la précision serait réduite à seulement 1,25V, ce qui est très médiocre car il ne pourra indiquer au système que quatre niveaux de tension (0V, 1,25V, 2,5V, 3,75V et 5V).
Figure 4 montre les longueurs de bits courantes et leur nombre de niveaux. Elle montre également quelle serait la taille de pas pour une référence de 5V. Vous pouvez voir à quel point cela devient précis à mesure que la longueur des bits augmente.
Longueur de bit et leur nombre de niveaux et taille de pas pour une plage de référence de 5V.
Figure 4
En comprenant à la fois la résolution et les taux d'échantillonnage de l'ADC, vous pouvez voir à quel point il est important de connaître ces valeurs et ce que vous pouvez attendre de votre ADC.
Analog Devices à considérer
Analog Devices offre une excellente gamme de convertisseurs ADC de haute qualité et fiables, pouvant être des convertisseurs à usage général ou spécial. Voici quelques-uns à envisager pour votre prochain projet :
AD7175-2 (Résolution maximale : 24 bits | Taux d'échantillonnage maximal : 250 kSPS)
Le AD7175-2 est un convertisseur analogique-numérique Delta-Sigma pour les entrées à faible bande passante. Il présente un faible bruit, une stabilisation rapide, multiplexé, 2/4 canaux avec un taux d'analyse maximal de 50 kSPS (20µs) pour des données entièrement stabilisées. Les taux de sortie de données peuvent varier de 5 SPS à 250 kSPS. Vous pouvez également configurer un réglage individuel pour chaque canal d'entrée analogique utilisé et obtenir une résolution maximale de 24 bits. Les applications incluent : le contrôle de processus (modules PLC/DCS), la mesure de température et de pression, les instruments médicaux et scientifiques multicanaux, et la chromatographie.
AD9680 (Résolution maximale : 14 bits | Taux d'échantillonnage maximal : 1,25 GSPS)
Cet ADC possède une large bande passante à pleine puissance qui prend en charge l'échantillonnage IF de signaux allant jusqu'à 2 GHz. Il dispose de quatre filtres de décimation à large bande intégrés et de ses blocs d'oscillateurs numériques contrôlés (NCO) prenant en charge les récepteurs multibandes. Avec ses entrées tamponnées avec terminaison d'entrée programmable, il simplifie la conception et l'implémentation des filtres. Les applications incluent : communications, radios logiciel polyvalentes, récepteurs satellites à très large bande, instrumentation, radars et bien plus encore.
AD7760 (Résolution maximale : 24 bits | Taux d'échantillonnage maximal : 2,5 MSPS)
AD7760 est un ADC sigma-delta haute performance qui combine bande passante d'entrée et haute vitesse avec les avantages d'une conversion sigma-delta pour atteindre une performance de 100 dB ANR à 2,5 MSPS, ce qui le rend idéal pour l'acquisition de données à haute vitesse. Il peut simplifier le processus de conception avec sa large plage dynamique combinée à des exigences de réduction des interférences nettement réduites. Les applications incluent : système d'acquisition de données, analyse vibratoire et instrumentation.
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