아날로그-디지털 컨버터 (ADC)가 가장 최신 소비자 전자제품과 많은 상업용 애플리케이션에 사용됩니다. 실제 입력(마이크 음향 또는 이미지)을 컴퓨터 저장, 조작 또는 기타 애플리케이션용 디지털 신호로 전환해야 하는 경우라면 항상 ADC를 이용할 것입니다. 시중에서는 다양한 유형의 여러 ADC를 이용할 수 있으며 여러 디자인은 서로 다른 장점과 약점을 지니고 있습니다. 알맞은 ADC를 선택하는 것은 대부분 사용자의 요구를 이해하는 데 달려 있습니다.
알맞은 ADC를 선택하려면 먼저 다음과 같은 중요한 요인 네 가지를 고려해야 합니다.
- 해상도
- 속도
- 정확도
- 소음
이러한 부문에서 프로젝트의 필요를 평가한 이후에, 다음과 같은 덜 중요한 변수를 고려하여 선택 범위를 더욱 좁힐 수 있습니다.
- 입력 전압
- 인터페이스
- 채널 수
검토할 ADC 선택 기준
ADC의 세계를 탐색할 때, 해상도, 속도, 정확도 및 소음이 자신의 선택에 미칠 영향에 대한 기억을 새롭게 한다면 도움이 될 수 있습니다.
해상도 는 ADC가 전환시마다 생성하는 출력 비트의 수를 가리킵니다. 이 수치는 시스템이 나타낼 수 있는 최소 입력 신호를 결정합니다. 또한 해상도는 ADC가 표현할 수 있는 아날로그 신호로의 최소 인크리멘털 변화를 규정합니다.
속도 는 장치의 표본추출률과 관련이 있습니다. 다른 말로 하면, ADC가 취급할 수 있는 초당 전환 수의 최대값이 얼마인지와 관련됩니다. 표본추출률은 단일 전환을 수행할 때 시간이 걸리는 시간에 의해 결정됩니다. 해당 수치는 최상의 경우에 초당 얼마나 되는 표본이 가능한지 결정합니다.
정확도 는 보다 직접적입니다. 출력은 입력과 얼마나 일치합니까? 원하는 신호는 어느 정도의 출력입니까? 일반적으로, 소음 비율에 대한 신호(SNR)라는 수치를 사용하여 출력 신호에 존재하는 소음에 관한 정확도를 평가하며, 수치가 더 높을수록(소음의 양에 비해 신호가 더 높음) 더 좋습니다. 이상적인 ADC의 경우에도 아날로그 신호(양자화 소음, 이하 설명)를 디지털화하기 위해서는 반올림이 반드시 발생하므로 어느 정도의 소음이 존재할 것입니다. 해상도가 높을수록 정확도도 높아집니다. 반올림 오차가 적을수록 디지털 출력이 아날로그 입력에 더 근접합니다.
양자화 소음 은 장치의 정확도에 도움을 주는 여러 유형의 소음 가운데 하나입니다. 아날로그-디지털 전환에서는 양자화 소음이 불가피하게 발생하기 때문에 이러한 유형의 소음은 언급할 가치가 있습니다. 쉽게 말해서, 연속된 세트가 개별 세트로 전환되면, 약간의 정보를 잃을 것으로 예상합니다. 이 잃어버린 정보를 양자화 소음이라고 부릅니다. 그리고 이 소음은 톱니 소음 신호로 나타납니다. 해상도가 충분히 높으면 성능으로 양자화 소음을 극복할 수 있지만, ADC 프로세스의 고유한 부분으로 남게 됩니다.
보편적 ADC 아키텍처의 개요
다양한 ADC 디자인에는 장점과 약점이 있습니다. 그 결과 주로 프로젝트와 사용하려는 상황이 사용할 ADC의 유형을 좌우하게 됩니다. 장치를 통해 얻고자 하는 바를 명확하게 파악한다면 위에서 설명한 4가지 요소의 우선 순위를 정하고 알맞은 유형의 ADC 아키텍처를 알게 됩니다.
가장 보편적인 ADC 아키텍처는 다음과 같습니다.
- 플래시
- 연속 근사법(SAR)
- 델타-시그마
- 파이프라인
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유형 |
최대 표본추출률 |
해상도(최대 비트) |
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플래시 |
10gigasamples/s |
4-12 |
|
SAR |
10megasamples/s |
8-18 |
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델타-시그마 |
1megasample/s |
8-32 |
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파이프라인 |
1gigasample/s |
8-16 |
특정 아키텍처 유형의 경우 해상도가 높을수록 변환할 데이터가 많아지기 때문에, ADC 해상도가 높을수록 속도가 낮아집니다(반대도 성립). 반면 파이프라인 ADC는 다소 독특한 방법입니다. SAR 및 플래시 유형 ADC의 가장 좋은 특징의 일부를 결합하여 높은 속도와 높은 해상도를 모두 달성할 수 있습니다.
플래시 ADC는 크고 비싸지만, 속도로 인해 아날로그 녹화 영상을 디지털로 전환하는, 엄청난 양의 데이터를 처리하는 프로세스에 매력적인 후보가 될 수 있습니다. SAR은 속도가 매우 높을 필요가 없으면서 정확도가 매우 중요한 데이터 수집 및 계측 애플리케이션에서 매우 인기 있습니다.
델타-시그마 아키텍처(최신 디자인)는 놀라운 정확도를 자랑하지만, 인기 디자인 가운데 가장 느리기 때문에 피델리티가 높은 오디오 애플리케이션에 매우 적합합니다. 이 경우에는 매우 사소한 뉘앙스라도 포착하는 것이 중요하지만, 전체 데이터 양은 그다지 높지 않습니다(예를 들면, 비디오 대비). 그 결과, 디지털 오디오 및 계측에 주로 사용되는 델타-시그마 디자인을 보게 됩니다.
마지막으로, 파이프라인 ADC는 상당히 높은 해상도와 속도를 결합하는 성능으로 인해 점점 인기를 끌고 있습니다. 파이프라인 디자인은 기본적으로 더욱 정교한 형태의 SAR이며 다음과 같은 종류의 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
- 초음파 의료용 영상
- 디지털 비디오
- 케이블 모뎀, xDSL 등 고속 인터넷 시나리오
정확도는 해상도와 표본추출 속도가 합쳐진 결과입니다. 해상도에 따라 진폭 정밀성 및 반올림 오차가(또한, 양자화 소음 및 정확도의 기준 손실이) 결정됩니다. 동시에, 표본추출 속도는 타이밍의 정확도와 정밀성을 결정합니다(소스의 초당 표본추출 횟수가 증가할수록 타이밍이 더 정확함). ADC 통계 시트는 "소음 비율에 대한 신호" 라인에서 전체 정확도와 특정 양자화 소음을 포착합니다. 이 값을 가능한 가장 높게 설정할 수 있습니다(소음 크기에 따른 신호 출력 증가).
검토할 기타 항목
꼭 실용성을 검토해야 합니다. 여러 ADC 기기는 다음과 같은 면에서 큰 차이가 납니다.
- 물리적 크기
- 가능한 입력 수
- 전력 요구 사항
예를 들어, 플래시 ADC는 많은 구성품이 크기와 전력 소모량에 영향을 미치기 때문에 휴대용 장치에 적합하지 않습니다. 휴대용 장치를 구축하려고 한다면, 플래시 ADC가 아니라 더 작은 장치와 전원 시스템에 알맞은 대상을 고려해야 합니다. 마찬가지로 많은 ADC는 두 개의 입력만 허용하므로, 애플리케이션에 두 개 이상의 입력이 가능해야 하는 경우, 다중 채널 ADC로 검색을 제한하여 시간을 절약할 수 있습니다.
기억하세요. 어떤 아키텍처를 선택하든 최소 표본추출 주파수(나이키스트 속도라고 함)는 입력의 최대 주파수의 두 배 이상이어야 합니다. 수신되는 데이터의 예상 주파수에 따라 표본추출률이 충분히 높은지 확인해야 합니다.