屏蔽ADC网络可以帮助避免噪声耦合 有助于提高性能
逐次逼近寄存器（sar）模数转换器（adc）通常用于需要中到高分辨率的应用中。 sar adc的主要优点是高性能，低功耗和小芯片面积。
为了减小芯片面积，使用分离电容dac阵列。该架构如图1所示。分离电容阵列既可用作dac，也可用作采样保持电路。衰减器电容器c a用于将阵列分成两个子阵列。在采样阶段之后，阵列输出端的输出电压为v in - v ref ，其中v in是adc输入电压，v ref 是参考电压。在近似阶段期间，输出电压达到v ref + v qe 的值，其中v qe 是量化误差。导致该值的dac输入是转换结果。但是有一些误差源必须最小化。
图1：分离电容sar adc
2。误差来源
2.1寄生电容
在dac的每个电容上阵列，上板和下板都有一些寄生帽。下板上的寄生电容对于snr计算并不重要，因为它在逐次逼近过程中不参与电荷共享。寄生帽的价值取决于各种因素，如布局，制造工艺等;加上它随着死亡而变化。
图2：寄生帽
2.2电容不匹配
不可能在芯片上制作精确值的电容。与parasitics一样，不匹配也取决于布局和制造过程。图3显示了两个电容，第二个电容应具有第一个双倍值，但其值随delta变化。通过适当的布局，可以实现低至0.1％的delta值。
图3：不匹配
2.3来自附近网络的耦合
如果输入或参考电压的相邻网络正在切换，那么它们可以耦合噪声。图4显示了输入正弦波;在放大的快照中可以看到与附近网络的正弦波耦合的噪声。
图4：输入噪声
3。分析
为了研究各种因素对adc信噪比的影响，采用了行为模型[2]。在每次模拟中，取出1024个正弦波样本并将其转换为12位数字值，然后计算snr。进行了1000次这些模拟，最后得到了所有snr值的rms值。
dac的输出电压可按如下方式计算：
其中c suml是阵列的lsb一半的总电容，c summ是msb一半阵列的总电容。 n是dac使用的位数， c 0是单位电容值， 等于阵列msb一半的相应dac位。
运行sar算法进行转换，上面的方程用于通过切换找到v out 从msb到lsb的逐位比特。
3.1寄生电容对snr的影响
随机值（介于0之间）在每次模拟中产生每个电容器的寄生电容的最大值（％）。进行1000次这样的模拟，最后计算snr的rms值。图5显示了snr随寄生效应的变化，表中寄生值是寄生电容的最大可能值。我们可以看到只有0.2％的寄生电容可以导致6db的snr下降。
图5：snr与寄生效应
3.2不匹配的影响
这里也针对不同的最大不匹配值，为每个电容器生成随机值，然后转换完成。完成1000次这样的转换，最后计算snr的rms值。电容之间0.1％的不匹配会使snr降低3.2 db。
图6：snr与失配
3.3耦合的影响
这里我们得到噪声的随机值（从0到最大值），它被加到输入信号值上。对于每次转换，有1024个样本，因此每次转换都会添加1024个不同的噪声值，并完成1000次转换，然后计算snr的rms值。
图7：snr与输入噪声
4。结论
上述分析表明，附近网络耦合的电容，寄生电容或噪声之间的小的不匹配会如何降低sar adc的性能。这种高灵敏度使得必须在布局阶段正确匹配电容器，并在片上sar算法中使用各种校准技术来提高其性能。屏蔽adc网络可以帮助避免噪声耦合，这将再次有助于提高性能。
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图1：分离电容sar adc
2。误差来源
2.1寄生电容
在dac的每个电容上阵列，上板和下板都有一些寄生帽。下板上的寄生电容对于snr计算并不重要，因为它在逐次逼近过程中不参与电荷共享。寄生帽的价值取决于各种因素，如布局，制造工艺等;加上它随着死亡而变化。
图2：寄生帽
2.2电容不匹配
不可能在芯片上制作精确值的电容。与parasitics一样，不匹配也取决于布局和制造过程。图3显示了两个电容，第二个电容应具有第一个双倍值，但其值随delta变化。通过适当的布局，可以实现低至0.1％的delta值。
图3：不匹配
2.3来自附近网络的耦合
如果输入或参考电压的相邻网络正在切换，那么它们可以耦合噪声。图4显示了输入正弦波;在放大的快照中可以看到与附近网络的正弦波耦合的噪声。
图4：输入噪声
3。分析
为了研究各种因素对adc信噪比的影响，采用了行为模型[2]。在每次模拟中，取出1024个正弦波样本并将其转换为12位数字值，然后计算snr。进行了1000次这些模拟，最后得到了所有snr值的rms值。
dac的输出电压可按如下方式计算：
其中c suml是阵列的lsb一半的总电容，c summ是msb一半阵列的总电容。 n是dac使用的位数， c 0是单位电容值， 等于阵列msb一半的相应dac位。
运行sar算法进行转换，上面的方程用于通过切换找到v out 从msb到lsb的逐位比特。
3.1寄生电容对snr的影响
随机值（介于0之间）在每次模拟中产生每个电容器的寄生电容的最大值（％）。进行1000次这样的模拟，最后计算snr的rms值。图5显示了snr随寄生效应的变化，表中寄生值是寄生电容的最大可能值。我们可以看到只有0.2％的寄生电容可以导致6db的snr下降。
图5：snr与寄生效应
3.2不匹配的影响
这里也针对不同的最大不匹配值，为每个电容器生成随机值，然后转换完成。完成1000次这样的转换，最后计算snr的rms值。电容之间0.1％的不匹配会使snr降低3.2 db。
图6：snr与失配
3.3耦合的影响
这里我们得到噪声的随机值（从0到最大值），它被加到输入信号值上。对于每次转换，有1024个样本，因此每次转换都会添加1024个不同的噪声值，并完成1000次转换，然后计算snr的rms值。
图7：snr与输入噪声
4。结论
上述分析表明，附近网络耦合的电容，寄生电容或噪声之间的小的不匹配会如何降低sar adc的性能。这种高灵敏度使得必须在布局阶段正确匹配电容器，并在片上sar算法中使用各种校准技术来提高其性能。屏蔽adc网络可以帮助避免噪声耦合，这将再次有助于提高性能。
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