주요 요점
아날로그-디지털 컨버터(ADC)는 음파나 빛의 세기와 같은 연속 신호를 불연속적인 수치 값으로 변환하여 다양한 용도로 활용할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.
디지털-아날로그 컨버터(ADC)의 샘플링 주파수는 초당 획득하는 측정 횟수에 정비례하며, 일반적으로 샘플링 속도가 높을수록 입력 신호를 더 정밀하게 묘사할 수 있습니다.
아날로그-디지털 컨버터(ADC)의 해상도는 입력 신호의 디지털 표현의 충실도를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. ADC 내의 비트 수를 늘리면 양자화 프로세스가 더 세밀해져 디지털화된 출력의 정확도와 부드러움이 높아집니다. 그러나 다양한 유형의 ADC는 속도, 정밀도 및 에너지 효율과 같은 다양한 성능 특성을 제공하므로 특정 애플리케이션에 맞는 ADC를 선택할 때는 신중하게 고려해야 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
아날로그-디지털 컨버터(ADC)는 물리적 현상에 존재하는 연속적인 아날로그 신호를 컴퓨터 프로그램 및 시스템 내에서 활용할 수 있는 개별 디지털 값으로 변환하는 데 중요한 역할을 합니다. 아날로그 신호를 디지털 값으로 변환하는 과정에는 샘플링과 양자화가 포함됩니다. 샘플링은 특정 시간 간격으로 아날로그 신호의 스냅샷을 캡처하는 것을 의미하며, 양자화는 샘플링된 아날로그 값을 유한한 수의 단계 또는 레벨을 사용하여 가장 가까운 디지털 값에 매핑하는 것을 포함합니다. 이러한 변환을 통해 컴퓨터로 아날로그 정보를 처리하고 조작할 수 있으므로 데이터 수집, 계측, 통신 시스템 및 제어 프로세스와 같은 다양한 애플리케이션을 용이하게 할 수 있습니다.
ADC는 어떤 용도로 사용되나요?
ADC는 다양한 애플리케이션에서 널리 사용되고 있습니다. 스마트폰과 같은 장치에 내장되어 있어 음성 단어를 이진 데이터로 변환하여 처리합니다. 또한 자동차에서 휠 회전을 측정하는 데 사용되기도 합니다. 또한 이러한 컨버터는 아날로그에서 디지털 형식으로 변환을 용이하게 하여 오실로스코프를 사용하여 전기 신호를 캡처하는 데 필수적인 역할을 합니다. 특히, 빛과 소리를 디지털 형식으로 변환하는 것이 필수적이기 때문에 개인이 ADC를 접하는 일반적인 시나리오 중 하나는 비디오 및 오디오 영역에 속합니다.
샘플 레이트란 무엇인가요? 샘플 레이트는 ADC에 어떤 영향을 미칩니까?
자동 도어 컨트롤러(ADC)의 성능을 평가하는 데 필수적인 지표는 초당 판독값을 가져오는 빈도를 나타내는 샘플링 속도입니다.
고급 오실로스코프는 초당 최대 10기가샘플을 수집할 수 있지만, 대담한 MCP3008 ADC는 이보다 적당한 수준에서 작동하여 초당 약 23만 개의 데이터 포인트를 처리합니다. 오디오 영역에서는 초당 44,100사이클(44.1킬로헤르츠 또는 kHz로 표기)의 일반적인 샘플링 주파수가 널리 사용됩니다.
샘플 크기는 신호를 정확하게 표현하는 데 중요한 역할을 합니다. 어떤 상황에서는 더 높은 정밀도가 필요하지만 어떤 상황에서는 그렇지 않을 수 있으므로 필요한 샘플 수는 특정 애플리케이션에 따라 다릅니다. 예를 들어, 사운드 또는 조명 콘솔과 같은 전자 장비를 조절하는 데 사용되는 페이더 뱅크의 구성을 생각해 보겠습니다. 여기서 측정되는 값은 인간의 한계로 인해 빠른 속도로 변동할 가능성이 낮습니다. 따라서 충분한 수의 샘플만 있으면 원활하고 반응이 빠른 결과를 보장할 수 있습니다.
비트레이트란 무엇인가요? 비트 전송률이 ADC의 품질에 영향을 미치나요?
샘플링을 통해 얻은 데이터의 품질은 전압 변동을 디지털로 표현하는 데 사용할 수 있는 이진 상태의 수를 정량화하는 비트 전송률의 영향을 크게 받으므로 이를 고려해야 합니다. 비트 전송률이 높을수록 각 샘플 내에서 기록되는 값의 범위가 넓어져 궁극적으로 더 정교하고 정확한 최종 출력을 얻을 수 있습니다.
바이너리는 디지털 시스템의 기본 개념이며, 그 작동은 포괄적으로 탐구되어 왔습니다. 따라서 이 주제에 익숙하지 않은 분들을 위해 바이너리에 대해 자세히 살펴보는 것이 적절한 출발점이 될 것입니다. 필요한 비트 수는 특정 작업에 따라 달라집니다. 때때로 사용 중인 통신 프로토콜로 인해 제한이 발생할 수도 있습니다. 예를 들어, MIDI 1.0 표준은 데이터 값을 7비트 또는 14비트로 제한합니다. 그러나 경우에 따라서는 사람의 인식으로 인해 제약이 발생할 수 있습니다. 따라서 해상도를 높여도 결과물이 눈에 띄게 개선되지 않는다면 더 이상 투자할 가치가 없을 수 있습니다.
멀티플렉싱은 ADC 품질을 어떻게 개선합니까?
ADS1115 및 MCP3008 과 같은 인기 있는 ADC 칩은 많은 입력을 제공합니다. 하지만 내부에는 실제로 단일 ADC만 포함되어 있습니다. 이는 이러한 디바이스에 내장된 멀티플렉서 덕분에 가능합니다. 멀티플렉서는 전자 및 통신 분야의 모든 곳에 존재합니다. 멀티플렉서는 ADC의 트래픽 제어 역할을 하는 디지털 스위치입니다. ADC는 한 채널을 샘플링하고, 그 다음 채널을 샘플링하고, 그 다음 채널을 샘플링할 수 있습니다. 따라서 채널이 8개이고 샘플 속도가 200,000인 경우 모든 채널을 순환하여 채널당 25,000개의 샘플을 수집할 수 있습니다.
ADC에는 어떤 종류가 있나요?
ADC의 기능은 특정 작업에 필요한 비용과 용량에 따라 달라질 수 있습니다.
플래시 아날로그-디지털 컨버터(ADC)의 작동은 복잡한 전압 분할 프로세스가 특징입니다. 저항 그룹을 사용하여 기준 전압을 증분 값으로 분할하고, 이후 일련의 비교기를 통해 입력 신호와 비교합니다. 이러한 ADC는 매우 빠른 변환 속도를 제공하지만 필요한 비교기 수로 인해 비트 심도 측면에서 해상도가 제한됩니다. 또한 이러한 구성 요소 요구 사항으로 인해 상당한 양의 전력을 소비합니다.
서브레인지 기술을 활용하는 ADC는 변환 프로세스를 두 가지 구성 요소로 나누어 기존 범위 지정 방법과 관련된 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 첫 번째 구성 요소는 입력 전압을 추정하고 두 번째 구성 요소는 정확한 측정을 수행합니다. 이 접근 방식은 필요한 비교기의 전체 수를 줄입니다. 특정 서브 레인지 ADC는 오류 수정 메커니즘을 포함한 추가 단계를 통합하여 성능을 더욱 향상시킵니다.
SAR(연속 근사화 레지스터) 아날로그 디지털 컨버터(ADC)의 작동에는 이진 검색 기술이 포함됩니다. 8비트를 변환해야 하는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이 시나리오에서 SAR은 하한을 나타내는 0과 상한을 나타내는 1 사이에 있는 중간 값(0)을 고려하는 것으로 계산을 시작합니다. 입력 전압이 이 중간값을 초과하면 SAR은 가장 중요한 비트를 1로 유지하고, 기준을 충족하지 못하면 가장 중요한 비트를 0으로 설정합니다. 이후 각 자릿수에 대해 동일한 절차를 반복하여 예상값
조회를 점진적으로 세분화하여 옵션 범위를 반으로 나누고 결과가 중간값을 초과하는지 또는 이하인지 결정합니다. 이 특정 사례와 관련하여 값은 0에서 255까지의 스펙트럼 내에 있습니다. 여러 번의 평가 주기를 통해 아날로그-디지털 변환기(ADC)는 추정값이 대략 77에 있다고 추론합니다.
시그마-델타 컨버터는 특히 고정밀 음악 및 신호 측정 애플리케이션에서 사용되는 신호 측정에서 탁월한 정확도로 잘 알려진 고도로 전문화된 유형의 아날로그-디지털 컨버터(ADC)입니다.이 특정 유형의 ADC를 작동하려면 입력 신호를 매우 빠른 속도로 오버샘플링한 다음 복잡한 필터링 알고리즘과 수학적 조작을 광범위하게 사용하여 다른 유형의 ADC에 비해 더 높은 수준의 분해능을 달성해야 합니다. 따라서 전체 샘플링 속도를 줄이면서 동시에 결과 디지털 출력의 정밀도를 향상시킬 수 있습니다. 저잡음 성능과 정밀한 측정에 중점을 둔 시그마-델타 컨버터는 원시 데이터 처리량보다 이러한 요소가 더 중요한 애플리케이션에 적합합니다.
마지막으로, 시그마-델타 ADC에 비해 느린 속도로 작동하는 통합 아날로그-디지털 컨버터(ADC)도 있습니다. 이러한 장치는 충전 속도가 입력 전압을 결정하기 위한 프록시 역할을 하는 커패시터를 사용합니다. 대부분의 경우 샘플링 속도가 전원 공급 장치 주파수에 맞춰져 있어 동기화를 통해 노이즈 레벨을 최소화할 수 있습니다.
나이퀴스트-섀넌 이론이란 무엇인가요?
아날로그 신호를 수치로 표현하기 위해서는 완전한 진동 주기당 최소 두 개의 데이터 포인트를 설정해야 합니다. 특히, 이러한 데이터 포인트는 각 파형의 최고점과 최저점에 위치해야 합니다. 따라서 이 정보를 캡처하는 데 필요한 기본 샘플링 속도는 예상 최대 측정 주파수를 2배 이상 초과해야 합니다.
나이퀴스트 주파수의 개념은 스웨덴계 미국인 물리학자 해리 나이퀴스트(Harry Nyquist)가 고안했으며, 그 이름은 유명한 수학자이자 암호학자인 클로드 섀넌과의 협업에서 유래했습니다. 그러나 이 개념은 두 사람이 발견하기 전에 에드먼드 휘태커가 처음 제안했습니다.
파형의 최고점과 최저점의 정확한 타이밍을 예측하기 어렵기 때문에 모든 이론적 모델의 유효성은 면밀히 검토되어야 합니다. 또한 중간 지점에서 신호를 샘플링하면 입력 신호의 잠재적 변경으로 인해 캡처된 데이터가 왜곡될 수 있습니다.
아마도 이전에는 생각하지 못했던 완전히 새로운 파동 패턴을 상상하거나 실제 외부 자극에 기반하지 않은 청각적 환상을 경험할 수 있을 것입니다.
앞서 언급한 일루전은 일반적으로 대체 정체성 또는 가명이라고 불립니다.
앨리어싱의 문제
움직이는 물체를 필름에 담을 때 발생할 수 있는 “수레바퀴” 착시 현상을 경험해 본 적이 있을 것입니다. 이 광학적 왜곡으로 인해 자동차나 헬리콥터와 같은 차량의 회전하는 바퀴가 매우 느린 속도로 역방향으로 움직이는 것처럼 보이게 됩니다.어떤 경우에는 블레이드의 회전이 완전히 멈춰서 첨부된 비디오에서 볼 수 있듯이 예기치 않은 특이한 결과를 초래할 수도 있습니다.
골동품 비디오 게임에 빠져 있다가 평행선 묘사에 불규칙한 부분이 생겨 비정상적인 왜곡이 발생하는 것을 목격했을 수 있습니다. 울타리, 계단, 대각선 줄무늬로 장식된 의류와 같은 물체가 매우 비정상적으로 보입니다. 또한 표준 이하의 디지털 연결을 통해 오디오가 전송되면 불안한 휘파람 소리가 들릴 수 있습니다. 이는 노이즈 내에 원치 않는 주파수 성분이 존재한다는 특징이 있는 특정 형태의 왜곡 사례입니다. 이러한 바람직하지 않은 주파수의 두드러짐은 특히 타악기와 같이 강한 고조파 구조를 가진 음원을 감사할 때, 특히 고주파수 범위에서 그 영향이 가장 두드러지게 나타납니다.
특정 현상의 근본 원인을 이해하면 그러한 모든 현상을 파악하는 데 한 걸음 다가갈 수 있습니다. 수레바퀴와 관련하여 프레임 속도가 일정하면 움직임을 정확하게 묘사할 수 없습니다. 예를 들어, 물체가 각 개별 프레임 내에서 전체 회전을 완료하면 약 10도 정도 후퇴한 것처럼 보이는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 기본적으로 사용 가능한 데이터는 현재 상황을 충실하게 표현하기에는 부족합니다. 수집된 샘플이 모니터링 중인 매개변수와 일치하지 않습니다.
아날로그에서 디지털로 변환하는 현상은 고립된 현상이 아니며, 많은 경우 한 유형의 디지털 표현을 다른 유형으로 변환하는 과정을 수반합니다.
이 문제를 해결하기 위한 한 가지 가능한 접근 방식은 이러한 원치 않는 신호 구성 요소의 존재를 완화하기 위해 자동 차별화 컴퓨터(ADC)에서 일반적으로 사용되는 특정 필터링 메커니즘을 활용하는 것입니다. 또는 파형을 정확하게 표현하는 데 필요한 것보다 훨씬 더 많은 수의 측정값을 수집하면 재구성된 이미지의 전반적인 충실도가 그에 상응하는 수준으로 향상되므로 다른 전략을 사용할 수 있습니다.
최상의 결과를 위한 더 높은 품질의 샘플
사실, 이러한 문제에 관심이 있는 분들을 위해 이 주제와 관련하여 우리는 단지 표면만 긁어 모았다는 점에 유의해야 합니다. 이상 도플러 전류(ADC)의 복잡성은 매우 깊으며, 더 많은 탐구와 이해를 위한 충분한 기회를 제공합니다.
최종 사용자 또는 일반적인 아두이노 애호가의 관점에서 볼 때 이러한 장치의 작동은 매우 간단합니다.입력 전압은 수치 출력으로 변환되어 토양의 수분 수준, 성대의 진동 또는 렌즈를 통과하는 빛의 굴절과 같은 다양한 현상을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 컨버터는 다양한 용도로 사용할 수 있는 다기능성과 유연성을 제공합니다.