ADC (ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัล) คืออะไร และทำงานอย่างไร

ประเด็นที่สำคัญ

ตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัล (ADC) มีบทบาทสำคัญในการแปลงสัญญาณต่อเนื่อง เช่น เสียงและแสงให้เป็นค่าดิจิทัลแยกกัน ซึ่งสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้

ความถี่สุ่มตัวอย่างของตัวแปลงดิจิทัลเป็นอนาล็อก (ADC) จะเป็นสัดส่วนโดยตรงกับจำนวนการวัดที่ได้รับในแต่ละวินาที ดังนั้น การเพิ่มอัตรานี้จึงส่งผลให้ได้ภาพสัญญาณอินพุตที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ความละเอียดของตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัล (ADC) เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความถูกต้องแม่นยำของตัวอย่างที่ได้รับ จำนวนบิตที่มากขึ้นจะทำให้มีการไล่ระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้นและการอ่านที่แม่นยำยิ่งขึ้น ADC ประเภทต่างๆ มีความสมดุลที่แตกต่างกันระหว่างคุณลักษณะด้านประสิทธิภาพ เช่น ความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพการใช้พลังงาน

ตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัล (ADC) มีบทบาทสำคัญในการแปลงปรากฏการณ์ทางกายภาพอย่างต่อเนื่องให้เป็นข้อมูลดิจิทัลแบบแยกซึ่งเหมาะสำหรับการนำไปใช้งานภายในแอปพลิเคชันการคำนวณ อย่างไรก็ตาม อาจไม่ชัดเจนว่าอุปกรณ์เหล่านี้แปลสัญญาณแอนะล็อกให้เป็นสัญญาณที่ใช้งานได้แบบดิจิทัลได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างไร

ADC ใช้ทำอะไร?

ADC (ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัล) มีอยู่ทั่วไปและสามารถพบได้ในอุปกรณ์ต่างๆ เช่น สมาร์ทโฟน ซึ่งแปลงคำพูดของมนุษย์เป็นรหัสไบนารี่ นอกจากนี้ยังใช้ในรถยนต์เพื่อตรวจสอบการหมุนของล้อ นอกจากนี้ คอนเวอร์เตอร์เหล่านี้ยังมีบทบาทสำคัญในการจับสัญญาณไฟฟ้าโดยใช้ออสซิลโลสโคป ซึ่งช่วยให้สามารถแสดงสัญญาณในรูปแบบดิจิทัลได้ ท้ายที่สุด เป็นที่น่าสังเกตว่าบุคคลมักพบกับ ADC ในขอบเขตของเทคโนโลยีมัลติมีเดีย ซึ่งการแปลงสัญญาณแอนะล็อกเป็นรูปแบบดิจิทัลเป็นสิ่งจำเป็น

อัตราตัวอย่างคืออะไร? อัตราตัวอย่างส่งผลต่อ ADC อย่างไร

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักประการหนึ่งสำหรับคอมพิวเตอร์สร้างความแตกต่างอัตโนมัติ (ADC) คืออัตราการสุ่มตัวอย่าง ซึ่งวัดความถี่ที่ใช้อ่านในช่วงเวลาที่กำหนด

ออสซิลโลสโคปที่ล้ำสมัยอาจได้รับมากถึงสิบกิกะแซมต่อวินาที ในขณะที่ MCP3008 ADC ที่เชี่ยวชาญสามารถจัดการตัวอย่างได้ปานกลางมากกว่าสองแสนห้าหมื่นตัวอย่าง ในขอบเขตของเสียง มักใช้ความถี่สุ่มตัวอย่างทั่วไปที่สี่หมื่นสี่พันสิบเอ็ดตัวอย่างต่อวินาที (44.1 kHz)

การเพิ่มจำนวนตัวอย่างที่ถ่ายสามารถนำไปสู่ความแม่นยำมากขึ้นในการแสดงสัญญาณ อย่างไรก็ตาม การดำเนินการนี้อาจไม่จำเป็นเสมอไป ขึ้นอยู่กับการใช้งานเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เมื่อสร้างเฟดเดอร์แบงค์ที่ใช้ในการควบคุมอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น อุปกรณ์ที่พบในคอนโซลเครื่องเสียงหรือไฟส่องสว่าง ค่าที่วัดได้ไม่จำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงความถี่สูง เนื่องจากนิ้วของมนุษย์ไม่สามารถเคลื่อนที่ด้วยความเร็วดังกล่าวได้ สิ่งสำคัญคือต้องมีการสุ่มตัวอย่างเพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จะราบรื่นและตอบสนองได้ดี แทนที่จะต้องใช้อัตราตัวอย่างสูงเกินไป

บิตเรตคืออะไร? บิตเรตส่งผลต่อคุณภาพของ ADC หรือไม่

คุณภาพของตัวอย่างของเราขึ้นอยู่กับบิตเรต ซึ่งกำหนดจำนวนสถานะไบนารี่ที่สามารถใช้เพื่อวัดปริมาณศักย์ไฟฟ้า บิตเรตที่เพิ่มขึ้นทำให้ค่าต่างๆ ภายในแต่ละตัวอย่างมีความหลากหลายมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะให้การแสดงภาพที่แม่นยำและละเอียดยิ่งขึ้น

ไบนารี่ ซึ่งหมายถึงระบบตัวเลขที่ประกอบด้วยสัญลักษณ์เพียงสองตัว ซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงเป็น"0"หรือ"1"มีบทบาทสำคัญในการสื่อสารแบบดิจิทัล เพื่อให้เข้าใจถึงฟังก์ชันและการทำงานของมันได้ดีขึ้น เราอาจอ้างอิงถึงการสนทนาก่อนหน้านี้ในหัวข้อนี้ จำนวนบิตที่จำเป็นสำหรับงานเฉพาะอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชันเฉพาะที่มีอยู่ ปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อจำกัดที่กำหนดโดยโปรโตคอลที่ใช้หรือข้อจำกัดในการรับรู้ของมนุษย์ จะต้องนำมาพิจารณาด้วยเมื่อพิจารณาความลึกของบิตที่เหมาะสม

มัลติเพล็กซ์จะปรับปรุงคุณภาพ ADC ได้อย่างไร

ชิป ADC ยอดนิยม เช่น ADS1115 และ MCP3008 มีอินพุตมากมาย. แต่ภายใต้ประทุนนั้นจริงๆ แล้วพวกมันมี ADC เพียงตัวเดียวเท่านั้น สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากมีมัลติเพล็กเซอร์ในตัวอุปกรณ์เหล่านี้ มัลติเพล็กเซอร์มีอยู่ทุกหนทุกแห่งในโลกของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และโทรคมนาคม เป็นสวิตช์ดิจิทัลที่ทำหน้าที่เป็นตัวควบคุมการรับส่งข้อมูลสำหรับ ADC ของคุณ ADC อาจสุ่มตัวอย่างหนึ่งช่อง จากนั้นถัดไป และถัดไป ดังนั้น หากคุณมีแปดช่องสัญญาณและอัตราตัวอย่าง 200,000 คุณสามารถหมุนเวียนช่องทั้งหมดได้ โดยรับตัวอย่าง 25,000 รายการต่อช่อง

ADC มีประเภทใดบ้าง?

ฟังก์ชันการทำงานของเครื่องนับการตรวจจับอัตโนมัติ (ADC) อาจแตกต่างกันไปตามปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อจำกัดด้านงบประมาณและข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพเฉพาะ

ตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัลแบบแฟลช (ADC) ทำงานผ่านกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับอาร์เรย์ตัวต้านทานที่แบ่งแรงดันอ้างอิงออกเป็นหลายขั้นตอน โดยแต่ละขั้นตอนจะถูกเปรียบเทียบกับสัญญาณอินพุตโดยใช้กลุ่มตัวเปรียบเทียบ ข้อได้เปรียบหลักของ flash ADC คือความเร็วในการแปลงที่รวดเร็ว แม้ว่าความแม่นยำจะถูกจำกัดเนื่องจากมีตัวเปรียบเทียบจำนวนจำกัด นอกจากนี้ ADC เหล่านี้ยังใช้พลังงานจำนวนมากอันเป็นผลมาจากการใช้ตัวเปรียบเทียบจำนวนมากในการปฏิบัติงาน

การใช้งานตัวแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัลแบบย่อย (ADC) เกี่ยวข้องกับการแบ่งกระบวนการแปลงออกเป็นสองขั้นตอนที่แตกต่างกัน เฟสแรกมีหน้าที่รับผิดชอบในการแสดงค่าแอมพลิจูดของสัญญาณอินพุตโดยประมาณ ในขณะที่เฟสที่สองทำหน้าที่กำหนดค่านี้ให้แม่นยำยิ่งขึ้น แนวทางนี้จะช่วยลดจำนวนตัวเปรียบเทียบที่จำเป็น ซึ่งโดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับต้นทุนและความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ในบางกรณี ADC ที่จัดเรียงย่อยอาจรวมขั้นตอนเพิ่มเติมซึ่งรวมถึงกลไกการแก้ไขข้อผิดพลาดเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือให้ดียิ่งขึ้น

การทำงานของ SAR (Successive Approximation Register) ADC เกี่ยวข้องกับการใช้รูปแบบของการค้นหาแบบไบนารี เพื่อแสดงให้เห็น ให้พิจารณาตัวอย่างที่มีแปดบิตที่ต้องแปลง ในสถานการณ์เช่นนี้ SAR จะเริ่มต้นการคำนวณโดยพิจารณาจากค่ากลาง ซึ่งก็คือ 10000000 ซึ่งอยู่ระหว่าง 00000000 (ซึ่งแสดงถึงค่าต่ำสุดที่เป็นไปได้) และ 11111111 (ซึ่งหมายถึงค่าสูงสุดที่เป็นไปได้) หากแรงดันไฟฟ้าอินพุตเกินจุดกึ่งกลาง SAR คงบิตที่มีนัยสำคัญน้อยที่สุดไว้เป็น 1 ซึ่งบ่งชี้ว่าค่าจริงต้องมากกว่าหรือเท่ากับค่าประมาณปัจจุบัน ในทางกลับกัน หากแรงดันไฟฟ้าขาเข้าต่ำกว่าจุดกึ่งกลาง SAR จะตั้งค่าน้อยที่สุด

ด้วยการลดช่วงของค่าที่เป็นไปได้ลงครึ่งหนึ่งซ้ำๆ เราจะปรับปรุงการค้นหาของเราอย่างต่อเนื่องจนกระทั่งได้ค่าประมาณสำหรับเอาต์พุตของตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัล (ADC) เนื่องจากสัญญาณอินพุตอยู่ในช่วง 0 ถึง 255 ในที่สุด ADC จะกำหนดว่าเอาต์พุตจะอยู่ที่ประมาณ 77 ผ่านชุดการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบกับจุดกึ่งกลาง

ตัวแปลง Sigma-Delta เป็นตัวแทนของเทคนิคการแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัลขั้นสูง ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจเป็นพิเศษเนื่องจากมีลักษณะเฉพาะทางสูง โดยทั่วไปใช้ในแอปพลิเคชันที่มีความต้องการสูงซึ่งเกี่ยวข้องกับการวัดสัญญาณหรือเพลงที่แม่นยำ อุปกรณ์เหล่านี้ใช้ประโยชน์จากการสุ่มตัวอย่างเกินขนาดและการจัดการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ควบคู่ไปกับอัลกอริธึมการกรองที่ซับซ้อนเพื่อเพิ่มความละเอียดในขณะที่ลดอัตราการสุ่มตัวอย่าง ด้วยเหตุนี้ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่ระดับเสียงรบกวนต่ำและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นมีความสำคัญเหนือกว่าอัตราการรับข้อมูลที่รวดเร็ว

แท้จริงแล้วมีตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิทัล (ADC) ที่รวมกระบวนการแปลงเข้าด้วยกัน คอนเวอร์เตอร์เหล่านี้ทำงานในอัตราความเร็วที่ช้ากว่าเมื่อเทียบกับประเภท Sigma Delta และใช้ตัวเก็บประจุสำหรับการชาร์จ ซึ่งสามารถกำหนดแรงดันเอาต์พุตได้ ในหลายกรณี อัตราการสุ่มตัวอย่างของอุปกรณ์เหล่านี้ประสานกับความถี่ของแหล่งจ่ายไฟเพื่อลดระดับเสียงรบกวนให้เหลือน้อยที่สุด

ทฤษฎี Nyquist-Shannon คืออะไร?

เพื่อแปลงสัญญาณอะนาล็อกให้เป็นดิจิทัล จำเป็นต้องได้รับจุดข้อมูลอย่างน้อยสองจุดซึ่งสอดคล้องกับการสั่นแต่ละครั้งของสัญญาณ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จุดเหล่านี้ควรแสดงถึงแอมพลิจูดสูงสุดของรูปคลื่นที่ขีดจำกัดบนและขีดจำกัดล่าง ตามลำดับ ข้อกำหนดนี้จำเป็นต้องมีความถี่สุ่มตัวอย่างขั้นต่ำที่เท่ากับหรือมากกว่าสองเท่าของส่วนประกอบความถี่สูงสุดที่มีอยู่ในสัญญาณที่กำลังวัด

แนวคิดของความถี่ Nyquist ซึ่งหมายถึงความถี่สูงสุดที่สามารถแสดงได้อย่างแม่นยำในสัญญาณดิจิทัล ได้รับการเสนอครั้งแรกโดยนักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษ Edmund Whittaker ก่อนที่จะได้รับการพัฒนาโดยนักฟิสิกส์ชาวสวีเดน-อเมริกัน Harry Nyquist และนักคณิตศาสตร์และนักเข้ารหัสชาวอเมริกัน Claude Shannon อย่างไรก็ตาม ทฤษฎีนี้มีความเกี่ยวข้องกันโดยทั่วไปกับ Nyquist เนื่องจากเขามีส่วนช่วยในการพัฒนาและเผยแพร่ทฤษฎีต่อไป

ความถูกต้องของข้อเสนอทางทฤษฎีใดๆ เป็นสิ่งที่ไม่แน่นอน เนื่องจากไม่สามารถคาดการณ์เวลาที่แม่นยำของจุดพีคและจุดผ่านภายในรูปคลื่นล่วงหน้าได้ ยิ่งไปกว่านั้น การสุ่มตัวอย่างสัญญาณที่จุดกึ่งกลางตามวิถีของมันอาจทำให้การวัดผลบิดเบือนโดยการบดบังการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในสัญญาณอินพุตที่อาจเห็นได้ชัดเจน

หรือบางทีเราอาจรับรู้ถึงการสั่นของแม่เหล็กไฟฟ้าแบบใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อนสำหรับมนุษยชาติ:

ภาพหลอนเหล่านี้เรียกว่านามแฝง

ปัญหาเกี่ยวกับนามแฝง

ปรากฏการณ์ที่เรียกว่าภาพลวงตา"ล้อเกวียน"อาจทำให้คุณจดจำได้ ภาพลวงตานี้สามารถเกิดขึ้นเมื่อจับวัตถุที่กำลังเคลื่อนที่บนแผ่นฟิล์ม และทำให้ล้อของยานพาหนะ เช่น รถยนต์ หรือใบพัดของเฮลิคอปเตอร์ ดูเหมือนเคลื่อนที่ถอยหลังอย่างช้าๆ ในกรณีที่รุนแรง การหมุนของใบพัดอาจหยุดชะงักกะทันหัน ทำให้เกิดเอฟเฟ็กต์ภาพที่ผิดปกติดังแสดงในวิดีโอที่ให้มา

ขณะกำลังแสวงหาความบันเทิงอิเล็กทรอนิกส์โบราณ ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผู้สังเกตการณ์จะรับรู้ถึงการบิดเบี้ยวผิดปกติภายในองค์ประกอบเชิงเส้น เช่น รั้ว บันได หรือเสื้อผ้าที่มีแถบแนวนอน ในทำนองเดียวกัน ในระหว่างการสื่อสารที่ส่งผ่านช่องทางดิจิทัลที่ต่ำกว่ามาตรฐาน ผู้ฟังอาจพบเสียงรบกวนที่ไม่สอดคล้องกันซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่า"เสียงนกหวีด"ความผิดปกติของการได้ยินเหล่านี้มีสาเหตุมาจากรูปแบบเฉพาะของการลดคุณภาพที่เรียกว่านามแฝง ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสัญญาณเกินอัตราการสุ่มตัวอย่างซึ่งสามารถจับส่วนประกอบความถี่ได้อย่างแม่นยำ ปรากฏการณ์นี้จะเห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษเมื่อใช้กับแหล่งกำเนิดเสียงที่ซับซ้อน เช่น เครื่องดนตรีประเภทเพอร์คัสซีฟ โดยที่ส่วนประกอบที่มีความถี่สูงกว่าจะถูกขยายเนื่องจากการเป็นตัวแทนที่จำกัดในข้อมูลตัวอย่าง

การทำความเข้าใจปรากฏการณ์เอกพจน์ใดๆ ถือเป็นส่วนสำคัญในการเข้าใจเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันทั้งหมด ในส่วนของล้อเกวียน อัตราการแสดงผลที่ไม่เปลี่ยนรูปจะขัดขวางการแสดงการเคลื่อนไหวที่แม่นยำ เมื่อวัตถุหมุนครบ 350 องศาภายในแต่ละเฟรม มันจะเป็นไปตามตรรกะว่าวัตถุนั้นถอยหลังเข้าคลองไปสิบองศา ดังนั้นข้อมูลที่รวบรวมจึงไม่สอดคล้องกับพารามิเตอร์ที่กำลังประเมิน กล่าวโดยสรุป ข้อมูลตัวอย่างขาดความสอดคล้องกับการวัดที่ต้องการ

ปัญหาที่เกิดขึ้นไม่ได้จำกัดเฉพาะกระบวนการแปลงแอนะล็อกเป็นดิจิทัลเท่านั้น ในความเป็นจริง มันมักจะเกี่ยวข้องกับการแปลงสัญญาณดิจิทัลประเภทหนึ่งไปเป็นอีกสัญญาณหนึ่ง

แนวทางหนึ่งที่เป็นไปได้ในการแก้ไขปัญหานี้เกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการกรองเฉพาะที่ใช้กันทั่วไปในคอมพิวเตอร์สร้างความแตกต่างอัตโนมัติ (ADC) เพื่อลดการปรากฏตัวของสิ่งประดิษฐ์ดังกล่าว อีกวิธีหนึ่ง กลยุทธ์ทางเลือกเกี่ยวข้องกับการรวบรวมจุดข้อมูลมากกว่าที่จำเป็นสำหรับการแสดงรูปคลื่นสัญญาณที่แม่นยำ การเพิ่มจำนวนจุดข้อมูลตัวอย่างสามารถปรับปรุงความแม่นยำโดยรวมของรูปคลื่นที่แสดงให้เห็นได้อย่างมาก

ตัวอย่างที่มีคุณภาพมากขึ้นเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

อันที่จริง สำหรับผู้ที่อาจพบว่าหัวข้อดังกล่าวน่าสนใจ เป็นที่น่าสังเกตว่าเราเพียงแค่เริ่มต้นในการสำรวจพวกเขาเท่านั้น ความซับซ้อนของ Automatic Duality Checkers (ADC) นำเสนอประเด็นต่างๆ มากมายที่ยังไม่ได้เจาะลึกและทำความเข้าใจอย่างถี่ถ้วน

จากมุมมองของผู้ใช้ปลายทางหรือผู้สนใจรัก Arduino ทั่วไป อุปกรณ์เหล่านี้ก็แสดงความเรียบง่ายเช่นกัน ได้รับแรงดันไฟฟ้าขาเข้า ตามด้วยเอาต์พุตตัวเลขที่สอดคล้องกัน ดังนั้น ไม่ว่าจะต้องการการวัดค่าใดก็ตาม ไม่ว่าจะเป็นระดับความชื้นของพื้นที่เฉพาะ ความถี่การสั่นสะเทือนของสายเสียง หรือวิถีโคจรของอนุภาคแสงที่โค้งงอภายในเลนส์ มีความเป็นไปได้สูงที่อุปกรณ์แบบอะนาล็อกจะ-Digital Converter (ADC) สามารถทำงานดังกล่าวได้อย่างง่ายดาย