ADC (Bộ chuyển đổi tương tự sang số) là gì và chúng hoạt động như thế nào?

Bài học chính

Bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi các tín hiệu liên tục như âm thanh và ánh sáng thành các giá trị kỹ thuật số rời rạc, sau đó có thể được sử dụng cho nhiều mục đích.

Tần số lấy mẫu của bộ chuyển đổi kỹ thuật số sang tương tự (ADC) tỷ lệ thuận với số phép đo thu được mỗi giây và do đó, việc tăng tốc độ này sẽ giúp mô tả tín hiệu đầu vào chính xác hơn.

Độ phân giải của bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ trung thực của các mẫu thu được. Số bit cao hơn sẽ chuyển thành mức độ chuyển màu tốt hơn và số đọc chính xác hơn. Các loại ADC khác nhau thể hiện sự cân bằng khác nhau giữa các đặc tính hiệu suất như tốc độ, độ chính xác và hiệu quả năng lượng.

Bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi hiện tượng vật lý liên tục thành dữ liệu số rời rạc phù hợp để sử dụng trong các ứng dụng tính toán. Tuy nhiên, có thể chưa rõ làm thế nào các thiết bị này chuyển đổi tín hiệu tương tự thành các biểu diễn có thể sử dụng được bằng kỹ thuật số một cách hiệu quả.

ADC được sử dụng để làm gì?

ADC (Bộ chuyển đổi tương tự sang số) có mặt khắp nơi và có thể được tìm thấy trong nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại thông minh, giúp chuyển đổi giọng nói của con người thành mã nhị phân. Ngoài ra, chúng còn được sử dụng trong ô tô để theo dõi chuyển động quay của bánh xe. Hơn nữa, các bộ chuyển đổi này đóng vai trò thiết yếu trong việc thu tín hiệu điện với sự trợ giúp của máy hiện sóng, cho phép biểu diễn chúng ở dạng kỹ thuật số. Cuối cùng, điều đáng chú ý là các cá nhân thường xuyên gặp phải ADC trong lĩnh vực công nghệ đa phương tiện, nơi bắt buộc phải chuyển đổi tín hiệu analog sang định dạng kỹ thuật số.

Tỷ lệ mẫu là gì? Tốc độ mẫu ảnh hưởng đến ADC như thế nào?

Một trong những chỉ số hiệu suất chính của Máy tính vi phân tự động (ADC) là tốc độ lấy mẫu của nó, đo tần số mà nó đọc trong một khoảng thời gian nhất định.

Một máy hiện sóng hiện đại có thể thu được tới 10 giga mẫu mỗi giây, trong khi ADC MCP3008 tháo vát quản lý được 250 nghìn mẫu vừa phải hơn. Trong lĩnh vực âm thanh, tần số lấy mẫu chung là 44.11 mẫu mỗi giây (44,1 kHz) thường được sử dụng.

Việc tăng số lượng mẫu được lấy có thể mang lại độ chính xác cao hơn trong việc biểu thị tín hiệu, tuy nhiên, điều này có thể không phải lúc nào cũng cần thiết tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể. Ví dụ: khi xây dựng một dãy fader dùng để điều khiển các thiết bị điện tử như các thiết bị trên bảng điều khiển âm thanh hoặc ánh sáng, các giá trị được đo không yêu cầu thay đổi tần số cao vì ngón tay con người không thể di chuyển ở tốc độ như vậy. Điều quan trọng là phải lấy đủ mẫu để đảm bảo kết quả suôn sẻ và đáp ứng thay vì tốc độ lấy mẫu quá cao.

Tốc độ bit là gì? Tốc độ bit có ảnh hưởng đến chất lượng của ADC không?

Chất lượng mẫu của chúng tôi phụ thuộc vào tốc độ bit, chỉ số này cho biết số lượng trạng thái nhị phân có thể được sử dụng để định lượng điện thế. Tốc độ bit tăng lên cho phép tạo ra nhiều giá trị đa dạng hơn trong mỗi mẫu, cuối cùng mang lại sự thể hiện chính xác và tinh tế hơn.

Nhị phân, dùng để chỉ một hệ thống chữ số chỉ bao gồm hai ký hiệu, thường được biểu thị bằng “0” hoặc “1”, đóng một vai trò thiết yếu trong giao tiếp kỹ thuật số. Để hiểu rõ hơn về chức năng và hoạt động của nó, người ta có thể tham khảo các cuộc thảo luận trước đây của chúng tôi về chủ đề này. Số lượng bit cần thiết cho một tác vụ cụ thể có thể khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể hiện tại. Các yếu tố như các giới hạn do giao thức đang sử dụng áp đặt hoặc các hạn chế về nhận thức của con người cũng phải được xem xét khi xác định độ sâu bit thích hợp.

Ghép kênh cải thiện chất lượng ADC như thế nào?

Các chip ADC phổ biến như ADS1115 và MCP3008 cung cấp nhiều đầu vào. Nhưng dưới mui xe, chúng thực sự chỉ chứa một ADC duy nhất. Điều này có thể thực hiện được nhờ các bộ ghép kênh được tích hợp trong các thiết bị này. Bộ ghép kênh hoàn toàn có mặt ở khắp mọi nơi trong thế giới điện tử và viễn thông. Chúng là các công tắc kỹ thuật số đóng vai trò kiểm soát lưu lượng cho ADC của bạn. ADC có thể lấy mẫu một kênh, rồi đến kênh tiếp theo, rồi đến kênh tiếp theo. Vì vậy, nếu bạn có tám kênh và tốc độ lấy mẫu là 200.000, bạn có thể xoay vòng qua tất cả các kênh đó, lấy 25.000 mẫu trên mỗi kênh.

Có những loại ADC nào?

Chức năng của Bộ đếm phát hiện tự động (ADC) có thể thay đổi dựa trên các yếu tố như hạn chế về ngân sách và yêu cầu hiệu suất cụ thể.

Bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) flash hoạt động thông qua một quy trình phức tạp bao gồm một mảng điện trở phân chia điện áp tham chiếu thành nhiều bước, với mỗi bước được so sánh với tín hiệu đầu vào bằng cách sử dụng một nhóm bộ so sánh. Ưu điểm chính của ADC flash là tốc độ chuyển đổi nhanh, mặc dù độ chính xác của chúng bị hạn chế do số lượng bộ so sánh hữu hạn. Ngoài ra, các ADC này tiêu thụ điện năng đáng kể do có nhiều bộ so sánh được sử dụng trong hoạt động của chúng.

Việc triển khai bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) phân dải bao gồm việc chia quá trình chuyển đổi thành hai giai đoạn riêng biệt. Giai đoạn đầu tiên chịu trách nhiệm cung cấp biểu diễn gần đúng về biên độ của tín hiệu đầu vào, trong khi giai đoạn thứ hai thực hiện xác định chính xác hơn giá trị này. Cách tiếp cận này giúp giảm số lượng bộ so sánh cần thiết, thường liên quan đến việc tăng chi phí và độ phức tạp. Trong một số trường hợp, các ADC phân nhóm có thể kết hợp các giai đoạn bổ sung bao gồm các cơ chế sửa lỗi để nâng cao hơn nữa độ chính xác và độ tin cậy của chúng.

Hoạt động của ADC SAR (Thanh ghi xấp xỉ liên tiếp) liên quan đến việc sử dụng một dạng tìm kiếm nhị phân. Để minh họa, hãy xem xét một ví dụ trong đó có tám bit yêu cầu chuyển đổi. Trong trường hợp như vậy, SAR bắt đầu tính toán bằng cách xem xét giá trị ở giữa, cụ thể là 10000000, nằm trong khoảng từ 00000000 (biểu thị giá trị tối thiểu có thể) và 11111111 (biểu thị giá trị tối đa có thể). Nếu điện áp đầu vào vượt quá điểm giữa, SAR giữ lại bit có ý nghĩa nhỏ nhất là 1, cho biết giá trị thực phải lớn hơn hoặc bằng ước tính hiện tại. Ngược lại, nếu điện áp đầu vào thấp hơn điểm giữa, SAR sẽ đặt mức tối thiểu

Bằng cách lặp đi lặp lại giảm một nửa phạm vi các giá trị có thể, chúng tôi dần dần tinh chỉnh tìm kiếm của mình cho đến khi đạt được ước tính về đầu ra của Bộ chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số (ADC). Cho rằng tín hiệu đầu vào nằm trong phạm vi từ 0 đến 255, ADC cuối cùng xác định rằng đầu ra xấp xỉ 77 thông qua một loạt các phép tính liên quan đến việc so sánh với điểm giữa.

Bộ chuyển đổi Sigma-Delta đại diện cho một loại kỹ thuật chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số tiên tiến, đặc biệt khó hiểu do tính chất chuyên môn cao của chúng. Thường được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi khắt khe liên quan đến đo lường chính xác tín hiệu hoặc âm nhạc, các thiết bị này tận dụng khả năng lấy mẫu quá mức và các thao tác toán học phức tạp cùng với các thuật toán lọc phức tạp để nâng cao độ phân giải đồng thời giảm tốc độ lấy mẫu. Do đó, chúng phù hợp lý tưởng cho các tình huống trong đó mức độ nhiễu thấp và độ chính xác cao được ưu tiên hơn tốc độ thu thập dữ liệu nhanh.

Thật vậy, có Bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) tích hợp quá trình chuyển đổi. Các bộ chuyển đổi này hoạt động với tốc độ chậm hơn so với các loại Sigma Delta và sử dụng tụ điện để sạc, từ đó có thể xác định được điện áp đầu ra. Trong nhiều trường hợp, tốc độ lấy mẫu của các thiết bị này được phối hợp với tần số của nguồn điện để giảm thiểu mức ồn nhiều nhất có thể.

Lý thuyết Nyquist-Shannon là gì?

Để số hóa tín hiệu tương tự, cần có ít nhất hai điểm dữ liệu tương ứng với mỗi dao động trong tín hiệu. Cụ thể, những điểm này sẽ biểu thị biên độ cực đại của dạng sóng ở giới hạn trên và giới hạn dưới tương ứng. Yêu cầu này đòi hỏi tần số lấy mẫu tối thiểu bằng hoặc lớn hơn hai lần thành phần tần số tối đa có trong tín hiệu được đo.

Khái niệm tần số Nyquist, dùng để chỉ tần số cao nhất có thể được biểu diễn chính xác trong tín hiệu số, lần đầu tiên được đề xuất bởi nhà toán học người Anh Edmund Whittaker trước khi được nhà vật lý người Mỹ gốc Thụy Điển Harry Nyquist và nhà toán học và mật mã học người Mỹ Claude Shannon phát triển. Tuy nhiên, nó đã trở nên phổ biến gắn liền với Nyquist do những đóng góp của ông cho sự phát triển và phổ biến hơn nữa của lý thuyết này.

Giá trị của bất kỳ mệnh đề lý thuyết nào vốn dĩ không chắc chắn, vì không thể dự đoán trước thời gian chính xác của các điểm cực đại và đáy trong dạng sóng. Hơn nữa, việc lấy mẫu tín hiệu tại một điểm trung gian dọc theo quỹ đạo của nó có thể làm sai lệch phép đo kết quả bằng cách che khuất bất kỳ sự dịch chuyển nào trong tín hiệu đầu vào mà lẽ ra có thể thấy rõ.

Hoặc có lẽ, người ta có thể cảm nhận được những dao động điện từ hoàn toàn mới lạ mà trước đây nhân loại chưa biết đến:

Những ảo giác này được gọi là bí danh.

Vấn đề với bí danh

Bạn có thể nhận ra một hiện tượng được gọi là ảo ảnh “bánh xe ngựa”. Ảo ảnh quang học này có thể xảy ra khi một vật thể chuyển động được ghi lại trên phim và làm cho các bánh xe của phương tiện như ô tô hoặc cánh quạt của máy bay trực thăng dường như đang di chuyển ngược lại với tốc độ chậm. Trong những trường hợp nghiêm trọng, chuyển động quay của các cánh quạt thậm chí có thể dừng đột ngột, dẫn đến những hiệu ứng hình ảnh bất thường được minh họa trong video đi kèm.

Trong khi theo đuổi một loại hình giải trí điện tử cổ xưa, không có gì lạ khi người quan sát nhận thấy sự méo mó dị thường trong các phần tử tuyến tính như hàng rào, cầu thang hoặc quần áo có dải ngang. Tương tự, trong quá trình giao tiếp được truyền qua các kênh kỹ thuật số không đạt tiêu chuẩn, người nghe có thể gặp phải những tiếng ồn bất hòa thường được gọi là “tiếng còi”. Những quang sai thính giác này có thể được quy cho một dạng suy giảm cụ thể được gọi là răng cưa, xảy ra khi tín hiệu vượt quá tốc độ lấy mẫu có khả năng thu chính xác các thành phần tần số của nó. Hiện tượng này trở nên đặc biệt rõ ràng khi áp dụng cho các nguồn âm thanh phức tạp, chẳng hạn như nhạc cụ gõ, trong đó các thành phần tần số cao hơn được khuếch đại do sự thể hiện hạn chế của chúng trong dữ liệu được lấy mẫu.

Sự hiểu biết về bất kỳ hiện tượng đơn lẻ nào là mấu chốt trong việc nắm bắt tất cả các sự kiện tương tự. Đối với bánh xe toa xe, tốc độ hiển thị không thay đổi sẽ cản trở việc mô tả chuyển động chính xác. Khi một vật thể hoàn thành một vòng quay 350 độ trong mỗi khung hình, theo logic, nó sẽ lùi lại 10 độ. Do đó, dữ liệu được thu thập không thống nhất với tham số đang được đánh giá. Nói một cách ngắn gọn, thông tin được lấy mẫu thiếu sự liên kết với phép đo dự định.

Vấn đề hiện tại không chỉ riêng đối với quá trình chuyển đổi tương tự sang số; trên thực tế, nó thường liên quan đến việc chuyển đổi một loại tín hiệu số sang một loại tín hiệu khác.

Một cách tiếp cận khả thi để giải quyết vấn đề này bao gồm việc sử dụng một kỹ thuật lọc cụ thể thường được Máy tính phân biệt tự động (ADC) sử dụng để giảm thiểu sự hiện diện của các thành phần đó. Ngoài ra, một chiến lược thay thế đòi hỏi phải thu thập nhiều điểm dữ liệu hơn đáng kể so với mức cần thiết để thể hiện chính xác dạng sóng tín hiệu. Bằng cách tăng số lượng điểm dữ liệu được lấy mẫu, độ chính xác tổng thể của dạng sóng được mô tả có thể được nâng cao đáng kể.

Mẫu có chất lượng tốt hơn để có kết quả tốt nhất

Quả thực, đối với những người có thể thấy những chủ đề như vậy hấp dẫn, điều đáng chú ý là chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá chúng. Sự phức tạp của Bộ kiểm tra đối ngẫu tự động (ADC) thể hiện một loạt các lĩnh vực chưa được nghiên cứu và hiểu đầy đủ.

Từ quan điểm của người dùng cuối hoặc người đam mê Arduino điển hình, các thiết bị này cũng thể hiện sự đơn giản. Điện áp đầu vào được nhận, theo sau là đầu ra số tương ứng. Do đó, bất kể phép đo đang được tìm kiếm là gì-cho dù nó bao gồm độ ẩm của một khu đất cụ thể, tần số rung của dây thanh âm hay quỹ đạo của các hạt ánh sáng uốn cong trong thấu kính-thì khả năng cao là Analog-to-Bộ chuyển đổi kỹ thuật số (ADC) có thể thực hiện các tác vụ đó một cách hiệu quả một cách dễ dàng.