Analog-to-Digital Converters (ADC) - Basics

Summary

El vídeo explica cómo los convertidores analógicos a digitales (ADC) transforman señales analógicas en valores digitales contables. Se discuten errores comunes como el error de offset y de ganancia, así como errores de no linealidad y aliasing. Se enfatiza la importancia de la resolución y la tasa de muestreo en la conversión ADC, y se mencionan técnicas como el filtrado anti-aliasing y la sobremuestreo para mejorar la calidad de la señal digital.

Takeaways

• 🔢 Los ADC (convertidores analógicos a digitales) son dispositivos que transforman señales analógicas en valores digitales contables.
• 📶 La resolución de un ADC se define por el número de bits y determina la cantidad de valores digitales disponibles para describir una señal analógica.
• ⚖️ El error de cuantificación es inevitable y se debe al proceso de mapear valores analógicos infinitos en un número finito de valores digitales.
• 📉 La curva de transferencia muestra la relación entre los valores analógicos de entrada y los valores digitales de salida de un ADC.
• 📌 El error de desplazamiento es una desviación constante en la curva de transferencia y puede ser corregido fácilmente.
• 📈 El error de ganancia altera la pendiente de la curva de transferencia y se define por la diferencia entre el valor de entrada analógica real y el ideal que causa el último cambio en la salida digital.
• 🌀 Los errores de no linealidad son más difíciles de eliminar y se caracterizan por una curva de transferencia curvada.
• 🔄 El error diferencial de no linealidad (DNL) se mide como la desviación de cada resultado de cuantificación individual de su valor ideal.
• 🔗 El error integral de no linealidad (INL) se refleja en una curva de salida algo pentagonal en comparación con la característica recta ideal del ADC.
• ⚠️ El error no monotónico puede causar zonas de inestabilidad en bucles de control, ya que puede haber códigos ausentes en la salida digital para ciertos rangos de entrada analógica.
• 🎵 El teorema de Nyquist establece que la frecuencia de muestreo debe ser al menos el doble de la frecuencia más alta de la señal que se desea muestrear para evitar el efecto de aliasing.
• 🛠️ El filtrado anti-aliasing y el sobre-muestreo son técnicas utilizadas para mejorar la calidad de la señal digital obtenida a través de la conversión analógica a digital.

Q & A

¿Qué es un convertidor analógico a digital (ADC)?

Un convertidor analógico a digital (ADC) es un dispositivo que convierte señales analógicas en valores digitales contables, midiendo la relación de una señal de entrada analógica con un valor de referencia y expresándola en forma de un valor digital.

¿Cuáles son los dos pasos principales en la conversión ADC?

Los dos pasos principales en la conversión ADC son la cuantificación y la codificación. La cuantificación es el proceso de asignar un valor numérico a un intervalo de señal analógica, y la codificación es la representación de ese valor numérico en un formato digital.

¿Qué es el error de cuantificación y cómo se define?

El error de cuantificación es el error que surge al convertir un valor analógico en un valor digital, y se define como la diferencia entre el valor analógico y el valor digital más cercano disponible en el momento de la muestreo.

¿Qué es la resolución de un ADC y cómo se mide?

La resolución de un ADC define el número de valores digitales diferentes que puede producir, y se mide en bits. Por ejemplo, una resolución de tres bits proporciona ocho valores digitales distintos.

¿Cómo se define el error de offset en un ADC?

El error de offset en un ADC se define como la desviación de la curva de transferencia real desde la curva ideal en el punto de entrada analógica cero. Este error es constante y absoluto para cada punto de la función de transferencia.

¿Qué es el error de ganancia y cómo se mide?

El error de ganancia es la diferencia entre el valor de entrada analógico real y el valor ideal que causa el último cambio en el código de salida digital. Se mide como la diferencia en la pendiente de la curva de transferencia real comparada con la curva ideal.

¿Qué errores no lineales pueden ocurrir en un ADC y cómo se diferencian?

Los errores no lineales en un ADC incluyen el error de no linealidad diferencial (DNL) y el error de no linealidad integral (INL). El DNL se mide como la desviación de cada resultado de cuantificación individual de su valor ideal, mientras que el INL se mide como la desviación máxima de la curva de transferencia real de la línea recta ideal en el medio del paso correspondiente.

¿Qué es el error de no monotonicidad en un ADC y cómo afecta a los bucles de control?

El error de no monotonicidad ocurre cuando fáltan códigos en la salida digital para todo el rango de entrada analógica. Esto puede causar zonas de inestabilidad en los bucles de control, ya que puede resultar en saltos o pérdida de códigos que afectan la estabilidad del sistema.

¿Qué es la frecuencia de muestreo y por qué es importante?

La frecuencia de muestreo es el número de conversiones por segundo que realiza un ADC. Es importante porque, según el teorema de Nyquist, debe ser al menos el doble de la frecuencia más alta de la señal que se desea muestrear para evitar el efecto de aliasing.

¿Qué es el efecto de aliasing y cómo se evita?

El efecto de aliasing ocurre cuando la frecuencia de muestreo es insuficiente y la señal se muestrea de forma incorrecta, lo que resulta en una señal falsa. Se evita aplicando un filtro anti-aliasing antes de la conversión ADC para eliminar las frecuencias que están por encima de la mitad de la frecuencia de muestreo.

¿Qué es la sobremuestreo y cómo ayuda a mejorar la calidad de la señal?

La sobremuestreo es una técnica que implica aumentar la frecuencia de muestreo por encima de los requisitos mínimos del teorema de Nyquist. Esto proporciona un margen más amplio para el filtro anti-aliasing y reduce el efecto de aliasing, mejorando la calidad de la señal digital resultante.