数模转换器的转换原理 在电路分析中，关于数模转换的原理图，为什么能够由图a转换成图...
\u4ec0\u4e48\u662fA/D\u6570\u6a21\u8f6c\u6362\uff1f\u5b83\u662f\u600e\u4e48\u5c06\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u8f6c\u6362\u6210\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u7684\uff1f\u5de5\u4f5c\u539f\u7406\u662f\u4ec0\u4e48\uff1fAD:\u6a21\u6570\u8f6c\u6362\uff0c\u5c06\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u53d8\u6210\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\uff0c\u4fbf\u4e8e\u6570\u5b57\u8bbe\u5907\u5904\u7406\u3002
DA\uff1a\u6570\u6a21\u8f6c\u6362\uff0c\u5c06\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u8f6c\u6362\u4e3a\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u4e0e\u5916\u90e8\u4e16\u754c\u63a5\u53e3\u3002
\u5177\u4f53\u53ef\u4ee5\u770b\u770b\u4e0b\u9762\u7684\u8d44\u6599\uff0c\u4e86\u89e3\u4e00\u4e0b\u5de5\u4f5c\u539f\u7406\uff1a
1. AD\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u5206\u7c7b
\u4e0b\u9762\u7b80\u8981\u4ecb\u7ecd\u5e38\u7528\u7684\u51e0\u79cd\u7c7b\u578b\u7684\u57fa\u672c\u539f\u7406\u53ca\u7279\u70b9\uff1a\u79ef\u5206\u578b\u3001\u9010\u6b21\u903c\u8fd1\u578b\u3001\u5e76\u884c\u6bd4\u8f83\u578b/\u4e32\u5e76\u884c\u578b\u3001\u2211-\u0394\u8c03\u5236\u578b\u3001\u7535\u5bb9\u9635\u5217\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b\u53ca\u538b\u9891\u53d8\u6362\u578b\u3002
1\uff09\u79ef\u5206\u578b\uff08\u5982TLC7135\uff09
\u79ef\u5206\u578bAD\u5de5\u4f5c\u539f\u7406\u662f\u5c06\u8f93\u5165\u7535\u538b\u8f6c\u6362\u6210\u65f6\u95f4(\u8109\u51b2\u5bbd\u5ea6\u4fe1\u53f7)\u6216\u9891\u7387(\u8109\u51b2\u9891\u7387)\uff0c\u7136\u540e\u7531\u5b9a\u65f6\u5668/\u8ba1\u6570\u5668\u83b7\u5f97\u6570\u5b57\u503c\u3002\u5176\u4f18\u70b9\u662f\u7528\u7b80\u5355\u7535\u8def\u5c31\u80fd\u83b7\u5f97\u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\uff0c\u4f46\u7f3a\u70b9\u662f\u7531\u4e8e\u8f6c\u6362\u7cbe\u5ea6\u4f9d\u8d56\u4e8e\u79ef\u5206\u65f6\u95f4\uff0c\u56e0\u6b64\u8f6c\u6362\u901f\u7387\u6781\u4f4e\u3002\u521d\u671f\u7684\u5355\u7247AD\u8f6c\u6362\u5668\u5927\u591a\u91c7\u7528\u79ef\u5206\u578b\uff0c\u73b0\u5728\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b\u5df2\u9010\u6b65\u6210\u4e3a\u4e3b\u6d41\u3002
2\uff09\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b\uff08\u5982TLC0831\uff09
\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578bAD\u7531\u4e00\u4e2a\u6bd4\u8f83\u5668\u548cDA\u8f6c\u6362\u5668\u901a\u8fc7\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u903b\u8f91\u6784\u6210\uff0c\u4eceMSB\u5f00\u59cb\uff0c\u987a\u5e8f\u5730\u5bf9\u6bcf\u4e00\u4f4d\u5c06\u8f93\u5165\u7535\u538b\u4e0e\u5185\u7f6eDA\u8f6c\u6362\u5668\u8f93\u51fa\u8fdb\u884c\u6bd4\u8f83\uff0c\u7ecfn\u6b21\u6bd4\u8f83\u800c\u8f93\u51fa\u6570\u5b57\u503c\u3002\u5176\u7535\u8def\u89c4\u6a21\u5c5e\u4e8e\u4e2d\u7b49\u3002\u5176\u4f18\u70b9\u662f\u901f\u5ea6\u8f83\u9ad8\u3001\u529f\u8017\u4f4e\uff0c\u5728\u4f4e\u5206\u8fa9\u7387\uff0812\u4f4d\uff09\u65f6\u4ef7\u683c\u5f88\u9ad8\u3002
3\uff09\u5e76\u884c\u6bd4\u8f83\u578b/\u4e32\u5e76\u884c\u6bd4\u8f83\u578b\uff08\u5982TLC5510\uff09
\u5e76\u884c\u6bd4\u8f83\u578bAD\u91c7\u7528\u591a\u4e2a\u6bd4\u8f83\u5668\uff0c\u4ec5\u4f5c\u4e00\u6b21\u6bd4\u8f83\u800c\u5b9e\u884c\u8f6c\u6362\uff0c\u53c8\u79f0FLash(\u5feb\u901f)\u578b\u3002\u7531\u4e8e\u8f6c\u6362\u901f\u7387\u6781\u9ad8\uff0cn\u4f4d\u7684\u8f6c\u6362\u9700\u89812n-1\u4e2a\u6bd4\u8f83\u5668\uff0c\u56e0\u6b64\u7535\u8def\u89c4\u6a21\u4e5f\u6781\u5927\uff0c\u4ef7\u683c\u4e5f\u9ad8\uff0c\u53ea\u9002\u7528\u4e8e\u89c6\u9891AD\u8f6c\u6362\u5668\u7b49\u901f\u5ea6\u7279\u522b\u9ad8\u7684\u9886\u57df\u3002
\u4e32\u5e76\u884c\u6bd4\u8f83\u578bAD\u7ed3\u6784\u4e0a\u4ecb\u4e8e\u5e76\u884c\u578b\u548c\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b\u4e4b\u95f4\uff0c\u6700\u5178\u578b\u7684\u662f\u75312\u4e2an/2\u4f4d\u7684\u5e76\u884c\u578bAD\u8f6c\u6362\u5668\u914d\u5408DA\u8f6c\u6362\u5668\u7ec4\u6210\uff0c\u7528\u4e24\u6b21\u6bd4\u8f83\u5b9e\u884c\u8f6c\u6362\uff0c\u6240\u4ee5\u79f0\u4e3aHalf flash(\u534a\u5feb\u901f)\u578b\u3002\u8fd8\u6709\u5206\u6210\u4e09\u6b65\u6216\u591a\u6b65\u5b9e\u73b0AD\u8f6c\u6362\u7684\u53eb\u505a\u5206\u7ea7\uff08Multistep/Subrangling\uff09\u578bAD\uff0c\u800c\u4ece\u8f6c\u6362\u65f6\u5e8f\u89d2\u5ea6\u53c8\u53ef\u79f0\u4e3a\u6d41\u6c34\u7ebf\uff08Pipelined\uff09\u578bAD\uff0c\u73b0\u4ee3\u7684\u5206\u7ea7\u578bAD\u4e2d\u8fd8\u52a0\u5165\u4e86\u5bf9\u591a\u6b21\u8f6c\u6362\u7ed3\u679c\u4f5c\u6570\u5b57\u8fd0\u7b97\u800c\u4fee\u6b63\u7279\u6027\u7b49\u529f\u80fd\u3002\u8fd9\u7c7bAD\u901f\u5ea6\u6bd4\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b\u9ad8\uff0c\u7535\u8def\u89c4\u6a21\u6bd4\u5e76\u884c\u578b\u5c0f\u3002
4\uff09\u2211-\u0394(Sigma?/FONT>delta)\u8c03\u5236\u578b\uff08\u5982AD7705\uff09
\u2211-\u0394\u578bAD\u7531\u79ef\u5206\u5668\u3001\u6bd4\u8f83\u5668\u30011\u4f4dDA\u8f6c\u6362\u5668\u548c\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\u7b49\u7ec4\u6210\u3002\u539f\u7406\u4e0a\u8fd1\u4f3c\u4e8e\u79ef\u5206\u578b\uff0c\u5c06\u8f93\u5165\u7535\u538b\u8f6c\u6362\u6210\u65f6\u95f4(\u8109\u51b2\u5bbd\u5ea6)\u4fe1\u53f7\uff0c\u7528\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\u5904\u7406\u540e\u5f97\u5230\u6570\u5b57\u503c\u3002\u7535\u8def\u7684\u6570\u5b57\u90e8\u5206\u57fa\u672c\u4e0a\u5bb9\u6613\u5355\u7247\u5316\uff0c\u56e0\u6b64\u5bb9\u6613\u505a\u5230\u9ad8\u5206\u8fa8\u7387\u3002\u4e3b\u8981\u7528\u4e8e\u97f3\u9891\u548c\u6d4b\u91cf\u3002
5\uff09\u7535\u5bb9\u9635\u5217\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578b
\u7535\u5bb9\u9635\u5217\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578bAD\u5728\u5185\u7f6eDA\u8f6c\u6362\u5668\u4e2d\u91c7\u7528\u7535\u5bb9\u77e9\u9635\u65b9\u5f0f\uff0c\u4e5f\u53ef\u79f0\u4e3a\u7535\u8377\u518d\u5206\u914d\u578b\u3002\u4e00\u822c\u7684\u7535\u963b\u9635\u5217DA\u8f6c\u6362\u5668\u4e2d\u591a\u6570\u7535\u963b\u7684\u503c\u5fc5\u987b\u4e00\u81f4\uff0c\u5728\u5355\u82af\u7247\u4e0a\u751f\u6210\u9ad8\u7cbe\u5ea6\u7684\u7535\u963b\u5e76\u4e0d\u5bb9\u6613\u3002\u5982\u679c\u7528\u7535\u5bb9\u9635\u5217\u53d6\u4ee3\u7535\u963b\u9635\u5217\uff0c\u53ef\u4ee5\u7528\u4f4e\u5ec9\u6210\u672c\u5236\u6210\u9ad8\u7cbe\u5ea6\u5355\u7247AD\u8f6c\u6362\u5668\u3002\u6700\u8fd1\u7684\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578bAD\u8f6c\u6362\u5668\u5927\u591a\u4e3a\u7535\u5bb9\u9635\u5217\u5f0f\u7684\u3002
6\uff09\u538b\u9891\u53d8\u6362\u578b\uff08\u5982AD650\uff09
\u538b\u9891\u53d8\u6362\u578b\uff08Voltage-Frequency Converter\uff09\u662f\u901a\u8fc7\u95f4\u63a5\u8f6c\u6362\u65b9\u5f0f\u5b9e\u73b0\u6a21\u6570\u8f6c\u6362\u7684\u3002\u5176\u539f\u7406\u662f\u9996\u5148\u5c06\u8f93\u5165\u7684\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u8f6c\u6362\u6210\u9891\u7387\uff0c\u7136\u540e\u7528\u8ba1\u6570\u5668\u5c06\u9891\u7387\u8f6c\u6362\u6210\u6570\u5b57\u91cf\u3002\u4ece\u7406\u8bba\u4e0a\u8bb2\u8fd9\u79cdAD\u7684\u5206\u8fa8\u7387\u51e0\u4e4e\u53ef\u4ee5\u65e0\u9650\u589e\u52a0\uff0c\u53ea\u8981\u91c7\u6837\u7684\u65f6\u95f4\u80fd\u591f\u6ee1\u8db3\u8f93\u51fa\u9891\u7387\u5206\u8fa8\u7387\u8981\u6c42\u7684\u7d2f\u79ef\u8109\u51b2\u4e2a\u6570\u7684\u5bbd\u5ea6\u3002\u5176\u4f18\u70b9\u662f\u5206\u8fa9\u7387\u9ad8\u3001\u529f\u8017\u4f4e\u3001\u4ef7\u683c\u4f4e\uff0c\u4f46\u662f\u9700\u8981\u5916\u90e8\u8ba1\u6570\u7535\u8def\u5171\u540c\u5b8c\u6210AD\u8f6c\u6362\u3002
2. AD\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u4e3b\u8981\u6280\u672f\u6307\u6807
1\uff09\u5206\u8fa9\u7387(Resolution) \u6307\u6570\u5b57\u91cf\u53d8\u5316\u4e00\u4e2a\u6700\u5c0f\u91cf\u65f6\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u7684\u53d8\u5316\u91cf\uff0c\u5b9a\u4e49\u4e3a\u6ee1\u523b\u5ea6\u4e0e2n\u7684\u6bd4\u503c\u3002\u5206\u8fa9\u7387\u53c8\u79f0\u7cbe\u5ea6\uff0c\u901a\u5e38\u4ee5\u6570\u5b57\u4fe1\u53f7\u7684\u4f4d\u6570\u6765\u8868\u793a\u3002
2\uff09\u8f6c\u6362\u901f\u7387(Conversion Rate)\u662f\u6307\u5b8c\u6210\u4e00\u6b21\u4ece\u6a21\u62df\u8f6c\u6362\u5230\u6570\u5b57\u7684AD\u8f6c\u6362\u6240\u9700\u7684\u65f6\u95f4\u7684\u5012\u6570\u3002\u79ef\u5206\u578bAD\u7684\u8f6c\u6362\u65f6\u95f4\u662f\u6beb\u79d2\u7ea7\u5c5e\u4f4e\u901fAD\uff0c\u9010\u6b21\u6bd4\u8f83\u578bAD\u662f\u5fae\u79d2\u7ea7\u5c5e\u4e2d\u901fAD\uff0c\u5168\u5e76\u884c/\u4e32\u5e76\u884c\u578bAD\u53ef\u8fbe\u5230\u7eb3\u79d2\u7ea7\u3002\u91c7\u6837\u65f6\u95f4\u5219\u662f\u53e6\u5916\u4e00\u4e2a\u6982\u5ff5\uff0c\u662f\u6307\u4e24\u6b21\u8f6c\u6362\u7684\u95f4\u9694\u3002\u4e3a\u4e86\u4fdd\u8bc1\u8f6c\u6362\u7684\u6b63\u786e\u5b8c\u6210\uff0c\u91c7\u6837\u901f\u7387(Sample Rate)\u5fc5\u987b\u5c0f\u4e8e\u6216\u7b49\u4e8e\u8f6c\u6362\u901f\u7387\u3002\u56e0\u6b64\u6709\u4eba\u4e60\u60ef\u4e0a\u5c06\u8f6c\u6362\u901f\u7387\u5728\u6570\u503c\u4e0a\u7b49\u540c\u4e8e\u91c7\u6837\u901f\u7387\u4e5f\u662f\u53ef\u4ee5\u63a5\u53d7\u7684\u3002\u5e38\u7528\u5355\u4f4d\u662fksps\u548cMsps\uff0c\u8868\u793a\u6bcf\u79d2\u91c7\u6837\u5343/\u767e\u4e07\u6b21\uff08kilo / Million Samples per Second\uff09\u3002
3\uff09\u91cf\u5316\u8bef\u5dee(Quantizing Error) \u7531\u4e8eAD\u7684\u6709\u9650\u5206\u8fa9\u7387\u800c\u5f15\u8d77\u7684\u8bef\u5dee\uff0c\u5373\u6709\u9650\u5206\u8fa9\u7387AD\u7684\u9636\u68af\u72b6\u8f6c\u79fb\u7279\u6027\u66f2\u7ebf\u4e0e\u65e0\u9650\u5206\u8fa9\u7387AD\uff08\u7406\u60f3AD\uff09\u7684\u8f6c\u79fb\u7279\u6027\u66f2\u7ebf\uff08\u76f4\u7ebf\uff09\u4e4b\u95f4\u7684\u6700\u5927\u504f\u5dee\u3002\u901a\u5e38\u662f1 \u4e2a\u6216\u534a\u4e2a\u6700\u5c0f\u6570\u5b57\u91cf\u7684\u6a21\u62df\u53d8\u5316\u91cf\uff0c\u8868\u793a\u4e3a1LSB\u30011/2LSB\u3002
4\uff09\u504f\u79fb\u8bef\u5dee(Offset Error) \u8f93\u5165\u4fe1\u53f7\u4e3a\u96f6\u65f6\u8f93\u51fa\u4fe1\u53f7\u4e0d\u4e3a\u96f6\u7684\u503c\uff0c\u53ef\u5916\u63a5\u7535\u4f4d\u5668\u8c03\u81f3\u6700\u5c0f\u3002
5\uff09\u6ee1\u523b\u5ea6\u8bef\u5dee(Full Scale Error) \u6ee1\u5ea6\u8f93\u51fa\u65f6\u5bf9\u5e94\u7684\u8f93\u5165\u4fe1\u53f7\u4e0e\u7406\u60f3\u8f93\u5165\u4fe1\u53f7\u503c\u4e4b\u5dee\u3002
6\uff09\u7ebf\u6027\u5ea6(Linearity) \u5b9e\u9645\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u8f6c\u79fb\u51fd\u6570\u4e0e\u7406\u60f3\u76f4\u7ebf\u7684\u6700\u5927\u504f\u79fb\uff0c\u4e0d\u5305\u62ec\u4ee5\u4e0a\u4e09\u79cd\u8bef\u5dee\u3002
\u5176\u4ed6\u6307\u6807\u8fd8\u6709\uff1a\u7edd\u5bf9\u7cbe\u5ea6(Absolute Accuracy) \uff0c\u76f8\u5bf9\u7cbe\u5ea6(Relative Accuracy)\uff0c\u5fae\u5206\u975e\u7ebf\u6027\uff0c\u5355\u8c03\u6027\u548c\u65e0\u9519\u7801\uff0c\u603b\u8c10\u6ce2\u5931\u771f\uff08Total Harmonic Distotortion\u7f29\u5199THD\uff09\u548c\u79ef\u5206\u975e\u7ebf\u6027\u3002
3. DA\u8f6c\u6362\u5668
DA\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u5185\u90e8\u7535\u8def\u6784\u6210\u65e0\u592a\u5927\u5dee\u5f02\uff0c\u4e00\u822c\u6309\u8f93\u51fa\u662f\u7535\u6d41\u8fd8\u662f\u7535\u538b\u3001\u80fd\u5426\u4f5c\u4e58\u6cd5\u8fd0\u7b97\u7b49\u8fdb\u884c\u5206\u7c7b\u3002\u5927\u591a\u6570DA\u8f6c\u6362\u5668\u7531\u7535\u963b\u9635\u5217\u548cn\u4e2a\u7535\u6d41\u5f00\u5173(\u6216\u7535\u538b\u5f00\u5173)\u6784\u6210\u3002\u6309\u6570\u5b57\u8f93\u5165\u503c\u5207\u6362\u5f00\u5173\uff0c\u4ea7\u751f\u6bd4\u4f8b\u4e8e\u8f93\u5165\u7684\u7535\u6d41(\u6216\u7535\u538b)\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u4e5f\u6709\u4e3a\u4e86\u6539\u5584\u7cbe\u5ea6\u800c\u628a\u6052\u6d41\u6e90\u653e\u5165\u5668\u4ef6\u5185\u90e8\u7684\u3002\u4e00\u822c\u8bf4\u6765\uff0c\u7531\u4e8e\u7535\u6d41\u5f00\u5173\u7684\u5207\u6362\u8bef\u5dee\u5c0f\uff0c\u5927\u591a\u91c7\u7528\u7535\u6d41\u5f00\u5173\u578b\u7535\u8def\uff0c\u7535\u6d41\u5f00\u5173\u578b\u7535\u8def\u5982\u679c\u76f4\u63a5\u8f93\u51fa\u751f\u6210\u7684\u7535\u6d41\uff0c\u5219\u4e3a\u7535\u6d41\u8f93\u51fa\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\uff0c\u5982\u679c\u7ecf\u7535\u6d41\u6900\u7f2a\u68fa�\u7f13\u7b2b\u6d91\u89ef�\u86ed�\u7f2a\u6545\u6d91\u9c82?/FONT>DA\u8f6c\u6362\u5668\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u7535\u538b\u5f00\u5173\u578b\u7535\u8def\u4e3a\u76f4\u63a5\u8f93\u51fa\u7535\u538b\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\u3002
1\uff09\u7535\u538b\u8f93\u51fa\u578b\uff08\u5982TLC5620\uff09
\u7535\u538b\u8f93\u51fa\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\u867d\u6709\u76f4\u63a5\u4ece\u7535\u963b\u9635\u5217\u8f93\u51fa\u7535\u538b\u7684\uff0c\u4f46\u4e00\u822c\u91c7\u7528\u5185\u7f6e\u8f93\u51fa\u653e\u5927\u5668\u4ee5\u4f4e\u963b\u6297\u8f93\u51fa\u3002\u76f4\u63a5\u8f93\u51fa\u7535\u538b\u7684\u5668\u4ef6\u4ec5\u7528\u4e8e\u9ad8\u963b\u6297\u8d1f\u8f7d\uff0c\u7531\u4e8e\u65e0\u8f93\u51fa\u653e\u5927\u5668\u90e8\u5206\u7684\u5ef6\u8fdf\uff0c\u6545\u5e38\u4f5c\u4e3a\u9ad8\u901fDA\u8f6c\u6362\u5668\u4f7f\u7528\u3002
2\uff09\u7535\u6d41\u8f93\u51fa\u578b(\u5982THS5661A)
\u7535\u6d41\u8f93\u51fa\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\u5f88\u5c11\u76f4\u63a5\u5229\u7528\u7535\u6d41\u8f93\u51fa\uff0c\u5927\u591a\u5916\u63a5\u7535\u6d41\u2014\u7535\u538b\u8f6c\u6362\u7535\u8def\u5f97\u5230\u7535\u538b\u8f93\u51fa\uff0c\u540e\u8005\u6709\u4e24\u79cd\u65b9\u6cd5\uff1a\u4e00\u662f\u53ea\u5728\u8f93\u51fa\u5f15\u811a\u4e0a\u63a5\u8d1f\u8f7d\u7535\u963b\u800c\u8fdb\u884c\u7535\u6d41\u2014\u7535\u538b\u8f6c\u6362\uff0c\u4e8c\u662f\u5916\u63a5\u8fd0\u7b97\u653e\u5927\u5668\u3002\u7528\u8d1f\u8f7d\u7535\u963b\u8fdb\u884c\u7535\u6d41\u2014\u7535\u538b\u8f6c\u6362\u7684\u65b9\u6cd5\uff0c\u867d\u53ef\u5728\u7535\u6d41\u8f93\u51fa\u5f15\u811a\u4e0a\u51fa\u73b0\u7535\u538b\uff0c\u4f46\u5fc5\u987b\u5728\u89c4\u5b9a\u7684\u8f93\u51fa\u7535\u538b\u8303\u56f4\u5185\u4f7f\u7528\uff0c\u800c\u4e14\u7531\u4e8e\u8f93\u51fa\u963b\u6297\u9ad8\uff0c\u6240\u4ee5\u4e00\u822c\u5916\u63a5\u8fd0\u7b97\u653e\u5927\u5668\u4f7f\u7528\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u5927\u90e8\u5206CMOS DA\u8f6c\u6362\u5668\u5f53\u8f93\u51fa\u7535\u538b\u4e0d\u4e3a\u96f6\u65f6\u4e0d\u80fd\u6b63\u786e\u52a8\u4f5c\uff0c\u6240\u4ee5\u5fc5\u987b\u5916\u63a5\u8fd0\u7b97\u653e\u5927\u5668\u3002\u5f53\u5916\u63a5\u8fd0\u7b97\u653e\u5927\u5668\u8fdb\u884c\u7535\u6d41\u7535\u538b\u8f6c\u6362\u65f6\uff0c\u5219\u7535\u8def\u6784\u6210\u57fa\u672c\u4e0a\u4e0e\u5185\u7f6e\u653e\u5927\u5668\u7684\u7535\u538b\u8f93\u51fa\u578b\u76f8\u540c\uff0c\u8fd9\u65f6\u7531\u4e8e\u5728DA\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u7535\u6d41\u5efa\u7acb\u65f6\u95f4\u4e0a\u52a0\u5165\u4e86\u8fbe\u7b97\u653e\u5165\u5668\u7684\u5ef6\u8fdf\uff0c\u4f7f\u54cd\u5e94\u53d8\u6162\u3002\u6b64\u5916\uff0c\u8fd9\u79cd\u7535\u8def\u4e2d\u8fd0\u7b97\u653e\u5927\u5668\u56e0\u8f93\u51fa\u5f15\u811a\u7684\u5185\u90e8\u7535\u5bb9\u800c\u5bb9\u6613\u8d77\u632f\uff0c\u6709\u65f6\u5fc5\u987b\u4f5c\u76f8\u4f4d\u8865\u507f\u3002
3\uff09\u4e58\u7b97\u578b\uff08\u5982AD7533\uff09
DA\u8f6c\u6362\u5668\u4e2d\u6709\u4f7f\u7528\u6052\u5b9a\u57fa\u51c6\u7535\u538b\u7684\uff0c\u4e5f\u6709\u5728\u57fa\u51c6\u7535\u538b\u8f93\u5165\u4e0a\u52a0\u4ea4\u6d41\u4fe1\u53f7\u7684\uff0c\u540e\u8005\u7531\u4e8e\u80fd\u5f97\u5230\u6570\u5b57\u8f93\u5165\u548c\u57fa\u51c6\u7535\u538b\u8f93\u5165\u76f8\u4e58\u7684\u7ed3\u679c\u800c\u8f93\u51fa\uff0c\u56e0\u800c\u79f0\u4e3a\u4e58\u7b97\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\u3002\u4e58\u7b97\u578bDA\u8f6c\u6362\u5668\u4e00\u822c\u4e0d\u4ec5\u53ef\u4ee5\u8fdb\u884c\u4e58\u6cd5\u8fd0\u7b97\uff0c\u800c\u4e14\u53ef\u4ee5\u4f5c\u4e3a\u4f7f\u8f93\u5165\u4fe1\u53f7\u6570\u5b57\u5316\u5730\u8870\u51cf\u7684\u8870\u51cf\u5668\u53ca\u5bf9\u8f93\u5165\u4fe1\u53f7\u8fdb\u884c\u8c03\u5236\u7684\u8c03\u5236\u5668\u4f7f\u7528\u3002
4\uff09\u4e00\u4f4dDA\u8f6c\u6362\u5668
\u4e00\u4f4dDA\u8f6c\u6362\u5668\u4e0e\u524d\u8ff0\u8f6c\u6362\u65b9\u5f0f\u5168\u7136\u4e0d\u540c\uff0c\u5b83\u5c06\u6570\u5b57\u503c\u8f6c\u6362\u4e3a\u8109\u51b2\u5bbd\u5ea6\u8c03\u5236\u6216\u9891\u7387\u8c03\u5236\u7684\u8f93\u51fa\uff0c\u7136\u540e\u7528\u6570\u5b57\u6ee4\u6ce2\u5668\u4f5c\u5e73\u5747\u5316\u800c\u5f97\u5230\u4e00\u822c\u7684\u7535\u538b\u8f93\u51fa(\u53c8\u79f0\u4f4d\u6d41\u65b9\u5f0f)\uff0c\u7528\u4e8e\u97f3\u9891\u7b49\u573a\u5408\u3002
4. DA\u8f6c\u6362\u5668\u7684\u4e3b\u8981\u6280\u672f\u6307\u6807\uff1a
1\uff09\u5206\u8fa9\u7387(Resolution) \u6307\u6700\u5c0f\u6a21\u62df\u8f93\u51fa\u91cf\uff08\u5bf9\u5e94\u6570\u5b57\u91cf\u4ec5\u6700\u4f4e\u4f4d\u4e3a\u20181\u2019\uff09\u4e0e\u6700\u5927\u91cf\uff08\u5bf9\u5e94\u6570\u5b57\u91cf\u6240\u6709\u6709\u6548\u4f4d\u4e3a\u20181\u2019\uff09\u4e4b\u6bd4\u3002
2\uff09\u5efa\u7acb\u65f6\u95f4(Setting Time) \u662f\u5c06\u4e00\u4e2a\u6570\u5b57\u91cf\u8f6c\u6362\u4e3a\u7a33\u5b9a\u6a21\u62df\u4fe1\u53f7\u6240\u9700\u7684\u65f6\u95f4\uff0c\u4e5f\u53ef\u4ee5\u8ba4\u4e3a\u662f\u8f6c\u6362\u65f6\u95f4\u3002DA\u4e2d\u5e38\u7528\u5efa\u7acb\u65f6\u95f4\u6765\u63cf\u8ff0\u5176\u901f\u5ea6\uff0c\u800c\u4e0d\u662fAD\u4e2d\u5e38\u7528\u7684\u8f6c\u6362\u901f\u7387\u3002\u4e00\u822c\u5730\uff0c\u7535\u6d41\u8f93\u51faDA\u5efa\u7acb\u65f6\u95f4\u8f83\u77ed\uff0c\u7535\u538b\u8f93\u51faDA\u5219\u8f83\u957f\u3002
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数字量是用代码按数位组合起来表示的，对于有权码，每位代码都有一定的位权。为了将数字量转换成模拟量，必须将每1位的代码按其位权的大小转换成相应的模拟量，然后将这些模拟量相加，即可得到与数字量成正比的总模拟量，从而实现了数字—模拟转换。这就是组成D/A转换器的基本指导思想。
图11.1.1表示了4位二进制数字量与经过D/A转换后输出的电压模拟量之间的对应关系。 由图11.1.1还可看出，两个相邻数码转换出的电压值是不连续的，两者的电压差由最低码位代表的位权值决定。它是信息所能分辨的最小量，也就是我们所说的用1LSB(Least Significant Bit)表示。对应于最大输入数字量的最大电压输出值（绝对值），用FSR(Full Scale Range)表示。
D/A转换器由数码寄存器、模拟电子开关电路、解码网络、求和电路及基准电压几部分组成。数字量以串行或并行方式输入、存储于数码寄存器中，数字寄存器输出的各位数码，分别控制对应位的模拟电子开关，使数码为1的位在位权网络上产生与其权值成正比的电流值，再由求和电路将各种权值相加，即得到数字量对应的模拟量。
数模转换器的原理可以通过以下三个步骤进行阐述
采样：采样是模拟转换的第一步，其目的是从连续时间域的模拟信号中提取离散时间域的信号。采样频率必须大于等于信号最高频率的两倍，以保证采样后的信号能够完全恢复原始信号。采样过程可以通过模拟开关对输入信号进行周期性的闭合和断开来实现。
量化：量化是将采样得到的离散时间域信号转换为有限精度的数字信号的过程。量化过程中，需要将每个采样值映射到一个固定的数值范围内，这个范围称为量化级或量化间隔。量化级的宽度决定了数字信号的精度，量化级越宽，数字信号的精度越高，但所需的存储空间和计算复杂度也相应增加。量化过程可以通过比较器将采样值与一组参考电压进行比较，从而得到对应的量化值。
编码：编码是将量化后的数字信号转换为二进制代码的过程。编码的目的是将量化值映射到一组二进制代码上，以便于计算机或其他数字设备进行处理和存储。编码过程通常采用非均匀量化编码方法，如脉冲编码调制和自适应差分脉冲编码调制等。这些编码方法可以根据信号的特性动态调整量化级的大小，从而提高数字信号的质量和压缩比。
除了上述三个基本步骤外，模拟转换器还需要考虑一些其他因素，如滤波、抗混叠和抗噪声等。滤波器可以用于消除输入信号中的高频噪声和干扰，提高采样的准确性；抗混叠滤波器可以防止采样过程中产生高于奈奎斯特频率的信号分量，避免信号失真；抗噪声技术可以提高数字信号的信噪比，降低误码率。
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