誤差補正と較正入門

ADC内の誤差の原因とシステム性能への影響を把握することは、レジリエントなデジタルシステムを構築するための最初の段階です。その次に重要な歩みは、これらの誤差の悪影響を低減することを目的とした適切な誤差補正および較正方法論の実装です。本セクションでは、較正の重要性を掘り下げ、この分野で普及している較正技術の概要を紹介します。

較正の重要性

較正は、ADCに存在する系統的な不正確さを特定して修正する手順を構成します。これらの誤差は、製造時のばらつき、温度の変動、電源の乱れ、老朽化の影響など、さまざまな原因から生じる可能性があります。較正は、アナログ信号をデジタル信号に正確かつ信頼性の高い変換を保証する上で非常に重要です。

較正の重要性は、ADCを使用するシステムの全体的な性能と信頼性を維持する上での極めて重要な役割に由来します。完全な較正が行われていない場合、オフセット、ゲイン、線形性などの誤差はデジタル化された信号の完全性を損なう可能性があります。例えば、オフセット誤差はADCの出力に一貫したバイアスをもたらすかもしれませんが、ゲイン誤差は入力信号のアンバランスな表現につながるかもしれません。逆に、直線性の誤差はデジタル化された信号の形状を歪め、元のアナログ信号の正確な反映から逸脱する可能性があります。

較正は、医療機器、軍事システム、通信インフラ、科学研究機器など、高精度が要求される状況で最も重要です。これらのアプリケーションでは、細心の較正手順の必要性が明確であり、わずかな不正確さでも深刻な結果を引き起こす可能性があります。

較正手法の概要

ADC用には、特定の種類の誤差や特定のアプリケーションに対応するために調整された、多数の較正技術が利用可能です。これらの技術は大きく分けて、アナログ較正技術とデジタル較正技術の2つに分類できます。

アナログ較正手法: これらの方法はADCのアナログ成分の調整を伴います。例えば、オフセット誤差とゲイン誤差は、基準電圧を変更したり、ADC回路内の電流源を調整したりすることで修正することができます。多くの場合、これらの技術では手動での微調整や自動較正のための複雑なアナログ回路が必要となり、コストとスペースの両方が必要です。

デジタル較正技術: これらの技術はデジタル信号処理を利用してADCのデジタル出力に存在する誤差を修正します。通常、ADC変換プロセスの後のデジタル領域で実装されます。デジタル較正の例としては、デジタル減算によるオフセット誤差補正や、デジタルスケーリングによるゲイン誤差補正などがあります。

前述の較正技術に加えて、自己較正手法が注目を集めています。これらにはバックグラウンドキャリブレーションとフォアグラウンドキャリブレーションが含まれ、バックグラウンドキャリブレーションはADCが通常の動作中に自律的に較正を行うことが許される一方、フォアグラウンドキャリブレーションには専用の較正間隔が必要になります。

今後のセクションでこれらの技術の詳細を掘り下げると、較正が多次元プロセスであることが明らかになります。較正アプローチの選択は、誤差の性質と規模、システムの前提条件、コストへの影響、複雑さ、および消費電力を含む多くの要因に依存します。較正技術の究極の目的は、ADC誤差を最小化し、それによってデジタル化された信号の精度と忠実性を高め、それによって最適なシステム性能を保証することです。

オフセット誤差補正

前述したように、オフセット誤差は、入力にゼロ電圧信号が導入されたときにADCの実際の出力と予測される出力との間の不一致に関係します。この誤差はADCの出力に一貫したバイアスとして発生し、シグナルインテグリティとシステム全体の機能性を著しく危険にさらす可能性があります。ありがたいことに、ADCのオフセット誤差を打ち消すために、様々なアナログおよびデジタル技術が利用可能です。

デジタル補正技術

オフセット誤差のデジタル補正技術は、一定バイアスを除去するためにADCの出力を後処理します。この補正はソフトウェアまたはデジタルハードウェアのメカニズムによって達成されます。アナログ技術とは異なり、これらの手法はADCのアナログ部品を変更することを伴わず、デジタル出力データを操作します。オフセット誤差をデジタル補正するプロセスには、通常、誤差推定とデジタル処理による補正の2つのステップが含まれます。一般的に使用される方法を以下に示します。

デジタルサブトラクション: 最初に、ゼロ電圧入力が印加されたときのADCの出力を観察することによってオフセット誤差の大きさを推定します。これらの出力読み取り値の平均値はオフセット誤差を表します。その後、この平均オフセット値は後続の各出力サンプルから差し引かれ、実質的にオフセットは無効になります。この技術はソフトウェアアルゴリズムやデジタル論理回路を使用して容易に実装でき、ADCのアナログ回路に変更を加える必要はありません。

アナログ補正技術

一方、アナログ補正技術では、オフセット誤差を軽減するためにADCのアナログ部品を調整する必要があります。これらの方法はしばしばより複雑な回路を必要とし、デジタル補正技術と比較して柔軟性が低くなります。しかし、それらは潜在的に特定の状況でより高い精度と優れたノイズ性能を提供することができます。

オフセット誤差は、次の方法を使用してアナログ技術を使用して修正できます。

基準電圧の調整: オフセット誤差を緩和するには、ADCの基準電圧を変更することができます。これは、基準電圧に直列に小さな可変電圧源を導入することを伴います。この可変電圧源の大きさと極性は、オフセット誤差を打ち消すために微調整することができ、その影響を低減することができます。

バランスのとれた差動入力構成: 差動ADCの場合、平衡差動入力構成を採用することで、オフセット誤差を効果的に最小化することができます。この構成により、入力コモンモード電圧がADCの入力範囲の中間点に維持されることを保証します。この中間点からの逸脱はオフセット誤差に寄与します。コモンモード電圧をきめ細かく制御することにより、オフセット誤差を最小化することが可能になります。

ゲイン誤差補正

アナログ・デジタルコンバータ (ADC) 内のゲイン誤差は、伝達関数の傾きが理想値から外れていることを示します。簡単に言えば、ゲイン誤差はADCの出力が入力信号振幅の変化を増幅または減少させることを示します。ゲイン誤差の修正は、アナログ信号のデジタルレンダリングの精度と信頼性を確保するために不可欠です。オフセット誤差と同様に、ゲイン誤差はデジタルまたはアナログのいずれかの方法で対処することができます。

デジタル補正技術

ゲイン誤差のデジタル補正技術は、一般に後処理中にデジタル領域のADCの出力を調整することを含みます。アナログ手法と比較して、これらのアプローチは実装がより簡単であり、より大きな柔軟性を提供する傾向があります。それにもかかわらず、変換プロセスの前または変換中に生じる問題には取り組んでいません。よく使われる方法を以下に明らかにします。

デジタルゲインスケーリング: デジタルゲインスケーリングは、ADCの出力に補正係数を掛けることと関係します。この補正係数は、ゲイン誤差のバランスをとるために選択されます。例えば、ADCが入力信号を5%増加させた場合、補正係数0.95 (1/1.05) を適用することができます。このスケーリング操作はソフトウェアで実行することができ、マイクロコントローラやデジタル信号プロセッサ (DSP) によって容易にすることもでき、専用のデジタルハードウェアを介して行うこともできます。

アナログ補正技術

ゲイン誤差のアナログ補正技術は、ADCのアナログ入力経路または基準電圧を変更する必要があります。これらの方法は量子化プロセスに先立って誤差に対処するため、優れたノイズ性能を発揮する能力が際立っています。

アナログ手法によるゲイン誤差補正の実現には、次のことが含まれます。

入力減衰の調整: ゲイン誤差を最小化するには、アナログ入力信号がADCに入る前に減衰を変更することで達成できます。これには、入力信号経路内で高精度抵抗を使用するか、プログラマブルゲインアンプ (PGA) を使用する必要があります。これらの素子のゲインは、ADCの利得誤差を打ち消すまで微調整することができ、補正を達成します。

基準電圧の調整: ゲイン誤差を修正するもう一つの方法は、ADCの基準電圧を調整することです。基準電圧の最小限の変更により、ADCのフルスケール範囲を変更することができ、伝達関数の傾きを調整することができます。この技術は一般的にADCが外部から変更可能な基準電圧用の独立した入力を特徴とする場合に適用されます。

ゲイン誤差のためのデジタル補正方法とアナログ補正方法の決定は、手元のアプリケーションの特定の要求と制限に依存します。例えば、精度とノイズ性能が最優先事項である場合、アナログ補正アプローチが好まれるかもしれません。逆に、シンプルさと適応性が優先される場合、デジタル補正技術がより適切である可能性があります。技術者はしばしば、デジタルとアナログの技術のバランスの取れたブレンドが、性能、複雑さ、コストの間で最適な妥協を提供することを発見します。

線形性誤差の補正

ADコンバータ (ADC) の場合には、線形誤差、特に微分非線形性 (DNL) と積分非線形性 (INL) はADCの伝達関数が線形軌道から離れる原因として重要です。これらの誤差は、ADCがリニアデジタル出力でアナログ入力を表現する度合いを示します。線形性誤差の修正は、精密測定システム、医療機器、ハイエンドオーディオセットアップなど、ADCの精度が重要な役割を果たすアプリケーションで最も重要です。

DNLおよびINLのデジタル較正技術

DNLとINLに対処するために、デジタル較正技術は、主にADCの出力データを後処理して非線形の振る舞いを修正することを含みます。これらの技術はADCのハードウェアを変更する必要がないため目立ちますが、これは多くの状況で非現実的であることが証明される可能性がある機能です。このデジタル補正のアプローチは、ADCの直線性性能を向上させるための多様で効率的な手段を提供します。

DNLとINLには、以下のようないくつかのデジタル較正技術があります。

ルックアップテーブル (LUT): 微分非線形性 (DNL) と積分非線形性 (INL) を修正するための戦略として、ルックアップテーブル (LUT) が広く使われています。基本的に、LUTは、ADCの出力コードごとに対応する補正値で構成されます。ADCの線形性誤差を事前に特性化することにより、LUTに必要な調整を正確に表す補正値を入力することができます。動作時には、ADCの出力コードがLUTのインデックスとして機能し、LUTから取得した値を出力データの修正に使用します。この技術は、メモリの限界が問題にならず、ADCの線形性誤差が時間や温度の変化に関係なく安定しているシステムで特に有効です。

カーブフィッティング: 線形性誤差を修正するためのもう一つの手段には、カーブフィッティングを含みます。多項式回帰のようなアルゴリズムを利用することで、ADCの非線形性をカプセル化した方程式を導くことができます。この式はADCの出力をリアルタイムで整流するために利用することができます。このアプローチはLUTと比較してより多くの計算資源を必要とするかもしれませんが、より高いメモリ効率と柔軟性を誇ります。カーブフィッティングはメモリ制約が考慮されるシステムを扱う場合に特に有利です。

誤差フィードバック: この技術はADCの出力を継続的にモニタし、誤差 (実際の出力と理想的な出力の間の不一致) を計算し、この誤差をフィードバックとして適用して、今後の出力を修正します。これには、ADCの非線形動作のモデルを構築し、リアルタイムで出力を補正するために使用することが含まれます。このアプローチはより複雑ですが、線形誤差が環境の影響により時間の経過とともに変化する場合に効果的です。

デジタル較正技術はADCの直線性を著しく向上させることができますが、メモリや処理能力などの追加リソースを必要とすることを認識することが重要です。さらに、非常に高い精度が要求されるアプリケーションでは、アナログ較正技術が必要なレベルの精度を達成するためにデジタル較正を補完する必要があるかもしれません。

ノイズリダクション技術

ADCの領域では、ノイズは、変換されたデジタル信号の精度と完全性に影響を与える可能性のあるランダムな変動または望ましくない信号に関係します。ノイズは、熱ノイズ、量子化ノイズ、外部干渉など、いくつかのソースから発生する可能性があります。特に高精度が要求される状況では、ADCの出力が本物のアナログ入力信号を忠実に反映するように、ノイズリダクション技術を採用することが最も重要です。この課題に対処するために、数多くのノイズリダクション技術が開発されています。

フィルタリング

アナログフィルタリング: 信号がADCに到達する前に、アナログフィルタリングがADCに適用されます。アナログ信号はローパスフィルタを使用して高周波ノイズを除去することがよくあります。ADC変換の忠実度は、外部の電磁干渉または内部回路ノイズによって頻繁に引き起こされる高周波成分を除去することによって向上することができます。

デジタルフィルタリング: ADCによる信号のデジタル化に続いて、デジタル領域でより多くのフィルタリングを行うことができます。ノイズは有限インパルス応答 (FIR) や無限インパルス応答 (IIR) フィルタなどのデジタルフィルタを使用してさらに抑制することができます。デジタルフィルタリングの利点の1つは、アプリケーションのニーズに合わせて簡単に変更および調整できることです。

平均化

シングルポイント平均化: この技術は、単一の点で複数のサンプルをキャプチャし、それらの平均を計算することを中心に展開されます。ランダムノイズは、正または負のいずれかになり得るため、複数のサンプルを平均化する場合にバランスをとる傾向があります。ホワイトノイズリダクションでは、特にシングルポイントでの平均化を使用します。

移動平均: 移動平均フィルタは、あらかじめ決められた数のデータポイントが平均化される特殊な形式です。新しいデータポイントが追加されると、古いデータポイントは削除されます。リアルタイムアプリケーションは、ノイズを効果的に低減するため、このタイプの平均化の恩恵を受けます。

オーバーサンプリングとデシメーション: オーバーサンプリングとは、信号に存在する最高周波数を捕捉するのに必要なレートよりもはるかに高いレートで信号をサンプリングすることです。オーバーサンプリングの後、高周波ノイズを抑制するためにローパスデジタルフィルタが採用され、その後、意図したサンプルレートを達成するためにデータがデシメートされます。この過程はノイズを減少させるだけでなく、ADCの実効分解能を高めることもできます。オーバーサンプリングとデシメーションを用いることで、ADCの性能は本来の性能を超えて大幅に向上することができます。

ジッタ低減技術

ジッタは、信号遷移の時間や周期性の望ましくない変動を含みます。特に高速かつ高分解能が要求されるアプリケーションでは、ADCの性能と精度を損なう可能性があります。ジッタの有害な影響を打ち消すために、いくつかの技術が開発されています。

クロック調整

PLL (フェーズロックループ): フェーズロックループ (Phase-Locked Loop) は、入力信号の位相と同期した位相を持つ出力信号を生成する制御システムです。PLLはクロック調整で広範なアプリケーションがあり、ADCのクロック信号の周波数を安定化および調整するのに役立ちます。PLLは、出力クロックを信頼性の高い基準クロックにロックすることで位相ジッタを低減し、より正確で一貫性のあるサンプリングインスタンスを実現します。

発振器の選択: ADCのクロックソースとして発振器を選択することは極めて重要です。温度補償水晶発振器 (TCXO) やオーブン制御水晶発振器 (OCXO) のような高品質で低ジッタの発振器を選択すると、固有のジッタを大幅に軽減できます。

クロックフィルタリング: クロック信号はフィルタリングすることができるので、役に立ちます。ジッタの原因となる高周波ノイズは、アクティブフィルタまたはパッシブフィルタを使用して低減できます。これはクロック信号のエッジの精度を向上することでタイミングの不確実性を低減します。

ジッタバッファ

ジッタバッファは、均等な間隔でADCにデータパケットを蓄積、格納、解放するように設計された共有データ領域を構成します。その有用性は、電気通信アプリケーションのようなネットワーク上でのデータ伝送を含む状況で特に顕著です。

動作: ジッタバッファの主な機能は、着信データストリームにおける遅延の変動 (ジッタと呼ばれる) を補償することです。バッファは、一時的にデータを保持し、定期的に解放することで、変動するパケットの到着時間を均一にすることができます。

構成: ジッタバッファには、スタティックとダイナミックの2つの主要な構成があります。静的ジッタバッファは固定サイズを維持しますが、動的ジッタバッファはネットワーク条件の変化に応じて自身のサイズを変更することができます。静的バッファまたは動的バッファのどちらを選択するかは、特定のアプリケーションおよび発生するジッタ変動のレベルに依存します。

ADC内のデータ変換の整合性と信頼性を保護する上で、ジッタを低減することが最も重要です。クロックコンディショニング技術を組み込むことでサンプリングクロックの安定化に貢献し、ジッタバッファを組み込むことでデータ伝送におけるジッタの悪影響を低減することができます。これらの戦略は、特に精度と信頼性が中心となる状況で、様々なアプリケーションにわたってADCの全体的な性能を向上させるために連携して機能します。

自己較正技術

ADCの自己較正技術には、さまざまな環境条件や時間の経過に伴ってコンバータの精度を向上させ維持するために設計された内部補正メカニズムが含まれます。自己較正技術の2つの主要なカテゴリは、バックグラウンド較正とフォアグラウンド較正です。

バックグラウンド較正

このカテゴリには、データ変換プロセスを中断または停止することなく、通常のADC動作と同時に動作する連続較正プロセスが含まれます。この方法は、較正のためのダウンタイムを許容できない一定の可用性を必要とするシステムに特に有利であることを証明します。

テクニック:

リアルタイムでのデジタル補正: リアルタイムでのデジタル補正には、リアルタイムでデータをモニタし、ゲインやオフセットなどのADC内部設定を変更して誤差を低減する必要があります。ADC出力を評価し、必要な変更を即座に行うために、アルゴリズムを使用することができます。

継続的な追跡: これは、ADCが内部または外部の基準信号をモニタし、これらの基準に従って動作を変更する技術です。

温度補正: 一部のバックドロップ較正システムでは、温度センサを使用して変化を検出し、必要に応じてADCパラメータを変更します。これは、温度変化がADCの性能に影響を与える可能性があるためです。

アプリケーション: 通信、医療機器、および連続運転が不可欠な産業用アプリケーションのようなシステムは、バックグラウンド較正に最適です。

フォアグラウンド較正

フォアグラウンドキャリブレーションでは、較正シーケンスを実行するためにADCの通常の動作を断続的に停止します。この操作中は、ADCはデータ変換にアクセスできません。バックグラウンド較正と比較して、より煩雑ですが、より徹底的で正確な較正プロセスを可能にすることがよくあります。

テクニック:

保存されている較正パラメータ: フォアグラウンド較正では、補正パラメータの決定と既知の入力信号のテストが頻繁に行われます。ADCが通常の動作に戻ると、これらの設定は保存され、以降の変換に使用されます。

セルフテストと調整: ADCは、内部回路を使用してコンバータを較正するセルフテストを行うように設定することができます。線形性、ゲイン、オフセット誤差のテストはその例です。

アプリケーション: フォアグラウンド較正は、高精度を達成することが最も重要であり、ADCの動作時の時折の中断に対応できるシステムに特によく適しています。注目すべき例としては、精密測定機器や実験機器が挙げられます。これらの機器では、精度が重要であり、断続的な較正手順が許容されます。

要約すると、バックグラウンド較正とフォアグラウンド較正の選択は、アプリケーションとシステムの特定の前提条件に依存します。バックグラウンド較正は連続的な操作を可能にしますが、より煩雑であるにもかかわらず、精度が向上することが多いフォアグラウンド較正ほど包括的ではないかもしれません。特定のシナリオでは、両方の較正技術の相乗的な展開が賢明である場合があります。この統合は、各手法のメリットを活用し、ADCがその運用寿命全体を通して多様な動作条件下で最高の性能を維持することを保証します。

システム較正におけるADC誤差補正の役割

複雑な電子システムでは、アナログ・デジタルコンバータ (ADC) は連続したアナログ信号を離散的なデジタル表現に変換する上で極めて重要な役割を果たします。したがって、ADCの精度と正確さは、これらのシステムの包括的な性能にとって極めて重要です。本セクションでは、システム較正の場合におけるADC誤差補正の重要性について掘り下げます。

システム較正は、電子システム内のすべての部品にまたがる誤差を軽減し修正することを目的としたプロセスです。この総合的な戦略はADCだけでなく、センサ、アンプ、デジタル信号処理ユニットなどの他の構成要素も含みます。続く議論では、ADC誤差補正がシステム較正の広い範囲で果たす重要な機能を明らかにします。

システム精度の維持: ADC誤差補正の役割は、システム全体の精度を維持する上で最も重要です。ゲイン誤差やオフセット誤差のようなADCによってもたらされる誤差は、デジタル化された信号の忠実性に大きな影響を与える可能性があります。これらの誤差を抑制するためのADCの入念な較正を通じて、正確なデータの保証は、処理および制御システムの後続の段階にまで及びます。これは、揺るぎない信頼性を特徴とするシステム性能に至ります。

システムの線形性: 多くのシステムは特定の入力信号範囲内で線形応答を必要とします。ADCのDNLおよびINL誤差によって明らかにされるような非直線性の存在は、システムの直線性に大きな影響を与える可能性があります。ADCに内在する線形誤差を整流することにより、入力信号に対して線形応答を示す完全なシステムの基盤を確立します。この特性は、正確な線形性が最も重要であるオーディオ処理や通信のような領域で不可欠であることが証明されています。

ノイズ管理: ノイズは電子システムの本質的な課題です。ADC内にノイズ低減手法を搭載することにより、フィルタリングや平均化などの例を含むことで、システム全体のノイズ伝播の可能性を巧みに抑制することができます。これは、ノイズが重要な詳細を難読化し、出力の品質を損なう可能性がある医用画像や精密測定システムなどの繊細なアプリケーションで特に重要であると考えられます。

分解能の向上: 高い精度が要求されるアプリケーションでは、高い分解能を持つADCが求められています。ADC内の量子化ノイズやジッタを含む誤差を改善することにより、デジタル出力の分解能を効果的に高めることができます。この増幅された分解能は、分光法や自動化された製造セットアップなど、入念な分析や制御タスクに従事するシステムに大きく役に立ちます。このように高分解能化されたシステムは、より細かい細部を識別し、より洗練された制御を実行し、その機能的能力を増幅します。

システムの堅牢性と適応性: ADC誤差補正は電気システムをより堅牢にするのに役立ちます。これにより、システムがさまざまな環境要因 (温度、湿度、入力信号特性など) で効果的に動作することが保証されます。このシステムの有用性は、ADCの自己較正技術を使用することによって拡張することができ、また変更に適応させることもできます。

インタフェースと統合: 複雑なシステムでは、ある部品の出力が別の部品の入力として倍増することがよくあります。ADCの正確な較正により、インタフェースが簡単になり、他の部品との統合が可能になります。これは、システム部品の更新や、様々なベンダーが製造した部品の統合に不可欠です。