发布网友 发布时间:2022-04-25 20:12
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热心网友 时间:2022-05-03 01:42
不,这不是一个“愚弄人的”问题或脑筋急转弯,并且我认为我们的读者都非常清楚模数转换器(ADC)及数模转换器(DAC)的基本功能。但在如何使用这些转换器以及人们的认知度上也存在着哲理性区别。用最简单的话讲,ADC是用来捕获大量未知的信号,并把它转换成已知的描述。相反,DAC是接受完全已知的、深刻理解的描述,然后“简单地”产生等效的模拟数值。简而言之,DAC工作在确定的领域,而ADC则工作在随机输入信号和未知性领域,只要输入在规定的范围内。在传统的信号处理理论中,比如在Harry L.Van Trees的经典著作Detection, Estimation, and Molation Theory中介绍的那样,信号处理面临着不同程度的挑战。举例来说,一个特征参数已经相当明了的信号(如受到AM调制的模拟信号)与一个充满了许多未知参数的信号(如受到噪声干扰的雷达反射波)相比,评估起来要容易得多。因此ADC面临的挑战确实要比DAC大得多。为了充分发挥ADC的功能,特别是较高性能(速度或精度)的ADC,需要采用精心设计的模拟信号调节输入信道,通常还带有与ADC本身精确匹配的ADC驱动器。DAC的设计要简单得多。不过这种相对的简单不应让设计师对DAC设计产生松懈心理。实际应用中设计师很容易对DAC的模拟输出电路不予以足够的重视,比如在摆率、输出驱动(电压、电流、范围)等参数和负载故障保护方面,而这样做很容易导致原型评估和产品现场应用时发生令人头疼的电路和系统级问题。作者:施维柏
热心网友 时间:2022-05-03 03:00
不,这不是一个“愚弄人的”问题或脑筋急转弯,并且我认为我们的读者都非常清楚模数转换器(adc)及数模转换器(dac)的基本功能。
但在如何使用这些转换器以及人们的认知度上也存在着哲理性区别。用最简单的话讲,adc是用来捕获大量未知的信号,并把它转换成已知的描述。相反,dac是接受完全已知的、深刻理解的描述,然后“简单地”产生等效的模拟数值。简而言之,dac工作在确定的领域,而adc则工作在随机输入信号和未知性领域,只要输入在规定的范围内。在传统的信号处理理论中,比如在harry
l.van
trees的经典著作detection,
estimation,
and
molation
theory中介绍的那样,信号处理面临着不同程度的挑战。举例来说,一个特征参数已经相当明了的信号(如受到am调制的模拟信号)与一个充满了许多未知参数的信号(如受到噪声干扰的雷达反射波)相比,评估起来要容易得多。因此adc面临的挑战确实要比dac大得多。为了充分发挥adc的功能,特别是较高性能(速度或精度)的adc,需要采用精心设计的模拟信号调节输入信道,通常还带有与adc本身精确匹配的adc驱动器。dac的设计要简单得多。不过这种相对的简单不应让设计师对dac设计产生松懈心理。实际应用中设计师很容易对dac的模拟输出电路不予以足够的重视,比如在摆率、输出驱动(电压、电流、范围)等参数和负载故障保护方面,而这样做很容易导致原型评估和产品现场应用时发生令人头疼的电路和系统级问题。作者:施维柏
热心网友 时间:2022-05-03 04:35
ADC是用来捕获大量未知的信号,并把它转换成已知的描述。相反,DAC是接受完全已知的、深刻理解的描述,然后“简单地”产生等效的模拟数值。
简而言之,DAC工作在确定的领域,而ADC则工作在随机输入信号和未知性领域,只要输入在规定的范围内。
在传统的信号处理理论中,比如在Harry L.Van Trees的经典著作Detection, Estimation, and Molation Theory中介绍的那样,信号处理面临着不同程度的挑战。