在讨论 模数转换器（ADC） 的性能时，理解 缺失代码 对 ADC 输出失真产生的影响至关重要。缺失代码是一种常见的非线性现象，通常出现在 ADC 转换过程中，表现为某些输入值的缺失或输出失真。这种失真可能导致输入信号的谐波出现在 ADC 输出中，影响信号的准确性和质量。

尽管缺失代码确实会增加谐波失真，但我们必须明确，缺失代码并不是谐波失真的根本来源。所有的 ADC 都存在某种程度的非线性特性，而这种非线性是产生谐波失真的根本原因。谐波失真通常是由于 ADC 在转换过程中的非理想特性（如动态范围、分辨率限制等）引起的。因此，即便 ADC 存在缺失代码，这也仅是非线性现象中的一部分，而不是唯一原因。

非线性引发谐波失真

谐波失真 是指输入信号中的谐波成分（倍频信号）出现在 ADC 的输出中。每个实际的 ADC 都具有某些程度的非线性，不同于理想的线性转换。理想情况下，ADC 输出应严格反映输入信号。然而，实际 ADC 在高精度的转换过程中通常会引入一些误差，这些误差表现为总谐波失真（THD）。这些谐波失真是由 ADC 的非线性特性引起的，而不仅仅是缺失代码。

为了更清楚地了解谐波失真，我们可以用 傅里叶变换（FFT）来分析 ADC 输出的频率特性。通过将正弦波信号输入到 ADC 并对其输出进行傅里叶变换，可以得到 ADC 输出的频谱图，从而揭示谐波失真。

谐波失真的可视化：FFT 频谱分析

假设我们给 ADC 输入一个正弦波信号，并使用 FFT 对其输出进行分析。图 1 展示了一个典型的具有较大非线性的 ADC 输出的 FFT 结果。理想情况下，FFT 图应该只有一个频率尖峰，表示输入信号的基频。但实际情况是，除了基频分量外，还会在其他频率位置观察到额外的尖峰，这些额外的尖峰即为谐波。这些谐波通常是输入信号的整数倍频率，因此，它们的频率是基频的倍数。

图 1：具有较大非线性特性的 ADC 输出的 FFT

图中可以看到，除了基频（绿色峰值）外，还存在额外的频率分量（蓝色峰值）。这些蓝色峰值就是由于 ADC 的非线性特性引起的谐波失真。随着我们向更高频的谐波移动，谐波的幅度通常会减弱。通常来说，较高阶的谐波对整体信号失真贡献较小，因此我们在计算总谐波失真（THD）时，通常只考虑前几个主要的谐波。

图 1-1：具有较好线性特性的 ADC 输出的 FFT

图 1-1 展示了一个较为理想的 ADC 输出的 FFT 图。在此图中，谐波成分相对较少，几乎没有高频的尖峰出现，显示出 ADC 的输出非常接近输入信号的理想线性响应。在这种情况下，谐波失真（THD）较低，表明 ADC 的非线性特性较弱，输出的失真非常小。

总谐波失真（THD）与 ADC 非线性

总谐波失真（THD）是衡量 ADC 输出中谐波失真程度的一个重要参数。THD 描述了谐波成分相对于基频信号功率的大小。通过测量基频及其多个谐波成分的幅度，可以计算出 THD，通常以分贝（dB）或者百分比表示。一般而言，THD 数值越低，说明 ADC 的非线性误差越小，输出信号更为精确。

在一些高精度的 ADC 设计中，THD 值通常很低，说明其输出信号几乎不包含谐波成分。对于这些高质量的 ADC，除了基频分量外，其他频率分量的幅度通常接近零。因此，谐波失真主要影响较差的 ADC 设计，而高性能的 ADC 输出信号几乎没有谐波污染。

图 2：谐波含量与功率

如图 1 所示，当我们分析 ADC 输出中的更高阶谐波时，通常可以观察到它们的幅度逐渐减小。图 2 展示了不同阶次谐波的功率分布情况。可以看到，随着谐波阶数的增加，谐波的幅度急剧下降。因此，在计算 THD 时，我们只需要考虑前几次的主要谐波。ADC 数据表中通常会列出用于计算 THD 的谐波数，以帮助用户了解 ADC 输出的失真情况。

ADC 输出中的噪声

除了谐波分量，图 1 还显示了 ADC 输出中可能存在的一些噪声。噪声通常在基频和谐波之间的频率位置出现，表现为额外的功率尖峰（如图中的红色标记）。这种噪声可能是由多种因素引起的，包括ADC 的量化噪声、电源噪声或外部干扰。噪声会进一步影响 ADC 输出的精确度，增加失真，并且使得输出信号不再纯粹。

总结

在实际应用中，任何 ADC 都会有一定程度的非线性特性，而这种非线性是产生谐波失真的根本原因。缺失代码可能会导致输入信号在某些区间丢失，从而加剧失真，但它并非谐波失真的主要来源。理解 ADC 输出中的谐波失真、总谐波失真（THD）以及如何使用 FFT 工具进行频谱分析，有助于我们更好地评估和优化 ADC 的性能。

一个良好的 ADC 设计能够最小化谐波失真和噪声，提供接近理想的线性响应。在选择 ADC 时，我们应关注其非线性特性、THD 值以及噪声抑制能力，以确保 ADC 输出信号的精确性，尤其是在高精度和高频应用中。