信号链的两个要求：“稳定且精准”，如何获得？

在之前我写了一篇精度和分辨率的文章，基本上是详细的讨论了全部的情况：

准确度、精密度、分辨率傻傻分不清

精密数据采集系统中ADC尺寸、功耗、分辨率和带宽的平衡（YUNSWJ 重写版）

这个图非常的巧妙

这个图非常的巧妙

但这文章只是解决了一部分的理论，那实践部分呢？

我 po 一下

我 po 一下

我们的仪器设计遇到这些情况，具体应该如何整改？

针对不同误差形态，要用不同手段处理；不能把“平均、滤波、校准”混在一起乱用，因为它们解决的问题不同。

可以先用一个统一模型理解：

又散又偏 —— 要同时处理随机误差和系统误差

降噪：先降低随机误差

“散”主要来自随机噪声。对信号链来说，常见来源包括：运放电压噪声；电阻热噪声；ADC 量化噪声；ADC 输入驱动不充分；基准源噪声；电源纹波；外部 EMI；地噪声；机械振动；采样时钟抖动。

也就是让黑点从“散开”变得“集中”

屏蔽：减少外部干扰耦合

“屏蔽”主要对付外部干扰，不是器件本底噪声。常见干扰包括：50/60 Hz 工频；开关电源纹波；USB/GPIB/电脑地噪声；射频干扰；电机、继电器、DCDC 产生的磁场；人体靠近造成的电容耦合。

典型措施：输入端使用屏蔽线；屏蔽层单点接地或按系统要求接地；高阻输入节点使用 guard ring；模拟地和数字地合理分区；ADC 参考源、输入驱动器、前端放大器局部去耦；关键模拟输入远离时钟线、SPI、DCDC 电感；差分走线对称、短而紧耦合；外壳接保护地，模拟地通过合适方式连接机壳。

屏蔽解决的是“外界把噪声打进来”的问题。它不能修正 offset，也不能替代校准。

滤波：限制不需要的频率成分

滤波分为模拟滤波和数字滤波。模拟滤波主要放在 ADC 前，用来：抑制高频噪声；防止混叠；吸收 SAR ADC 输入反冲；限制前端带宽。数字滤波主要用于采样后：移动平均；FIR；IIR；sinc 滤波；notch 滤波；锁相/IQ 解调；Welch 平均频谱。

但是滤波有代价：

带宽下降

所以滤波不能盲目加；比如测 1 kHz 振动信号，就不能把模拟带宽降到 100 Hz；但你温度、基准源慢漂移，就可以把带宽做得很低。

校准：修正系统误差

改善参考源：同时影响准确度和精密度

B：围绕中心但很散 —— 重点处理随机噪声

低通：降低等效噪声带宽

全网最详细NPLC算法解读（含与SINC3滤波器对比）

NPLC算法： 本质属于boxcar 平均滤波器（SINC家族）

在实际电路中：模拟 RC 低通降低 ADC 前的宽带噪声；数字低通降低采样后的读数波动；DMM 的 NPLC 本质上也是一种积分低通； ADC 的数字滤波也是低通和抽取。

提高积分时间：用时间换精密度

降低带宽：最根本的噪声控制手段之一

校准：C 类问题的第一手段

增益校准

两点校准

多点校准

误差建模：把所有系统误差写进模型

在实际信号链里，误差模型可以包括一大堆的偏移，所以 C 类系统重复性很好，所以误差是可建模、可校准的，这是好事。

因为随机噪声大时很难处理，但系统误差如果稳定，就可以通过校准消掉。

集中且居中 — 理想状态，但仍要维持

D 的表述是“理想状态”，但工程上不能理解成“以后不用管”，：

也就是准确度和精密度都高。

但高精度系统会随时间退化，例如：基准源老化；电阻长期漂移；连接器接触电阻变化；温度环境变化；机械应力释放；湿度造成漏电；校准周期过长；电容老化；焊点热电势变化。

所以 D 的改进方式不是继续盲目增加滤波或校准，而是：保持、验证、监控、建立不确定度预算（也就是计量仪器需要不停的校准）；理想状态不是一个静态结果，而是一个需要维护的系统状态。

为什么不同情况不能用同一种改进方式？

B 不能主要靠校准

C 不能主要靠平均

A 必须两类方法都用

对信号链的分析流程

拿到一个采集系统，发现类似 A/B/C/D，可以按这个流程诊断。

小结

以上的改进方式可以归纳成一句话：

散的问题靠降噪和降低带宽，偏的问题靠校准和建模。

更具体地说：B的场景主要处理随机误差。

学会了吗？

学会了吗？

对精密信号链来说，最正确的流程是：先让读数稳定，再判断是否准确；先降低随机噪声，再做系统校准；最后通过温补和误差模型保持长期准确。