Caracterização dinâmica de um ADC + Código em Matlab

 Sinal adquirido pelo ADC: O sinal do ADC varia de [-0. V, obtendo assim um valor pico-a-pico (diferença entre o máximo positivo e o mínimo negativo) de 0. V, ou seja quer isto dizer 2xAmplitude do Sinal e tem um valor médio de aproximadamente 0 V, sendo o seu RMS de 0. V. Fig. MAIE - ISAD Fig. Gráfico SNR-MatLab. Marcela Pelica Páscoa U. Coimbra 3  FFT, Clipping, SFDR (Spurious Free Dynamic Range): Após a elaboração da FFT (Fast Fourier Transform) em escala logarítmica, normalizada a zero (máximo do harmónico do sinal é igual a zero decibéis) e tendo em conta, que o número de pontos igual ao número de pontos do sinal, obteve-se um gráfico espectral em que se visualizou a presença da componente:  DC (frequência em DC é 0 Hz), com valor de -30.

dB;  do harmónico principal, com frequência fundamental (frequência que causa a primeira ressonância de uma onda e é dela que surgem os seguintes harmónicos) de 49. bits, sendo este o valor para um ADC ideal com a mesma resolução que o ADC em estudo de 8 bits, pois é necessário considerar que o desempenho de um ADC depende do seu ruído e da distorção interna. MAIE - ISAD Marcela Pelica Páscoa U. Coimbra 4 Código em MatLab close all clear all % 1. Importar dados do ficheiro dados=xlsread('s81. xls'); fs=3000; % frequência de amostragem do sinal N=length(dados); % tamanho do ficheiro dt=1/fs; %tempo de amostragem ou seja espaçamento entre as amostras t=(0:(N-1))*dt; % tempo para N amostras ou t=dt:dt:N/fs; figure(1); plot(t, dados); hold on % gráfico do sinal title ('Gráfico do sinal em função do tempo'); ylabel('Amplitude do sinal'); xlabel('tempo(segundos)'); media=mean(dados); gn0=zeros(N,1); gn0(:,1)=media; plot(t,gn0,'color','red'); % mostrar a média max=max(dados); % valor máx min=min(dados); % valor min xrms=rms(dados); % valor rms vpp=(max-min); % valor pico-a-pico gn1=zeros(N,1); gn1(:,1)=xrms; plot (t,gn1,'color','black'); % mostrar o rms xlim([0; 3.