信号链由放大器、数据转换器、接口、时钟及定时器等多个核心组件构成。其核心目标是通过对实时信息的采集与处理，实现数据获取或系统控制。随着汽车电子、工业和服务器的飞速发展，如何在高噪声、高精度要求的复杂环境下构建稳健的信号链设计，已成为设计工程师面临的核心挑战。
2007年，德州仪器 (TI) 的信号链专家开始在《Electronic Design News (EDN)》杂志上推出了“信号链基础知识”（Signal Chain Basics）系列文章，深入剖析了模拟信号链的工作原理。我们从中选出了10篇文章，穿透复杂的电路图，从基础架构出发，逐步深入，结合当下高性能设计和系统级优化的需求，带您从理论到实战，更全面地掌握信号链设计的要领。
失调电压的影响
运算放大器 (op amp) 的输入失调电压 (VOS) 可建模为一个直流误差源，其等效为加在同相输入端上的电压源。在高增益、输入信号较小的电路中，这一误差可能会引入显著影响。
图 1 展示了一个增益为 100 V/V 的运算放大器，其输入信号为 45 mV，VOS 为 1 mV。失调信号会直接叠加到输入信号上，从而产生 2.22% 的误差。可以通过选择具有更优失调规格的运算放大器，或通过实施校准流程来降低该误差。
图 1 失调电压会转化为测量误差。
两点校准方法
校准过程通过向运算放大器施加两种不同的校准信号，并测量其响应。随后可利用这些测量结果对传递函数进行直线曲线拟合，并基于所得数学模型对运算放大器的增益误差和偏移误差进行校正。该方法同样适用于包含多个运算放大器和模数转换器 (ADC) 的复杂模拟系统。
图 2 及公式 1、2、3 和 4 展示了一个简单的两点校准示例，其中使用了一个 0.1% 失配的电阻。除校正失调误差外，该方法还可修正由电阻器容差引起的增益误差。
图 2 两点校准示例，采用 0.1% 失配电阻器
公式 1 给出了在线性系统校准中使用的通用直线方程。公式 2 和公式 3 分别展示了增益和失调校准系数的计算方法。需要注意的是，增益的理想值为 2.0 V/V，但由于电阻容差的影响，实际测量值为 2.00088 V/V。
此外，理想失调应为 0 V，但计算得到的失调为 31.25 μV。公式 4 展示了如何使用校准系数来校正增益误差和失调误差，从而计算出更准确的 VIN 值。
校准的局限与替代方案
如上述示例所示，运算放大器增益误差主要由用于设置放大器增益的电阻器容差 (G = RF/Rg + 1) 引起。0.1% 的容差适用于室温下的标称值，因此单次校准即可在室温条件下将增益误差降至最低。然而，在不增加额外温度校准步骤的情况下，无法校准增益误差漂移（即增益误差随温度的变化量）。
增益误差漂移是由反馈电阻器温度系数的不匹配引起的。因此，采用电阻分压器网络可以将增益误差漂移降至最低，因为其内部电阻器的温度系数能够实现匹配。
以 RES11A 电阻分压器网络为例，其最大增益误差为 ±0.05%，最大增益漂移误差为 ±2 ppm/°C。在多数情况下，采用这种精度的电阻可免去校准环节，从而降低测试复杂度。
失调校准过程的一个局限性在于，存在多种系统变量会影响 VOS 的取值。在校准过程中，这些次要效应往往难以甚至无法被考虑进去。例如，温度变化会影响 VOS。
从技术上讲，可以通过监测温度并对电源电压变化进行校正，但从实际角度来看，这会使校准过程变得复杂且成本高昂。共模输入电压、电源电压以及开环增益都可能产生额外的输入失调电压。
这些参数通常在运算放大器数据手册中给出，可用于通过计算和仿真估算预期误差范围。
在器件选型阶段，可选择高性能器件以降低上述误差。例如，OPA189 具有 168 dB 的典型共模抑制比（CMRR）。如此高的 CMRR 意味着当共模电压变化 1 V 时，会引入约 4 nV 的偏移变化。因此，对于该器件而言，共模信号变化对 VOS 的影响几乎可以忽略。
还有一些误差源会引入额外的失调，这类误差通常不会在运算放大器数据手册中给出，因为其来源于 PCB 设计或外部环境因素。例如，对 PCB 施加机械应力会导致运算放大器输入失调电压发生变化。另一个典型例子是寄生热电偶效应引入的额外失调电压。
这些寄生热电偶由反馈网络、输入连接和 PCB 布线中使用的不同金属引起，通常在 PCB 存在较大温度梯度或应用对精度要求极高时更为显著。在热梯度适中的环境下，热电动势 (EMF) 将在微伏范围内。
图 3 上图展示了引入失调电压的误差源
是否进行校准
校准既是技术层面的考量，也是成本层面的设计决策。在需要进行自动化终测验证的模拟系统中，那么采用校准可以在使用精度较低元件的情况下，校准可以在使用较低精度器件的情况下仍实现良好的整体精度。
在不需要自动化终测的场景下，引入校准可能会增加成本，此时更合理的方案是选用高精度运算放大器和电阻网络来降低整体误差。
采用精密元件还可带来额外优势，即可以最大程度减小诸如 CMRR、PSRR、AOL 和温度漂移等次级误差源。这些次要误差源往往很难通过校准来消除。