通过将一个100ksps的采样频率应用到一个9.9 kHz模拟输入信号的12位ADC，您可以得到图1中的FFT图。9.9 kHz下的信号便为基本输入信号 (A)。该基本输入信号寄生接近于0 dB。

FFT图中4条规范包括基本输入信号、信噪比、总谐波失真和平均噪声底限。

确定某个ADC电路中噪声大小的一种有效方法是使用信噪比(B)。信噪比(SNR)即信号强度与噪声强度之比。FFT计算的SNR为若干噪声源的组合。可能的噪声源包括ADC量化误差、ADC内部噪声、参考电压噪声、ADC微分非线性误差以及驱动放大器噪声。信噪比(SNR) 的理论极限值等于6.02n+1.76 dB，其中n为转换器比特数。

图1 该FFT图中12位转换器共有4096个数据集

总谐波失真(C) 对系统中的失真数进行量化。总谐波失真(THD)为谐波分量(寄生信号)强度的均方根(rms)总和与输入信号强度的比。产生自A/D转换器非线性的寄生信号以输入信号频率(基本频率)的整数倍数形式出现。大多数厂商都在其THD计算中使用最早的7到9谐波分量。

如果A/D转换器产生了寄生信号，则其有可能具有一些积分非线性误差。此外，寄生信号会来自通过信号源或驱动放大器的输入信号。如果输入信号产生寄生信号，它们很可能与基本频率的频率不相关。如果驱动放大器为罪魁祸首，则其可能具有交叉失真，无法驱动ADC或者受限于带宽。来自电路其他地方的注入噪声(例如：数字时钟源或电源频率等)也可在FFT结果中形成寄生信号。

在转换器数据的 FFT 表示法中，平均噪声底限 (D) 为FFT图中所有bin的方根组合，但不包括输入信号和信号谐波。您应该平衡选择采样数和ADC比特数，从而使噪声底限在所有相关寄生信号以下。考虑到这些因素，理论平均民FFT 噪声底限(dB)等于6.02n+1.76 dB+10 log[(3×M)/(π×ENBW)]，其中M为FFT的数据点数，ENBW为窗口函数的等效噪声带宽，而n则为ADC的比特数。12位转换器FFT的合理采样数量为4096。