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Sigma-Delta ADC如何實現(xiàn)高精度高性能呢?

冬至子 ? 來源:Arrow Solution ? 作者:Arrow ? 2023-09-11 14:43 ? 次閱讀

ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換器是連接模擬世界與數(shù)字世界的橋梁。說到這里,有些朋友會問,我們?yōu)槭裁葱枰?shù)轉(zhuǎn)換?為什么需要ADC?

簡單來說,自然世界里面的很多信號,比如聲音信號、手機信號、電視信號等,都是具有一定頻率,以及帶寬的信息。這些信息被我們所熟悉,但是這還不夠的,我們希望這些信號能夠被機器熟悉,被機器識別,從而達(dá)到信息的傳遞,以及物物相連。

機器能夠識別的是數(shù)字信號,能夠處理的也是0101的數(shù)字信號,所以說ADC是讓一些模擬信息能夠被MCU,DSP,FPGA這些處理器處理的媒介。如圖一 ADC轉(zhuǎn)化過程。

圖片圖一 ADC轉(zhuǎn)化過程

什么是Sigma-Delta ADC?

Sigma-Delta ADC一般由Σ-Δ調(diào)制器和降采樣抽取濾波器組成,以遠(yuǎn)高于Nyquist頻率的采樣頻率對輸入信號進(jìn)行采樣,采樣后的信號經(jīng)調(diào)制器處理后轉(zhuǎn)換為低位高碼率的數(shù)字信號流。

也就是ADC里面分為兩部分,一部分是調(diào)制器,另一部分是可配置數(shù)字濾波器,調(diào)制器的作用是將模擬信號完成模數(shù)轉(zhuǎn)化并整形,數(shù)字濾波器的作用是抽取,平均,濾波。整個過程都是在ADC內(nèi)部完成的,ADC將數(shù)據(jù)流通過SPI總線總線傳遞給MCU。如圖二 Sigma-Delta ADC 內(nèi)部框圖

圖片

圖二 Sigma-Delta ADC 內(nèi)部框圖

Sigma-Delta ADC的主要優(yōu)勢是超高信噪比,換句話說就是有效位數(shù)高,通俗地講就是精度高,測得準(zhǔn)。目前24位,32位的Sigma-Delta ADC非常多,已經(jīng)不是很稀缺了,缺點也很明顯,處理信號的帶寬相對來說比較窄,這是由于我們在設(shè)計此類ADC的限制,保留采樣信號中的低頻信息,濾除高頻噪聲。

如圖二左半部分就是Σ-Δ調(diào)制器,它包含一個加法器、積分器、一個比較器和一個1Bit DAC。右半部分就是降采樣抽取濾波器,那么它們是如何配合工作呢?

Sigma-Delta ADC如何實現(xiàn)高精度高性能?

1. 過采樣

過采樣技術(shù)在1946年被首次提出,是指用遠(yuǎn)大于Nyquist頻率的采樣頻率對輸入信號進(jìn)行采樣,用過采樣率(Over Sampling Ratio, OSR)來衡量過采樣程度。OSR與信號帶寬fb之間的關(guān)系為:OSR=fs/(2fb)。

過采樣技術(shù)會給ADC帶來兩個優(yōu)勢:首先,較高的采樣頻率會降低前級抗混疊濾波器的設(shè)計要求,過渡帶可以稍微平滑;其次,過采樣技術(shù)可以提高信噪比。當(dāng)采樣頻率提高時,量化噪聲的功率譜密度Se(f)會隨之降低,從而提高帶寬內(nèi)的信噪比,如圖三所示。

圖片

圖三 過采樣示意圖

a代表常規(guī)的奈奎斯特采樣,b代表過采樣

怎么去理解這個圖呢,我們都知道采樣定理,通常的我們的采樣頻率應(yīng)該是大于輸入信號的2倍以上,我們采樣后信號才不會出現(xiàn)混疊,信號信息才不會丟失,如圖三a所示,此時的fs/2剛好等于輸入信號最大頻率,此時的量化噪聲的功率譜密度:

圖片

當(dāng)采樣頻率提高時,Se(f)降低,即量化噪聲的功率譜密度降低,這有點類似我們電源里面的擴頻技術(shù);另外一方面,過采樣之后,我們的抗混疊濾波器就比較好設(shè)計了,因為如上圖表現(xiàn),Haaf(f) 設(shè)計一個低階的平滑的低通濾波器就足夠了。

2. 量化噪聲整形

過采樣技術(shù)能有效降低信號帶寬內(nèi)的量化噪聲,但僅通過增大采樣頻率來提高ADC的信噪比,會大幅度增加功耗,提高電路設(shè)計難度。因此,Sigma-Delta ADC的另一種精度提升技術(shù)——噪聲整形技術(shù)于1954年首次提出,基本原理是改變量化噪聲在頻譜上的分布,將低頻噪聲搬移到高頻,經(jīng)后級數(shù)字抽取濾波器可以濾除信號帶寬外的大部分噪聲,從而提高帶寬內(nèi)的信噪比,如圖四所示。

圖片

圖四 整形后的量化噪聲

噪聲整形技術(shù)是通過利用積分器來構(gòu)建具有高通特性的環(huán)路濾波器,對量化噪聲進(jìn)行整形,具體的公式推導(dǎo)此處就省略了,最后的量化噪聲公式類似于一個正弦波。

圖片

由圖可見,頻率越低,噪聲也越低,噪聲頻譜不再類似于矩形,而是變?yōu)榉扰c頻率相關(guān)的類似于正弦波的波形。這樣的話,量化噪聲在低頻段的能量譜密度更小,信號帶寬內(nèi)的總噪聲越小,那么信號的載噪比就提升上去了,性能就提升了。

3. 數(shù)字抽取濾波

可以理解為通過數(shù)字濾波器后將調(diào)制器的數(shù)字輸出的N位加起來,然后取平均值,這樣的話,相當(dāng)于輸出速率降低了,但是采集的數(shù)值更加接近于此段時間的平均值,如圖五,可以看看Sigma-Delta ADC的采樣過程。

圖片

圖五 Sigma-Delta ADC的采樣過程以及與SAR采數(shù)區(qū)別

Sigma-Delta ADC的應(yīng)用

圖片

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