delta-sigma ADC原理.doc

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delta-sigma ADC原理

ΣΔ模数转换器基本原理及应用(1) 北京服装学院 (100029) 张 亮 孟庆昌 华正权 中国科学院长春物理研究所 (130021) 高光天 摘 要 本文从过采样、噪声整形、数字滤波和采样抽取等概念入手, 介绍了Σ模数转换器的工作原理和特性, 并给出了Σ模数转换器与微机接口的应用实例。 关键词 Σ过采样 噪声整形 数字滤波 采样抽取随着超大规模集成电路制造水平的提高, 近年来Σ模数转换器(以下简称ADC)正以其分辨率高、线性度好、成本低等特点得到越来越广泛的应用, 特别是在既有模拟又有数字的混合信号处理场合更是如此。本文将简要介绍Σ的基本原理及应用。 一、Σ基本原理 Σ以很低的采样分辨率(1位)和很高的采样速率将模拟信号数字化, 通过使用过采样、噪声整形和数字滤波等方法增加有效分辨率, 然后对ADC输出进行采样抽取处理以降低有效采样速率。Σ的电路结构是由非常简单的模拟电路(一个比较器、一个开关、一个或几个积分器及模拟求和电路)和十分复杂的数字信号处理电路构成。要了解Σ的工作原理, 必须熟悉过采样、噪声整形、数字滤波和采样抽取等基本概念 1.过采样 ADC是一种数字输出与模拟输入成正比的电路, 图1给出了理想3位单极性ADC的转换特性, 横坐标是输入电压U IN 的相对值, 纵坐标是经过采样量化的数字输出量, 以二进制000~111表示。理想ADC第一位的变迁发生在相当于1/2LSB的模拟电压值上, 以后每隔1LSB都发生一次变迁, 直至距离满度的1 1/2 LSB。因为ADC的模拟量输入可以是任何值, 但数字输出是量化的, 所以实际的模拟输入与数字输出之间存在±1/2LSB的量化误差。在交流采样应用中, 这种量化误差会产生量化噪声。 图1 理想3位ADC转换特性 如果对理想ADC加一恒定直流输入电压, 那么多次采样得到的数字输出值总是相同的, 而且分辨率受量化误差的限制。如果在这个直流输入信号上叠加一个交流信号, 并用比这交流信号频率高得多的采样频率进行采样, 此时得到的数字输出值将是变化的, 用这些采样结果的平均值表示ADC的转换结果便能得到比用同样ADC高得多的采样分辨率, 这种方法称作过采样(oversampling)。如果模拟输入电压本身就是交流信号, 则不必另叠加一个交流信号。采用过采样方法(采样频率远高于输入信号频率)也同样可提高ADC的分辨率。 由于过采样的采样速率高于输入信号最高频率的许多倍, 这有利于简化抗混叠滤波器的设计, 提高信噪比并改善动态范围。可以用频域分析方法来讨论过采样问题。由于直流信号转换具有的量化误差达1/2LSB, 所以数据采样系统具有量化噪声。一个理想的常规N位ADC的采样量化噪声有效值为q/12,均匀分布在奈奎斯特频带直流至fs/2范围内, 如图2所示。其中q为LSB的权重, fs为采样速率, 模拟低通滤波器将滤除fs/2以上的噪声。如果用Kfs的采样速率对输入信号进行采样(K 图2 使用模拟低通滤波器的奈奎斯特采样为过采样倍率),奈奎斯特频率增至Kfs/2, 整个量化噪声位于直流至Kfs/2之间, 其有效值降为原来的1/K,如图3所示。由于模拟低通滤波器只需滤除Kfs/2以上的噪声, 因此降低了对模拟低通滤波器的整体要求。又由于系统的通带频率仍为fa, 所以可在ADC之后加一个数字低通滤波器滤除fa至Kfs/2之间的无用信号而 又不影响有用信号, 从而提高了信噪比, 实现了用低分辨率ADC达到高分辨率的效果。 如果简单地使用过采样方法使分辨率提高N位,必须进行K=2 2N 倍过采样。为使采样速率不超过一个合理的界限, 需要对量化噪声的频谱进行整形使得大部分噪声位于fs/2至Kfs/2之间,而仅仅一小部分留在直流至fs/2内, 这正是Σ中Σ调制器所起的作用。噪声频谱被调制器整形后, 数字滤波器可 图3 带模拟滤波和数字滤波的过采样 去除大部分量化噪声能量, 使总信噪比(以及动态范围)大大增加。 2.Σ的调制器和量化噪声整形 图4给出了一阶Σ的原理框图。虚线框内是Σ调制器,它以Kfs采样速率将输入信号转换为由1和0构成的连续串行位流。1位DAC由串行输出数据流驱动, 1位DAC的输出以负反馈形式与输入信号求和。根据反馈控制理论可知, 如果反馈环路的增益足够大, DAC输 出的平均值(串行位流)接近输入信号的平均值。 Σ调制器的工作原理还可以用图5所示对应图4中,A,B,C,D各点的的信号波形图描述。其中图5(a)是输入电压U IN =0的情况, 输出为0, 1相间的数据流。如果数字滤波器对每8个采样值取平均, 所得到的输出值为4/8, 这个值正好是3位双极性输入ADC的零。当输入电压U IN =+1/4U REF , 则信号波形如图5(b)所示, 求和输出A点的正

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