ADC过采样_原创文档.pdfVIP

..

什么叫过采样?

首先，考虑一个传统ADC的频域传输特性。输入一个正弦信号，然后以频率fs采样--按照Nyquist

定理，采样频率至少两倍于输入信号。从FFT分析结果可以看到，一个单音和一系列频率分布于DC到fs/2

间的随机噪声。这就是所谓的量化噪声，主要是由于有限的ADC分辨率而造成的。单音信号的幅度和所有

频率噪声的RMS幅度之和的比值就是信号噪声比(SNR)。对于一个NbitADC，SNR可由公式：

SNR=6.02N+1.76dB得到。为了改善SNR和更为精确地再现输入信号，对于传统ADC来讲，必须增加位数。

如果将采样频率提高一个过采样系数k，即采样频率为kfs，再来讨论同样的问题。FFT分析显示

噪声基线降低了，SNR值未变，但噪声能量分散到一个更宽的频率范围。Σ-Δ转换器正是利用了这一原理，

具体方法是紧接着1bitADC之后进行数字滤波。大部分噪声被数字滤波器滤掉，这样，RMS噪声就降低了，

从而一个低分辨率ADC，Σ-Δ转换器也可获得宽动态范围。

那么，简单的过采样和滤波是如何改善SNR的呢?一个1bitADC的SNR为7.78dB(6.02+1.76)，每4

倍过采样将使SNR增加6dB，SNR每增加6dB等效于分辨率增加1bit。这样，采用1bitADC进行64倍过

采样就能获得4bit分辨率;而要获得16bit分辨率就必须进行415倍过采样，这是不切实际的。Σ-Δ转

换器采用噪声成形技术消除了这种局限，每4倍过采样系数可增加高于6dB的信噪比。

增加采样频率可以改善系统的SNR，其原因是，当采样频率增加时，量化噪声功率仍保

持不变（量化噪声只与字长有关），量化误差可以建模为样本与样本之间不相关，这就将产

生平坦的频率响应，从而具有单边功率谱密度：PSD等于两倍的量化噪声功率与采样频率

之比。因此，尽管总的量化噪声功率保持不变，量化噪声的PSD随着采样频率的增加而减

低，即，采样频率每增加一倍，信噪比大约增加3分贝。

揭开Σ-ΔADC的神秘面纱

技术分类：模拟设计|2010-08-06

嵌入式公社

越来越多的应用，例如过程控制、称重等，都需要高分辨率、高集成度和低价格的ADC。

新型Σ-Δ转换技术恰好可以满足这些要求。然而，很多设计者对于这种转换技术并不十分

了解，因而更愿意选用传统的逐次比较ADC。Σ-Δ转换器中的模拟部分非常简单（类似于

一个1bitADC），而数字部分要复杂得多，按照功能可划分为数字滤波和抽取单元。由于

更接近于一个数字器件，Σ-ΔADC的制造成本非常低廉。

一、Σ-ΔADC工作原理

’.

..

要理解Σ-ΔADC的工作原理，首先应对以下概念有所了解：过采样、噪声成形、数字

滤波和抽取。

1.过采样

首先，考虑一个传统ADC的频域传输特性。输入一个正弦信号，然后以频率fs采样--

按照Nyquist定理，采样频率至少两倍于输入信号。从FFT分析结果可以看到，一个单音

和一系列频率分布于DC到fs/2间的随机噪声。这就是所谓的量化噪声，主要是由于有限

的ADC分辨率而造成的。单音信号的幅度和所有频率噪声的RMS幅度之和的比值就是信号噪

声比（SNR）。对于一个NbitADC，SNR可由公式：SNR=6.02N+1.76dB得到。为了改善SNR

和更为精确地再现输入信号，对于传统ADC来讲，必须增加位数。

如果将采样频率提高一个过采样系数k，即采样频率为kfs，再来讨论同样的问题。FFT

分析显示噪声基线降低了，SNR值未变，但噪声能量分散到一个更宽的频率范围。Σ-Δ转

换器正是利用了这一原理，具体方法是紧接着1bitADC之