∑-∆A/D转换器(Sigma-Delta Analog-to-Digital Converter),又称为Σ-Δ模数转换器,是一种高精度、高分辨率的模数转换技术。它以其独特的过采样、噪声整形和数字滤波技术,在需要高精度测量的场合得到了广泛应用,如高精度仪器仪表、音频处理、传感器接口等领域。相比传统的A/D转换器,∑-∆A/D转换器在分辨率、噪声抑制和稳定性方面表现出色。
∑-∆AD转换器是一种过采样量化器,利用过采样、噪声整形、数字滤波等手段来提高数字化性能。通信信号对灵敏度、动态范围要求高,带宽相对较窄,只有几十kHz到几MHz,实现很高的过采样率,从而达到很高的量化信噪比。通过调整∑-∆调制器后的抽取滤波器输出带宽,可以灵活适应不同带宽的信号,使之达到最佳的量化信噪比。
∑-∆模数转换器的核心部分是∑-∆调制器,主要由差值∆求和单元、一阶或多阶积分器∑、单比特比较量化器、单比特数模转换器等组成。
调制量化过程,输入信号与反馈信号反相求和,得到的误差信号经过积分器积分后,输入比较器进行量化,得到一组0、1序列。数字序列经过单比特模数转换器反馈至差值∆求和单元。反馈环路保证调制器的输出与输入信号的平均值一致。
数字抽取滤波器是过采样∑-∆A/D转换器的重要组成部分,用于滤除带外噪声,并把采样频率降低至与信号带宽相匹配的程度,以降低后续信号处理的压力。一般采用级联组合,CIC滤波器+半带滤波器+FIR滤波器,前面几级为CIC滤波器,中间几级为半带滤波器,最后一级为FIR滤波器。
∑-∆A/D转换器的工作原理可以概括为四个主要步骤:过采样、噪声整形、量化与编码、数字滤波。这些步骤共同作用于输入的模拟信号,最终输出高精度的数字信号。
过采样是∑-∆A/D转换器的核心特点之一。传统的A/D转换器通常按照奈奎斯特采样定理(Nyquist Sampling Theorem)进行采样,即采样频率至少是信号最高频率的两倍。而∑-∆A/D转换器则采用远高于奈奎斯特频率的采样率对输入信号进行采样,这一过程称为过采样。过采样的目的是将原本分布在低频段的量化噪声扩散到更宽的频带内,从而降低在信号带宽内的噪声水平。
具体来说,设系统原来的采样频率为fa,现在以远大于fa的频率N×fa进行采样(N>1),量化噪声的频谱分布会发生变化,原本集中在0~fa/2频带内的噪声会分散到0~N×fa的频带内。当N远大于1时,量化噪声在信号带宽内的能量会显著降低,从而提高信噪比(SNR)。
噪声整形是∑-∆A/D转换器的另一个关键技术。在过采样的基础上,通过特定的调制和积分环节,将量化噪声从低频段推向高频段,这一过程称为噪声整形。噪声整形的主要目的是进一步降低信号带宽内的噪声水平,提高转换精度。
在∑-∆调制器中,输入信号与反馈信号进行求和,得到的误差信号经过积分器积分后输入到量化器进行量化。量化过程中产生的噪声会被积分器整形,使得低频段的噪声得到抑制,而高频段的噪声则相对增加。这样,通过噪声整形,量化噪声在低频段的分布变得更为稀疏,从而提高了信噪比。
量化是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。在∑-∆A/D转换器中,经过噪声整形后的误差信号被送入量化器进行量化。量化器通常是一个一位(或少数几位)的比较器,它将输入信号与某个阈值进行比较,输出0或1(或多位二进制数)作为量化结果。
量化后的结果需要进行编码,以便后续的数字处理。在∑-∆A/D转换器中,量化结果通常以二进制码的形式表示,并存储在寄存器中等待进一步处理。
数字滤波是∑-∆A/D转换器的最后一步。由于过采样和噪声整形过程会将量化噪声推向高频段,因此可以通过数字滤波器(如低通滤波器)来滤除这些高频噪声,进一步提高输出信号的信噪比。
数字滤波器通常分为有限冲击响应滤波器(FIR)和无限冲击响应滤波器(IIR)两种。在∑-∆A/D转换器中,为了获得精确的线性相位响应和避免相位失真,通常采用FIR滤波器进行滤波。滤波后的信号经过降采样处理(即每输出M个数据抽取1/M个数据),最终得到与输入模拟信号相对应的数字信号。
∑-∆A/D转换器是一种高精度、高分辨率的模数转换技术,它通过过采样、噪声整形、量化与编码以及数字滤波等步骤,将连续的模拟信号转换为高精度的数字信号。由于其独特的优点和广泛的应用前景,∑-∆A/D转换器在现代电子系统中扮演着越来越重要的角色。未来随着技术的不断进步和应用领域的不断扩展,∑-∆A/D转换器必将在更多领域发挥重要作用。
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