ADC过采样

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时间:2020-01-12

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1、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

2、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,SN

3、R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

4、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 

5、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

6、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

7、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

8、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。   2.噪声成形   通过图1所示的一阶Σ-Δ调制器

9、的工作原理,可以理解噪声成形的工作机制。 图1Σ-Δ调制器   Σ-Δ调制器包含1个差分放大器、1个积分器、1个比较器以及1个由1bitDAC(1个简单的开关,可以将差分放大器的反相输入接到正或负参考电压)构成的反馈环。反馈DAC的作用是使积分器的平均输出电压接近于比较器的参考电平。调制器输出中"1"的密度将正比于输入信号,如果输入电压上升,比较器必须产生更多数量的"1",反之亦然。积分器用来对误差电压求和,对于输入信号表现为

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