基于过采样技术提高ADC分辨率的研究与实现.doc

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1、基于过采样技术提高ADC分辨率的研究与实现时间:2007-12-07 来源: 作者:李国 点击：2135 字体大小:【大中小】很多应用场合需要使用模/数转换器ADC进行参数测量，这些应用所需要的分辨率取决于信号的动态范围、必须测量的参数的最小变化和信噪比SNR。许多系统中既有很宽的动态范围又要求测量出参数的微小变化，因此就必须使用高分辨率的ADC。然而，高分辨率的ADC器件价格昂贵，若使用价格相对低廉的具有较低分辨率的ADC器件，通过一些技术也达到较高的分辨率，则在工程应用中是非常受欢迎的。过采样技术就可以提高模数转换的分辨率而实现该目的。b5E2RGbCAP1基本

2、原理   ADC转换时可能引入很多种噪声，例如热噪声、杂色噪声、电源电压变化、参考电压变化、由采样时钟抖动引起的相位噪声以及由量化误差引起的量化噪声。有很多技术可用于减小噪声，例如精心设计电路板和在参考电压信号线上加旁路电容等，但是ADC总是存在量化噪声的，所以一个给定位数的数据转换器的最大SNR由量化噪声定义。在一定条件下过采样和求均值会减小噪声和改善SNR，这将有效地提高测量分辨率。过采样指对某个待测参数，进行多次采样，得到一组样本，然后对这些样本累计求和并对这些样本进行均值滤波、减小噪声而得到一个采样结果。   由奈奎斯特定理知：采样频率fs允许重建位于采样频

3、率一半以内的有用信号，如果采样频率为40kHz，则频率低于20kHz的信号可以被可靠地重建和分析。与输入信号一起，会有噪声信号混叠在有用的测量频带内<小于fs/2的频率成分）： erms是平均噪声功率，fs是采样频率，E(f>是带内ESD。   方程1说明信号频带内的噪声能量谱密度ESD或被采样噪声的噪声平面随采样频率的增加而降低。方程2相邻ADC码之间的距离或LSB。   为了说明过采样对噪声的影响，先定义量化噪声为：两个相邻ADC码之间的距离对应的电压值。因为ADC会舍入到最近的量化水平或ADC码，所以 N是ADC码的位数，Vref是参考电压。量化误差为

4、： 方程3ADC量化噪声的功率4/4   假设噪声近似为白噪声,代表噪声的随机变量在ADC码之间分布的平均值为0，则方差为平均噪声功率，计算如下： 方程4过采样率定义。   用过采样率OSR来表示采样频率与奈奎斯特频率之间关系： fs是采样频率,fm是输入信号的最高频率。方程5带内噪声功率是OSR的函数。   如果噪声为白噪声则低通滤波器(对样本求均值>输出带内噪声功率为： n0是滤波器的输出噪声功率。   方程5说明，我们可以通过提高OSR来减小带内噪声功率。由于过采样和求均值并不影响信号功率，即信号功率没有减小，而带内噪声功率却降低，显然信号的信噪比SNR就得到

5、了提高，也就等效于ADC的分辨率得到了提高。方程6噪声功率是OSR和分辨率的函数。   可以从方程3、4和5得到下面这个反映噪声功率与过采样率和分辨率关系的表达式： OSR是过采样率，N是ADC的位数，Vref是参考电压。   反过来给定一个固定的噪声功率，可以计算所需要的位数，解方程6求N，得到用给定的参考电压、带内噪声功率及过采样率来计算有效位数。方程7有效位数是参考电压带内噪声功率和过采样率的函数。 从方程7可以注意到：采样频率每增加1倍，带内噪声将减小3dB，而测量分辨率将增加1/2位。p1EanqFDPw2提高ADC测量分辨率的示例   在实际应用中将一个

6、信号的带宽限制到小于fs/2，然后以某个过采样率OSR对该信号采样，再对采样值求平均值得到结果输出数据。每增加一位分辨率或每减小6dB的噪声，需要以4倍的采样频率fs进行过采样。fos=4w*fsw是希望增加的分辨率位数，fs是初始采样频率要求，fos是过采样频率。方程8增加测量分辨率的过采样频率   假设一个系统使用12位的ADC，每秒输出一个温度值<1Hz），为了将测量分辨率增加到16位，按下式计算过采样频率：fos=44*1(Hz>=256

7、，对这些样本求均值便可得到16位的输出数据。为此，先累加将256个连续样本加在一起，然后将总和除以256，这样的过程通常被称为抽取。   图1是软件关键流程。 图1一次过采样流程   假设某温度传感器的满度输出为10V，使用10V的参考电压Vref，温度的变化范围为500℃。可以计算对于12位和16位测量的代码宽度和温度分辨率<可测量的最小温度变化）。   在未使用过采样技术的情况下，可得到12位的温度测量结果，其每码字对应的温度为：500/4096=0.1221℃/code；使用过采样技术的情况下，可得到16位测量结果，其每码字对应的温度为：500/<4096