Sigma-Delta-ADC原理简单理解.doc

Sigma-Delta模数转换器（ADC）是一种广泛应用的高精度数据转换技术，尤其适用于低频信号的数字化。这种转换器采用过采样技术，通过在奈奎斯特频率以上进行采样，来提升信号质量并降低对模拟前端的要求。过采样ADC的核心组件包括抗混叠滤波器、调制器和降采样低通滤波器。 抗混叠滤波器的作用是限制输入信号的带宽，防止信号中的高频成分被错误地折叠回信号频谱的低频部分，这通常发生在采样频率低于信号最高频率两倍的情况下。在过采样ADC中，由于采样频率远大于信号带宽，滤波器的滚降区更宽，允许使用低阶滤波器设计，简化了实现难度。 调制器是过采样ADC的关键部件，它将输入信号转换为高速、低精度的数字序列。这一过程通常由一个比较器完成，比较器将输入信号与噪声丰富的量化噪声信号相比较，生成高速的1位输出。调制器能够通过噪声整形有效地抑制噪声，同时也能隐藏非线性和其他误差，降低了对模拟电路精度的严格要求。 降采样低通滤波器则负责从调制器的高速输出中提取出低速、高精度的数字信号。它通过去除高频噪声，恢复出接近奈奎斯特频率的信号。在过采样ADC中，由于噪声已被展宽到较宽的频带，因此通过低通滤波器可以更容易地滤除。 ADC的性能指标主要包括动态范围（DR）、信噪比（SNR）、信噪失真比（SNDR）、有效位数（ENOB）和过载度（OL）。动态范围表示ADC能处理的信号幅度范围，信噪比和信噪失真比衡量的是信号与噪声或噪声加失真的能量比。有效位数是基于实际测量的SNDR计算得出，反映了转换器的分辨率。过载度则是指输入信号达到何种程度会导致调制器过载，此时SNR比峰值SNR下降6dB。 提高ADC信噪比的方法主要有过采样和噪声整形。过采样通过在更高的频率下采样，将噪声分散到更宽的频带，从而减少信号带内的噪声影响。噪声整形则利用调制器将噪声分布转换为更利于滤波的形式。此外，使用多位量化器也能有效提升转换器的信噪比，因为它增加了量化级的数量，减少了量化误差。 Sigma-Delta ADC通过过采样和内部噪声整形，实现了高精度的数据转换，尤其适合于需要高分辨率和低噪声的应用。它的设计考虑了抗混叠滤波、调制器的非线性误差以及输出信号的处理，通过这些机制，能够在实际应用中提供优异的性能表现。