基于MATLAB的Sigma-Delta ADC中数字滤波器设计.pdf

Sigma-Delta ADC（Σ-Δ模数转换器）是一种高精度的模拟至数字转换技术，其核心是通过过采样和噪声整形技术将量化噪声推向高频区域，然后利用数字滤波器对信号进行滤波和降采样，得到精度较高的数字信号输出。Sigma-Delta ADC在各种高精度数据采集领域中得到广泛应用，如音频设备、测量仪器等。 本文介绍了在Sigma-Delta ADC中数字滤波器的设计，使用MATLAB工具在实际的AUDIOCODEC（音频编解码器）项目中对两种常见的数字滤波器结构进行设计、仿真和比较。这两种数字滤波器分别是FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器。Sigma-Delta ADC的SDM（Σ-Δ调制器）输出码流的过采样频率为11.2896MHz，数字滤波器需要完成256倍的降采样，最终输出达到音频范围的采样频率44.1MHz。在仿真中，两种滤波器都达到了超过14位的信噪比和失真比（SNDR）。 FIR滤波器因其绝对稳定性和线性相位特性，在实际电路设计中得到广泛应用。然而，它的一个主要缺点是硬件消耗较大。为了解决这个问题，学者们提出了一些方法来优化FIR滤波器的硬件实现，例如Kaiser和Hamming提出的方法，通过连接等效子滤波器并进行合理的加法乘法运算来节省硬件消耗。 IIR滤波器的频率响应与FIR滤波器相当，但通常具有较小的硬件消耗，占用更小的芯片面积，这在某些应用中是非常有吸引力的。在Sigma-Delta ADC设计中，IIR滤波器可能是一个值得考虑的选择。 FIR滤波器的基本概念是将复合滤波器分解为若干个相同或相似的子模块，从而便于硬件实现。FIR滤波器的传递函数可以表示为：H(z)= Σ a(n)z^(-n)，其中n为子滤波器的阶数，系数a(n)由原型滤波器确定。通过控制这些系数可以实现不同的频率响应特性。 文章中提到了一些具体的文献，这些文献可能对FIR滤波器的设计提供了更深入的理论依据和实现方法。通过查阅这些文献，可以获得关于如何减少硬件消耗和提高滤波器性能的具体指导。 本文的研究工作对Sigma-Delta ADC中数字滤波器的设计具有重要意义。通过MATLAB的仿真和比较，研究人员可以更好地理解FIR和IIR滤波器在实际应用中的表现，并为未来的Sigma-Delta ADC设计选择合适的数字滤波器结构提供理论和实验支持。