减小ADC量化噪声的技术
(σ-δ) adc工作原理
(σ-δ) adc工作原理
(σ-δ) ADC是一种模数转换器，全称为Sigma-Delta模数转换器。
它的工作原理是通过对输入信号进行高速取样，并利用高速数字信号处理技术，将模拟信号转换为数字信号。
Sigma-Delta ADC 的工作原理可以从以下几个方面来解释：
1. 模拟信号输入，首先，模拟信号被输入到Sigma-Delta ADC 的输入端。
这个模拟信号可以是来自传感器、放大器、滤波器等外部电路的输出信号。
2. 量化和采样，Sigma-Delta ADC对输入信号进行高速取样和量化。
它以高速的采样率对输入信号进行采样，并将采样值转换为数字形式。
3. Sigma-Delta调制，接下来，ADC使用Sigma-Delta调制技术，将采样到的模拟信号转换为高速的1比特数据流。
这个过程涉及将模拟信号与一个高频时钟信号进行比较，生成一个1比特的数据流。
4. 数字滤波，接着，ADC使用数字滤波器对1比特数据流进行
处理，以减小高频噪声和提高信噪比。
这个数字滤波器通常是一个低通滤波器，用于去除高频噪声，并将1比特数据流转换为更高精度的数字输出。
5. 数字输出，最后，经过数字滤波器处理后的数据被输出为高精度的数字信号，代表了原始模拟信号的数值。
这个数字输出可以被用于后续的数字信号处理、存储或传输。
总的来说，Sigma-Delta ADC通过高速取样、Sigma-Delta调制和数字滤波等技术，实现了对模拟信号的高精度数字化转换。
它在音频处理、传感器接口、通信系统等领域有着广泛的应用。
Sigma-DeltaADC讲稿
反馈系数用于控制比较器的输出电压的大小和 方向，从而控制模拟信号的调整程度。
噪声整形技术
噪声整形技术是sigma-delta ADC的关键技术之一，它通过将噪声从高频区域转移至低 频区域，从而提高ADC的信噪比和线性度。
Part
05
sigma-delta ADC的挑战与 未来发展
面临的挑战
噪声抑制
sigma-delta ADC在转换过程中 容易受到噪声干扰，如何有效抑 制噪声是亟待解决的问题。
动态范围
随着技术的发展，对sigma-delta ADC的动态范围要求也越来越高， 如何提高动态范围是当前面临的 重要挑战。
动态范围与信噪比
动态范围
动态范围是指ADC能够处理的信号的最大值与最小值之间的比值。动态范围越大，ADC能够处理的信号范围越宽。
信噪比
信噪比是指信号功率与噪声功率之间的比值。信噪比越高，ADC的抗干扰能力越强，输出的数字信号质量越好。
采样率与带宽
采样率
采样率是指ADC每秒钟采样的次数 。采样率越高，ADC能够捕捉到的 信号细节越多，但同时也会增加电路 复杂度和功耗。
它通常由比较器和计数器组成，比较器将模拟信 号与参考电压进行比较，产生一个二进制码，然 后计数器根据二进制码的长度进行计数，得到数 字输出。
量化器的非线性误差会影响ADC的线性度，因此 需要采取措施减小非线性误差。
数字滤波器
1
数字滤波器用于对sigma-delta ADC的输出进行 滤波，以减小噪声和消除量化误差。
功耗与性能平衡
在便携式设备中，功耗是一个关 键因素，如何在保证性能的同时 降低功耗是一个具有挑战性的问 题。
五种高精度ADC中杂散问题分析及应对方法
五种高精度ADC中杂散问题分析及应对方法虽然目前的高分辨率SAR ADC和Σ-ΔADC可提供高分辨率和低噪声，但系统设计师们可能难以实现数据手册上的额定SNR性能。
而要达到最佳SFDR，也就是在系统信号链中实现无杂散的干净噪底，可能就更加困难了。
杂散信号可能源于ADC周围的不合理电路，也有可能是因恶劣工作环境下出现的外部干扰而导致。
针对高分辨率、精密ADC应用中的杂散问题，本文将介绍几种判断其根本原因的方法，并提出相应的解决方案。
这些技术和方法将有助于提高终端系统的EMC能力和可靠性。
本文将针对五种不同的应用情况阐述用于降低杂散的特定设计解决方案：1、由控制器板上的DC-DC电源辐射而导致的杂散问题。
2、由AC-DC适配器噪声通过外部基准源而导致的杂散问题。
3、由模拟输入电缆而导致的杂散问题。
4、由模拟输入电缆上的耦合干扰而导致的杂散问题。
5、由室内照明设备导致的杂散问题。
6、杂散与SFDR众所周知，无杂散动态范围（SFDR）表示可从大干扰信号分辨出的最小功率信号。
对于目前的高分辨率、精密ADC，SFDR一般主要由基波频率与目标基波频率的第二或第三谐波之间的动态范围构成。
然而，由于系统其他方面的因素，可能会导致杂散产生并限制系统的性能。
这些杂散可分为输入频率相关杂散和固定频率杂散。
输入频率相关杂散与谐波或非线性特性有关。
本文将重点分析由电源、外部基准源、数字连接、外部干扰等造成的固定频率杂散。
根据应用情况，可降低或完全避免这些类型的杂散，以助于实现最佳的信号链性能。
由ADC周围DC-DC电源而导致的杂散问题由于DC-DC开关稳压器会产生较高的纹波噪声，通常建议将LDO作为在精密测量系统中为精密ADC生成低噪声电源轨的解决方案。
固定频率或脉宽调制开关稳压器会产生开关纹波，该纹波一般位于几万至几兆赫兹固定频率处。
固定频率噪声可能会通过ADC的。
高性能sigma-delta ADC的设计与研究
高性能sigma-delta ADC的设计与研究高性能sigma-delta ADC的设计与研究摘要：本文主要介绍了高性能sigma-delta ADC的设计与研究。
首先，对sigma-delta ADC的工作原理进行了简要介绍，然后详细阐述了其关键设计要点，包括过采样率、模数转换器、数字滤波器和数字解调器等。
接着，针对高性能ADC的要求，提出了相应的优化策略，如噪声抑制和线性度提高等。
最后，通过仿真实验验证了所提出的设计与优化策略的有效性。
关键词：sigma-delta ADC；过采样率；模数转换器；数字滤波器；数字解调器；噪声抑制；线性度1. 引言随着信息技术的快速发展，高性能模拟到数字转换器（ADC）在各种应用中的需求越来越大。
sigma-delta ADC因其高精度、低功耗和强适应性等特点而受到了广泛关注。
本文将重点研究高性能sigma-delta ADC的设计与优化策略。
2. sigma-delta ADC的工作原理与结构sigma-delta ADC采用了过采样率高、模数转换器复杂、滤波和解调部分数目少的结构。
其基本工作原理是将模拟输入信号通过模数转换器近似描述成二进制比特流，然后通过数字滤波器和数字解调器将转换结果进行滤波和重构。
由于这种结构的特点，sigma-delta ADC能够在较高的噪声下实现高分辨率的模数转换。
3. 高性能ADC的设计要点（1）过采样率的选择：过采样率是sigma-delta ADC性能的关键因素之一。
适当增大过采样率能够减小量化误差，提高系统的信噪比。
但过大的过采样率会增加系统的复杂度和功耗。
因此，在设计过程中需要综合考虑各种因素，选择合适的过采样率。
（2）模数转换器的设计：模数转换器的设计是整个sigma-delta ADC的核心之一。
其性能直接影响了系统的动态范围和信噪比。
常用的模数转换器有二阶和三阶结构，可以根据应用要求进行选择。
（3）数字滤波器的设计：数字滤波器负责抑制量化噪声和滤除带外信号。
高性能sigma-deltaADC的设计与研究
西安电子科技大学博士学位论文高性能sigma-delta ADC的设计与研究姓名：***申请学位级别：博士专业：微电子学与固体电子学指导教师：***20100401摘要i摘要高性能的模数转换器是当今微电子模拟领域研究的热点之一。
基于过采样技术和sigma-delta调制机制的模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)广泛使用在数字音频、综合业务数字网(Integrated Services Digital Network，ISDN)、数字电话等系统中。
这种高精度的模数转换器，通过采用过采样技术，增加调制器系统的信噪比，提高其实现的精度；通过使用sigma-delta噪声整形技术，降低了信号带内的量化噪声功率。
sigma-delta ADC由模拟调制器和数字抽取滤波器组成，而模拟调制器的噪声整形性能决定了整个转换器系统的精度。
本文首先对sigma-delta ADC的系统设计进行了深入的研究，采用MATLAB软件进行系统建模和仿真，并由此总结了一套完整的系统设计方法。
根据过采样率、精度和动态性能的要求，得出调制器所需的阶数以及前馈因子、反馈因子和积分器增益因子等参数。
然后再通过MATLAB系统仿真，预测出实际调制器可以达到的性能。
在模拟调制器的设计中，各种非理想因素会极大地影响模拟调制器的性能。
因此，对各种非理想因素进行系统的、量化的分析是必要的。
本文对各种非理想因素，如运放有限直流增益、有限带宽和摆率、输出摆幅限制、开关非线性，时钟抖动、采样电容kT/C噪声等都进行了量化分析，从而为随后的电路设计提供了设计依据。
sigma-delta ADC的结构主要分为单环(Single-Loop)结构和级联结构(Multi-stAge-noise-SHaping，MASH)两种，这两种结构具有各自的优缺点。
针对这两种结构，本文分别设计了一个高阶单环一位结构的sigma-delta ADC和一个级联多位(MASH24b-24b)结构的sigma-delta ADC。
单片机ADC模数转换原理及精度提升策略
单片机ADC模数转换原理及精度提升策略概述：单片机中的ADC（Analog to Digital Converter）电路是将模拟信号转换为数字信号的重要组成部分。
ADC模数转换原理是基于采样和量化的原理实现的。
本文将介绍单片机ADC模数转换的原理，并探讨提高转换精度的策略。
1. ADC模数转换原理：ADC模数转换原理分为三个步骤：采样、量化和编码。
首先，采样器将输入的模拟信号按照一定频率进行采样，得到一系列离散的采样值。
然后，量化器将采样值按照一定的精度进行量化，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
最后，编码器将量化后的数字信号编码为二进制码，以便单片机进行处理。
2. 提高ADC转换精度的策略：（1）增加采样频率：采样频率越高，获得的采样值越多，可以更准确地还原原始的模拟信号。
因此，可以通过提高ADC的采样频率来提高转换精度。
（2）优化参考电压：ADC的转换精度受到参考电压的影响。
参考电压应为稳定、精确的电压源，以确保ADC转换的准确性。
可以通过使用参考电压源或外部参考电压电路来提高转换精度。
（3）降低噪声：噪声会影响ADC的转换精度。
噪声可以来自电源、引脚等，因此需要采取措施来降低噪声水平。
例如，使用滤波电路和屏蔽措施来降低噪声对ADC转换的干扰。
（4）校准和校正：由于元件参数的不均匀性和时间漂移等原因，ADC的转换精度可能会发生偏差。
因此，需要进行校准和校正，以提高转换精度。
可以使用校准电路或软件校准的方法来进行校准。
（5）增加分辨率和位数：增加ADC的分辨率和位数可以提高转换精度。
分辨率是指ADC可以分辨的最小电压变化量，位数则代表了ADC转换结果的位数。
增加分辨率和位数可以获得更准确的转换结果。
（6）差分输入：使用差分输入可以减少共模噪声对ADC转换精度的影响。
差分输入可以通过采取差分双终端输入的方式来实现，将信号的差值作为转换信号输入。
3. 总结：单片机ADC模数转换原理是通过采样、量化和编码实现了模拟信号向数字信号的转换。
单片机ADC技术原理及精度提升方法探讨
单片机ADC技术原理及精度提升方法探讨摘要：本文首先介绍了单片机ADC技术的原理和基本概念，然后探讨了提高ADC精度的常用方法，包括增加参考电压精度、降低噪声干扰、使用运算放大器和滤波器等。
通过深入研究和分析这些方法，可以帮助工程师们更好地理解和应用单片机ADC技术，提升系统的测量精度。
1. 引言ADC（Analog-to-Digital Converter）是将模拟信号转换为数字信号的核心器件，广泛应用于通信、仪器仪表、工业自动化等领域。
单片机ADC技术在嵌入式系统中发挥着重要作用，因其集成度高、成本低、功耗小、易于编程等特点而备受工程师们的青睐。
2. 单片机ADC原理单片机ADC的基本原理是通过采样和量化过程将连续模拟信号转换为离散数字信号。
首先，外部模拟信号经过模拟开关传递给采样电容，然后经过采样保持电路固定时间后，再由电压比较器比较采样保持电压与参考电压的大小，进而产生一个数字输出。
通常情况下，单片机ADC的参考电压是一个固定值，其精度对于整个系统的准确度至关重要。
3. 单片机ADC精度的影响因素在实际应用中，单片机ADC的精度会受到多种因素的影响。
以下是几个常见的影响因素：3.1 参考电压的精度参考电压的精度直接影响着ADC转换结果的准确度。
如果参考电压精度较低，那么ADC的测量结果会存在较大的误差。
因此，为了提高ADC精度，可以选择高稳定性、高准确度的参考电压源。
3.2 噪声干扰噪声干扰是影响ADC转换精度的另一个主要因素。
噪声可以来自各种源，包括电源噪声、地线噪声、射频干扰等。
为了降低噪声干扰对ADC性能的影响，可以采取一系列措施，如提高电源滤波能力、合理布线、使用屏蔽罩等。
3.3 电源稳定性供电电源的稳定性对于ADC的精度有着重要影响。
当供电电压波动较大时，ADC的参考电压和转换结果都会受到影响，导致转换精度下降。
因此，应该尽量保证供电电源的稳定性，如使用稳压器或电池供电。
4. 提高ADC精度的方法为了提高单片机ADC的精度，工程师们可以采取以下几种常用方法：4.1 增加参考电压精度参考电压的精度直接影响ADC转换结果的准确度。
减小ADC量化噪声的技术
2008-07-13 15:05:17 减小ADC 量化噪声的技术作者：RichardLyons 来源：电子系统设计关键字：采样噪声功率周期电压转换器数模转换器(ADC)提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。
它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b 之间，是一个固有的非线性过程。
该非线性特性表现为 ADC 二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个 ADC 的动态范围。
本文描述了两种时下最流行的方法来改善实际 ADC 应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。
为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N 位ADC 的信号与量化噪声比为(单位dB)SNR Q =6.02N+4.77+20log 1o (L F)dB ，其中：L F =ADC 的输入模拟电压级的加载因子测量(SNR Q 由参考资料1提供)。
参数L F 定义为模拟输入电压的均方根(RMS) 除以ADC 的峰值输入电压。
当ADC 的输入电压为一个可以覆盖转换器满量程电压的正弦曲线， L F =0.707。
假如那样的话，SNR Q等式中的最后一项变为？3dB ，并且ADC 的最大输出信号与噪声比为：SNR Q-max =6.02N+4.77?3=6.02N+1.77dB 。
在技术文献中非常普遍的 SNR Q-max 公式说明了为什么工程师要对 ADC 的SNR 使用一个经验值6dB/b 。
作为一个应用问题，SNR Q-max 公式是不切实际的乐观。
首先， SNR 公式描绘了一个在现实世界中不存在的理想 ADC 。
第二，在实际应用中，ADC 的输入极少会覆盖全部值。
现实世界的模拟信号通常实际上是脉冲信号，而促使 ADC 的输入变为饱和引发了可大大减小 ADC 输出SNR 的信号切割。
但是，本文将假设一个使用大部分输入模拟电压范围的高品质 ADC 而非研究最坏情况下的场景。
假定ADC 的SNR 为6dB/b ，下一步是考虑作为可能改进 SNR Q 的过采样法。
ADC采样误差分析
ADC采样误差分析摘要本文将介绍ADC（模数转换器）采样过程中产生的误差，并分析其对数据准确性的影响。
首先，我们将回顾ADC的工作原理和采样流程。
接着，将介绍ADC采样误差的分类及其原因。
最后，将讨论一些解决ADC采样误差的方法。
1. ADC工作原理和采样流程回顾ADC是一种将模拟信号转换为数字信号的器件。
它通常由样本保持电路（Sample and Hold Circuit）、模拟到数字转换器（Analog-to-Digital Converter）和数字数据处理电路等组成。
ADC采样过程包括采样、保持和转换三个步骤。
在采样阶段，ADC对模拟信号进行离散化，即按一定时间间隔对输入信号进行采样。
采样过程中需要考虑信号的带宽、信噪比等因素。
在保持阶段，样本保持电路将采样到的信号保持在一个稳定的电压上，以便转换器能够准确地对信号进行转换。
保持阶段对信号保持时间的控制十分重要，过长或过短的保持时间都会引起误差。
在转换阶段，模拟信号被转换为数字信号。
转换器的精度和速度对转换结果的准确性有着重要影响。
ADC通常使用逐次逼近（Successive Approximation）或逐次逼近寻找法（SAR-ADC）进行模拟到数字的转换。
2. ADC采样误差的分类及原因ADC采样过程中会产生各种误差，主要包括量化误差、采样保持误差、线性度误差和噪声误差等。
2.1 量化误差量化误差是由于数字化过程中对模拟信号进行离散化所引起的误差。
在ADC 中，模拟信号被划分为多个离散的电平，每个电平对应一个数字代码。
量化误差即为模拟信号与其对应的数字代码之间的差值。
量化误差的主要原因是ADC的分辨率有限，即能够表示的电平数目是有限的。
2.2 采样保持误差采样保持误差是由于样本保持电路在信号保持阶段引入的误差。
样本保持电路在保持信号的过程中，可能会存在保持电容的不均匀性、采样切换的延迟等问题，导致采样信号与原始信号之间产生差异。
2.3 线性度误差线性度误差是指ADC在转换过程中由于非线性特性引起的误差。
ADC有哪些实际应用-如何利用噪声扰动提高ADC无杂散动态范围-
ADC有哪些实际应用?如何利用噪声扰动提高ADC无杂散动态范围?ADC是模数转换器的简称，在本文中不是游戏中的ADC哦。
为了增进大家对ADC的认识，本文将基于两个方面介绍ADC：1.ADC的实际应用、2.如何利用噪声扰动提高ADC无杂散动态范围。
如果你对ADC具有兴趣，不妨和我一起继续往下阅读哦。
一、ADC实际应用1.音乐录制模数转换器是2000年代音乐再现技术和基于数字音频工作站的声音记录所不可或缺的。
人们通常使用模拟记录在计算机上制作音乐，因此需要模数转换器来创建脉冲码调制(PCM)数据流，该数据流会进入光盘和数字音乐文件。
当前用于音乐的模数转换器可以以高达192 kHz的速率采样。
在这些问题上存在大量文献，但是商业考虑通常起着重要作用。
许多录音棚采用24位/ 96 kHz(或更高)脉冲编码调制(PCM)或直接流数字录音(DSD)格式，然后对信号进行下采样或抽取，以进行光盘数字音频制作(44.1 kHz)，对于常用的广播和电视广播应用，由于人类的奈奎斯特频率和听觉范围，将其降低到48 kHz 。
2.数字信号处理要求ADC处理，存储或传输几乎任何数字形式的模拟信号。
例如，电视调谐卡使用快速视频模数转换器。
慢速片上8、10、12或16位模数转换器在微控制器中很常见。
数字存储示波器需要非常快速的模数转换器，这对于软件定义的无线电及其新应用也至关重要。
3.科学仪器数字成像系统通常使用模数转换器将像素数字化。
一些雷达系统通常使用模数转换器将信号强度转换为数字值，以进行后续信号处理。
许多其他原位和遥感系统通常使用类似技术。
所得数字化数值中的二进制位数反映了分辨率，xxx的离散量化级数(信号处理)。
模拟信号和数字信号之间的对应关系取决于量化误差。
量化过程必须以足够的速度进行，这可能会限制数字信号的分辨率。
科学仪器中的许多传感器都会产生模拟信号。
温度、压力、pH、光强度等。
所有这些信号都可以放大并馈送到模数转换器，以产生与输入信号成比例的数字。
（完整版）SigmaDeltaADC原理简单理解
（完整版）SigmaDeltaADC原理简单理解∑?模数转换器概述过采样∑?ADC 的基本结构包括抗混迭滤波器、调制器及降采样低通滤波器，如图3.1所⽰。
抗混迭滤波器将输⼊信号限制在⼀定的带宽之内，对于过采样ADC ，由于输⼊信号带宽0f 远⼩于采样频率sf 的⼀半，抗混迭滤波的通带到阻带之间的过渡带(2s f f -)较宽，缓解了其设计要求，可⽤低阶模拟滤波器实现。
调制器将过采样信号转化为⾼速、低精度的数字信号。
然后降采样滤波器将其转变为Nyquist 频率的⾼精度信号。
调制器可以抑制过采样率ADC 电路引⼊的噪声，⾮线性等误差，这样缓解了它对模拟电路的精度要求。
另外，对于开关电容电路实现的过采样ADC ，⽆需采⽤采样保持电路。
图3.1 ∑?过采样ADC 的结构图本章⾸先介绍了∑?ADC 的⼀些主要性能指标、调制器的⼯作原理、基本结构，然后介绍了调制器的⾮理想因素与误差来源，最后介绍了未深⼊研究的问题与宽带∑?ADC 研究现状。
3.1 ∑?ADC 的⼀些主要性能指标∑?ADC 的主要性能指标为：动态范围(DR)、信噪⽐(SNR)、信噪失真⽐(SNDR)、有效位数(ENOB)以及过载度(OL)。
如图3.2所⽰，图中横轴为输⼊信号的归⼀化值，即/in refV V ，纵轴为SNR 或SNDR ，⼆者均⽤dB 表⽰。
从图3.2中可以看出，当输⼊信号幅度较⼩时，SNR 和SNDR ⼤⼩是相等的；随着输⼊幅度的增加，失真将会降低调制器的性能，因⽽在输⼊幅度较⼤时，SNDR 会⽐SNR ⼩⼀些。
图3.2显⽰了⾮理想调制器的性能⽐理想调制器的性能差⼀些：⼀⽅⾯是由于实际调制器的有限增益引起性能成呈线性下降；另⼀⽅⾯是由于实际调制器过载⽽造成的性能下降。
图3.2 典型的∑?转换器的性能图调制器各相主要性能指标[60]介绍如下：1．信噪⽐(SNR)：是指在⼀定的输⼊幅度时，转换器输出信号能量与噪声能量的⽐值。
ADC噪声分析与消除
ADC的输入噪声：好噪声，坏噪声和丑噪声。
有些噪声怎样可以是好噪声?美国模拟器件公司Walt Kester（walt.kester@）引言所有模数转换器（ADC）都有一定数量的折合到输入端的噪声——它被看作一种与无噪声ADC 的输入端串联的噪声源模型。
不能把折合到输入端的噪声与量化噪声相混淆，量化噪声仅在ADC 处理随时间变化的信号时有意义。
在大多数情况下，输入噪声越小越好；但是在有些情况下，输入噪声实际上对提高分辨率是有帮助的。
如果现在你觉得这似乎没有道理，那么请阅读本文以弄明白有些噪声怎样可以是好噪声。
折合到输入端的噪声（编码变迁噪声）实际的ADC在许多方面与理想的ADC有偏差。
折合到输入端的噪声（又称作有效输入噪声）无疑是偏离理想值，它对ADC总传递函数的影响如图1所示。
当模拟输入电压增加时，“理想的”ADC（如图1a所示）保持一个恒定的输出编码直到达到一个变迁区，在那一点上输出编码立刻跳变到下一个量化值，并且一直保持到达到下一个变迁区域。
理论上理想的ADC具有零编码变迁噪声，并且变迁区域的宽度等于零。
实际的ADC有一定数量的编码变迁噪声，因而具有有限的变迁区域宽度。
图1b示出编码变迁噪声宽度约为一个最低有效位（LSB）峰峰值（P-P）噪声的情况。
(Translation of Figure 1)IDEAL ADC = 理想的ADCACTUAL ADC = 实际的ADCDIGITAL OUTPUT = 数字输出ANALOG INPUT = 模拟输入图1. 编码变迁噪声（折合到输入端的噪声）及其对ADC传递函数的影响从内部结构来看，所有ADC电路都会由于电阻器噪声和“kT/C”噪声而产生一定数量的有效值（RMS）噪声。
这种噪声，甚至对于直流输入信号也会出现，认为是造成编码变迁噪声的原因，现在通常称作折合到输入端的噪声。
折合到输入端的噪声最常用的表征方法是检查大量输出采样的直方图，同时ADC的输入端保持在一个恒定的直流值。
Σ-Δ ADC的工作原理
ADC主流类型有: Σ-Δ型（Sigma-Delta）、逐次比较型（SAR）、流水线型(Pipeline)、并行比较型（Flash）。
下图为这四种类型主要特点的对比。
越来越多的应用，诸如音频、测量等，都需要高分辨率、高集成度和价格低廉的ADC。
新型Σ-Δ转换技术恰好可以满足上述需求。
下面介绍Σ-Δ ADC的工作原理，其主要过程包括:过采样、噪声成形、数字滤波和抽取。
1、过采样对于一个Nbit ADC，由SNR的公式：SNR=6.02N+1.76dB可知，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。
将采样频率提高一个过采样系数k，即采样频率为Kfs，则由FFT分析显示噪声基线降低，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1bit ADC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，从使得Σ-Δ转换器能够从一个低分辨率ADC 获得宽动态范围。
图2 N位ADC以频率kfs采样单音信号的频谱分析图3 数字滤波器对噪声频谱的滤除效应2、噪声成形通过下图所示的一阶Σ-Δ调制器的工作原理，可以理解噪声成形的工作机制。
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1bit DAC(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一个低通滤波器，而对于量化噪声则表现为高通滤波。
这样，大部分量化噪声就被推向更高的频段。
和前面的简单过采样相比，总的噪声功率没有改变，但噪声的分布发生了变化．图4 Σ-Δ调制器框图在Σ-Δ调制器中采用更多的积分与求和环节，可以提供更高阶数的量化噪声成形。
sigma-delta调制后数据平均值的计算
Sigma-delta调制后数据平均值的计算一、Sigma-delta调制简介Sigma-delta调制是一种广泛用于模拟-数字转换（ADC）和数字-模拟转换（DAC）的数字调制技术。
它利用过采样、噪声整形和量化等技术，以相对较低的量化噪声实现了高分辨率的转换。
在Sigma-delta调制中，输入信号的连续模拟值被转换为离散的数字信号，其平均值或积分值能近似表示原始输入信号。
二、Sigma-delta调制的基本原理Sigma-delta调制器主要由比较器、积分器和一比特DAC组成。
比较器将输入信号与DAC的输出进行比较，产生一比特数据流。
积分器用于平滑DAC的输出信号，从而降低量化噪声。
一比特DAC则根据比较器的输出调整其输出电压或电流，以反馈至比较器。
这个反馈回路使系统能对输入信号进行跟踪，并在很大程度上减小了量化噪声的影响。
三、Sigma-delta调制后的数据处理Sigma-delta调制输出的数据流中包含丰富的信息，其平均值是描述输入信号特性的一种重要参数。
由于Sigma-delta调制器具有非线性的特点，直接计算其输出的平均值变得较为复杂。
常用的方法是通过低通滤波器对一比特数据进行处理，提取出其平均值。
滤波器的设计需要充分考虑信号带宽、过采样率和系统稳定性等因素。
四、Sigma-delta调制的优势与局限性Sigma-delta调制的主要优势在于其能以较低的量化噪声实现高分辨率的转换。
通过提高过采样率和优化噪声整形技术，Sigma-delta调制能在有限的带宽内降低量化噪声，从而在ADC和DAC应用中实现高分辨率。
此外，Sigma-delta 调制还具有电路实现简单、易于集成等优点。
然而，Sigma-delta调制也存在一些局限性。
例如，对输入信号的跟踪能力受限于系统的带宽和过采样率；对系统非线性的敏感性可能导致性能退化；此外，对系统稳定性的要求也较高。
在应用中，需要根据具体需求权衡这些因素。
高精度sigma-delta ADC的研究与设计
高精度sigma-delta ADC的研究与设计高精度sigma-delta ADC的研究与设计摘要：随着现代通信技术的发展，对高精度的模拟-数字转换（ADC）器件的需求日益增加。
sigma-delta ADC作为一种高精度、高速的转换器，在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对高精度sigma-delta ADC的研究与设计进行探讨。
首先，概述了sigma-delta ADC的基本原理，并深入剖析了其优缺点。
然后，详细介绍了sigma-delta ADC的设计流程，包括模拟前端设计、数字滤波器设计、数字后处理等方面。
最后，通过实际案例验证了设计的可行性和有效性。
本文旨在为高精度sigma-delta ADC的研究与设计提供参考，希望能够对相关领域的研究人员提供一定的帮助。
一、引言近年来，模拟-数字转换技术在通信、医疗、工业控制等领域得到了广泛的应用。
高精度的ADC器件是实现这些应用的关键。
sigma-delta ADC由于其高精度、高动态范围、低功耗等优点，成为了各领域广泛采用的ADC芯片。
本文将对高精度sigma-delta ADC进行研究与设计，以满足近年来对高精度ADC的需求。
二、sigma-delta ADC的基本原理sigma-delta ADC是一种基于过采样和噪声整形的ADC技术。
其基本原理是通过将输入信号过采样，并利用高阶模拟滤波器抑制高频噪声，将输入信号的动态范围转移到更低频率范围内，从而增加了ADC的分辨率。
sigma-delta ADC主要分为模拟前端和数字后端两个部分，通过这两个部分的协同工作，实现了高精度的模拟-数字转换。
三、sigma-delta ADC的优缺点1. 优点：（1）由于过采样和高阶滤波器的使用，sigma-delta ADC具有较高的分辨率和动态范围；（2）sigma-delta ADC可以利用硬件结构的优化和数字滤波器的后处理，实现较高的抗干扰能力；（3）sigma-delta ADC的功耗较低，适用于低功耗应用。
减小ADC量化噪声的技术
减小ADC量化噪声的技术关键字：采样噪声功率周期电压转换器数模转换器(ADC)提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。
它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b 之间，是一个固有的非线性过程。
该非线性特性表现为ADC二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个ADC的动态范围。
本文描述了两种时下最流行的方法来改善实际ADC应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。
为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N位ADC的信号与量化噪声比为(单位dB)SNR Q=6.02N+4.77+20log10(L F)dB，其中：L F=ADC的输入模拟电压级的加载因子测量(SNR Q由参考资料1提供)。
参数L F定义为模拟输入电压的均方根(RMS)除以ADC的峰值输入电压。
当ADC的输入电压为一个可以覆盖转换器满量程电压的正弦曲线，L F=0.707。
假如那样的话，SNR Q等式中的最后一项变为?3dB，并且ADC的最大输出信号与噪声比为：SNR Q-max=6.02N+4.77?3=6.02N+1.77dB。
在技术文献中非常普遍的SNR Q-max公式说明了为什么工程师要对ADC的SNR使用一个经验值6dB/b。
作为一个应用问题，SNR Q-max公式是不切实际的乐观。
首先，SNR公式描绘了一个在现实世界中不存在的理想ADC。
第二，在实际应用中，ADC的输入极少会覆盖全部值。
现实世界的模拟信号通常实际上是脉冲信号，而促使ADC的输入变为饱和引发了可大大减小ADC输出SNR的信号切割。
但是，本文将假设一个使用大部分输入模拟电压范围的高品质ADC而非研究最坏情况下的场景。
假定ADC的SNR为6dB/b，下一步是考虑作为可能改进SNR Q的过采样法。
减小ADC量化噪声的过采样过程简单直观。
模拟信号在f s采样率被数字化，该采样率高于满足Nyquist标准(两倍输入模拟信号带宽)所需的最小采样率，然后被低通过滤。
噪声整形SAR_ADC的建模
噪声整形SAR_ADC的建模近年来，随着科技的发展，模拟信号变换为数字信号的过程变得越来越重要。
SAR_ADC（Successive Approximation Register Analog-to-Digital Converter）作为一种常见的模拟-数字转换器，被广泛应用于通信、测量和控制系统中。
然而，SAR_ADC并非完美无缺，其中一个主要问题是噪声。
噪声是指ADC的输出信号中与输入信号无关的不相关信号。
噪声会导致ADC的输出结果偏离真实值，从而降低了系统的精度和可靠性。
为了解决这个问题，人们提出了噪声整形技术。
噪声整形旨在通过一系列的电路和算法，减小SAR_ADC中的噪声干扰，提高系统的性能。
噪声整形的核心思想是通过对输入信号的采样和量化，以及对量化结果的处理，减小ADC输出中的噪声。
具体来说，噪声整形包括以下几个方面：首先，采样过程是噪声整形的第一步。
合理的采样方式可以降低输入信号中的噪声。
常用的采样方式包括均匀采样和随机采样。
均匀采样是指以固定的时间间隔对输入信号进行采样，而随机采样则是以不规则的时间间隔对输入信号进行采样。
这两种采样方式都可以有效地降低噪声。
其次，量化过程是噪声整形的关键步骤。
ADC将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，这个过程中会引入量化误差。
为了减小量化误差，可以采用高精度的ADC和过采样技术。
高精度的ADC可以提高量化的精度，而过采样技术则可以增加采样点的数量，从而减小量化误差。
最后，在量化结果的处理过程中，可以采用数字滤波器或者数字后处理技术来进一步减小噪声。
数字滤波器可以通过滤波器的设计和参数设置，滤除ADC输出中的噪声成分。
数字后处理技术则可以通过对量化结果的处理，进一步降低噪声。
总的来说，噪声整形技术是为了提高SAR_ADC的性能而提出的一种方法。
通过合理的采样、量化和处理，可以减小ADC 输出中的噪声干扰，提高系统的精度和可靠性。
随着技术的不断发展，相信噪声整形技术将在各个领域发挥更大的作用，推动模拟-数字转换技术的进一步发展。
adc模块的工作原理
adc模块的工作原理ADC模块（Analog-to-Digital Converter，模数转换器）是一种电子模块，用于将模拟信号转换为数字信号。
其工作原理包括采样、量化和编码三个步骤。
下面将详细介绍ADC模块的工作原理。
首先是采样（Sampling）过程。
模拟信号是连续的，而数字信号是离散的，所以在进行模数转换之前，需要对模拟信号进行采样。
采样就是周期性地获取模拟信号的瞬时值。
ADC模块中会有一个采样保持电路，用于将输入模拟信号的电压值保持在一个稳定的电容上，并在采样时刻进行采样。
采样时间的持续时间取决于采样率，也就是每秒采样的次数。
常见的采样率有8kHz、16kHz、32kHz、48kHz等。
接着是量化（Quantization）过程。
模拟信号经过采样后，还需要将连续的模拟信号分为离散的级别。
ADC模块中通常会使用一个比较器电路来比较采样电压与参考电压的大小关系，并将其转换为相应的数字量。
量化过程需要确定量化水平的数目，也就是基本的量化级别数目。
量化级别数目越多，模拟信号的精度越高，但同时也会需要更多的位数来表示采样后的信号。
一般来说，ADC模块的分辨率通常在8位至24位之间。
分辨率为n位的ADC模块可以产生2^n个量化级别。
最后是编码（Encoding）过程。
编码是将量化后的信号转换为数字量并输出的过程。
ADC模块中一般采用二进制编码形式，即把量化值转换为相应的二进制码。
编码方式有两种常用的类型：直接编码和差分编码。
直接编码是采用二进制补码形式表示，其中最低有效位（LSB）为量化水平之间的等间距，最高有效位（MSB）为符号位。
差分编码是相邻两个采样点之间的差值进行编码。
差分编码可以减小量化噪声的影响，并且能够使得编码结果更加准确。
编码后的数字信号可以通过并行输出或串行输出的方式传递给其他电路进行处理。
总结起来，ADC模块的工作原理包括采样、量化和编码三个步骤。
它能够将模拟信号转换为数字信号，实现数字系统与模拟信号的接口。
高精度模数转换器中量化噪声抑制的新方法研究
高精度模数转换器中量化噪声抑制的新方法研究高精度模数转换器（ADC）在现代电子系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要精确测量和处理模拟信号的领域。
随着技术的进步，对ADC的精度要求也越来越高，量化噪声作为影响ADC性能的关键因素之一，其抑制方法的研究显得尤为重要。
本文将探讨高精度模数转换器中量化噪声抑制的新方法。
一、高精度模数转换器概述高精度模数转换器是将模拟信号转换为数字信号的电子设备，广泛应用于数据采集、信号处理、通信系统等领域。
随着电子技术的发展，对ADC的精度、速度和功耗等性能指标的要求也在不断提高。
量化噪声是ADC转换过程中不可避免的现象，它直接影响到转换结果的准确性和可靠性。
1.1 高精度ADC的工作原理高精度ADC的核心工作原理是将连续的模拟信号通过量化过程转换为离散的数字信号。
这一过程涉及到采样、量化和编码三个主要步骤。
采样是将模拟信号在时间上进行离散化，量化则是将采样得到的信号值映射到有限数量的量化级上，编码则是将量化后的数值转换为二进制代码。
1.2 量化噪声的产生在量化过程中，由于ADC的分辨率有限，模拟信号的连续值会被近似为最接近的量化级。
这种近似过程引入了量化误差，即量化噪声。
量化噪声的大小与ADC的分辨率、输入信号的幅度和频率特性等因素有关。
二、量化噪声抑制的传统方法为了提高ADC的精度，减少量化噪声的影响，研究者们提出了多种量化噪声抑制方法。
这些方法主要包括过采样、数字滤波、噪声整形等。
2.1 过采样技术过采样技术通过提高采样率，增加采样点的数量，从而降低量化噪声的功率谱密度。
过采样后，可以通过数字滤波器对信号进行低通滤波，以减少量化噪声的影响。
2.2 数字滤波技术数字滤波技术通过在数字域内对信号进行滤波处理，以减少量化噪声。
常见的数字滤波器有FIR滤波器和IIR滤波器，它们可以设计成具有特定的频率响应特性，以抑制高频噪声成分。
2.3 噪声整形技术噪声整形技术，又称为噪声抖动技术，通过在量化过程中引入可控的噪声，改变量化噪声的频谱分布。
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减小ADC量化噪声的技术
2008-07-13 15:05:17 作者：RichardLyons 来源：电子系统设计
关键字：采样噪声功率周期电压转换器
数模转换器(ADC)提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。
它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b之间，是一个固有的非线性过程。
该非线性特性表现为ADC二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个ADC的动态范围。
本文描述了两种时下最流行的方法来改善实际ADC应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。
为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N位ADC的信号与量化噪声比为(单位dB)
SNR Q=6.02N+4.77+20log10(L F)dB，
其中：L F=ADC的输入模拟电压级的加载因子测量(SNR Q由参考资料1提供)。
参数L F定义为模拟输入电压的均方根(RMS)除以ADC的峰值输入电压。
当ADC的输入电压为一个可以覆盖转换器满量程电压的正弦曲线，L F=0.707。
假如那样的话，SNR Q等式中的最后一项变为?3dB，并且ADC的最大输出信号与噪声比为：
SNR Q-max=6.02N+4.77?3=6.02N+1.77dB。
在技术文献中非常普遍的SNR Q-max公式说明了为什么工程师要对ADC的SNR使用一个经验值6dB/b。
作为一个应用问题，SNR Q-max公式是不切实际的乐观。
首先，SNR公式描绘了一个在现实世界中不存在的理想ADC。
第二，在实际应用中，ADC的输入极少会覆盖全部值。
现实世界的模拟信号通常实际上是脉冲信号，而促使ADC的输入变为饱和引发了可大大减小ADC输出SNR的信号切割。
但是，本文将假设一个使用大部分输入模拟电压范围的高品质ADC而非研究最坏情况下的场景。
假定ADC的SNR为6dB/b，下一步是考虑作为可能改进SNR Q的过采样法。
减小ADC量化噪声的过采样过程简单直观。
模拟信号在f s采样率被数字化，该采样率高于满足Nyquist标准(两倍输入模拟信号带宽)所需的最小采样率，然后被低通过滤。
过采样基于如下假设：一个ADC的总量化噪声功率(方差)为转换器最小有效位(LSB)电压的平方除以12：
总量化噪声功率=σ2=(LSB value)/12
过采样同样假设量化噪声值是真实随机的；这意味着在频率范围内，量化噪声有一个平滑的频谱。
(如果ADC是由一个覆盖转换器模拟输入电压范围重要部分的模拟信号驱动且周期性不明显，该假设有效)。
图1显示了量化噪声的另一方面，功率频谱密度(PSD)。
这是在每Hz噪声功率下测量的量化噪声的频率范围特征。
利用PSD，量化噪声可以被表示为每单位带宽的功率大小。
随机噪声假设得到的总量化噪声(基于转换器LSB电压的固定值)被均匀
分布在频率范围内，从?f s/2到+f s/2，如图1所示。
该量化噪声PSD的振幅为总量化噪声功率除以总带宽f s，其中振幅出现在总带宽上：
PSD noise=[(LSB value)2/12](1/f s)=(LSB value)2/12f s
单位为W/Hz。
下一个问题是：“怎样才能减小PSD noise等级？”利用一个具有附加位分解的ADC，可以减小分子中的LSB值，这个ADC 将减小LSD值同样也减小PSD noise。
不过这是一个昂贵的解决办法。
更好的办法是用更高采样率来增大分母。
采用更高采样率的结果在图2(a)中用低级离散信号表示。
通过将ADC的f s,old 采样率增加到某一更高值f s,new (过采样)，总噪声功率(一个不变值)被分布在一个广泛的频率范围内[图2(b)]。
由于一个转换器的总量化噪声功率仅依赖于位数而不是采样率，图2(a)和2(b)中阴暗曲线下的面积相等。
将一个低通过率器放在转换器的输出来减小量化噪声等级对信号的损害。
通过过采样得到改进的信号与量化噪声比为，以dB为单位：
SNR Q-gain =10log10(f s,new /f s,old )。
SNR Q-gain 表达式的出处在参考资料1中提供。
作为一个SNR的函数，N位ADC的位数大约是SNR/6，因此总有效位数为10log(M)/6+N，其中M=f s,new /f s old ,。
这意味着如果采样率M为2，则ADC的有效位数是N os=0.5+N。
利用因数为2的过采样，可获得在有效SNR中的一半位。
获得一个特殊的K额外有效位数所需的过采样率M由式子M=4K得出，因而有效位数为N os=K+N。
举例说明，如果f s,old =100kHz，且f s,new=400kHz，SNR Q-gain =10log10(4)=6.02dB。
这样，因数为4的过采样(和过滤)将量化噪声减小到1b。
从而，有可能由一个N位ADC得到N+1位的性能，因为信号振幅分解是以更高采样速度为代价得到的。
经过数字过滤后，输出信号可以被减小到低级f s,old 而不会有损改进了的SNR。
当然，为了能从过采样方案中受益，用于低通滤波器系数和寄存器的位数必需超过ADC的初始位数。
通过利用依赖于用x(t)表示的干扰模拟噪声的数字低通过率器，就有可能采用图2(c)中与低采样率下所需的模拟过滤器相对的低性能(更简单)模拟抗混迭滤波器。
第二个用来最小化ADC量化噪声影响的技术是高频抖动，它在进行模拟数字转换前将噪声加入模拟信号。
一个例子是，图3(a)中显示的数字化低级模拟正弦信号。
该信号的峰值电压刚刚超过了单个ADC的LSB电压级，引起转换器输出x1 (n)个样本。
由于高峰值正弦电压级，x1(n)输出序列被省略，并且在其频谱范围内产生谱谐波，该谐波与图3(c)中的量化噪声周期一样很明显。
图4(a)显示x1(n)的频谱，以dB为单位，在那里乱真量化噪声谐波非常明显。
平均多频谱不可能将某些频谱关注的部分提升到那些乱真谐波级之上，注意到这点很有所值。
因为量化噪声与输入正弦波紧密相关，量化噪声的时间周期与输入正弦波一样，频谱平均同样也会提高噪声谐波级。
然而高频抖动将提供帮助。
高频抖动的结果为一个越过附加转换器LSB界限且产生更随机量化噪声的噪声模拟信号，以及降低不希望出现的频谱谐波级[图4(b)]。
抖动提高了平均频谱噪声基数但却使SNR2增加。
抖动迫使量化噪声丧失其与初始输入信号的一致性，如果想要的话，该一致性将会从平均化中受益。
当数字化低振幅模拟信号，长周期模拟信号(比如在采样时间间隔中有偶数周期的正弦波)，和变化缓慢的(低频或DC)模拟信号时，高频抖动十分有用。
图5(a)显示了高频抖动的标准执行。
由噪声二极管或噪声产生器集成电路提供，用于该过程的大量随机宽带模拟噪声具有一个峰到峰值为1/3-to-1LSB电压级。
Wannamaker已经表示使用TPDF的抖动处理会导致具有不变零均值和独立于输入信号特征的不变(非零)功率的量化噪声。
这些都是量化噪声非常期待的特性；前者保证数字转换器的输出平均起来等于输入；后者保证将不会出现“噪声调制”。
噪声调制在量化噪声的功率依赖于信号或者被信号调制时出现。
这对音频信号来说具有感性意义，而且通常是不需要的。
对苛求的高性能音频应用来说，工程师已经发现该类型的抖动是理想的。
它可以通过从两个分离的，独立的，均匀分布的(也称作矩形PDF)噪声产生器增加抖动噪声产生。
两个独立噪声源之和的PDF是它们各自PDF的卷积。
因为两个矩形函数的卷积是三角形的，这个双噪声源抖动方案产生所需的TPDF。
理想的TPDF抖动噪声具有刚好两个LSB电压级的峰对峰级。
在关注信号占据了全频带0到f s/2中某些已明确定义部分的情况下，发射具有等同于4到6LSB电压级的峰对峰值，和具有信号带外部频谱能量的频谱状抖动噪声将是有益的。
Wannamaker给出了“过滤抖动”特征的充分(非必要)条件，这将保证作为结果的量化噪声功率独立于信号，并且显示外加一个常量(以频率为单位)噪声功率后，最终的抖动噪声频谱将在形状上类似于量化噪声频谱。
来自正弦波信号的量化噪声将产生额外的乱真谐音！然后，该窄带抖动噪声可以由后继的信号过滤消除。
本文中讨论的高频抖动类型被人们认为是“非负抖动”(NSD)。
图5(b)说明了被称为“负抖动”(SD)的另一种应用抖动方式。
一个SD系统拥有所有抖动的优点(随机化了量化噪声)，却没有它的任何缺点(未增加整体噪声功率)。
Wannamaker说明了有适当特性的负抖动将如何得到频谱空白和均匀分布的总量化噪声。