Σ-Δ模模/数转换器数转换器(ADC)的工作原理的工作原理
本文深入介绍模/数转换器(ADC)的工作原理，重点关注难以理解的数字概念:过采样、噪声整形和抽样滤波等。
同时包括Σ-Δ转换器的多种应用。
本文深入介绍Σ-Δ模/数转换器(ADC)的工作原理，重点关注难以理解的数字概念:过采样、噪声整形和抽样滤波等。同时包括Σ-
Δ转换器的多种应用。
最新的Σ-Δ转换器通常具有较高分辨率、高度集成、低功耗以及较低成本，使其成为过程控制、高精度温度测量以及电子称等
应用的上佳ADC选择。但由于设计者往往不太了解Σ-Δ类型的转换器，而选择传统的SAR ADC。
Σ-Δ转换器(1位ADC)的模拟侧非常简单；数字侧执行滤波和抽样，比较复杂，这部分使得Σ-Δ ADC的生产成本较低。为理解转
换器工作原理，您必须熟悉过采样、噪声整形、数字滤波以及抽样等概念。
本应用笔记涵盖了上述主题。
过采样
首先，考虑输入信号为正弦波时传统多位ADC的频域传递函数。以频率Fs对该输入进行采样。根据奈奎斯特定理，Fs必须至
少为输入信号带宽的两倍。
观察数字输出的FFT分析结果，我们可看到一个单音和大量随机噪声，从直流延伸至Fs/2 (图1)。这些噪声称为量化噪声，对
该结果可以按照以下考虑：ADC输入为连续信号，具有无限可能的状态，但数字输出为离散函数，其不同状态的数量取决于
转换器的分辨率。所以，从模拟到数字的转换损失了某些信息，在信号中引入了一定程度的失真。该误差的幅值是随机的，最
大为±LSB。
图1. 多位ADC的FFT谱图，采样频率为FS
如果我们将基频幅值除以所有噪声频率的RMS和，则得到信噪比(SNR)。对于N位的ADC，SNR = 6.02N + 1.76dB。为提高
传统ADC的SNR(并进而提高信号复现的精度)，就必须提高位数。
仍以上例为例，但将采样频率提高，采用过采样因子k，达到kFs(图2)。FFT分析结果表明噪底降低。SNR与之前相同，但噪
声能量已经分散至较宽的频率范围。Σ-Δ转换器利用这一原理，在1位ADC之后增加了数字滤波器(图3)。由于大多数噪声被数
字滤波器滤除，所以RMS噪声较低。这种方法使得Σ-Δ转换器以较低分辨率的ADC实现较宽动态范围。
图2. 多位ADC的FFT谱图，采样频率为kFS
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