基于过采样技术提高A D C 分辨率的研究与实现 首先，考虑一个传统ADC 的频域传输特性。输入一个正弦信号，然后以频率fs 采样--按照 Ny qu ist 定理，采样频率至少两倍于输入信号。从 FFT 分析结果可以看到，一个单音和一系列频率分布于DC 到 fs /2 间的随机噪声。这就是所谓的量化噪声，主要是由于有限的ADC 分辨率而造成的。单音信号的幅度和所有频率噪声的RMS 幅度之和的比值就是信号噪声比(SNR)。对于一个Nbit ADC，SNR 可由公式：SNR=6.02N+1.76dB 得到。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。 如果将采样频率提高一个过采样系数 k，即采样频率为 kfs，再来讨论同样的问题。FFT分析显示噪声基线降低了，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，从而一个低分辨率ADC，Σ-Δ转换器也可获得宽动态范围。 那么，简单的过采样和滤波是如何改善 SNR 的呢?一个1bit ADC 的SNR 为7.78dB(6.02+1.76)，每 4 倍过采样将使 SNR 增加 6dB，SNR 每增加 6dB 等效于分辨率增加1bit。这样，采用 1bit ADC 进行 64 倍过采样就能获得 4bit 分辨率;而要获得 16bit 分辨率就必须进行 415 倍过采样，这是不切实际的。Σ-Δ转换器采用噪声成形技术消除了这种局限，每 4 倍过采样系数可增加高于6dB 的信噪比。 假定环境条件: 10 位 ADC 最小分辨电压 1LSB 为 1mv 假定没有噪声引入的时候, ADC 采样上的电压真实反映输入的电压, 那么小于1mv 的话,如ADC 在 0.5mv 是数据输出为 0 我们现在用 4 倍过采样来, 提高1 位的分辨率, 当我们引入较大幅值的白噪声: 1.2mv 振幅(大于1LSB), 并在白噪声的不断变化的情况下, 多次采样, 那么我们得到的结果有 真实被测电压 白噪声叠加电压 叠加后电压 ADC 输出 ADC 代表电压 0.5mv 1.2mv 1.7mv 1 1mv 0.5mv 0.6mv 1.1mv 1 1mv 0.5mv -0.6mv -0.1mv 0 0mv 0.5mv -1.2mv -0.7mv 0 0mv ADC 的和为 2mv , 那么平均值为: 2mv /4=0.5mv !!! 0.5mv 就是我们想要得到的 这里请留意, 我们平时做滤波的时候, 也是一样的操作喔! 那么为什么没有提高分辨率????? 是因为, 我们做滑动滤波的时候...
