要想理解数字滤波器在Σ-Δ模数转换中如此重要的原因,关键的一点是需要对Σ-Δ调制器有一个基本了解。文中解释了模拟输入信号转变成数字比特流的过程。
当客户在Σ-Δ调制器中绘制量化噪声的频谱时,将看到频率越高时量化噪声越密集。这是Σ-Δ ADC为众人所知的臭名昭著的噪声整形。为了降低量化噪声,客户将调制器输出馈至低通滤波器。
图1所示为在被称为sinc滤波器的Σ-Δ模数转换器中发现的,通过常见的低通数字滤波器响应绘制的量化噪声图(它的名字源于其sin(x)/ x频率响应)。
大小(dB) | |
频率(fmod) |
图1:Σ-Δ量化噪声和Sinc低通滤波器的频谱
Sinc滤波器,虽然极为常见,但并非Σ-Δ ADC附带的唯一一种数字低通滤波器。例如,有些ADC(如ADS1220)会增加一个额外的50Hz / 60Hz陷波滤波器,用于具有大量电力线干扰的应用。从另一方面讲,ADS127L01具有用于更高频率应用的宽带宽平通带数字滤波器。
正如我的同事Ryan Andrews在其关于抗混叠滤波器的博文中解释道,Σ-Δ ADC中的数字滤波器具有另外一项抽取功能。这些滤波器以低很多的速率(fDR)通过被称为过采样率(OSR)的因子抽取调制器采样频率和输出数据。综合OSR和滤波器类型来确定数字滤波器的输出带宽。大过采样率会产生小型滤波器带宽,从而转化为极好的隔音性能,简化了抗混叠前端,并降低了主机控制器的接口速度。
大多数数字滤波器具有有限脉冲响应(FIR)。这些滤波器本质上是稳定的,易于通过线性相位响应进行设计。让我们来对比Σ-Δ ADC中的两种FIR滤波器。第一种是ADS127L01中的宽带滤波器。第二种是一个典型的三阶正弦响应滤波器,或sinc3。图2和图3并排绘制这些响应。
大小(dB) |
频率(fDR) |
大小(dB) |
频率(fDR) |
图2:宽带滤波器的频率响应 | 图3:Sinc3的频率响应 |
很快,客户可以清楚地看到在交流(AC)测量应用中使用宽带滤波器的优点。数据率(fDR/2)的奈奎斯特带宽之前其近0 dB的增益确保了在通带频率上不会出现信号功率损耗。急剧升降的过渡带限制了混叠。另一方面,sinc3滤波器通过0.262 x fDR及fDR/2之后的缓慢过渡,将信号衰减至-3dB,这样会将更多的带外噪声调入相关的带宽。表面上看,宽带FIR滤波器将是任何应用的理想选择;然而,要想获得这一出色的频域性能需要付出代价。
宽带滤波器和sinc滤波器之间的权衡在于时域。宽带滤波器是一个非常高阶的滤波器,这说明它在收到一个阶跃输入后,需要花费很长时间才能得出一个最终值。在ADS127L01的宽带滤波器中,客户将不得不等待84次转换才能收到一个固定输出。输入处出现一次阶跃后,sinc3滤波器会通过三次转换固定下来,让客户通过多个传感器进行循环。所有FIR滤波器都需要在频率响应和延迟之间进行权衡。
审核编辑:郭婷
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