Delta-Sigma ADC数字滤波器应用注意事项

简介：
本文章探讨Delta-Sigma ADC在实际应用中数字滤波器的重要性和使用技巧，旨在帮助工程师避免常见错误并优化设计。 ### Delta-Sigma型ADC的数字滤波器应用事项 #### Delta-Sigma型ADC概述 Delta-Sigma型ADC是一种特殊的模数转换器，它利用非常低的采样分辨率（通常是1位）和非常高采样速率将模拟信号转化为数字信号。这种转换方式的核心在于过采样技术和数字滤波技术的应用，通过这些技术可以显著提高有效分辨率。 Delta-Sigma型ADC内部架构相对简单，主要包括一位量化器和一位数模转换器，这使得它们在制造成本上较低但依然保持较高的可靠性和出色的线性度及分辨率表现。尤其是在低频应用中，Delta-Sigma型ADC能够展现出极高的性能。 为了满足不同应用场景的需求，用户可以通过编程配置来调整数字滤波器的结构和性能参数，从而更好地适应特定的工作条件。 #### 数字滤波器原理与应用 Delta-Sigma型ADC内部集成的数字滤波器是其核心技术之一。这些滤波器可以分为两类：FIR（有限冲击响应）和IIR（无限冲击响应）。这两种类型的主要区别在于输出信号计算方式的不同： - **FIR滤波器**是非递归型，即输出仅依赖于过去至当前的输入信号。 - **IIR滤波器**则是递归型，其输出不仅取决于输入信号还受到自身之前输出的影响。 数字滤波器的主要作用是在模数转换之后去除噪声，特别是量化噪声。与模拟滤波器相比，数字滤波器更容易实现可编程性；用户可以通过调整参数来改变转折频率和更新速率，并且对于常见的工频干扰（如50Hz或60Hz）可以提供高达90~100dB的抑制效果。 Delta-Sigma型ADC中的数字滤波器通常采用低通SINC(3)滤波器，这种类型的响应类似平均滤波。其输出速率对应于第一个陷波频率，在这些陷波频率倍数位置上，该滤波器提供了超过100dB的衰减能力。 在实际应用中，模拟前端滤波器通常用于抗混叠目的。过采样技术使得抗混叠所需的模拟滤波变得相对简单：只需要过滤调制器采样速率整数倍的输入噪声即可。此外，在接近满量程输入信号的情况下，这种简单的模拟前级还可以防止差分噪声叠加，并避免调制器和数字滤波器饱和。 #### 采样速率、输出速率与稳定时间 Delta-Sigma型ADC的前端调制器采用过采样的方式工作，其具体采样率通常是奈奎斯特频率的多倍。具体的计算公式为： [ \text{采样速率} = 2 \times \text{过采样倍数} \times \text{转折频率} ] 而输出数据速率则通过抽取操作来确定，并且抽取倍数必须小于过采样倍率以确保满足香农定理。较低的抽取比可以使输出数据速率远高于奈奎斯特速度，从而提高系统性能。 稳定时间是指转换器对阶跃输入信号响应所需的时间长度；它直接与滤波器转折频率（-3dB带宽）相关：转折频率越低，则稳定时间更长。例如，在SINC(3)型滤波器中，当数据输出速率为60Hz时，其转折频率为15.7Hz。对于满量程阶跃输入信号而言，该类型的滤波器的稳定时间为大约输出周期的3~4倍。 #### 新型数字滤波器设计 对于需要快速响应的应用场景来说，单一SINC(3)类型可能无法满足需求；因此一些新型Delta-Sigma ADC采用了更先进的设计方案来兼顾性能和速度。例如，在ADS1216器件中提供了三种不同的滤波模式：快速稳定、SINC(2)以及SINC(3)，以便在切换输入通道时实现快速稳定的转换同时保证良好的过滤效果。 另一个例子是ADS1240，它采用了不同于传统SINC(3)型的滤波器设计。这种新型设计专为低频测量提供高分辨率而优化，在输出速率为15Hz的情况下可以达到接近于相同频率的抑制能力（超过90dB）对工频干扰进行有效屏蔽，并确保单周期内的稳定转换和结果具有较高精度。 Delta-Sigma型ADC及其数字滤波器技术能够支持各种低频应用，通过合理的配置与设计参数可以帮助实现高性能模数转换功能。