Sigma-Delta ADC介绍：
Sigma-Delta ADC被称为Delta-Sigma ADC,在模数转换器领域占有独特的地位。模数转换器（Analog-to-Digital Converter，简称ADC）是一种电子设备，用于将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。这一过程对于现代电子设备至关重要，因为它使得计算机和数字系统能够处理、分析和存储真实世界中的模拟信号。Delta-Sigma ADC的核心是过采样范式，与噪声整形和数字滤波协同作用。过采样的本质是以明显高于奈奎斯特速率的速率对模拟输入进行采样。这种过采样的目的不是为了提高信号粒度，而是为了在更宽的频谱上分散量化噪声。随后对这种扩展的噪声色散进行整形，确保很大一部分超出了目标频率范围。在数字滤波（抽取）之后，采样率降低，而带外噪声被消除。Delta-Sigma ADC通过在指定的目标频率范围内将更高的采样频率交换为增强的分辨率，从而实现平衡。
Delta-Sigma调制器：Delta-Sigma ADC架构的核心是Delta-Sigma调制器。该调制器基于一个负反馈环路，该环路由一个积分器、一个比较器和一个 1 位数模转换器 （DAC） 组成。积分器将输入信号和 1 位 DAC 输出之间的差异相加。随后，比较器根据基准电压仔细检查该集成输出。结果以 1 位数据流的形式实现，然后通过 1 位 DAC 反馈，编排迭代反馈环路。
基准电压仔细检查该集成输出。结果以 1 位数据流的形式实现，然后通过 1 位 DAC 反馈，编排迭代反馈环路。
抽取滤波器：遵循 Delta-Sigma 调制器，1 位数据流通过数字滤波器进行抽取。此操作包括数据平均和采样率的降低，从而产生多位数字输出。抽取过程用于将信号的相关信息集中到较窄的带宽中，从而提高分辨率，同时在指定的目标频带内调节量化噪声。
从本质上讲，Delta-Sigma ADC体现了模拟和数字处理的和谐融合。它通过编排过采样、噪声整形和抽取来实现高分辨率转换的熟练程度，巧妙地在快速和精度之间取得复杂的平衡。
Delta-Sigma ADC的操作：
Delta-Sigma ADC的工作原理结合了三种基本技术：过采样、噪声整形和抽取。这些策略使ADC能够将高分辨率、低噪声的模拟输入信号转换为数字输出信号。
采样（Sampling）： 采样是指在时间上对模拟信号进行离散化的过程。它决定了模拟信号被多频繁地读取。采样频率（通常以赫兹为单位）越高，转换后的数字信号越能准确地反映原始模拟信号。根据奈奎斯特采样定理，采样频率至少应为信号最高频率的两倍，以避免混叠现象。
量化（Quantization）： 量化是将采样得到的模拟信号幅度映射到有限数量的离散数字值的过程。量化精度取决于模数转换器的分辨率，通常以比特（bit）为单位，如8位、12位或16位。分辨率越高，数字信号越能准确地表示模拟信号。
编码（Encoding）：编码是将量化后的数字值转换为二进制代码的过程。这些二进制数据可以被计算机处理、存储和传输。
Delta-Sigma ADC的优势
Delta-Sigma ADC由于其特定的架构和工作原理，与其他ADC相比具有各种优势。最值得注意的优点是出色的分辨率和降噪能力，这使得它们特别适合需要精度和准确度的应用。
高分辨率
Delta-Sigma ADC的一个显著优势是它们能够实现高分辨率。分辨率是指基于输入变化的输出中最小的可区分变化，通常以比特为单位。Delta-Sigma ADC采用过采样技术从模拟输入信号中收集更多数据点。如前所述，这涉及以明显高于奈奎斯特率的采样率进行采样。除了对量化噪声进行重组的噪声整形外，这种提高的采样率还使有效位数（ENOB）能够超过通过传统采样过程所能达到的数值。因此，Delta-Sigma ADC能够熟练地检测输入信号中非常细微的变化。这一特性使它们特别适用于需要高精度的音频处理和仪器仪表等应用。
噪
噪声抑制是Delta-Sigma ADC提供的另一个突出优势。在将模拟信号转换为数字信号的过程中，由于数字格式的精度有限，会出现量化噪声。Delta-Sigma ADC通过利用调制器的反馈环路自然地对噪声进行整形，从而将其推向超出所需频率范围的更高频率，从而解决这个问题。随后，抽取滤波器有效地消除了这些高频噪声分量。这种技术称为噪声整形，是Delta-Sigma ADC工作的基本方面。通过抑制预期频率范围内的噪声，Delta-Sigma ADC显著提高了信噪比（SNR），从而呈现出更精细、更精确的原始输入信号呈现。
Delta-Sigma ADC的缺点：
虽然Delta-Sigma ADC因其高分辨率和降噪能力而备受认可，但根据应用的不同，也有几个缺点需要考虑。速度限制和复杂性是两个主要缺点。
速度限制
Delta-Sigma ADC执行一系列复杂的操作，包括过采样、噪声整形和抽取。与逐次逼近寄存器（SAR）或流水线ADC等替代ADC类型的处理相比，这些操作的计算要求很高，并且本质上较慢。具体来说，较高的过采样率导致样本数量过剩，超出了最低要求，这反过来又需要大量的处理。因此，这种固有的复杂性会在转换过程中引入延迟，使其不适合更快或实时的应用程序。此外，由于涉及滤波和下采样阶段，抽取过程会增加延迟。因此，对于需要快速数据采集的场景，Delta-Sigma ADC通常不是首选。
复杂性
与其他ADC变体相比，Delta-Sigma ADC的架构明显更复杂。在调制器中集成反馈环路，以及必要的抽取滤波，使这些转换器的设计和实现更加复杂。这种复杂性的增加导致了制造成本的增加，并且还可能在设计和集成到更广泛系统的阶段构成障碍。为了实现最佳性能，需要进行细致的校准和调整程序，这又增加了另一层复杂性。此外，全面掌握用于优化噪声整形和滤波技术的数学原理需要投入大量的时间和精力。
应用：
通信系统：在无线通信中，ADC将接收到的模拟信号转换为数字信号，以便进行解码、处理和传输。它们在蜂窝通信、卫星通信和Wi-Fi等领域中扮演重要角色。
音频处理：在音频录制和播放中，ADC将声音信号转换为数字格式，便于存储、编辑和播放。音频设备中的ADC需要提供高质量的转换，以确保音频的保真度。
医疗设备：医疗仪器如心电图（ECG）和脑电图（EEG）设备依赖ADC将生物电信号转换为数字信号，以供医生进行诊断和分析。高精度和高可靠性是这些应用中的关键要求。
工业控制：在工业自动化中，ADC用于将传感器的数据转换为数字信号，支持实时监测和控制系统。它们在温度监控、压力测量和位置控制等方面发挥着重要作用。
汽车电子：在现代汽车中，ADC用于处理各种传感器数据，如引擎温度、油压和车速等，确保车辆的正常运行和安全性。
FAQ
在开发使用Delta-Sigma ADC的系统时，必须考虑几个重要的考虑因素和权衡取舍，这是为了保证ADC与应用需求良好匹配。这些因素包括分辨率、带宽、复杂性、功耗和成本。在本节中，我们将深入介绍其中的每一点。
分辨率和过采样率：过采样率（OSR）决定了Delta-Sigma ADC的分辨率。OSR 越高，分辨率越高，但要权衡降低带宽和增加计算量，即可获得更高的分辨率。因此，确定满足分辨率要求的理想OSR至关重要，同时又不必要地降低带宽或增加处理开销。
带宽：Delta-Sigma ADC的带宽与其OSR成反比。高分辨率应用可能需要高 OSR，这自然会限制带宽。在需要高分辨率和大带宽的应用中，这种权衡可能会成为一个很大的限制。因此，根据应用的个别要求适当平衡OSR和ADC带宽至关重要。
复杂性和滤波器设计：由于噪声整形和抽取滤波器的存在，Delta-Sigma ADC的架构比其他ADC类型更复杂。滤波器设计的复杂性，尤其是抽取滤波器，可能会对ADC的性能产生重大影响，因此必须加以考虑。Delta-Sigma ADC的复杂性在简单性和低延迟至关重要的应用中可能是一个缺点。
功耗：过采样和噪声整形需要更多的计算，这可能会导致更大的功耗。在电池供电应用或电源效率至关重要的情况下，必须针对单个应用对Delta-Sigma ADC的功耗进行检查和优化。
成本：由于其复杂性，Delta-Sigma ADC通常比更简单的ADC架构更昂贵。然而，在需要高分辨率和低噪声的应用中，增加成本可能是合理的。检查预算限制并将其与应用程序的性能需求相平衡至关重要。
实现选择：根据应用的不同，设计人员可以选择分立式 Delta-Sigma ADC 组件或将 ADC 与其他功能（如微控制器）相结合的集成解决方案。这些解决方案之间的决定将受到可用空间、经济问题以及与其他系统组件集成的需求等因素的影响。
购买：
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