5、高速过采样模数转换器技术解析

高速过采样模数转换器技术解析

1. 时间交织ΔΣ调制器

在高速应用中,ΔΣ调制器的设计面临着诸多挑战,尤其是在需要低过采样率(OSR)的情况下,设计的选择变得有限。时间交织(TI)是一种实现并行转换器的简单方法,它本质上是一种时分复用方案,通过让一组单个转换器在不同时刻进行时钟操作来实现并行。然而,由于ΔΣ调制器的递归性质,简单地应用时间交织并行性并非易事。

简单的TI应用于ΔΣ调制器时,无论调制器的阶数如何,每增加一倍的转换器数量,信噪比(SNR)会提高3dB。为了克服这个问题,人们设计了不同的并行调制器方案,主要可分为三类:频分复用(FDM)、码分复用(CDM)和时分复用(TDM)。

TDM可以通过块数字滤波理论来实现。块数字滤波的原理是将一个具有传递函数H(z)的线性时不变(LTI)单输入单输出系统(SISO)转换为一个具有传递函数W(z)的等效多输入多输出系统。块滤波器的内部电路可以并行运行,并且运行速率降低为原来的1/M。例如,对于M = 2的ΔΣ调制器,使用这种转换可以使内部调制器在相同分辨率下以半速运行,或者在相同速度下提高分辨率。

以二阶、时间交织因子M = 2的CIFB ΔΣ调制器为例,它展示了块数字滤波在设计真正的时间交织ΔΣ调制器中的应用。但在时间交织调制器中,运算放大器的直流偏移是一个问题,因为两个分支之间的偏移差异会导致调制器不稳定。图10中所示的k因子用于处理这个问题,降低交叉耦合系数可以让每个并行ΔΣ调制器有更多的控制权,从而使负反馈回路能够进行调整以维持直流稳定性。然而,将k从1减小会修改信号传递函数(STF),并导致信号频带内的量化噪声增加,从而降低信噪比(SQNR)。因此,k的选择是调制器能够容忍的偏移值和可实现的SNR之间

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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