3、智能传感器系统信号处理：Delta - Sigma 转换与 MATLAB 实践

智能传感器系统信号处理：Delta - Sigma 转换与 MATLAB 实践

1. 高频带限信号处理决策

在处理高频带限信号时，对于相同的信号带宽，净信号信息速率（每秒的总样本数）是恒定的。系统开发者需要根据算法便利性和期望的模拟电路复杂度，来决定如何处理这些信号。

2. Delta - Sigma 模拟转换

Delta - Sigma ADC（DSC）是 20 世纪 90 年代出现的一种新型 ADC。它具有诸多优势，不仅能消除抗混叠滤波器，还能使抗混叠滤波器的截止频率跟踪可编程采样率。不过，DSC 每次转换会有延迟，有效位数（ENOB）也会随所选采样率变化，在较低采样率时二者都会增加。通常，DSC 可工作的最低采样率约为 8kHz，低于此频率则需要外部抗混叠滤波器。

2.1 过采样与积分提升 ENOB 和 LPF

可以通过过采样和积分同时提高 ENOB 和低通滤波（LPF）效果。例如，对于以 10kHz 采样的 50Hz 正弦波的 8 位有符号样本（范围 +127 到 -128），将每两个连续样本相加，可得到 5kHz 的 9 位样本（范围 +254 到 -256）。多次重复此过程，每次为样本增加一位并将采样率减半，最终可得到 612.5Hz 的 12 位样本。这种连续样本相加的过程本质上是一种 LPF，能消除接近奈奎斯特速率的频率，同时放大低频。

假设最低有效位（LSB）噪声均匀，模拟信号电子噪声为零均值高斯噪声，噪声是非相干相加的，信号相加时零均值保持不变。简单的过采样和积分样本处理，每将输出采样率减半一次，ADC 的可用信噪比（SNR）可提高 6dB。最大可能 SNR 可通过以下公式计算：
[