电子秤优化数据转换参数

 优化数据转换参数

    前面提及的模数转换器，高分辨率和高速度一直是矛与盾的问题。24位的ADC放在25年之

前是不敢想象的，今天我们除崇拜这一成果外，还应在实践中继续研究。

    首先，如图1所示的一个传统ADC频域传输特性中，输入一个正弦信号，按照Nyquist定理，

以两倍于输入信号的频率Fs采样。根据快速傅里叶变换(FFT)分析可得一个基频和一系列频率分

布于DC到Fs/2之间的随机噪声，这就是所谓的量化噪声，主要是由于ADC的有限分辨率而造成

的。我们所必须的信号噪声比( SNR)，就是基频信号的功率与所有频率的噪声的功率之和(RMS)

昀比值。对于一个N位ADC，SNR可由公式：SNR=6.02N+1.76dB得到。在传统ADC中，改善

SNR的办法是增加位数。

    ∑．△型ADC把大部分转换过程转移到了数字域因而显现其优势，它更接近于数字器件，成本

低廉且把高性能模拟与数字处理融合在一起，在整个电压范围内实现高水平的线性化，噪声整形功

能使低通数字滤波器能够消除大部分噪声并产生高精度的电压测量，因而被称重仪表广泛采用。

    如果将采样频率提高到kFs，利用过采样系数k，FFT分析显示噪声基线降低了，SNR值虽未

改变，但噪声能量却分散到更宽的频率范围。∑．△转换器正是利用了这一原理，采用过采样在多个

频率段分散量化噪声，它与△．∑调制器一起整形噪声，使大部分噪声不被包含在信号测量频带中，

这样RMS就降低了，使得E-A转换器能够从一个低分辨率ADC获得宽动态范围，图2即是以k

倍采样频率经过E-A转换器的滤波效果。

    一阶的∑．△调制器在每两倍的过采样率下可提供9dB的SNR改善。采用更多的积分与求和环

节，可以提供更高阶数的量化噪声成形。例如，一个二阶E-A调制器在每两倍的过采样率下可改善

SNR 15dB，三阶E-A调制器在每两倍的过采样率下可改善SNR 2ldB。

    虽然△．∑转换器的最终绝对精度主要取决于基准电压的精度，但为了追求优化数据和最佳转换

结果，并非易事。随着抽样、调制时钟和PGA的调整，相同数据速率在性能方面的表现会有所不

同。另外一些问题还包括输入阻抗、滤波器响应、抗混叠以及面对长期漂移等问题，需要耐心地选

择正确的参数。