关键词：信号，工作原理
编者按 : 模数转换器 (ADC) 将模拟世界连接到数字世界，因此是连接到现实世界的任何电子系统的基本部件。它们也是决定系统性能的关键因素之一。本文将说明三角积分ADC如何能够生成超低噪声结果。
三角积分 (ΔƩ) 集成电路拓扑仍在模数转换器 (ADC) 中广泛使用，为过程控制、精密温度测量和称重仪应用提供高分辨率、高集成度和低功耗的解决方案。
关于这种转换器有一个令人费解的事实，它从1位转换开始，理论信噪比 (SNR) 为7.78dB，相当于5V系统中存在2V (VRMS ) 噪声。在此基础之上，该ADC可发展为真正的24位三角积分转换器，提供146dB的理论SNR，相当于5V系统中存在244nV的RMS噪声。
分辨率能够从1位跃升至24位，主要依赖过采样算法、噪声整形调制器和数字滤波器来降低量化噪声并提高SNR。通过改用放大器输入级馈入12位或16位逐次逼近寄存器 (SAR) ADC，这种方法可以规避ΔƩ转换器的复杂性及其相关的噪声。此设计路径行之有效，但需要在印刷电路板上使用更多的集成电路并增加BOM成本。
有一种更好的方法可以解决噪声问题：利用超低噪声ΔƩ ADC，该问题可以迎刃而解。
本文将简要讨论低噪声目标应用以及如何在内部设计ΔƩ ADC来满足这一要求。然后介绍Texas Instruments 的两款ΔƩ ADC，其中一款强调24位精度，另一款强调32位精度，同时还将说明如何利用这两款产品中强大的数字滤波功能。
ΔƩ ADC的适用场景
从模拟的角度来看，工程师在测量温度、压力、测压元件和光学传感器的输出时，需要不同的精度。从根本上讲，放大器增强了设计人员量化这类较小模拟量（多数情况下接近于 DC）的能力。渐进式数字化带来了视角和功能上的变化，同时增强了存储和修改传感器信号的能力。
为实现数字捕获，典型的传感器信号路径始于传感器，经过增益、多路复用和滤波器级，然后到达ADC（图1a）。
图1：使用SAR ADC (a) 或ΔƩ ADC (b) 将传感器信号数字化的两种技术。对于高分辨率电路，SAR ADC需要放大功能和五阶有源滤波器，ΔƩ ADC则需要前端模拟一阶无源滤波器。（图片来源：A Baker’s Dozen: Real Analog Solutions for Digital Designers，B. Baker，ISBN 0-7506-7819-4） 图1a中的转换器是一个SAR ADC，可以执行12位到18位转换，并且能以高达10兆次采样/秒 (MSPS) 的转换速率运行。16位转换器可提供216 ，即65,536个段。在5V系统中，最低有效位 (LSB) 为5V/216298 ，即76.3μV，理论SNR等于98dB。通过在SAR转换器之前执行模拟增益，可以实现更高的精细度。
ΔƩ信号链（图1b）利用单个转换器提高了信号链的分辨率，同时也降低了BOM成本。ΔƩ ADC可提供16位到32位转换。在此信号链中，24位ΔƩ ADC可提供224 ，即16,777,216个段。因此，在5V系统中，LSB为5V/224 ，即298nV，理论SNR等于146dB。此分辨率水平为转换器提供了更加接近传感器能力的精细度。
由于内部数字滤波器需要时间来实现滤波计算，因此24位ΔƩ ADC的速度较慢。该转换器的典型输出数据速率范围为几赫兹至1MSPS。请注意，模拟滤波器现在采用的是便宜的一阶电阻电容 (RC) 滤波器，而不是复杂的三重运算放大器五阶模拟滤波器。
这两种方法的噪声之间区别很明显：ΔƩ ADC的低噪声性能优于SAR ADC（表1）。
*备注：SNR = 6.02N + 1.76，其中N是位数
表1：16位SAR ADC和24位ΔƩ ADC的ADC段数、LSB和理论SNR，满量程输入电压为5V。（数据来源：Digi-Key Electronics） 在温度、压力和测压元件这类传感器解决方案中，若不太注重速度规格，但精度至关重要，那么ΔƩ ADC可提供出色的解决方案。该ADC可通过使用数字而不是模拟降噪技术，实现低至上述小电压值的转换。
ΔƩ ADC的内部构造
ΔƩ ADC的内部80%为数字构造。通常，转换器接收输入信号，并立即将该模拟信号转换为数字信号。然后，转换器将该数字信号与后续的调制器转换合并到一个数字滤波器级，在该滤波器级中，累加的1位信号变为多位。接下来，转换器通过数字输出级，以串行方式将最终的多位转换发送到等待的微控制器。
模拟信号首先通过外部的一阶抗混叠滤波器 (AAF)。然后，噪声整形 (NS) 调制器获取模拟信号，并以转换器的时钟速率生成1位信号流进入数字滤波器（图2）。
2：典型ΔƩ使模拟信号通过一阶AAF，使用NS调制器生成1位信号流，然后在连接到微控制器的数字输出端产生一个多位结果。（图片来源：CMOS: Mixed-Signal Circuit Design，2nd Edition，J. Baker，ISBN 978-0-470-29026-2） 数字滤波器按时钟输入1位信号流中的多个代码，并在数字滤波器中创建完整的多位结果。这些多位结果将通过数字输出进行串行传输。
ΔƩ调制器
积分器/反馈回路的数量决定了ΔƩ调制器的阶数。一阶ΔƩ ADC调制器只有一个积分器和反馈环路（图3）。
图3：一阶调制器具有一个模拟积分器以及1位ADC和反馈回路中的DAC。VQe (z) 是量化ADC噪声。（图片来源：CMOS: Mixed-Signal Circuit Design，2nd Edition，J. Baker，ISBN 978-0-470-29026-2） 在图3中，模拟信号 (VIN (z)) 进入调制器的Delta (Δ) 部分。然后，模拟信号经过积分器级或Sigma (Ʃ) 级到达一个1位ADC（根据图2，采样率为fS ），该ADC可以是比较器。现在，这一经过时钟数字化处理的信号反馈到1位数模转换器 (DAC)，同时继续前往Δ级的 VOUT (z)。1位DAC提供了一个需要从模拟输入信号VIN (z) 中扣减的模拟电压。该一阶调制器的传递函数为：
由于存在积分器和反馈回路，调制器在本身的数字输出数据流上实现了噪声整形算法（图4）
图4：在位于 ΔƩ调制器输出端的噪声整形函数中，噪声传递函数 (NTF) 等于1-z-1 ，其中0.5归一化频率等于FS /2。（图片来源：Understanding Delta-Sigma Data Converters, Schreier，Temes，ISBN 0-471-46585-2） 在图4中，噪声整形特性是降低转换1位量化噪声的第一步。随着噪声成功推至更高频率，由一个低通数字滤波器完成了降噪过程。
高阶调制器包含更多积分器和反馈回路。例如，三阶调制器具有三个积分器和三个反馈回路。噪声整形函数通过降低DC附近的噪声并增加整形噪声，随调制器阶数的变化而变化。
高阶调制器以增加硅硬件、降低稳定性和信号范围为代价，提供了更高的性能。
ΔƩ数字滤波器
ΔƩ ADC在运行时采用了过采样 (OS)。过采样是调制器采样率 (FS ) 与ADC输出数据速率 (FD ) 之比，如公式2所示：
过采样通过使用低通数字滤波器，以数字方式限制经过噪声整形的数据的带宽，来改善ΔƩ ADC的噪声。
在ΔƩ ADC中，两个常用的数字滤波器是sin(pf)/pf (sinc) 和线性相位有限冲激响应 (FIR) 滤波器。在Texas Instruments的ADS1235 24位ΔƩ ADC、ADS1262 和ADS1263 32位ΔƩ ADC（其中ADS1263集成了一个适用于背景测量的24位辅助ΔƩ ADC）中，数字滤波器实现提供了以下选择：专门使用sinc滤波器，或使用sinc滤波器后跟FIR滤波器的组合（图5）。
图5：ADS1235 24位ΔƩ ADC可以专门使用sinc滤波器，或使用sinc滤波器后跟FIR滤波器的组合。（图片来源：Texas Instruments） 在图5中，sinc（表示“Sinc”）滤波器是低通数字滤波器。sinc 滤波器的输出 (w(n)) 可使用公式3计算：
z域传递函数为：
频率响应为：
在图5中，SincN等同于串联N个相同的sinc滤波器。sinc滤波器的幅度与频率响应图形具有梳状外观（图6）。
图6：在每秒2400次采样 (SPS) 的ADS1262/63中，多个sinc数字滤波器产生了梳状频率响应；其中sinc2等效于串联两个相同的sinc滤波器，sinc3等效于串联三个相同的sinc滤波器，依此类推。（图片来源：Texas Instruments） 在图6中，峰值和零点是sinc滤波器响应的特征。频率响应零点出现在f (Hz) = N ·FD，其中N = 1, 2, 3, …。在零频率处，滤波器的增益为零。
sinc滤波器（串联）会增加衰减，导致延时增加。例如，如果在外部时钟速率为7.3728MHz的特定sinc滤波器计算中，产生的输出数据速率为14400SPS，则第二个sinc滤波器的输出数据速率为7200SPS。 低通FIR滤波器是基于系数的滤波器。该滤波器具有50Hz和60Hz的同时衰减功能，以及2.5SPS至20SPS数据速率下的谐波功能。FIR滤波器数据速率的转换延时相当于一个周期。FIR滤波器从sinc滤波器接收经过预滤波的数据，并对数据进行抽取，以产生10SPS的输出数据速率（图7）。
图7：在ADS1262/63中，FIR滤波器可衰减50Hz和60Hz信号以降低线路频率干扰，并提供一系列靠近这些频率的响应零点。零点在50Hz和60Hz谐波处重复出现。（图片来源：Texas Instruments） FIR滤波器会衰减50Hz和60Hz信号以降低线路频率干扰，并提供一系列靠近这些频率的响应零点。响应零点在50Hz和60Hz谐波处重复出现。
精密的低噪声ΔƩ ADC
先前提到的Texas Instruments的ADS1235差分输入24位转换器是低噪声ΔƩ ADC的极好例子。
ADS1235是一款精密的7200SPS ΔƩ ADC，具有三个差分或五个单端输入，以及一个集成式可编程增益放大器 (PGA)，其增益包括1、64和128。该器件还包括诊断功能，例如PGA超量程和参考监视器。该ADC为包括称重仪、应变片和电阻式压力传感器在内的高精度设备提供了高精度、零漂移的转换数据（图8）。
图8：具有六通道模拟输入和GPIO输入多路复用器的ADS1235 24位ΔƩ ADC方框图。（图片来源：Texas Instruments） 对于ADS1235，影响噪声性能的重要因素包括数据速率、PGA增益和斩波模式。数据速率较慢会在数字滤波器中引入转折频率，从而降低噪声。此外，由于在斩波模式下执行的两点数据平均化，与正常操作相比，噪声降低了√2倍。
在低频、2.5SPS数据速率和1V/V PGA增益条件下，5V系统中的sinc3数字输出的转换器噪声为0.15mVRMS （0.3mV峰峰值 (PP )），有效分辨率为24位，无噪声分辨率为24位。该器件的理论和实际SNR均为146dB。事实上，在这些条件下，稳定的四阶调制器和sinc1至sinc4滤波器均可产生24位有效分辨率，以及24位无噪声分辨率。
ADS1235已针对2.5SPS数据速率实现了近乎完美的24位转换。此系列中的下一代ΔƩ ADC是Texas Instruments的ADS1262/63。这些器件之间的主要区别在于ADS1262/63改善了低噪声电路，并提供了扩展的32位输出数据寄存器。
ADS1262/63具有改进的低噪声CMOS PGA，其增益包括1、2、4、8、16和32。模拟前端 (AFE) 非常灵活，包含两个传感器激励电流源，非常适合直接RTD测量（图9）。
图9：具有十通道模拟输入多路复用器的ADS1262和ADS1263 32位 ΔƩ ADC方框图。ADS1263具有第二个片上24位 ΔƩ ADC。（图片来源：Texas Instruments） 与ADS1235一样，PGA增益、数据速率、数字滤波器模式和斩波模式是影响ADS1262/63 噪声性能的重要因素。ADS1262/63具有32位分辨率，真正展现了低噪声深度功能。
首先，稳定的四阶调制器和sinc1至sinc4滤波器都能实现32位有效分辨率以及24位无噪声分辨率。通过配置低频率、2.5SPS数据速率和1V/V PGA增益（已旁通），5V系统中的sinc3数字输出的转换器噪声仅为0.08mVRMS (0.307mVPP )。该器件以26.9位超越了有效分辨率，以及25位无噪声分辨率。对于此32位系统，理论SNR为387dB，实际SNR等于164dB。
24位和32位转换器的噪声之间区别非常明显，其中32位ΔƩ ADC的低噪声性能优于24位 ΔƩ ADC（表2）。
*备注：SNR = 6.02N + 1.76，其中N是位数
表2：满量程输入电压5V的ADC RMS噪声、峰值噪声和SNR的比较结果。（数据来源：Digi-Key Electronics）
总结
ΔƩ ADC仍在不断增加功能，持续提升低噪声极限。本文介绍了如何将这种近乎数字化的低噪声ADC直接对应到温度、压力和测压元件应用中。在讨论精密型24位ΔƩ ADC和32位ΔƩ ADC的具体细节的同时，概括了实现超精密特性的途径。
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