应用模数转换器的数据采集体系设计计划

  你看没看到过汽车向前行驶,而车的轮子实际上是向后转呢?如果不是在表演高难度绝技的话,我打赌你必定在汽车广告中看到过。你想没想过这是为什么呢?

  实在的生涯如流水般不可中止,而视频摄像头每秒钟只记载了有限数目的画面。每一帧画面能够捕获到处于不同地位的车轮,而这也取决于在帧与帧之间车轮旋转的圈数,它们兴许真的看上去是向后旋转的!这个效果被称为混叠。

  使用模数转换器 (ADC) 的数据采集体系会阅历同样的景象,起因在于这些系统对一个持续的时光信号进行了不连续的“抓拍”。在这篇博文中,我将扼要先容ADC利用范畴中的混叠到底是什么样子的。

  依据那奎斯特原理,为了在数字域内复制原始信号,ADC必需至少以输入信号最高频率分量的两倍对输入信号进行采样否则的话,会产生混叠。所需的最小采样率被称为那奎斯特速率。或者反过来看,ADC可以正确转换的最高频信号为采样率的一半,这被称为那奎斯特频率。

  我们来看一个示例数据采样系统,在这个示例中,ADC以每秒7个样本 (SPS) 的速率对6Hz输入正弦波进行采样。我们得到的那奎斯特频率为3.5Hz,对任何一个频率大于3.5Hz的输入信号,会产生原始信号的混叠。图2显示的是时间域内,使用6Hz原始输入,以及其两个混叠的情况:这两个混叠分辨为1Hz和8Hz。因为全体3个正弦波在每个采样上相交,所以,以7SPS采样取得的6Hz正弦波看上去与1Hz或8Hz的正弦波没有什么不同!当我们查看输出数据时,混叠使咱们无奈将想要测量的6Hz 正弦波与它的混叠波形区离开来,并且所需要的信号内容也丧失了。

  不外,你怎么能晓得6Hz正弦波将会在1Hz跟8Hz时呈现混叠呢?在频率域内察看混叠会使得这一点变得很显明。当应用ADC进行采样时,输入信号的频率成分,从DC开端,在数倍于采样率的频率上重现。当初,你应当清楚术语“折返”为什么常常被用来描写信号的混叠方法了假如你沿着虚线折叠起来看,这些信号相互之间完善地重叠在一起。

  为了精确地测量输入正弦波,采样率必须满意那奎斯特采样尺度。在上面的示例中,你需要将采样率至少增长到12SPS。偏偏在12SPS时,6Hz输入将依然折返至DC,并且会在丈量值中增加一个偏移,所以,采样只快了一点点,确保你所需要的信号基本就不会产生混叠。

  不过噪声情形是怎么的呢?在全部频率范畴内会涌现白噪声,毫无疑难,白噪声将从更高频率混叠返回至DC与那奎斯特频率之间的通频带。发生的是一个更高的带内噪声程度,而这会下降信噪比 (SNR) 等主要技巧规格的等级。荣幸的是,有一个针对此问题的解决计划:那就是抗混叠滤波器。

  大多数ADC之前都会有一个抗混叠滤波器,而这个滤波器与衰减信号(超过了所需带宽)的低通滤波器不什么不同。如图4所示,一个理想抗混叠滤波器的响应在那奎斯特频率之前是相对水平的,在这个频率之后,它敏捷滚降,以衰减带外频率。在这里,采样率已加倍至14SPS,这将7Hz的那奎斯特频率和原始6Hz输入保险的放置在通频带之内。

  设计一款可能实现这种频率响应类型的滤波器可不是一件轻易的事,通常须要有源组件。这些额定的组件会大大增添信号链的尺寸、本钱和功耗,并且很难到达幻想后果。

  为了使你能更好地舆解上述内容,我将在随后的博文中介绍增量-累加ADC如何大大地简化了抗混叠滤波器的设计请求。此外,我也将供给某些合适你运用需要的抗混叠滤波器设计指南。

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