電子秤優化數據轉換參數 優化數據轉換參數 前面提及的模數轉換器，高分辨率和高速度一直是矛與盾的問題。24位的ADC放在25年之前是不敢想象的，今天我們除崇拜這一成果外，還應在實踐中繼續研究。 首先，如圖1所示的一個傳統ADC頻域傳輸特性中，輸入一個正弦信號，按照Nyquist定理，以兩倍于輸入信號的頻率Fs采樣。根據快速傅里葉變換(FFT)分析可得一個基頻和一系列頻率分布于DC到Fs/2之間的隨機噪聲，這就是所謂的量化噪聲，主要是由于ADC的有限分辨率而造成的。我們所必須的信號噪聲比( SNR)，就是基頻信號的功率與所有頻率的噪聲的功率之和(RMS)昀比值。對于一個N位ADC，SNR可由公式：SNR=6.02N+1.76dB得到。在傳統ADC中，改善SNR的辦法是增加位數。 ∑．△型ADC把大部分轉換過程轉移到了數字域因而顯現其優勢，它更接近于數字器件，成本低廉且把高性能模擬與數字處理融合在一起，在整個電壓范圍內實現高水平的線性化，噪聲整形功能使低通數字濾波器能夠消除大部分噪聲并產生高精度的電壓測量，因而被稱重儀表廣泛采用。 如果將采樣頻率提高到kFs，利用過采樣系數k，FFT分析顯示噪聲基線降低了，SNR值雖未改變，但噪聲能量卻分散到更寬的頻率范圍。∑．△轉換器正是利用了這一原理，采用過采樣在多個頻率段分散量化噪聲，它與△．∑調制器一起整形噪聲，使大部分噪聲不被包含在信號測量頻帶中,這樣RMS就降低了，使得E-A轉換器能夠從一個低分辨率ADC獲得寬動態范圍，圖2即是以k 倍采樣頻率經過E-A轉換器的濾波效果。 一階的∑．△調制器在每兩倍的過采樣率下可提供9dB的SNR改善。采用更多的積分與求和環節，可以提供更高階數的量化噪聲成形。例如，一個二階E-A調制器在每兩倍的過采樣率下可改善SNR 15dB，三階E-A調制器在每兩倍的過采樣率下可改善SNR 2ldB。 雖然△．∑轉換器的zui終精度主要取決于基準電壓的精度，但為了追求優化數據和*轉換結果，并非易事。隨著抽樣、調制時鐘和PGA的調整，相同數據速率在性能方面的表現會有所不同。另外一些問題還包括輸入阻抗、濾波器響應、抗混疊以及面對長期漂移等問題，需要耐心地選擇正確的參數。
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