浮点示例模型

定点示例模型

探索这个例子

过采样Sigma-Delta A/D转换器是一种噪声整形量化器。噪声整形的主要目的是重塑量化噪声的频谱，以便将大部分噪声从相关频带（例如，语音应用的音频频带）中滤除。主要目的是用位交换采样；即，增加降低采样率，但减少每个采样的位数。由此产生的量化噪声增加由噪声整形量化器补偿。该量化器将添加的量化噪声推出相关频带，从而保持所需的信号质量水平。位数的减少简化了A/D和D/A转换器的结构。

如本例所示，模拟输入由抗混叠前置滤波器进行预滤波，其结构因过采样而简化。输入信号的过采样系数为64。积分器、1位量化器和零阶保持块包括两级模数转换器（ADC）。然后从模拟输入中减去零阶保持的输出。反馈或近似环路使ADC产生的量化噪声经过高通滤波，将其能量推向更高的频率(64*fs/2)并远离相关的信号带。抽取阶段将采样率降低回8 KHz。在这一过程中，它去除了反馈回路引入的高频量化噪声，并去除了除此之外的任何不需要的频率分量fs/2（4 KHz）未被简单模拟预滤波器去除。

抽取器设计

示例版本说明了两种可能的抽取器设计解决方案。金宝搏官方网站

浮点型模型使用三个多相FIR抽取器级联。与使用低阶滤波器的单个抽取器相比，这种方法减少了计算和内存需求。每个抽取器阶段将采样率降低四倍。过滤器引入的延迟用于在“传输延迟”块中设置适当的“时间延迟”。由于滤波器的群延迟，三个FIR抽取滤波器每个引入16个样本的延迟（实际值15.5被四舍五入到最接近的整数样本数）。由于抽取操作，三个过滤器引入的总延迟如下：16（第一个过滤器）+4*16（第二个过滤器）+16*16（第三个过滤器），最终总延迟为336。“延时”参数的分母是模型的基本速率（512 kHz）。

定点版本使用五段CIC抽取器，将采样率降低64的相同因子。CIC抽取器虽然不如FIR抽取器灵活，但其优点是不需要任何乘法运算。它只使用加法、减法和延迟来实现。因此，对于计算资源有限的硬件实现来说，它是一个很好的选择。CIC抽取器引入158个样本的延迟，这是滤波器（157.5）的群延迟，向上舍入到最接近的整数。这是“多级CIC处理延迟”块的“时间延迟”参数中使用的值。

工具书类

奥法尼迪斯，S.J。信号处理导论，Prentice Hall，1996年。

可用的示例版本

浮点版本：dspsdadc

定点版本：dspsdadc_fixpt