浮点模型示例

定点模型示例

探索的例子

过采样σ - δ 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，使大多数噪声被滤除出相关的频带，例如，语音应用的音频频带。主要目标是用比特交换样本;也就是说，增加采样率，但减少每个采样的比特数。由此产生的量化噪声的增加被噪声整形量化器补偿。这个量化器将附加的量化噪声推出相关频带，从而保持期望的信号质量水平。比特数的减少简化了A/D和D/A转换器的结构。

正如在这个例子中所看到的，模拟输入被一个反混叠预滤波器预滤波，其结构因为过采样而被简化。输入信号的过采样倍数为64。积分器、1位量化器和零阶保持模块组成一个两级模拟数字转换器(ADC)。然后从模拟输入中减去零阶保持器的输出。反馈或近似环路导致ADC产生的量化噪声被高通滤波，将其能量推向更高的频率(64 * fs / 2)，并远离相关的信号频带。抽取阶段将采样率降低到8 KHz。在此过程中，它消除了反馈环路引入的高频量化噪声，并去除任何不需要的频率成分fs / 2(4千赫)没有被简单的模拟预滤波器除去。

杀害多人者设计

示例版本说明了两种可能的小数设计解决方案。金宝搏官方网站

浮点版本模型使用三个多相FIR小数级联。与使用低阶滤波器的单小数相比，这种方法减少了计算和内存需求。每一个小数级都将采样率降低到原来的四倍。由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”。三个FIR抽取滤波器每个引入16个样本的延迟，由于滤波器的组延迟(实际值15.5被四舍五入到最接近的样本数)。由于抽取操作，三个滤波器引入的总延迟如下:16(第一个滤波器)+ 4*16(第二个滤波器)+ 16*16(第三个滤波器)给出最终总延迟336。“时间延迟”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，将采样率降低相同的64倍。虽然不像FIR抽取器那样灵活，但CIC抽取器的优点是不需要任何乘法运算。它只使用加、减和延迟来实现。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)的组延迟四舍五入到最接近的整数。这是“多级CIC处理延迟”块的“时间延迟”参数中使用的值。

参考文献

Orfanidis, s . J。信号处理概论， Prentice Hall, 1996年。

可用的示例版本

浮点版本:dspsdadc

定点版本:dspsdadc_fixpt