有關 Sigma-Delta A/D Converter 調變之理論

naliga

請教各位先進
有關 sigma-delta adc 的調變理論

一般就書上所寫之 sigam delta adc
因為其 (1) 利用 oversampling 將 noise flow 降低
       (2) loop 內有一積分器 可將 noise sharping
          其 NTF 為一 high-pass function
故其 降低了 in-band noise，可提高其 SNDR
5 w8 B- y6 D+ x& Q( E$ K3 u8 b# [之後再將其輸出之 數位信號 以desimation filter 降頻輸出
得最後所須之數位輸出bit
8 _: s+ Q! o( l
書上的理論說明只說出了其結果
* O  O( C  M" G但 sigma-delta adc的調變理論為何呢？
是否有像 flash adc => output = a*2^0 + b*2^1 + c*2^2 + d*2^3 (ex為 4bit輸出)
% G; I) S4 d! {+ U- c或是 pipe-line、單斜率 adc 比較直覺的調變理論呢？
: G0 s2 W4 P4 f; x) h) t因為光以 sigma-delta 是用時間換取空間 (時間內之輸出訊號和 與 輸入振幅大小有關)
來說明調變關系 稍嫌籠統，想請問各位大大是否有比較明確 甚至有數學式之調變理論，謝謝！

monkeybad

簡單說 SDA就是像你講的那樣 把頻寬內的noise降低 提高SNR 所以ENOB就提高了
/ K0 g0 X( X  y$ F. W- D有幾份文件在做簡介的 希望可以提供一些幫助
2 [3 D. {+ q) U1 P1 ~$ k: S
" J7 h% a% f: a' ^/ e! A, g[ 本帖最後由 monkeybad 於 2008-4-13 03:34 PM 編輯 ]

enjoymartin

其实，上面关于SDM说的都不错，但要真正要说明其调制原理，不是几句话能说清楚的，建议还是多看看关于SDM的ref.下面给出一些资料，共享给大家。

naliga

感謝  monkeybad 和 enjoymartin 大大的參考資料
% K; V) j: u. c2 T% b. ~( Z( B我會好好的閱讀附件內容
謝謝您們的分享，感恩！

pkjordan

謝謝您的doc分享唷
  @0 R2 Z/ y4 L7 m
下載來研看看

geniushoho

感謝你們的分享~~~~~~~~
! t+ R) U- j3 {9 P0 L5 f5 X$ E多學沒事沒事多學

pocheng

感謝  monkeybad 和 enjoymartin 大大的參考資料
小弟最近對正想要研讀關於Sigma-Delta A/D的相關資料
# G; a9 D$ q1 j* D2 i, O謝謝您們的分享，感恩！

delta_912

小弟的研究主題剛好和SDM有關...謝謝各位先進的分享

u9213118

感謝2樓提供的資料

! P+ G' C" a+ j+ m' f有空來研究一下
$ J2 I  ~: x; k8 ^, ^  U
太多事要做了

jjtomes

感謝阪主提供的資料~
讓我對SDM更加的了解

mmbswy

正在学习相关的，先了解些。
please gave come material of rabout 1bit Class D feedback circuit, Thanks

dogst

謝謝兩位大大的提供
讓我對SDM又有進一步的瞭解了
多學沒事多學

BTTB

感謝分享這麼多資料
( V4 v% b1 x( }5 d" M* s/ y0 r最近剛好在量測SDM，更需了解更多這方面的訊息

weiboy

SDM..應該是在頻域理 思考, 在時間軸上 只是high low 表示..看不出什麼東西..

daojx

谢谢,我也学习学习,感觉一阶还比较好理解,2阶就开始糊涂了...............

jjtomes

DSM不容易懂的原因是因為他的概念牽涉到頻域跟時域的問題

從時域的角度來看  他是利用超取樣來增加解析度

) O" N9 G* w) u  P. ~, P頻域上則要考慮到noise shaping等針對雜訊的處理...其實多做比較就可以慢慢懂他的理論基礎了

bigben

Delta-Sigma Data Converters - Theory, Design and Simulation

这边书还不错啊

yhchen82

謝謝兩位大大的提供
( S1 R, Q: S, b4 J) Z  ]) f有空來研究一下
" [: m5 F+ U7 J6 d" |; x多學沒事沒事多學