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
' t( p* [  b$ l9 q; t
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
9 Q5 b( B, d. I2 b          其 NTF 為一 high-pass function
) J( k9 ~6 \1 X" ?% E( J故其 降低了 in-band noise，可提高其 SNDR
7 |3 K; X- n7 y5 G8 A' w# j+ x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
" H) ~& W8 I7 H- P4 {1 k  {
書上的理論說明只說出了其結果
4 A8 a! t0 |& P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)
或是 pipe-line、單斜率 adc 比較直覺的調變理論呢？
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)
7 E1 {$ Q& Y* l1 O  v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
有幾份文件在做簡介的 希望可以提供一些幫助

- H/ g5 U- T4 W+ S. O[ 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
3 S( b/ o6 a7 j3 @, m8 i: Y# n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
" \) ~, |: Z+ f/ l8 `' ^9 N! C
下載來研看看

geniushoho

感謝你們的分享~~~~~~~~
' j9 d4 `1 F1 D6 C+ ^( v7 ]多學沒事沒事多學

pocheng

感謝  monkeybad 和 enjoymartin 大大的參考資料
7 t* v2 z5 i! w* x+ K2 B小弟最近對正想要研讀關於Sigma-Delta A/D的相關資料
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

有空來研究一下

4 D5 G. @8 `6 [1 a' h- X, _5 Y) T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。
  e; L7 `  L- X) {2 F. n1 Cplease gave come material of rabout 1bit Class D feedback circuit, Thanks

dogst

謝謝兩位大大的提供
0 S6 _7 x# t4 ^- V9 Z9 l1 m; v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
* w" Z  v& O5 X' x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

8 w# }+ D) \; X" i* N; ]; w從時域的角度來看  他是利用超取樣來增加解析度
0 p  b- n9 ]: y. U
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
有空來研究一下
& e! u4 a, ]4 d% s7 I: m# i& K多學沒事沒事多學