低通濾波器

在Nyquist采樣定理中已經提過，要滿足采樣定理必須要求信號帶寬有限，使用大于2倍的最高信號頻率采樣才能保證信號的不混疊。低通濾波器的一個考慮就是使信號帶寬有限，以便于后期的信號采樣，這個低通濾波器是硬件實現的。另一方面，實際情況中我們也只會對某個頻頻段的信號感興趣，低通濾波器的另一個考慮就是濾波得到感興趣的信號。比如，測量汽車聲音信號，其頻率大部分在5KHz以下，我們則可以設置低通濾波器的截止頻率在7KHz左右。

程控的實現方法就是使用模擬通道選擇芯片(如74VHC4051等)。

NOTES:

有關濾波與程控的電路設計請參考文獻[1].

在采樣之前的所有電路實現方案叫信號調理電路。這樣，我們就可以根據這個詞到處Google/Baidu文獻了。

　　采樣及采樣保持

采樣貌似有一套完整的理論，就是《數字信號處理》書中的一堆公式推導，我們這里當然不會那么去說。其實采樣最核心的問題就是采樣率選擇的問題。

根據實際，選擇頻率分辨率df 選擇做DFT得點數N，因為DFT時域點數和變換后頻域點數相同，則采樣率可確定，Fs=N*df Fs是否滿足Nyquist的采樣定理?是，OK，否則增加點數N，重新計算2。

我們希望df越小越好，但實際上，df越小，N越大，計算量和存儲量隨之增大。一般取N為為2的整數次冪，不足則在尾端補0。

這里給出我的一個選擇Fs的方案流程圖，僅供參考。

采樣后還有一個重要的操作是采樣保持(S/H)操作，采樣脈沖采樣后無法立刻量化，這個過程要等待很短的一個時間，硬件上一般0.幾個us，等待量化器的量化。

注意，在量化之前，所有的信號都是模擬信號，模擬信號就有很多干擾的問題需要考慮，這里只是從總體上給出我對整個過程的理解。更多細化的方案還需要根據實際信號進行研究。

量化

我們可以先直觀的看一下量化的過程，

量化有個關鍵的參數，叫量化位數，在所有的AD轉換芯片(如AD7606)上都能看到這個關鍵的參數，常見的有8bit，10bit，12bits，16bit和24bit。

如上圖，以AD7606為例，AD7606是16bit的AD芯片，量化位數指用16bit來表示連續信號的幅值。因此，考慮AD的測量范圍(AD7606有兩種：±5V和±10V),則AD分辨率是

±5V: (5V-(-5V)) / (2^16) = 152 uV

±10V: (10V-(-10V)) / (2^16) = 305 uV

量化位數越高，AD分辨率越高，習慣上，AD分辨率用常用LSB標示。

因此，AD7606中對于某個輸入模擬電壓值，因為存在正負電壓，若以0V為中間電壓值，范圍為±5V時AD轉換電壓可計算為

AD7606若使用內部參考電壓，Vref=2.5V。哦對了，這又出現個參考電壓。參考電壓與AD量化的實現方式有關，從速度上分串行和并行，串行包括逐次逼近型，并行方式包括并行比較式，如下圖(左：串行，右：并行)。AD7606是使用逐次逼近型的方式。

AD轉換芯片另外兩個重要參數是轉換時間(轉換速率)。并行AD的轉換速率比串行的要高。但并行比較的方式中電阻的精度對量化有影響。

接著，我們還將介紹一個重要的概念：量化噪聲。量化噪聲對應量化信噪比,

SNRq= (6.02N + 4.77) dB

其中N為量化位數，且不去管這個公式是怎么得到的(詳細推導可參考文獻[2])，對于

N=12, SNRq≈ 70dB

N=16, SNRq≈ 94dB

從中可以看出：每增加1bit量化位數，SNRq將提高6.02dB，在設計過程中，如果對方有信噪比的要求，則在ADC選型時就要選擇合適位數的ADC芯片。

明顯的，并不是量化位數越高越好，量化位數的提高將對成本、轉換速度、存儲空間與數據吞吐量等眾多方面提出更高的要求。同時，我們盡量提高量化噪聲的前提是信號的SNR已經比較低了，如果信號的SNR比量化噪聲還高，努力提高量化噪聲將是舍本求末的做法。