¿Cómo explicaría intuitivamente un convertidor sigma-delta a2d?

Los convertidores Sigma-Delta aprovechan dos conceptos fundamentales: sobremuestreo y conformación de ruido

[matemáticas] {\ color {azul oscuro} {\ textbf {Sobremuestreo}}} [/ matemáticas]

En los ADC tradicionales (p. Ej. ADC Flash y SAR) muestreados a la velocidad fs, el ruido de cuantificación se distribuye uniformemente sobre la banda 0 a fs / 2. El espectro de ruido es plano.

Si duplicamos la frecuencia de muestreo, suponiendo que el ADC todavía funciona correctamente, la potencia de ruido de cuantificación permanece igual, pero ahora el ruido se distribuye en dos veces la banda (0 a fs en lugar de 0 a fs / 2). La potencia de ruido en la banda 0 a fs / 2 es la mitad de lo que solía ser con el ADC muestreado en fs. Podemos usar un decimador para rechazar el ruido en la banda fs / 2 a fs y reducir la señal a fs nuevamente.

Si comparamos el ADC muestreado en fs con el ADC muestreado en 2fs seguido de un decimador, podemos ver que la SNR del segundo ADC es 3 dB mejor (suponiendo que el decimador es ideal). En otras palabras, la resolución del segundo ADC es 1/2 bit mejor.

Podemos repetir esta técnica cuadruplicando la frecuencia de muestreo. En este caso, tomamos muestras del ADC a 4 fs y usamos un decimador con un factor de decimación de 4. La mejora de la SNR es de 6 dB, equivalente a 1 bit más de resolución.

Por cada cuadruplicación de la frecuencia de muestreo, la resolución mejora en 1 bit.

Desde el punto de vista práctico, esta técnica no es muy eficiente, porque cada mejora de 1 bit cuesta cuatro veces la frecuencia de muestreo.

[matemáticas] {\ color {azul oscuro} {\ textbf {Formación de ruido}}} [/ matemáticas]

Si aplicamos la técnica de sobremuestreo a un ADC tradicional, solo podemos aprovechar la distribución del ruido de cuantificación en un ancho de banda mayor, pero el ruido todavía está distribuido uniformemente.

¿Qué pasaría si pudiéramos modelar el ruido de cuantización?

Esto es realmente lo que hacen los convertidores Sigma-Delta. Utilizan un circuito de retroalimentación para reducir la cantidad de ruido en la banda de interés y empujan el ruido a frecuencias mucho más altas donde puede ser rechazado por un decimador.

La forma del ruido se puede cambiar cambiando el orden del filtro de bucle H (s). A una paridad de la tasa de muestreo, se pueden usar órdenes más altas para aumentar la SNR sobre la banda de interés o para aumentar la banda de interés.

El gráfico muestra ejemplos de conformación de ruido producidos por [math] 1 ^ {st} [/ math], [math] 2 ^ {nd} [/ math] y [math] 4 ^ {th} [/ math] filtros de bucle de orden para frecuencias de banda de señal.

Además, en los ADC Sigma-Delta con cada duplicación de la frecuencia de sobremuestreo, la SNR calculada en el mismo ancho de banda mejora en 9 dB para un ADC Sigma-Delta de orden [matemático] 1 ^ {st} [/ matemático] y en 15 dB para un [matemática] 2 ^ {nd} [/ matemática] orden Sigma-Delta ADC.

Tengo una intuición increíble para los convertidores sigma delta.
Los convertidores Sigma Delta cambian la resolución por velocidad.
Es decir, necesitamos sobremuestrear o recolectar más muestras.
Por lo general, tenemos un cuantificador de muy baja resolución, por ejemplo, un comparador de un solo bit.
Supongamos que tenemos que medir 5um usando una escala de 1m de largo.
Una forma de hacer esto es seguir recolectando múltiples entradas de 5um y seguir apilándolas hasta que la suma exceda 1m.
Esta es esencialmente la acción del integrador en delta sigma, que sigue recolectando las muestras.
Espero que esta respuesta ayude.