WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |

«a ГЛАВА 1 ВВЕДЕНИЕ 1 a РАЗДЕЛ 1 ВВЕДЕНИЕ Уолт Кестер ПРОИСХОЖДЕНИЕ ФИЗИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ И ЕДИНИЦЫ ИХ ИЗМЕРЕНИЯ В этой книге мы будем прежде всего иметь дело с обработкой физических ...»

-- [ Страница 2 ] --

С ростом числа каскадов интегрирования и суммирования в -модуляторе достигается лучший эффект при формировании кривой распределения шума квантования и лучшее эффективное число разрядов (ENOB) при фиксированном коэффициенте избыточной дискретизации, как это следует из рис.3.14 для -модуляторов первого-второго порядков. Блок-схема -модулятора второго порядка представлена на рис.3.15. До недавнего времени считалось, что АЦП третьего и более высокого порядков должны быть потенциально нестабильными при определенных входных сигналах. Последние исследования, рассматривающие компараторы c конечным, а не с бесконечным коэффициентом усиления, показали несостоятельность этого предположения. Даже если и существует неустойчивость, она не вносит существенной погрешности, так как цифровой сигнальный процессор (DSP) цифрового фильтра и дециматор в состоянии распознать возникающую неустойчивость и предотвратить ее.

На рис.3.16 показаны соотношения между порядком -модулятора и уровнем избыточной дискретизации, необходимым для достижения требуемого отношения сигнал/шум (SNR). В частности, если коэффициент избыточной дискретизации равен 64, идеальная система второго порядка способна обеспечить отношение сигнал/шум на уровне 80 дБ. Этим подразумевается, что значение эффективного числа разрядов (ENOB) равное приблизительно 13. Хотя фильтрация, выполняемая цифровым фильтром и дециматором, может приводить к любой желаемой степени точности, нет смысла выводить более 13 двоичных разрядов. Дополнительные разряды не дадут никакой полезной информации о сигнале, и информация будет подавлена шумом квантования, если не использовать дополнительной фильтрации. Повышенная разрешающая способность может быть достигнута за счет увеличения коэффициента избыточной дискретизации и/или за счет использования модулятора более высокого порядка.

a ФОРМИРОВАНИЕ КРИВОЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ШУМА КВАНТОВАНИЯ SIGMA-DELTA МОДУЛЯТОРОВ 2-ГО ПОРЯДКА ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТР 1-ГО ПОРЯДКА Kf s f s Рис. 3. SIGMA-DELTA АЦП ВТОРОГО ПОРЯДКА ТАКТОВЫЙ СИГНАЛ ИНТЕГРАТОР ИНТЕГРАТОР Kf s V IN + + + _ _ - 1-РАЗР.

ПОТОК ДАННЫХ 1-РАЗР.

ЦАП ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТР И ДЕЦИМАТОР N-РАЗР.

f s Рис. 3. a ЗАВИСИМОСТИ ОТНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ (SNR) ОТ КОЭФФИЦИЕНТА ИЗБЫТОЧНОЙ ДИСКРЕТИЗАЦИИ ДЛЯ -МОДУЛЯТОРОВ 1-ГО, 2-ГО И 3-ГО ПОРЯДКОВ Модулятор 3-го порядка* 21 дБ на октаву Модулятор 2-го порядка 15 дБ на октаву СИГНАЛ/ ШУМ (дБ) Модулятор 1-го порядка 9 дБ на октаву * МОДУЛЯТОР БОЛЕЕ ЧЕМ 2-ГО ПОРЯДКА НЕ УДОВЛЕТВОРЯЕТ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ 4 8 16 32 64 128 КОЭФФИЦИЕНТ ИЗБЫТОЧНОЙ ДИСКРЕТИЗАЦИИ, K Рис. 3. Микросхема AD1877 является 16-разрядным стерео- АЦП с быстродействием 48 КSPS, которое удовлетворяет требованиям высококачественной обработки звука. Ключевые технические характеристики данной микросхемы отражены на рис.3.17. Это устройство имеет коэффициент избыточной дискретизации 64X и модулятор четвертого порядка.

Внутренний цифровой КИХ фильтр данного АЦП имеет линейную фазовую характеристику. Частотная характеристика данного фильтра приведена на рис.3.18.

Фильтр имеет неравномерность частотной характеристики в полосе пропускания - 0, дБ и ослабление более 90 дБ в полосе задержки. Ширина области перехода от полосы пропускания к полосе задержки составляет всего 0,1fs, где fs — эффективная частота дискретизации AD1877 (максимум 48 КSPS). Очевидно, что такой фильтр было бы невозможно реализовать в аналоговом виде.

a 16-РАЗРЯДНЫЙ СТЕРЕО 48 kSPS SIGMA-DELTA АЦП AD Однополярное питание +5 В Двухканальные аналоговые недифференциальные входы Динамический диапазон 92 дБ (тип.) Отношение сигнал/общие нелинейные искажения плюс шум S/(THD+H) 90 дБ (тип.) Неравномерность АЧХ дециматора в полосе пропускания 0,006 дБ -модулятор 4-го порядка с коэффициентом избыточной дискретизации 3-х каскадный дециматор с линейной фазой Потребляемая мощность менее 100 мВт Режим пониженного энергопотребления (power-down) Индикация входной перегрузки Встроенный источник опорного напряжения Гибкий выходной последовательный интерфейс Малогабаритный (SOIC) 28-контактный корпус Рис. 3. Все АЦП имеют определенное время установки, связанное с внутренним цифровым фильтром, которое невозможно сократить. В задачах, где необходимо применять мультиплексирование и существует различие между входными напряжениями соседних каналов, сигнал на входе АЦП является ступенчатой функцией.. Фактически, при коммутации каналов выход мультиплексора может выдавать на АЦП ступенчатое напряжение с перепадами, соответствующими полному динамическому диапазону.

Поэтому в таких приложениях необходимо обеспечить требуемое адекватное время установки фильтра. Но это не означает, что АЦП нельзя использовать в приложениях, требующих мультиплексирования., Просто в этом случае необходимо учитывать время установки цифрового фильтра.

Например, групповая задержка КИХ-фильтра микросхемы AD1877 составляет 36/fs и представляет собой время, которое требуется входному воздействию в форме ступенчатой функции для преодоления половины всех каскадов цифрового фильтра. Поэтому, полное время установки составляет 72/fs или приблизительно 1,5 мс при дискретизации с частотой 48 КSPS и коэффициенте избыточной дискретизации 64X.

a ХАРАКТЕРИСТИКИ КИХ-ФИЛЬТРА (FIR) 16-РАЗРЯДНОГО СТЕРЕО SIGMA-DELTA 48 kSPS АЦП AD НОРМАЛИЗОВАННАЯ fs fs- ЧАСТОТА ДИСКРЕТИЗАЦИИ, ТИПИЧНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ 32 КSPS, 44, КSPS ИЛИ 48 КSPS ОБЛАСТЬ ПЕРЕХОДА ОТ ПОЛОСЫ ПРОПУСКАНИЯ К ПОЛОСЕ ЗАДЕРЖКИ: ОТ 0,45 fs ДО 0,55 fs ВРЕМЯ УСТАНОВЛЕНИЯ = 72 / fs = 1,5 мс ДЛЯ fs = 48 КSPS ГРУППОВАЯ ЗАДЕРЖКА = 36 / fs = 0,75 мс ДЛЯ fs = 48 КSPS Рис. 3. В других приборах, таких как низкочастотный, с высоким разрешением, 24-разрядный измерительный АЦП (типа серии AD77xx), могут использоваться другие типы цифровых фильтров. Например, фильтры с характеристикой SINC3 популярны, потому что это имеют нули в точках частотной характеристики, кратных скорости обработки данных. В частности, скорость обработки данных 10 Гц (10 отсчетов в секунду) дает нули на частотах 50 Гц и 60 Гц, что способствует подавлению соответствующих составляющих переменного тока.

До сих пор нами рассматривались только -преобразователи, содержащие одноразрядный АЦП (компаратор) и одноразрядный ЦАП (коммутатор). Блок-схема на рис.3.19 представляет многоразрядный АЦП, включающий n-разрядный параллельный (flash) АЦП и n-разрядный ЦАП. Очевидно, эта архитектура дает более широкий динамический диапазон при фиксированных коэффициентах избыточной дискретизации и порядке -модулятора. Стабилизация здесь проще, так как могут использоваться модуляторы второго и более высоких порядков. Выходные сигналы, соответствующие паузам во входном сигнале, при использовании данной архитектуры имеют тенденцию к большей степени случайности, благодаря чему, минимизируется шум на выходе.

a МНОГОРАЗРЯДНЫЙ SIGMA-DELTA АЦП ТАКТОВАЯ ЧАСТОТА f s Kf s ИНТЕГРАТОР ПАРАЛ N-РАЗР.

V IN ЦИФРОВОЙ ЛЕЛЬНЫЙ + ФИЛЬТР И (FLASH) ДЕЦИМА n-РАЗР.

ТОР АЦП _ f s n n-РАЗР., РАЗРЯДНЫЙ Kf s n-РАЗРЯДНЫЙ ЦАП ПОТОК ДАННЫХ Рис. 3. Реальным недостатком этого метода является то, что линейность всего устройства зависит от линейности ЦАП, и требуется тонкопленочная лазерная подстройка для приближения к уровню 16-разрядной точности. Это делает чрезвычайно трудной в реализации многоразрядную архитектуру, в том числе и архитектуру АЦП.

Тем не менее, в настоящее время она применяется в звуковых ЦАП (AD1852, AD1853, AD1854), где используются специальные методы скремблирования битов для гарантии линейности и устранения шума.

Описанные выше АЦП содержат интеграторы, играющие роль ФНЧ, полоса пропускания которых начинается от 0 Гц, т.е. с уровня постоянного тока. Таким образом, максимум распределения их шума квантования смещен вверх по частоте. В настоящее время по такому принципу построено большинство коммерчески распространенных АЦП (хотя некоторые, предназначенные для использования в звуковых или коммуникационных приложениях, имеют полосовой фильтр вместо ФНЧ для устранения смещения по постоянному току). Нет никакой принципиально непреодолимой причины, по которой фильтры -модулятора должны быть непременно низкочастотными, за исключением того, что традиционно АЦП считались низкочастотными устройствами, а интеграторы проще в реализации, чем полосовые фильтры. При замене интеграторов в АЦП полосовыми фильтрами, показанной на рис.3.20, максимумы распределения шумов квантования смещаются вверх и вниз по частоте, так что область, соответствующая полосе сигнала, становится фактически свободной от шумов (см. Приложение 1). Далее, если цифровой фильтр запрограммирован так, что его полоса пропускания находится в этой области, мы получаем полосовой АЦП вместо низкочастотного. Такие устройства полезны для прямого преобразования ПЧ в цифровой код, в устройствах цифровой радиосвязи, ультразвуковых приложениях и других задачах, использующих субдискретизацию. Но в этом случае модулятор и цифровой полосовой фильтр должны a быть разработаны для определенных частот, требуемых данным приложением, что несколько ограничивает гибкость описываемого подхода.

ЗАМЕНА ИНТЕГРАТОРОВ ПОЛОСОВЫМИ ФИЛЬТРАМИ ДАЕТ ПОЛОСОВОЙ SIGMA-DELTA АЦП Тактовая частота Kfs + + АНАЛОГ. АНАЛОГ.

fs ЦИФРОВОЙ ПФ ПФ ПФ И ДЕЦИМАТОР 1 РАЗРЯДНЫЙ ЦАП ХАРАКТЕРИСТИКА fc ЦИФРОВОГО ПФ BW fs > 2BW ШУМ КВАНТОВАНИЯ f Рис. 3. В приложениях, использующих субдискретизацию и полосовые АЦП, минимальная частота дискретизации должна быть, по крайней мере, в два раза больше удвоенной ширины полосы сигнала BW. Сигнал концентрируется вокруг несущей частоты fc.

Типичная цифровая радиосистема, использующая центральную частоту 455 кГц и ширину полосы сигнала 10 кГц, описана в Приложении 1. Частота избыточной дискретизации Kfs = 2 MSPS и выходная скорость потока цифровых данных fs = 20 КSPS обеспечивают динамический диапазон 70 дБ в пределах ширины полосы сигнала.

Большинство АЦП имеют встроенный цифровой фильтр с фиксированными параметрами. Частота среза фильтра и скорость потока выходных данных являются кратными частоте тактового генератора. Модель AD7725 является 16-разрядным АЦП с внутренним программируемым цифровым фильтром. Максимальная частота избыточной дискретизации модулятора составляет 19,2 MSPS. Выход модулятора подключен к КИХ фильтру с фиксированными параметрами, который осуществляет децимацию данных, поступающих с выхода модулятора, с коэффициентом 8, выдавая выходные данные со скоростью 2,4 MSPS. Выходной сигнал от КИХ-фильтра с фиксированными параметрами подается на программируемый КИХ-фильтр. Загружая ПЗУ подходящими значениями коэффициентов, этот фильтр может быть запрограммирован для реализации желаемой частотной характеристики.

Программируемый фильтр обладает способностью гибко менять число своих коэффициентов и коэффициент децимации. Фильтр может иметь до 108 коэффициентов, a до 5 каскадов децимации и коэффициент децимации в диапазоне от 2 до 256. Точность коэффициентов – 24 разряда, арифметическая точность – 30 разрядов.

Модель AD7725 содержит постпроцессор PuldeDSP™ (торговая марка Systolix) компании Systolix, который позволяет программировать характеристики фильтра через параллельный или последовательный интерфейс микропроцессора. Кроме того, характеристики фильтра могут загружаться при включении/сбросе питания из его внутреннего ПЗУ или из внешнего программируемого ПЗУ.

Постпроцессор является полностью программируемым ядром, которое обеспечивает, мощность обработки до 130 миллионов операций умножения с накоплением (MAC) в секунду. Для программирования постпроцессора пользователь должен создать конфигурационный файл, который содержит настраиваемые данные фильтра. Этот файл может быть сгенерирован компилятором, который поставляется компанией Analog Devices. Компилятор AD7725 воспринимает набор коэффициентов фильтра как исходные данные и автоматически создает необходимый файл.

Файл коэффициентов для характеристики КИХ-фильтра (FIR) может быть сгенерирован с использованием пакетов проектирования цифровых фильтров, таких как QEDesign от Momentum Data Systems. Характеристики фильтра можно вывести на печать, позволяя, таким образом, пользователю ознакомиться с ней перед генерацией коэффициентов фильтра. Процессор осуществляет доступ к данным на скорости 2,4 MSPS. Когда в многокаскадном фильтре используется прореживание, первый каскад фильтра работает с быстродействием 2,4 MSPS, благодаря чему пользователь может выполнять прореживание между каскадами. Количество обслуживаемых процессором сигналов равно 108. Поэтому возможна генерация одного 108-сигнального фильтра или может быть спроектирован многокаскадный фильтр на 108 сигналов. Фильтр может иметь характеристики ФНЧ, ФВЧ, полосового режекторного фильтра или просто полосового фильтра.

Модель AD7725 питается однополярным напряжением +5V, имеет встроенный источник опорного напряжения 2,5V и выполнена в 44-контактном корпусе (PQFP). При работе на полную мощность рассеиваемая энергия равна приблизительно 350 мВт. Имеется режим работы с пониженным потреблением, который позволяет использовать частоту тактового генератора 10 MSPS. Максимальная потребляемая мощность в пассивном режиме составляет 200 мВт. Более подробное описание функционирования AD7725 можно найти в разделе 9.

Резюме АЦП работает в режиме избыточной дискретизации. В этом режиме простые аналоговые фильтры -модулятора формируют кривую распределения шума квантования таким образом, что отношение сигнал/шум (SNR) в заданной полосе пропускания намного больше, чем в других случаях. Благодаря использованию высококачественных цифровых фильтров и дециматора, производится подавление шума за пределами требуемой полосы пропускания. Избыточная дискретизация имеет дополнительный плюс, понижая требования к ФНЧ, применяемому для подавления эффекта наложения спектра. Поскольку аналоговая цепь относительно неприхотлива, ее можно строить с использованием той же цифровой технологии сверхвысокой степени интеграции (VLSI), которая используется для изготовления цифровых фильтров ЦОС.

Поскольку основой АЦП является одноразрядный компаратор, применяемая методика является принципиально линейной.

Хотя детальный анализ АЦП затрагивает весьма сложную математику, их основные принципы могут быть поняты без применения математических выкладок. Для дальнейшего обсуждения АЦП Вы можете обратиться к Приложению1-18.

a РЕЗЮМЕ ПО SIGMA-DELTA АЦП Изначально превосходная линейность Избыточная дискретизация снижает требования к аналоговому антиалайзинговому фильтру Идеальны для микросхем со смешанными сигналами, не требуют подгонки параметров Не требуют устройств выборки-хранения Дополнительные возможности: встроенные усилители с программируемым усилением, аналоговые фильтры, автокалибровка Встроенные программируемые цифровые фильтры (AD7725: ФНЧ, ФВЧ, полосовой, режекторный) В настоящее время ограничения по частоте дискретизации позволяют использовать данные АЦП для измерений, в голосовых и звуковых приложениях, но технология полосовых сигма-дельта АЦП может изменить ситуацию Скорость переключения аналогового мультиплексора ограничена временем установления внутреннего фильтра. Предполагается использование одного сигма-дельта АЦП на один канал.

Рис. 3. ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ (FLASH) АЦП Параллельные АЦП (Flash АЦП) являются самым быстрым типом АЦП, использующим большое количество компараторов, работающих параллельно. N-разрядный параллельный АЦП состоит из 2N резисторов и 2N–1 компараторов, размещенных, как это показано на рис.3.22. На каждый компаратор подается опорное напряжение, значение которого для соседних точек отличается на величину, соответствующую одному младшему значащему разряду (LSB) (более старшие разряды — в верхних по схеме элементах). При фиксированном входном напряжении все компараторы, размещенные на схеме ниже некоторой точки, имеют входное напряжение выше опорного напряжения. На их логическом выходе присутствует "1". У всех же компараторов выше этой точки опорное напряжение больше входного, и их логический выход установлен в "0". Поэтому 2N– выходов компаратора ведут себя аналогично ртутному термометру, и выходной код такого АЦП иногда называют «кодом термометра». В действительности, было бы непрактично выводить 2N–1 линий данных наружу, поэтому они преобразуются шифратором в N-разрядный двоичный код.

a ПАРАЛЛЕЛЬНЫЙ (FLASH) АЦП СТРОБИРОВАНИЕ АНАЛОГОВЫЙ ВХОД +V REF 1.5R R R ПРИОРИТЕТНЫЙ N ЦИФРОВОЙ ШИФРАТОР ВЫХОД R С ФИКСАЦИЕЙ СОСТОЯНИЯ R R R 0.5R Рис. 3. Входной сигнал подается на все компараторы сразу, поэтому "выход термометра" имеет задержку по отношению к входному сигналу, равную задержке только одного компаратора и N-разрядного кодера. Это соответствует задержке нескольких логических элементов, так что процесс преобразования осуществляется очень быстро. Но такая архитектура предполагает использование большого числа резисторов и компараторов, имеет ограничение по максимальной разрешающей способности и, чтобы обеспечить высокое быстродействие, каждый компаратор должен иметь довольно высокий уровень потребления энергии. Следовательно, к проблемам параллельных АЦП относятся ограниченная разрешающая способность, высокий уровень рассеивания энергии вследствие большого количества высокоскоростных компараторов (особенно на частотах дискретизации больших, чем 50 MSPS) и относительно большие размеры кристалла (и потому — высокая стоимость). Кроме того, для питания быстрых компараторов необходимым током смещения, цепочка опорных резисторов должна иметь низкое сопротивление, чтобы этот источник давал весьма большие токи (> 10 мА).

На практике реализуются преобразователи до 10-разрядов, но обычно параллельные АЦП имеют разрешающую способность, соответствующую 8-разрядам. Их максимальная частота дискретизации может достигать 1 ГГц при ширине полосы пропускания по уровню полной мощности более 300 МГц.

Как упоминалось ранее, полоса пропускания по уровню полной мощности не обязательно равна полосе, соответствующей полной разрешающей способности. Идеальный компаратор параллельного преобразователя имеет хорошие характеристики и по постоянному, и по переменному току. Поскольку синхронизирующий строб подается на все компараторы одновременно, параллельный преобразователь автоматически реализует схему выборки-хранения на своем входе. На практике существуют различия в задержках компараторов и другие рассогласования по переменному току, которые вызывают a уменьшение эффективного числа разрядов (ENOB) на высоких входных частотах. Это происходит потому, что скорость нарастания сигналов непосредственно на входах сопоставима со временем преобразования компаратора.

Вход параллельного АЦП непосредственно подключается к большому количеству компараторов. Каждый компаратор имеет изменяющуюся в зависимости от напряжения емкость перехода, и наличие этой емкости, зависящей от сигнала, приводит в большинстве параллельных АЦП к уменьшению эффективного числа разрядов (ENOB) и к большим искажениям на высоких входных частотах.

Добавление одного разряда к общей разрешающей способности параллельного преобразователя требует удвоения количества компараторов! Это ограничивает практическую разрешающую способность высокоскоростных параллельных преобразователей до 8 разрядов, так как при более высоких разрешающих способностях слишком велико выделение тепла.

В 10-разрядном АЦП AD9410 с быстродействием 200 MSPS для минимизации числа предварительных усилителей в компараторах преобразователя, а также для уменьшения мощности (1,8 Вт), используется метод, называемый интерполяцией. Метод иллюстрируется на рис.3.23.

ИНТЕРПОЛИРУЮЩИЙ FLASH АЦП УМЕНЬШАЕТ КОЛИЧЕСТВО ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫХ УСИЛИТЕЛЕЙ ВДВОЕ АНАЛОГ.

ВХОД АНАЛОГОВЫЙ B ВХОД + V ТРИГГЕР A B V2 V1A V ШИФРА ТОР V1 + V V1A = ТРИГГЕР 1А B A A A B + ТРИГГЕР A A V1 A B СТРОБИРОВАНИЕ B A ТРИГГЕРОВ AD9410: 10-разр., 200 MSPS Рис. 3. Предварительные усилители (обозначены "A1", "A2" и т.д.) представляют собой каскады с низким коэффициентом усиления gm, ширина полосы пропускания которых пропорциональна обратным токам дифференциальных пар. Рассмотрим случай положительного пилообразного входного сигнала, который первоначально меньше a опорного напряжения V1 усилителя А1. По мере того, как значение входного сигнала приближается к V1, значение дифференциального выхода А1 приближается к 0 (т.е.

A = A) в точке переключения компаратора. Сигнал с выхода A1 подается на дифференциальный вход триггера 1. Пока входные сигналы остаются положительными, выход А также сохраняется положительным, а выход B становится отрицательным.

Получаемая в результате интерполяции точка переключения соответствует A = B. Пока входной сигнал остается положительным, третья точка переключения определяется условием B = B. Эта новая архитектура уменьшает входную емкость АЦП и, таким образом, минимизирует ее изменение под действием входного сигнала и связанные с этим искажения. УВХ на входе модели AD9410 улучшает ее линейность по переменному току.

КОНВЕЙЕРНЫЕ (SUBRANGING, PIPELINED) АЦП Хотя целесообразность построения параллельных АЦП с высоким разрешением (большим, чем 10-разрядов) вызывает сомнения, такие АЦП часто используются в качестве подсистем конвейерных (subranging) АЦП (иногда называемых полупараллельными (half-flash)АЦП), которые обладают значительно более высокой разрешающей способностью (до 16-разрядов).

Блок-схема 8-разрядного конвейерного АЦП на основе двух параллельных 4-разрядных АЦП показана на рис.3.24. Учитывая широкую распространенность 8-разрядных параллельных преобразователей с высокими частотами дискретизации, пример такого преобразователя мы используем для иллюстрации концепции. Процесс преобразования осуществляется в два этапа. Первые четыре старших разряда (MSB) оцифровываются первым параллельным АЦП (обладающим точностью выше 8 разрядов), и двоичный выходной 4-разрядный код подается на 4-разрядный ЦАП (также обладающий точностью выше 8 разрядов). Выходной сигнал с ЦАП вычитается из сохраненного аналогового входного сигнала, и результат вычитания (остаток) усиливается и подается на второй параллельный АЦП. Затем выходные сигналы двух 4-разрядных параллельных преобразователей объединяются в один 8-разрядный выходной код. Если динамический диапазон остаточного сигнала не точно заполняет динамический диапазон второго параллельного преобразователя, возникает нелинейность и, возможно, потеря кода.

a 8-РАЗРЯДНЫЙ КОНВЕЙЕРНЫЙ АЦП УСИЛИТЕЛЬ АНАЛОГОВЫЙ + ОСТАТОЧНЫЙ ВХОД УВХ СИГНАЛ 4-РАЗР.

4-РАЗР.

4-РАЗР.

FLASH FLASH ЦАП АЦП АЦП ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. Современные конвейерные АЦП используют методы, называемые цифровой коррекцией, для устранения проблем, связанных с архитектурой, представленной на рис.3.24.

Упрощенная блок-схема 12-разрядного конвейерного АЦП с цифровой коррекцией (DCS) представлена на рис.3.25. Представленная архитектура подобна той, что используется в 12-разрядном АЦП AD6640 с быстродействием 65MSPS. Обратите внимание, что 6 разрядный и 7-разрядный АЦП используются для получения выходного кода в разрядов. Данные АЦП не являются параллельными АЦП, но используют архитектуру усилителей модуля (magnitude-amplifier, MagAmp™), которая вскоре будет описана.

Если в преобразовании первой ступени нет ошибок, 6-разрядный остаточный сигнал, поданный на 7-разрядный АЦП с суммирующего усилителя, никогда не превысит половину диапазона 7-разрядного АЦП. Избыточный динамический диапазона второго АЦП, совместно с логикой исправления ошибки (обычно это просто полный сумматор), используются для исправления в выходных данных большинства ошибок, свойственных традиционным преобразователям с конвейерной архитектурой без коррекции. Важно обратить внимание, что 6-разрядный ЦАП должен иметь точность, соответствующую не менее чем 12-разрядам, потому что при цифровой коррекции не исправляются ошибки ЦАП. На практике вместо "двоичного" ЦАП часто используются ЦАП типа "термометр" или полностью декодирующие ЦАП, имеющие на каждый уровень один коммутатор тока (63 коммутатора в случае 6-разрядного ЦАП). Этим гарантируется высокая дифференциальная и интегральная линейность и минимизируются переходные процессы, вызванные коммутацией.

a 12-РАЗРЯДНЫЙ 65MSPS КОНВЕЙЕРНЫЙ АЦП С ЦИФРОВОЙ КОРРЕКЦИЕЙ ОШИБОК AD УСИЛИТЕЛЬ АНАЛОГОВЫЙ + ВХОД УВХ 1 УВХ 2 УВХ 6-РАЗР. 6-РАЗР. 7-РАЗР.

ЦАП АЦП АЦП БУФЕРНЫЙ РЕГИСТР ЛОГИКА КОРРЕКЦИИ ОШИБКИ ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. УВХ-2 хранит сигнал с выхода УВХ-1 до тех пор, пока выполняется преобразование первой ступени, максимизируя, таким образом, производительность. УВХ-3 ограничивает значение ложного сигнала (glitch) по остаточному сигналу, таким образом, давая возможность осуществить полный цикл преобразования сигнала 7-разрядным АЦП (6- и 7-разрядные АЦП в AD6640 являются поразрядными АЦП, построенные по архитектуре MagAmp, которые требуют большего времени установки, чем параллельные АЦП).

Такой метод многоступенчатого преобразования иногда упоминается как конвейерная обработка. Дополнительные регистры сдвига, подключенные последовательно с цифровыми выходами АЦП первой ступени, гарантируют, что, когда их выводы объединяются в логике коррекции ошибки, они оказываются синхронизированными по времени с последними 7 разрядами второго АЦП. Поэтому конвейерный АЦП имеет специфическое число тактовых циклов ожидания результата, или конвейерную задержку, связанную с выходными данными. Передний фронт тактового импульса дискретизации (отсчета N) используется для синхронизации выходного регистра, но данные, которые появляется по фронту этого тактового импульса, соответствует отсчету N - L, где L — число тактовых циклов конвейерной задержки. В AD6640 конвейерная задержка выполняется в два тактовых цикла.

Схема коррекции ошибки, описанная выше, рассчитана на исправление ошибок, допущенных при первом преобразовании. Ошибки внутреннего усиления АЦП, смещения и линейности корректируются, пока остаточный сигнал находиться в пределах динамического диапазона АЦП второй ступени. Эти ошибки не будут затрагивать линейности передаточной характеристики всего АЦП. Но ошибки конечного преобразования становятся ошибками общей функции передачи всего АЦП. Ошибки линейности или усиления ЦАП и усилителя остаточного сигнала не корректируются и проявятся как нелинейность или немонотонность в общей функции передачи всего АЦП.

a Мы рассмотрели пока только двухступенчатые конвейерные АЦП, поскольку они являются самыми простыми для анализа. Но нет причины останавливаться на двух ступенях. Трех- и четырехступенчатые конвейерные АЦП являются весьма обычной продукцией и могут быть реализованы самыми разными способами, как правило — с цифровой коррекцией ошибок.

Упрощенная блок-схема 12-разрядного CMOS АЦП AD9220 с быстродействием 10MSPS, однополярным питанием и потребляемой мощностью 250 мВт представлена на рис.3.26.

АЦП AD9221 (1,25 MSPS, 60 мВт) и AD9223 (3MSPS, 100 мВт) имеют идентичную архитектуру, но работают с более низким энергопотреблением и на более низких частотах дискретизации. Это четырехступенчатая конвейерная архитектура с дополнительным разрядом, использующимся для коррекции ошибки на второй, третьей и четвертой ступенях. Благодаря конвейерной архитектуре, эти АЦП имеют три тактовых цикла конвейерной задержки (см. рис.3.27).

12-РАЗРЯДНЫЕ КОНВЕЙЕРНЫЕ CMOS АЦП AD9220/9221/ АНАЛОГОВЫЙ ВХОД УВХ УВХ + УВХ + УВХ + - - 3-РАЗР. 3-РАЗР.

5-РАЗР. 5-РАЗР. 4-РАЗР. 4-РАЗР.

3-РАЗР.

АЦП ЦАП АЦП ЦАП АЦП ЦАП АЦП БУФЕРНЫЕ РЕГИСТРЫ И ЛОГИКА КОРРЕКЦИИ ОШИБКИ ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. a КОНВЕЙЕРНАЯ ЗАДЕРЖКА АЦП AD9220/9221/ АНАЛОГОВЫЙ ВХОД N + 1 N + 2 N + N СИНХРО ИМПУЛЬСЫ ВЫХОДНЫЕ N- 2 N- N- 3 N ДАННЫЕ Рис. 3. КАСКАДНЫЕ АЦП (BIT-PER-STAGE, ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ) Для выполнения аналого-цифрового преобразования существуют различные архитектуры, использующие принципы последовательного преобразования. В действительности, конвейерный АЦП с одним разрядом на ступень и без коррекции ошибок может рассматриваться как АЦП последовательного счета. На рис.3.28 представлена общая концепция. УВХ хранит значение входного сигнала в течение цикла преобразования. Существует N ступеней, каждая из которых имеет одноразрядный цифровой выход и выход остаточного сигнала. Остаточный сигнал каждой ступени является входным сигналом для следующей ступени. Как показано на рисунке, последний разряд является просто выходным сигналом компаратора.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ АЦП (BIT-PER-STAGE) VREF АНАЛОГОВЫЙ ВХОД КАСКАД КАСКАД КАСКАД R1 R УВХ 1 2 N– + РАЗРЯД 1 РАЗРЯД 2 РАЗРЯД N-1 РАЗРЯД N MSB LSB ЛОГИКА ДЕКОДИРОВАНИЯ И ВЫХОДНЫЕ РЕГИСТРЫ N Рис. 3. a ОДИН КАСКАД ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО АЦП +V R ОСТАТОК ВХОД ВХОД G = t + -VR +V R +V -V ОСТАТОК R R ПОЛОЖЕНИЕ КЛЮЧА ПОКАЗАНО ДЛЯ t ОТРИЦАТЕЛЬНОГО ВХОДНОГО СИГНАЛА ВЫХОД РАЗРЯДА -V (ДВОИЧНЫЙ КОД) R Рис. 3. На рис.3.29 показан каскад для выполнения одного однобитового преобразования. Каскад состоит из усилителя с коэффициентом усиления 2, компаратора и одноразрядного ЦАП.

Предположим, что данный каскад являет собой первую ступень АЦП. Старший значащий разряд (MSB) – это разряд полярности входного сигнала, определяемой компаратором, который также управляет одноразрядным ЦАП. Выходной сигнал одноразрядного ЦАП суммируется с сигналом на выходе усилителя, который имеет коэффициент усиления 2.

Результирующий остаточный сигнал подается на следующую ступень. Для лучшего понимания работы схемы на графике показан остаточный сигнал для случая входного линейно нарастающего пилообразного напряжения, размах которого соответствует полному диапазону АЦП от –VR до +VR. Обратите внимание, что полярность остаточного сигнала определяет значение выхода двоичного разряда следующей ступени.

Упрощенный 3-разрядный последовательный двоичный АЦП представлен на рис.3. Графики остаточных сигналов, соответствующие выходам различных ступеней, представлены на рис.3.31. Как и в предыдущем случае, рассматривается вариант входного линейного пилообразного напряжения, размах которого соответствует диапазону от –VR до +VR. Каждый остаточный выходной сигнал имеет разрывы, которые соответствуют точкам смены состояния компараторов и переключения ЦАП. Основной проблемой такой архитектуры является наличие разрывов (скачкообразных изменений) формы выходных остаточных сигналов различных ступеней. Необходимо предусмотреть адекватное время установки для окончания соответствующих переходных процессов во всех промежуточных ступенях и на входе компаратора последней ступени. Поэтому перспективы использования этой архитектуры для работы на высоких частотах дискретизации весьма неутешительны.

a 3-РАЗРЯДНЫЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЙ АЦП С ДВОИЧНЫМ ВЫХОДОМ ±V R АНАЛОГОВЫЙ ВХОД R1 R КАСКАД КАСКАД УВХ + 1 РАЗРЯД 1 РАЗРЯД 2 РАЗРЯД ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. ФОРМА ВХОДНОГО И ОСТАТОЧНОГО СИГНАЛОВ 3-РАЗРЯДНОГО ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОГО АЦП +VR t ВХОД -VR +VR R t -VR +VR R 0 t -VR ДВОИЧНЫЙ 000 001 010 011 100 101 110 КОД Рис. 3. Намного более совершенная архитектура АЦП последовательного счета, основанная на усилителях абсолютной величины (усилители модуля (magnitude amplifiers) или просто MagAmps™), была разработана Ф. Д. Вальдхауэром (F.D.Waldhauer), Приложение 21. Эта схема часто упоминается, как последовательная схема Грея (serial-Gray) (так как выходное кодирование осуществляется кодом Грея) или поворачивающий (folding) преобразователь (Приложения 22, 23, 24). Функциональная схема основной ступени вместе с ее передаточной функцией представлены на рис.3.32. Принимается, что входной сигнал ступени является линейным пилообразным напряжением, размах которого соответствует диапазону от –VR до +VR. Компаратор выявляет полярность входного сигнала и a формирует выходной разряд для данной ступени в виде кода Грея. Компаратор также определяет, должно ли общее усиление ступени быть равным +2 или -2. Опорное напряжение VR суммируется с выходом коммутатора для генерации остаточного сигнала, который подается на следующую ступень. Полярность остаточного сигнала определяет выходной разряд следующей ступени вновь в виде кода Грея. Передаточная функция поворачивающей (folding) ступени также представлена на рис.3.32.

ЭКВИВАЛЕНТНАЯ СХЕМА КАСКАДА MAGAMP VR ВХОД +V R ВХОД G = + ОСТАТОК t G = -2 ПОЛОЖЕНИЕ КОММУТАТОРА -V ПОКАЗАНО ДЛЯ R ОТРИЦАТЕЛЬНОГО +V ВХОДНОГО R + СИГНАЛА ОСТАТОК 0 t ВЫХОД РАЗРЯДА (КОД ГРЭЯ) -V R Рис. 3. 3-разрядный поворачивающий (folding) MagAmp АЦП представлен на рис.3.33, а диаграммы соответствующих остаточных сигналов изображены на рис.3.34. Как и в случае двоичного АЦП с пилообразной формой остаточных сигналов, значение кода Грея для следующей ступени определяется полярностью выходного остаточного сигнала предыдущей ступени. Полярность входного сигнала первой ступени определяет старший значащий разряд кода Грея;

полярность выхода R1 — второй разряд кода Грея, полярность выхода R2 — третий разряд кода Грея. Обратите внимание, что, в отличие от двоичного импульсного АЦП, ни одна из ступеней данной архитектуры не дает перепада значения остаточного сигнала. Это делает данную архитектуру перспективной для работы на высоких частотах дискретизации.

Основой функционирования этой архитектуры на высоких скоростях является применение поворачивающей (folding) ступени. Ранние применения данной архитектуры (см. Приложения 22, 23, 24) для генерации поворачивающей функции передачи использовали дискретные операционные усилители с диодами в контуре обратной связи.

Современные интегральные схемы реализуют требуемую функцию передачи, управляя коэффициентом усиления по току при разомкнутой обратной связи, что может быть реализовано с более высоким быстродействием. Полностью дифференциальные ступени (включая УВХ) также обеспечивают высокую скорость, более низкие искажения и дают поворачивающие (folding) ступени, обладающие 8-разрядной точностью, не требуя лазерной подстройки тонкопленочного резистора (см. Приложения 25, 26, 27).

a БЛОК-СХЕМА 3-РАЗРЯДНОГО АЦП MagAmp™ ±VR АНАЛОГОВЫЙ ВХОД КАСКАД 1 КАСКАД УВХ MAGAMP MAGAMP + РАЗРЯД 1 РАЗРЯД РАЗРЯД РЕГИСТР КОДА ГРЕЯ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ КОДА ГРЕЯ В ДВОИЧНЫЙ КОД ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. ФОРМА ВХОДНОГО И ОСТАТОЧНЫХ СИГНАЛОВ 3-РАЗРЯДНОГО АЦП MAGAMP +VR 0 t Вход - VR +VR R t - VR +VR R t - VR КОД 000 001 011 010 110 111 101 ГРЭЯ Рис. 3. Использование архитектура MagAmp может быть расширено до скоростей дискретизации, в которых ранее доминировали параллельные (flash) преобразователи. Двойной 8 a разрядный АЦП AD9288-100 с быстродействием 100 MSPS представлен на рис.3.35.

Первые пять разрядов (код Грея) получены из пяти дифференциальных MagAmp ступеней. Дифференциальный остаточный выход пятой ступени MagAmp управляет 3 разрядным параллельным преобразователем вместо одиночного компаратора. Выходной код Грея пяти ступеней, построенных по архитектуре MagAmps, и выходной двоичный код 3-разрядного параллельного АЦП хранятся в регистре, затем все данные преобразуются в двоичный код и помещаются в выходной регистр.

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СХЕМА ДВОЙНОГО 8-РАЗРЯДНОГО 100 MSPS АЦП AD9288- АНАЛОГ.

ВХОД 3-РАЗР.

MAGAMP MAGAMP MAGAMP MAGAMP MAGAMP УВХ ПАРАЛ.

1 2 3 АЦП РАЗР. РАЗР. РАЗР. РАЗР. РАЗР.

3 4 ГРЕЯ ГРЕЯ ГРЕЯ ГРЕЯ ГРЕЯ ДВОИЧНЫЙ ДИФФЕРЕН РЕГИСТР ЦИАЛЬНЫЕ ВЫХОДЫ РАЗРЯДОВ 1- ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ КОДА ГРЕЯ В ДВОИЧНЫЙ КОД ВЫХОДНОЙ РЕГИСТР Рис. 3. a СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. S. A. Jantzi, M. Snelgrove & P. F. Ferguson Jr., A 4th-Order Bandpass Sigma-Delta Modulator, IEEE Journal of Solid State Circuits, Vol. 38, No. 3, March 1993, pp.282-291.

2. System Applications Guide, Analog Devices, Inc., 1993, Section 14.

3. Mixed Signal Design Seminar, Analog Devices, Inc., 1991, Section 6.

4. AD77XX-Series Data Sheets, Analog Devices, http://www.analog.com.

5. Linear Design Seminar, Analog Devices, Inc., 1995, Section 8.

6. J. Dattorro, A. Charpentier, D. Andreas, The Implementation of a One- Stage Multirate 64:1 FIR Decimator for use in One-Bit Sigma-Delta A/D Applications, AES 7th International Conference, May 1989.

7. W.L. Lee and C.G. Sodini, A Topology for Higher-Order Interpolative Coders, ISCAS PROC. 1987.

8. P.F. Ferguson, Jr., A. Ganesan and R. W. Adams, One Bit Higher Order Sigma-Delta A/D Converters, ISCAS PROC. 1990, Vol. 2, pp. 890-893.

9. R. Koch, B. Heise, F. Eckbauer, E. Engelhardt, J. Fisher, and F. Parzefall, A 12-bit Sigma-Delta Analog-to-Digital Converter with a 15MHz Clock Rate, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. SC-21, No. 6, December 1986.

10. Wai Laing Lee, A Novel Higher Order Interpolative Modulator Topology for High Resolution Oversampling A/D Converters, MIT Masters Thesis, June 1987.

11. D. R. Welland, B. P. Del Signore and E. J. Swanson, A Stereo 16-Bit Delta-Sigma A/D Converter for Digital Audio, J. Audio Engineering Society, Vol. 37, No. 6, June 1989, pp. 476-485.

12. R. W. Adams, Design and Implementation of an Audio 18-Bit Analog- to-Digital Converter Using Oversampling Techniques, J. Audio Engineering Society, Vol. 34, March 1986, pp. 153-166.

13. B. Boser and Bruce Wooley, The Design of Sigma-Delta Modulation Analog-to-Digital Converters, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 23, No. 6, December 1988, pp. 1298-1308.

14. Y. Matsuya, et. al., A 16-Bit Oversampling A/D Conversion Technology Using Triple-Integration Noise Shaping, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. SC-22, No. 6, December 1987, pp. 921-929.

15. Y. Matsuya, et. al., A 17-Bit Oversampling D/A Conversion Technology Using Multistage Noise Shaping, IEEE Journal of Solid-State Circuits, Vol. 24, No. 4, August 1989, pp. 969-975.

a 16. P. Ferguson, Jr., A. Ganesan, R. Adams, et. al., An 18-Bit 20-kHz Dual Sigma-Delta A/D Converter, ISSCC Digest of Technical Papers, February 1991.

17. Steven Harris, The Effects of Sampling Clock Jitter on Nyquist Sampling Analog-to-Digital Converters and on Oversampling Delta Sigma ADCs, Audio Engineering Society Reprint 2844 (F-4), October, 1989.

18. Max W. Hauser, Principles of Oversampling A/D Conversion, Journal Audio Engineering Society, Vol. 39, No. 1/2, January/February 1991, pp. 3-26.

19. Daniel H. Sheingold, Analog-Digital Conversion Handbook, Third Edition, Prentice-Hall, 1986.

20. Chuck Lane, A 10-bit 60MSPS Flash ADC, Proceedings of the Bipolar Circuits and Technology Meeting, IEEE Catalog No.

89CH2771-4, September 1989, pp. 44-47.

21. F.D. Waldhauer, Analog to Digital Converter, U.S. Patent 3-187-325, 1965.

22. J.O. Edson and H.H. Henning, Broadband Codecs for an Experimental 224Mb/s PCM Terminal, Bell System Technical Journal, 44, November 1965, pp. 1887-1940.

23. J.S. Mayo, Experimental 224Mb/s PCM Terminals, Bell System Technical Journal, 44, November 1965, pp. 1813-1941.

24. Hermann Schmid, Electronic Analog/Digital Conversions, Van Nostrand Reinhold Company, New York, 1970.

25. Carl Moreland, An 8-bit 150MSPS Serial ADC, 1995 ISSCC Digest of Technical Papers, Vol. 38, p. 272.

26. Roy Gosser and Frank Murden, A 12-bit 50MSPS Two-Stage A/D Converter, 1995 ISSCC Digest of Technical Papers, p. 278.

27. Carl Moreland, An Analog-to-Digital Converter Using Serial- Ripple Architecture, Masters' Thesis, Florida State University College of Engineering, Department of Electrical Engineering, 1995.

28. Practical Analog Design Techniques, Analog Devices, 1995, Chapter 4, 5, and 8.

29. Linear Design Seminar, Analog Devices, 1995, Chapter 4, 5.

30. System Applications Guide, Analog Devices, 1993, Chapter 12, 13, 15,16.

31. Amplifier Applications Guide, Analog Devices, 1992, Chapter 7.

a 32. Walt Kester, Drive Circuitry is Critical to High-Speed Sampling ADCs, Electronic Design Special Analog Issue, Nov. 7, 1994, pp. 43-50.

33. Walt Kester, Basic Characteristics Distinguish Sampling A/D Converters, EDN, Sept. 3, 1992, pp. 135-144.

34. Walt Kester, Peripheral Circuits Can Make or Break Sampling ADC Systems, EDN, Oct. 1, 1992, pp. 97-105.

35. Walt Kester, Layout, Grounding, and Filtering Complete Sampling ADC System, EDN, Oct. 15, 1992, pp. 127-134.

36. High Speed Design Techniques, Analog Devices, 1996, Chapter 4, 5.

a ГЛАВА ЦИФРО-АНАЛОГОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ (ЦАП) ДЛЯ ЗАДАЧ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ Структуры ЦАП Архитектуры ЦАП с малыми искажениями Логика ЦАП Сигма-Дельта ЦАП Прямой цифровой синтез (DDS) a ГЛАВА ЦИФРО-АНАЛОГОВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ (ЦАП) ДЛЯ ЗАДАЧ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ Уолт Кестер, Джеймс Брайэнт СТРУКТУРЫ ЦАП Большинство обычно используемых структур ЦАП (отличных от простого одноразрядного ЦАП, основанного на одном коммутаторе с использованием опорного напряжения) являются двоичными взвешивающими ЦАП или многозвенными схемами лестничного типа. Данные схемы, хотя и являются несложными по структуре, требуют весьма тщательного анализа. Мы начнем рассматривать одну из простейших структур – делитель Кельвина, представленный на рис.4.1. N-разрядная версия этого ЦАП просто содержит 2N равных по величине последовательно соединенных резисторов. Выходной сигнал снимается с соответствующего отвода замыканием одного из 2N коммутаторов после декодирования N-разрядных данных. Современные ЦАП, использующие эту архитектуру, называются строковыми ЦАП.

ДЕЛИТЕЛЬ КЕЛЬВИНА – ПРОСТЕЙШИЙ ЦАП С ВЫХОДОМ НАПРЯЖЕНИЯ (СТРОКОВЫЙ ЦАП) V REF 3 ДЕШИФРАТОР РАЗРЯДНЫЙ 3X ЦИФРОВОЙ ВХОД АНАЛОГОВЫЙ ВЫХОД Рис. 4. Эта архитектура проста, имеет выход с изменяющимся значением напряжения ZOUT, и изначально обеспечивает монотонный сигнал (даже если сопротивление одного из резисторов равно 0, OUTPUTN не может превышать OUTPUTN+1). Архитектура линейна, если все резисторы равны по значению, но может быть преднамеренно сделана нелинейной, если требуется нелинейный ЦАП. Так как в момент переключения работают a только два коммутатора, эта архитектура обладает малым ложным сигналом (low-glitch).

Ее главным недостатком является большое количество резисторов, требуемых для обеспечения высокой разрешающей способности, поэтому в качестве отдельного устройства она обычно не используется, но, как мы увидим позже, применяется в роли компонента более сложных структур ЦАП.

Существует аналогичный ЦАП с токовым выходом, который также состоит из 2N резисторов, или источников тока, но подключенных теперь параллельно между входом опорного напряжения и виртуальным заземленным выходом (рис.4.2).

ПРОСТЕЙШИЙ ЦАП С ТОКОВЫМ ВЫХОДОМ VREF ДЕШИФРАТОР 3Х ТОКОВЫЙ ВЫХОД НА ВИРТУАЛЬНУЮ ЗЕМЛЮ (ОБЫЧНО ОУ, I-V ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ) 3-РАЗР.

ЦИФРОВОЙ ВХОД Рис. 4. В данном ЦАП, как только какой-либо резистор подключается к цепи, любые дальнейшие увеличения цифового кода уже не могут его отключить. Таким образом, структура является изначально монотонной, независимо от погрешностей резисторов и, подобно предыдущему случаю, может быть сделана преднамеренно нелинейной там, где эта нелинейность требуется. Опять, как и в предыдущем случае, архитектура является редкостью, так как, если попытаться ее использовать для изготовления полного ЦАП, потребуется большое количество резисторов и коммутаторов. Но опять же она часто используется в качестве компонента в ЦАП более сложной структуры.

В отличие от делителя Кельвина, этот тип ЦАП не имеет уникального названия, хотя оба типа упомянуты как полно-декодирующие (fully decoded) ЦАП, ЦАП типа "столбик термометра" (thermometer) или строковые (string) ЦАП.

Полно-декодирующие ЦАП часто используются как компоненты более сложных ЦАП.

Наиболее популярными являются сегментные ЦАП, где часть выходного сигнала полно декодирующего ЦАП в дальнейшем вновь поступает на делитель. Данная структура используется потому, что полно-декодирующий ЦАП изначально монотонен, так что, если последующий делитель тоже монотонен, в целом является таковым же и результирующий ЦАП.

a В сегментных ЦАП с выходом по напряжению (рис.4.3) сигнал подается с одного из резисторов делителя Кельвина на новый делитель Кельвина (в этом случае полная структура известна как "делитель Кельвина-Варлея") или на ЦАП какой-либо другой структуры.

СЕГМЕНТНЫЕ ЦАП С ВЫХОДОМ НАПРЯЖЕНИЯ ДЕЛИТЕЛЬ КЕЛЬВИНА ДЕЛИТЕЛЬ КЕЛЬВИНА И СХЕМА ВАРЛЕЯ (СТРОКОВЫЙ ЦАП) ЛЕСТНИЧНОГО ТИПА R-2R V V REF REF ВЫХОД ВЫХОД ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ:

СТАРШИЙ БИТ ЛЕСТНИЧНОЙ СХЕМЫ СПРАВА ЕСЛИ ЛЕСТНИЧНАЯ СХЕМА МОНОТОННА, ТО ВЕСЬ ЦАП ТОЖЕ МОНОТОНЕН Рис. 4. Во всех ЦАП выходной сигнал представляет собой результат комбинации опорного напряжения и цифрового кода. В этом смысле все ЦАП являются перемножающими, но многие из них хорошо работают только в ограниченном диапазоне Vref. Настоящие перемножающие ЦАП (MDAC) ориентированы на работы в широком диапазоне Vref.

Строгое определение перемножающего ЦАП требует, чтобы его диапазон опорного напряжения включал 0 В, и многие схемы, особенно лестничного типа с токовым режимом и с переключателями CMOS, допускают положительное, отрицательное и переменное значение Vref. ЦАП, которые не работают при значении Vref =0 В, тоже полезны, и их типы, допускающие изменение значения Vref в пропорции 10:1 или около того, часто относят к перемножающим ЦАП (MDAC), хотя более точно их можно было бы назвать полуперемножающими ЦАП.

АРХИТЕКТУРЫ ЦАП С МАЛЫМИ ИСКАЖЕНИЯМИ Из-за акцента, делаемого в системах связи на ЦАП прямого цифрового синтеза (DDS) с высоким SFDR, было положено много сил на определение оптимальной архитектуры ЦАП. Фактически, все высокоскоростные ЦАП с малыми искажениями используют некоторый вид режима токовой коммутации без ненасыщения. Как описано выше, прямой двоичный ЦАП с одним токовым ключом на разряд дает кодозависимые ложные сигналы и, конечно, не является наиболее оптимальной архитектурой (рис.4.4).ЦАП с одним токовым источником на кодовый уровень не имеет кодозависимых ложных сигналов, но не практичен в реализации, когда требуется достижение высокой разрешающей способности. Тем не менее, эта характеристика может быть улучшена, если декодировать несколько первых старших разрядов (MSB) в код "термометра" при одном токовом ключе a на уровень. Например, 5-разрядный ЦАП-"термометр" имел бы архитектуру, подобную представленной на рис.4.5.

АРХИТЕКТУРЫ 5-РАЗРЯДНЫХ ДВОИЧНЫХ ЦАП I I/2 I/4 I/8 I/ I I I I I MSB MSB R R R R ВЫХОД ВЫХОД 2R 2R 2R R R (МОЖЕТ БЫТЬ ВНЕШНИМ) Рис. 4. 5-РАЗРЯДНЫЙ ЦАП-“ТЕРМОМЕТР” ИЛИ ПОЛНОДЕКОДИРУЮЩИЙ ЦАП, МИНИМИЗИРУЮЩИЙ КОДОЗАВИСИМЫЕ ИМПУЛЬСНЫЕ ПОМЕХИ MSB ДЕКОДИ- ТОКОВЫЙ РУЮЩАЯ ОДИНАКО 5-РАЗР.

31- РАЗР.

ВЫХОД ЛОГИКА ВЫЙ РЕГИСТР РЕГИСТР ЛИНИЯ ЛИНИЯ 5Х31 ТОКОВЫЙ КЛЮЧ LSB ТАКТОВЫЕ ИМПУЛЬСЫ Рис. 4. Здесь входное двоичное слово фиксируется триггером и затем декодируется на один из возможных выходов, которые управляют вторым триггером. Выход второго триггера управляет 31 токовым ключом с одинаковым весом, выходные сигналы которых складываются вместе. Эта схема эффективно устраняет почти всякую зависимость выходного кода от ложного сигнала. Остаточный ложный сигнал на выходе одинаков и не a зависит от изменения входного кода, то есть он кодонезависимый, и может подлежать фильтрации, поскольку появляется на частоте преобразования ЦАП и ее гармониках.

Причинами искажений, связанных с полнодекодирующей архитектурой, являются, прежде всего, асимметричный выходной поворот (slewing), конечное время включения и выключения ключей и интегральная нелинейность.

Очевидным недостатком этого типа ЦАП является большое количество триггеров и ключей, требуемых для создания 14-, 12-, 10- или даже 8-разрядного ЦАП. Но, если эта методика используется на пяти старших битах 8-, 10-, 12- или 14-разрядного ЦАП, возможно существенное сокращение кодозависимости ложного сигнала. Этот процесс называется сегментацией и весьма обычен в ЦАП с низкими искажениями.

На рис.4.6 представлена схема, посредством которой первые пять разрядов 10-разрядного ЦАП декодируются, как описано выше, и управляют 31 ключом с одинаковым весом.

Последние пять разрядов получены посредством использования двоично взвешенных источников тока. Сигналы от источников тока с одинаковым весом, подаваемые на лестничную резисторную схему R/2R, могли бы использоваться для получения младших разрядов (LSB), но этот подход требует наличия тонкопленочных резисторов, в общем случае недоступных для дешевого CMOS процесса. Кроме того, использование R/2R схем понижает выходное сопротивление ЦАП, так как требует большего управляющего тока при том же напряжении и фиксированном нагрузочном сопротивлении.

10-РАЗРЯДНЫЙ СЕГМЕНТИРОВАННЫЙ ЦАП 5 31 ПОЛНОДЕ MSB- КОДИРУЮ ДЕКОДЕР ЩИЙ ЦАП MSB 10-РАЗР.

10 36-РАЗР.

РЕГИСТР РЕГИСТР ТОКОВЫЙ ВЫХОД ДВОИЧ НЫЙ ЦАП LSB ТАКТ.

СИГНАЛ Рис. 4. В 14-разрядном ЦАП AD9772 (TxDAC™) с быстродействием 150 MSPS используется три секции сегментации, показанных на рис.4.7. В других представителях семейства AD977x и AD985x используется такой же принцип.

Первые пять разрядов (MSB) полностью декодируются и управляют 31 токовым ключом с одинаковым весом, каждый из которых является источником для 512 уровней, соответствующих младшим разрядам. Следующие четыре разряда декодируются в сигналов. Они управляют 15 токовыми ключами, каждый из которых является источником a для 32 уровней, соответствующих следующим разрядам. Пять младших разрядов хранятся триггером и управляют традиционным двоичным взвешивающим ЦАП с одним разрядом на выход. Для реализации этой архитектуры требуется 51 токовый ключ и 51 триггер.

ЯДРО 14-РАЗРЯДНОГО CMOS ЦАП AD9772 TxDACTM 5 РАЗРЯДЫ 1- 31 ТОКОВЫЙ ДЕШИФРА КЛЮЧ ТОРА 5Х 14-РАЗР.

I = 512 LSB 51- РАЗР.

РЕГИСТР ТОКОВЫЙ РЕГИСТР ВЫХОД РАЗРЯДЫ 6- 15 ТОКОВЫХ ДЕШИФРА КЛЮЧЕЙ ТОРА 4Х FS = 2 мА- I = 32 LSB 20 мА 5 ДВОИЧНЫХ ТОКОВЫХ 5 КЛЮЧЕЙ I = 1 LSB ТАКТОВЫЕ ИМПУЛЬСЫ Рис. 4. В основе ячейки токового ключа лежит дифференциальная МОП (PMOS) транзисторная пара, показанная на рис.4.8. Дифференциальные пары управляются низковольтной логикой, минимизирующей время переходных процессов при коммутации и временной сдвиг. Выходы ЦАП являются симметричными дифференциальными токовыми выходами, которые обеспечивают минимизацию искажений четного порядка (особенно в случаях, когда выход ЦАП управляет устройством с дифференциальным входом, таким как трансформатор или операционный усилитель – преобразователь тока в напряжение).

Полная архитектура семейств AD977х TxDAC™ и AD985х-DDS является превосходным компромиссом в соотношении энергопотребление/производительность и позволяет реализовать полную функцию ЦАП на базе стандартного CMOS-процесса без тонкопленочных резисторов. Работа с однополярным источником питания +3,3 В или +5 В делает устройства чрезвычайно привлекательными для переносных и маломощных приложений.

a ТОКОВЫЕ КЛЮЧИ НА МОП-ТРАНЗИСТОРАХ (PMOS) +V S RL RL Рис. 4. ЛОГИКА ЦАП Самые ранние монолитные ЦАП содержали небольшую, если таковая вообще была, логическую схему, и параллельные данные должны были накапливаться на цифровом входе, чтобы сформировать аналоговый выходной сигнал. Сегодня почти все ЦАП имеют входные элементы фиксации состояния (триггеры, latches) и записывают данные только один раз, без процедуры накопления.

Существует многочисленные разновидности входных структур ЦАП, которые не будут обсуждаться здесь, но в большинстве своем сегодня преобладают устройства "с двойной буферизацией". ЦАП с двойной буферизацией имеет два набора триггеров. Данные первоначально хранятся (защелкиваются) в первом наборе и впоследствии передаются на второй, как показано на рис.4.9. Существует три причины, по которым это компоновка представляется выгодной.

Первая – это то, что она позволяет вводить данные в ЦАП многими различными способами. ЦАП без триггера или с одним триггером должен быть заполнен сразу по всем разрядам, так как иначе его выходной сигнал в течение загрузки может сильно отличаться от тех значений, которые были до преобразования и появятся после преобразования. С другой стороны, ЦАП с двойной буферизацией может быть загружен параллельными данными, последовательными данными, 4-разрядными или 8-разрядными словами или чем-то подобным, и выход его остается неизменным до тех пор, пока новые данные полностью не загрузятся, и на ЦАП не поступит команда модификации выходных данных.

a ЦАП С ДВОЙНОЙ БУФЕРИЗАЦИЕЙ ДОПУСКАЮТ СЛОЖНЫЕ ВХОДНЫЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ И МГНОВЕННУЮ МОДИФИКАЦИЮ ЦИФРО ВХОДНЫЕ СТРУКТУРЫ:

ВЫХОДНОЙ ТРИГГЕР ВОЙ МОГУТ БЫТЬ ПОСЛЕДОВА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ В ВЫХОД ВХОД ТЕЛЬНЫМИ, ПАРАЛЛЕЛЬ ЦАП И ЦАП НЫМИ, БАЙТОВОЙ СИНХРОНИЗАЦИЯ ШИРИНЫ И Т.Д. ДАЮТ НЕЗАВИСИМОСТЬ ОТ ВХОДНЫХ ДАННЫХ f c = ЧАСТОТА ДИСКРЕТИЗАЦИИ ВЫХОДНОЙ СТРОБ, МОЖНО СТРОБИРОВАТЬ МНОГО ЦАП Рис. 4. Второй особенностью входной структуры этого типа является то, что генератор тактовых импульсов может работать на фиксированной частоте (частоте дискретизации сигнала), в то время как входной триггер может быть загружен асинхронно. Это выгодно в приложениях, где требуется восстановление сигнала в реальном масштабе времени.

Третья выгодная особенность структуры с двойной буферизацией состоит в том, что несколько ЦАП могут выполнять преобразования одновременно. Данные загружаются в первый набор каждого ЦАП, и когда преобразования завершатся, выходные буферы всех ЦАП модифицируются одновременно. Существует много приложений, требующих цифро-аналогового преобразования, в которых выходы нескольких ЦАП должны одновременно изменяться, и структура с двойной буферизацией позволяет легко осуществить это.

Наиболее ранние однокристальные ЦАП с высоким разрешением имели параллельные порты данных для подключения к параллельным шинам передачи данных и дешифраторам адреса. Они отображались в адресном пространстве микропроцессора в виде очень маленьких блоков памяти только для записи (некоторые ЦАП обеспечивали не только запись, но и чтение содержимого – это было выгодно для некоторых приложений, но не очень распространено). ЦАП, подключаемые к параллельной шине данных, уязвимы из-за емкостной связи шины с аналоговом выходом. Поэтому многие ЦАП сегодня имеют последовательные структуры ввода данных. Они менее подвержены шуму (так как в них меньше шумовых контактов), использую меньшее количество выводов и поэтому занимают меньше места и более удобны для использования с современными микропроцессорами, многие из которых имеют последовательные порты передачи данных. Некоторые, хотя и не все из таких последовательных ЦАП имеют дополнительные выходы данных, благодаря которым несколько ЦАП могут соединяться последовательно, чтобы получать данные с одного последовательного порта. Эта компоновка часто упоминается как "гирляндная цепь" (daisy-chaining).

Другое достижение в технологии ЦАП заключается в возможности исполнения нескольких ЦАП на одном кристалле, что представляется полезным с точки зрения сокращения размеров печатной платы (PCB) и затрат на сборку. Сегодня (в 2000 году) существует возможность приобретения шестнадцати 8-разрядных, восьми 12-разрядных, a четырех 14-разрядных или двух 16-/18-/20-/22-/24-разрядных ЦАП в одном корпусе. В будущем возможна и более высокая степень интеграции.

ИНТЕРПОЛИРУЮЩИЕ ЦАП В системах, использующих аналого-цифровое преобразование, избыточная дискретизация способствует снижению требований к ФНЧ (antialiasing filter). Сигма-дельта АЦП обладают этим характерным преимуществом в наибольшей мере. В системах, базирующихся на цифроаналоговом преобразовании (таких, как системы прямого цифрового синтеза, DDS), для достижения аналогичной цели может использоваться концепция интерполяции. Эта концепция обычно применяется в цифровых звуковоспроизводящих CD- проигрывателях, где основная скорость обновления данных от CD примерно равна 44 KSPS. Добавление "нулей" в параллельный поток данных увеличивает эффективную скорость обновления в 4, 8 или 16 раз по сравнению с базовой скоростью. 4-x, 8-ми, или 16-кратный поток пропускают через цифровой интерполяционный фильтр, который генерирует дополнительные значения данных.

Высокая скорость избыточной дискретизации способствует смещению вверх крайних частот (image), допуская таким образом использование менее сложного фильтра с более широким переходным диапазоном. Архитектура одноразрядного sigma-delta ЦАП представляет собой пример завершенного развития этой концепции и является популярной в современных CD-проигрывателях.

Та же самая концепция может применяться в высокоскоростных ЦАП. Предположим, что традиционный ЦАП работает на частоте дискретизации 30 MSPS (рис.4.10 а). Пусть выходная частота ЦАП равна 10 МГц. Компонент боковой частоты 30-10 = 20 МГц должен быть подавлен аналоговым ФНЧ (antialiasing), и переходной диапазон фильтра находится в диапазоне от 10 до 20 МГц. Предположим, что боковая частота должна быть уменьшена на 60 дБ. Поэтому характеристика фильтра должна пройти от полосы пропускания, заканчивающейся в точке 10 МГц, до ослабления на 60 дБ в полосе задержки, начинающейся в точке 20 МГц, то есть через переходный диапазон, который находится между 10 и 20 МГц (одна октава). Фильтр Баттерворта дает ослабление 6 дБ на октаву для каждого порядка. Поэтому для обеспечения желательного ослабления требуется как минимум фильтр 10 порядка. Фильтры становятся еще более сложными, если требуется более узкий переходной диапазон.

Предположим, что мы увеличим скорость обновления ЦАП до 60 MSPS и вставим "ноль" между каждым первоначальным отсчетом данных. Скорость параллельного потока данных теперь равна 60 MSPS, но нам предстоит определить значение точек с нулевыми данными. Для этого поток данных 60 MSPS с добавленными нулями пропускается через цифровой интерполяционный фильтр, который вычисляет дополнительные значения данных. Реакция цифрового фильтра при избыточной двукратной дискретизации представлена на рис.4.10 б. Теперь зона перехода аналогового сглаживающего ФНЧ (antialiasing filter) занимает от 10 до 50 МГц (первая составляющая (image) попадает на 2fc-fo=60-10=50 МГц). Эта переходная зона немного больше, чем две октавы, и фильтра Баттерворта пятого или шестого порядка оказывается достаточно.

Упрощенная блок-схема микросхемы AD9772 14-разрядного интерполирующего ЦАП с избыточной двукратной дискретизацией представлена на рис.4.11. Устройство предназначено для обработки 14-разрядных входных данных, поступающих с частотой до 150 MSPS. Максимальная частота данных на выходе интерполятора составляет 300 MSPS.

Для выходной частоты 60 МГц, скорости обновления 150 МГц и коэффициента избыточной дискретизации 2 боковая частота равна 300 МГц - 60 МГц = 240 МГц.

Поэтому переходной диапазон для аналогового фильтра равен 60 МГц – 240 МГц. Без a избыточной дискретизации боковая частота равна 150 МГц - 60 МГц = 90 МГц и переходной диапазон фильтра находится в интервале от 60 МГц до 90 МГц.

ТРЕБОВАНИЯ К АНАЛОГОВОМУ ФИЛЬТРУ ДЛЯ f0 = 10 МГц: ПРИ fc = 30 MSPS И fc = 60 MSPS A АНАЛОГОВЫЙ ФНЧ f такт = 30MSPS дБ f o ГАРМ.

ГАРМ.

ГАРМ.

ГАРМ.

10 20 30 40 50 60 70 ЧАСТОТА (МГц) B f такт = 60 MSPS дБ f o АНАЛОГОВЫЙ ФНЧ ГАРМ.

ГАРМ.

10 20 30 40 50 60 70 Рис. 4. 14-РАЗРЯДНЫЙ ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЙ 150 MSPS ЦАП AD9772 TXDAC™ ЦИФРОВОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИ РЕГИСТР РЕГИСТР ЦАП ОННЫЙ ФИЛЬТР f c K•f c ФАПЧ ФНЧ f o f c = 150 MSPS ТИПИЧНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ:

f o = 60 МГЦ K = Рис. 4. a СИГМА-ДЕЛЬТА ЦАП Другой путь получения высокого разрешения состоит в использовании методов избыточной дискретизации и одноразрядного ЦАП. Этот метод, известный как сигма дельта (-), является методом с весьма интенсивными вычислениями, так что только недавно началось практическое использование его для изготовления ЦАП с высоким разрешением. Поскольку данный метод использует одноразрядный ЦАП, ему по определению свойственны линейность и монотонность.

--ЦАП, в отличие от --АЦП, является в основном цифровым устройством (рис.4.12).

Он состоит из интерполяционного фильтра (цифровая схема, которая принимает данные, поступающие с низкой частотой дискретизации, вставляет нули в поток данных, увеличивая тем самым частоту дискретизации, затем применяет алгоритм интерполяции и выдает данные с высокой частотой дискретизации), --модулятора (который эффективно действует как ФНЧ по отношению к сигналу и как ФВЧ по отношению к шуму квантования, преобразуя результирующие данные в высокоскоростной последовательный поток битов) и одноразрядного ЦАП, чей выход переключается между равными по значению положительным и отрицательным опорными напряжениями. Выход фильтруется внешним аналоговым ФНЧ. Вследствие высокой частоты избыточной дискретизации, сложность ФНЧ намного меньше, чем в случае традиционного подхода Найквиста.

СИГМА-ДЕЛЬТА () ЦАП: ОДНОРАЗРЯДНЫЙ И МНОГОРАЗРЯДНЫЙ ОДНОРАЗРЯДНЫЙ N-РАЗР @ f s N-РАЗР @ K f s 1-РАЗР @ Kf S АНАЛОГОВЫЙ СИГНАЛ:

2 УРОВНЯ АНАЛО АНАЛОГО- ГОВЫЙ ЦИФРОВОЙ ЦИФРОВОЙ 1-РАЗРЯДН.

ВЫХОД ВЫЙ ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЙ ЦАП ВЫХОДНОЙ ФИЛЬТР МОДУЛЯТОР ФИЛЬТР МНОГОРАЗРЯДНЫЙ (СЕРИЯ AD185x) N-РАЗР @ f s N-РАЗР @ K fs n-РАЗР @ Kf s АНАЛОГОВЫЙ СИГНАЛ:

УРОВНЕЙ 2n АНАЛО ЦИФРОВОЙ АНАЛОГО- ГОВЫЙ ЦИФРОВОЙ МНОГО ВЫЙ ВЫХОД n-РАЗРЯДН.

ИНТЕРПОЛЯЦИОННЫЙ РАЗРЯДНЫЙ ВЫХОДНОЙ ЦАП ФИЛЬТР ФИЛЬТР МОДУЛЯТОР N = 16 / 18 / 20 / 24 бит, f s = 192 KSPS Рис. 4. Возможно использование большего, чем один, количества разрядов в ЦАП, и это приводит к многоразрядной архитектуре, представленной на рис.4.12 б. Ее концепция подобна описанному ранее интерполяционному ЦАП с добавлением цифрового - модулятора. Раньше многоразрядные ЦАП были сложны для проектирования из-за a высоких требований по точности к внутреннему n-разрядному ЦАП (этот ЦАП, хотя и является n-разрядным, должен иметь линейность, соответствующую конечному числу разрядов N). Модели серии звуковых ЦАП AD185x используют патентованный метод скремблирования данных (называемый прямым скремблированием данных или D2S), который решает эту проблему и имеет превосходное отношение общих нелинейных искажений и шума (THD + N). Например, двойной 24-разрядный ЦАП AD1853 с быстродействием 192 KSPS имеет значение THD + N больше, чем 115 дБ при частоте дискретизации 48 KSPS.

ПРЯМОЙ ЦИФРОВОЙ СИНТЕЗ (DDS) Частотные синтезаторы используется для генерации некоторого множества частот на одном или большем числе опорных частот. Эти устройства используются в течение десятилетий, особенно в коммуникационных системах. Многие из них основаны на переключении и смешивании частотных выходов от группы кварцевых генераторов. В основе других лежат известные методы использования цепей с фазовой автоподстройкой частоты (ФАПЧ, PLL). Эта традиционная технология представлена на рис.4.13. Опорная фиксированная частота подается на один из входов компаратора фазы. Другой вход компаратора фазы подключается к делителю частоты на N, на который, в свою очередь, подается сигнал от генератора, управляемого напряжением (ГУН, VCO). Наличие отрицательной обратной связи приводит к тому, что сигнал на выходе фильтра, включенного в контур обратной связи, принимает такое значение, которое делает выходную частоту ГУН (VCO) равной N-кратной опорной частоте. Постоянная времени контура обратной связи зависит от характеристик фильтра в контуре. При проектировании ФАПЧ часто приходится идти на компромиссы между фазовым шумом, скоростью подстройки, разрешающей способностью по частоте и т.д. Существует немало хорошей литературы по данной тематике (см. Приложения 1, 2 и 3).

ЧАСТОТНЫЙ СИНТЕЗ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕРАТОРОВ И ЦЕПЕЙ ФАЗОВОЙ АВТОПОДСТРОЙКИ ЧАСТОТЫ (ФАПЧ) НАБОР ГЕНЕРАТОРОВ СХЕМА ФАПЧ СМЕСИТЕЛЬ XO f c КОМПАРАТОР ГУН ФАЗЫ f o ut ОПОРНАЯ ФИЛЬТР ФИКСИРОВАН XO НАЯ ЧАСТОТА f o ut N СМЕСИТЕЛЬ XO f o u t = N • f c S W XO n Рис. 4. a В связи с широким распространением цифровых методов в измерительных и коммуникационных системах, метод генерации набора частот от источника опорной частоты, реализуемый в цифровой форме, развился в так называемый метод прямого цифрового синтеза (DDS). Основная его архитектура представлена на рис.4.14. В этой упрощенной модели, стабильный генератор тактового сигнала управляет программируемым ПЗУ (PROM), который хранит один или большее целое число циклов синусоидального сигнала (или другого сигнала произвольной формы). По мере того, как адресный счетчик проходит через каждую ячейку памяти, соответствующая цифровая амплитуда сигнала из каждой ячейки подается на ЦАП, который, в свою очередь, воспроизводит аналоговый выходной сигнал. Спектральная чистота конечного аналогового выходного сигнала определяется, прежде всего, ЦАП. Фазовый шум является, в основном, шумом задающего генератора.

СИСТЕМА ПРЯМОГО ЦИФРОВОГО СИНТЕЗА (DDS) f c ППЗУ N-РАЗР АДРЕСНЫЙ РЕГИСТР СЧЕТЧИК ТАБЛИЦА ТАКТОВЫЕ СИНУСОВ ИМПУЛЬСЫ N- BITS ЦАП ТАБЛИЦА СОДЕРЖИТ ДАННЫЕ ДЛЯ ЦЕЛОГО ЧИСЛА ЦИКЛОВ ГЕНЕРИРУЕМОГО СИГНАЛА f вых ФНЧ Рис. 4. Система прямого цифрового синтеза (DDS) отличается от ФАПЧ (PLL) несколькими моментами. В связи с дискретной природой DDS должны быть рассмотрены все проблемы, присутствующие в процессе дискретизации: шум квантования, наложение спектров, фильтрация и т.д. Например, гармоники высокого порядка выходных частот ЦАП, попадая обратно в полосу Найквиста, больше не фильтруются, тогда как гармоники высокого порядка в выходном сигнале ФАПЧ-синтезаторов могут быть отфильтрованы.

Существуют и другие соображения, которые будут вскоре обсуждаться.

Основная проблема этой простой DDS-системы состоит в том, что выходная частота может быть изменена только путем изменения частоты задающего генератора или посредством перепрограммирования ПЗУ, что делает систему весьма негибкой. На практике DDS-система осуществляет эту основную функцию намного более гибким и эффективным способом, используя цифровую схему, называемую генератором с цифровым управлением (Numerically Controlled Oscillator, NCO). Блок-схема такой системы представлена на рис.4.15.

a ГИБКАЯ СИСТЕМА ПРЯМОГО ЦИФРОВОГО СИНТЕЗА (DDS) СУММАТОР ФАЗЫ n n = 24-32 РАЗРЯДА РЕГИСТР ПАРАЛЛЕЛЬ n n ТАБЛИЦА n С ПОСЛЕДО n РЕГИСТР НЫЙ СИНУСОВ ВАТЕЛЬНОЙ РЕГИСТР ФАЗЫ В ROM ИЛИ ПРИРАЩЕНИЯ ПОБАЙТНОЙ ФАЗЫ ТАКТ.СИГН.

ЗАГРУЗКОЙ М УСЕЧЕНИЕ ФАЗЫ УПРАВЛЕНИЕ ЧАСТОТОЙ 12-16 РАЗР.

N-РАЗР.

АМПЛИТУДНОЕ ОГРАНИЧЕНИЕ f c ЦАП M • f c f = o n ФНЧ Рис. 4. Сердцем системы является сумматор фазы, чье содержимое обновляется однократно за каждый тактовый цикл. Каждый раз при обновлении сумматора фазы цифровое число М, сохраненное в регистре приращения фазы (delta phase register), добавляется к числу в сумматоре фазы. Предположим, что число в delta-регистре равно 00...01 и что начальное содержимое сумматора фазы равно 00...00. Сумматор фазы обновляется значением 00... каждый тактовый цикл. Если сумматор является 32-разрядным, для возврата сумматора фазы в состояние 00...00 требуется 232 тактовых цикла (более 4 миллиардов), после чего цикл повторяется.

Усеченное значение выходного сигнала сумматора фазы служит адресом для таблицы задания синуса (или косинуса). Каждый адрес в таблице соответствует точке синусоидального сигнала с фазой от 0° до 360°. Таблица поиска содержит информацию, соответствующую цифровой амплитуде для одного полного цикла синусоидального сигнала (в действительности, требуются только данные для 90°, потому что данные о квадранте содержатся в двух старших значащих разрядах). Таким образом, таблица отображает фазу синусоидального сигнала сумматора фазы в виде значения цифровой амплитуды, которое, в свою очередь, подается на ЦАП.

Рассмотрим случай для n=32 и M=1. Сумматор фазы проходит через каждое из возможных значений выхода перед переполнением. Соответствующая частота выходного синусоидального сигнала равна частоте синхронизации, деленной на 232. Если M=2, то число в регистре сумматора фазы успевает дважды смениться, и выходная частота удваивается. Это можно обобщить следующим образом.

Для n-разрядного сумматора фазы (в большинстве DDS-систем значение n лежит в диапазоне от 24 до 32) существует 2n возможных значений фазы. Число М в регистре приращения фазы представляет собой величину, на которую текущее значение фазы увеличивается в каждом тактовом цикле. Если fc – частота синхронизации, a то выходная частота синусоидального сигнала равна M fc fo=.

2n Это уравнение известно как уравнение настройки DDS. Обратите внимание, что разрешающая способность системы по частоте равна fc/2n. Для n=32 разрешающая способность больше, чем один к четырем миллиардам! В реальной DDS-системе не все разряды от сумматора фазы используются для выбора значения из таблицы, оставляются только первые 12-16 старших значащих разрядов (MSB), тогда как младшие разряды игнорируются. Это уменьшает размер таблицы и не ухудшает разрешающую способность по частоте. Усечение разрядности фазы только добавляет незначительное, но приемлемое количество фазового шума к окончательному выходному сигналу;

тогда как большая часть выходных искажений возникает непосредственно в ЦАП.

Описанная выше базовая DDS-система представляет чрезвычайно гибкое решение с весьма высокой разрешающей способностью. Частота может быть мгновенно изменена без искажения фазы простым изменением содержимого М-регистра. Реальные DDS системы сначала требуют выполнения последовательной или параллельной загрузки нового значения частоты во внутренний буферный регистр, который предшествует М- регистру с параллельным выходом. Это делается для минимизации числа выводов в микросхеме счетчика. После того, как новое слово будет загружено в буферный регистр, оно синхронно переносится в регистр приращения фазы, благодаря чему все разряды регистра приращения фазы одновременно изменяются. Число тактовых циклов, требуемых для загрузки регистра приращения фазы, определяет максимальную скорость, с которой можно менять выходную частоту.

DDS-система AD9850 быстродействием 125MSPS (рис.4.16) использует 32-разрядный сумматор фазы, выход которого, перед тем как он используется для адресации в таблице, ограничивается 14-тью старшими разрядами. На внутренний ЦАП подается окончательный выходной 10-разрядный цифровой сигнал. AD9850 позволяет модулировать выходную фазу, используя дополнительный регистр и сумматор, помещенный между выходом сумматора фазы и входом таблицы. AD9850 для управления фазой использует 5-разрядное слово, которое позволяет сдвигать фазу в сторону увеличения на 180°, 90°, 45°, 22,5°, 11,25° или на любую комбинацию из вышеперечисленных. Устройство также содержит внутренний высокоскоростной компаратор, который может быть сконфигурирован для приема отфильтрованного сигнала ЦАП, что позволяет сгенерировать выходной импульс с незначительным дрожанием фазы, пригодный для подачи на тактовый вход АЦП. Полный динамический диапазон значений тока на выходе может лежать в пределах от 10 до 20 мА при использовании одного внешнего резистора. Значение выходного напряжения составляет +1 В.

Настройка частоты (входное слово регистра приращения фазы) и значения загружаются для фазовой модуляции в AD9850 в параллельном или последовательном формате.

Параллельный формат подразумевает загрузку пяти байтов. Первый байт управляет фазовой модуляцией (5 разрядов), активизацией выключения питания (1 разряд) и форматом загрузки (2 разряда). В байтах 2-5 содержится 32-разрядное слово настройки частоты. Максимальная частота обновления управляющего регистра равна 23 МГц.

Последовательная загрузка AD9850 выполняется с использования 40-разрядного последовательного потока данных, загружаемого через один вывод микросхемы.

Максимальная скорость (частота) обновления управляющего регистра в режиме последовательной загрузки равна 3 МГц.

Потребляемая мощность AD9850 составляет всего 380 мВт с однополярным источником питания +5 В при максимальном быстродействии 125 MSPS. Устройство выпускается в 28-контактном корпусе для поверхностного монтажа SSOP (Shrink Small Outline Package).

a CMOS СИНТЕЗАТОР DDS/ЦАП AD С БЫСТРОДЕЙСТВИЕМ 125 MSPS ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ ЗАГРУЗКА УПРАВЛЕНИЕ 8 РАЗР. X ФАЗОЙ ВХОДНОЙ РЕГИСТР ДАННЫХ И 1 3 УПРАВЛЕНИЯ 3 ТАБЛИЦА СУММАТОР ПОСЛЕДОВА ТЕЛЬНАЯ СИНУСОВ ФАЗЫ ЗАГРУЗКА 1 РАЗР. X 1 АНАЛОГОВЫЙ 10-РАЗРЯДНЫЙ ВЫХОД ЦАП ТАКТ ЗАГРУЗКИ СЛОВА R SET ВХОД ЗАДАЮЩЕГО ГЕНЕРАТОРА + БЫСТРОДЕЙСТВУЮЩИЙ КОМПАРАТОР - Рис. 4. Analog Devices предлагает множество систем прямого цифрового синтеза (DDS) для разнообразных приложений. Семейство AD983X представляет недорогие 10-разрядные системы с частотами синхронизации до 50 MSPS. Семейство AD985x предлагает 10 разрядные и 12-разрядные системы с синхронизации до 300 MSPS и дополнительными функциями, такими, как квадратурная и фазовая модуляция, возможность режима импульсного сигнала с ЧМ и программируемые, интегрированные на кристалле умножители частоты задающего генератора.

a СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. R.E. Best, Phase-Locked Loops, McGraw-Hill, New York, 1984.

2. F.M. Gardner, Phaselock Techniques, 2nd Edition, John Wiley, New York, 1979.

3. Phase-Locked Loop Design Fundamentals, Applications Note AN-535, Motorola, Inc.

4. The ARRL Handbook for Radio Amateurs, American Radio Relay League, Newington, CT, 1992.

5. Richard J. Kerr and Lindsay A. Weaver, Pseudorandom Dither for Frequency Synthesis Noise, United States Patent Number 4,901,265, February 13, 1990.

6. Henry T. Nicholas, III and Henry Samueli, An Analysis of the Output Spectrum of Direct Digital Frequency Synthesizers in the Presence of Phase-Accumulator Truncation, IEEE 41st Annual Frequency Control Symposium Digest of Papers, 1987, pp. 495-502, IEEE Publication No.

CH2427-3/87/0000-495.

7. Henry T. Nicholas, III and Henry Samueli, The Optimization of Direct Digital Frequency Synthesizer Performance in the Presence of Finite Word Length Effects, IEEE 42nd Annual Frequency Control Symposium Digest of Papers, 1988, pp. 357-363, IEEE Publication No. CH2588- 2/88/0000-357.

a ГЛАВА БЫСТРОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ Дискретное преобразование Фурье Быстрое преобразование Фурье (БПФ) Аппаратное исполнение и тестирование БПФ Требования ЦОС для БПФ приложений в режиме реального времени Эффект расширение спектра сигналов при БПФ и использование взвешивания с функций окна a ГЛАВА БЫСТРОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ Уолт Кестер ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ В 1807 французский математик и физик Жан Батист Жозеф Фурье представил во Французский Институт (Institut de France) доклад о синусоидальном представлении температурных распределений. Доклад содержал спорное утверждение о том, что любой непрерывный периодический сигнал может быть представлен суммой выбранных должным образом сигналов синусоидальной формы. Среди членов комитета, занимавшихся обзором публикаций, были два известных математика – Жозеф Луи Лагранж и Пьер Симон де Лаплас. Лагранж категорически возразил против публикации на основании того, что подход Фурье неприменим к разрывным функциям, таким как сигналы прямоугольной формы. Работа Фурье была отклонена, прежде всего из-за возражения Лагранжа, и была издана после смерти Лагранжа, приблизительно пятнадцатью годами позже. Интересно, что времена Фурье совпали с важными политическими событиями: экспедициями Наполеона в Египет и попытками избежать гильотины после Французской Революции! (Эта историческая справка получена из Приложения 1, стр.141).

На самом деле и Фурье, и Лагранж были, по крайней мере частично, правы. Лагранж был прав в том, что суммированием сигналов синусоидальной формы невозможно точно сформировать сигнал, содержащий вертикальный фронт. Но можно очень точно к нему приблизиться, если использовать достаточное количество гармонических сигналов. (Это описывается эффектом Гиббса и сегодня хорошо понятно ученым, инженерам и математикам).

Анализ Фурье закладывает основы многих методов, применяющихся в области цифровой обработки сигналов (ЦОС). По сути дела, преобразование Фурье (фактически существует несколько вариантов таких преобразований) позволяет сопоставить сигналу, заданному во временной области, его эквивалентное представление в частотной области. Наоборот, если известна частотная характеристика сигнала, то обратное преобразование Фурье позволяет определить соответствующий сигнал во временной области.

В дополнение к частотному анализу, эти преобразования полезны при проектировании фильтров. Частотная характеристика фильтра может быть получена посредством преобразования Фурье его импульсной реакции. И наоборот, если определена частотная характеристика сигнала, то требуемая импульсная реакция может быть получена с помощью обратного преобразования Фурье над его частотной характеристикой.

Цифровые фильтры могут быть созданы на основе их импульсной реакции, поскольку коэффициенты фильтра с конечной импульсной характеристикой (КИХ) идентичны дискретной импульсной реакции фильтра.

Семейство преобразований Фурье (преобразование Фурье, ряды Фурье, дискретные ряды Фурье и дискретное преобразование Фурье) представлено на рис.5.2. С течением времени принятые определения получили развитие (не обязательно вполне логичное) в зависимости от того, является ли сигнал непрерывно-апериодическим (continuous– aperiodic), непрерывно-периодическим (continuous–periodic), дискретно-апериодическим (sampled–aperiodic) или дискретно-периодическим (sampled–periodic). В данном контексте термин sampled означает то же самое, что discrete (дискретный) (то есть дискретные по времени выборки).

a ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ (ДПФ) Дискретное преобразование Фурье (ДПФ) Дискретная Дискретная Обратное ДПФ врем. область частотная область Цифровой спектральный анализ Анализаторы спектра Обработка речи Обработка изображений Распознавание образов Проектирование фильтров Вычисление импульсной характеристики по частотной Вычисление частотной характеристики по импульсной Быстрое преобразование Фурье (БПФ) – это простой алгоритм для эффективного вычисления дискретного преобразования Фурье (ДПФ) Рис. 5. СЕМЕЙСТВО ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ КАК ФУНКЦИЯ СИГНАЛА ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ:

сигнал непрерывный и апериодический t РЯДЫ ФУРЬЕ:

сигнал непрерывный и периодический t ДИСКРЕТНЫЕ РЯДЫ ФУРЬЕ:

сигнал дискретный и апериодический t ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ:

(дискретные ряды Фурье) сигнал дискретный N = и периодический t Отсчет 0 Отсчет N – Рис. 5. a Единственный член этого семейства, который имеет отношение к цифровой обработке сигналов, – это дискретное преобразование Фурье (ДПФ), которое оперирует дискретной по времени выборкой периодического сигнала во временной области. Для того, чтобы быть представленным в виде суммы синусоид, сигнал должен быть периодическим. Но в качестве набора входных данных для ДПФ доступно только конечное число отсчетов (N).

Эту дилемму можно разрешить, если мысленно поместить бесконечное число одинаковых групп отсчетов до и после обрабатываемой группы, образуя, таким образом, математическую (но не реальную) периодичность, как показано на рис.5.2.

Фундаментальное уравнение для получения N-точечного ДПФ выглядит следующим образом:

N -1 N - X( k ) x ( n )e - j2 nk / N 1 [ nk / N )] = = x ( n ) cos( 2 nk / N ) - j sin( N n = 0 N n = По отношению к этому уравнению следует сделать некоторые терминологические разъяснения (также см. рис.5.3). X(k) (прописная буква X) представляет собой частотный выход ДПФ в k-ой точке спектра, где k находится в диапазоне от 0 до N-1. N представляет собой число отсчетов при вычислении ДПФ.

Обратите внимание, что "N" не следует путать с разрешающей способностью АЦП или ЦАП, которая в других главах данной книги также обозначается буквой N.

Значение x(n) (строчная буква x) представляет собой n-ый отсчет во временной области, где n также находится в диапазоне от 0 до N-1. В общем уравнении x(n) может быть вещественным или комплексным.

Обратите внимание, что косинусоидальные и синусоидальные компоненты в уравнении могут быть выражены в полярных или прямоугольных координатах, связь между которыми определяется формулой Эйлера:

e j = cos + j sin Выходной спектр ДПФ X(k) является результатом вычисления свертки между выборкой, состоящей из входных отсчетов во временной области, и набором из N пар гармонических базисных функций (косинус и синус). Концепцию хорошо иллюстрирует рис.5.4, на котором представлена вещественная часть первых четырех точек спектра (показаны только косинусоидальные гармонические базисные функции). Подобная же процедура используется для вычисления мнимой части спектра на основе синусоидальных функций.

Первая точка X(0) является простой суммой входных отсчетов во временной области, потому что cos(0) = 1. Коэффициент масштабирования 1/N не учитывается, но должен присутствовать в конечном результате. Обратите внимание, что X(0) – это среднее значение отсчетов во временной области, или просто смещение по постоянному току.

Вторая точка ReX(1) получена умножением каждого отсчета из временной области на соответствующее значение косинусоиды, имеющей один полный период на интервале N, с последующим суммированием результатов. Третья точка ReX(2) получена умножением каждого отсчета из временной области на соответствующую точку косинусоиды, которая имеет два полных периода на интервале N, с последующим суммированием результатов.

Точно так же, четвертая точка ReX(3) получена умножением каждого отсчета из временной области на соответствующую точку косинусоиды с тремя полными периодами на интервале N и суммированием результатов. Этот процесс продолжается, пока не будут вычислены все N выходных отсчетов. Подобная процедура, но с использованием синусоид, применяется для вычисления мнимой части частотного спектра. Косинусоиды и синусоиды являются базисными функциями данного преобразования.

a ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ (ДПФ) Периодический сигнал может быть разложен на сумму выбранных должным образом косинусоидальных и синусоидальных функций (Жан Батист Жозеф Фурье, 1807) ДПФ работает с конечным числом (N) оцифрованных по времени отсчетов x(n). Когда эти группы отсчетов повторяются, они становятся периодическими с точки зрения преобразования Комплексный спектральный выход ДПФ X(k) является результатом свертки входных отсчетов с базисными функциями синуса и косинуса:

nk –j N – 1 N – 2 nk 2 nk N = x(n) cos – j sin X(k) = x(n) e N N N N n = 0 n = 0 k N – Рис. 5. СВЕРТКА ОТСЧЕТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ С БАЗИСНЫМИ ФУНКЦИЯМИ ПРИ ДПФ ДЛЯ N= ВРЕМЕННАЯ ОБЛАСТЬ БАЗИСНЫЕ ФУНКЦИИ ЧАСТОТНАЯ ОБЛАСТЬ (k = 0) ReX(0) cos n k k= 0 N/2 N–1 N/ N– (k = 1) ReX(1) x(7) cos 2 n k 8 N/2 n x(0) 0 N/2 N– 0 N–1 k= n (k = 2) ReX(2) 0 N/2 N– cos 2 2n 8 k n 0 N/2 N– 0 N/2 k= N– (k = 3) ReX(3) cos 2 3n 8 N–1 n k N/ 0 N/2 N– 0 k= Рис. 5. Предположим, что входной сигнал является косинусоидальным, имеющим период N, то есть он содержит один полный период в нашей выборке. Также примем его амплитуду и фазу идентичными первой косинусоидальной базисной функции cos(2n/8). Выходной спектр содержит одну ненулевую точку ReX(1), а все другие точки ReX(k) являются нулевыми. Предположим, что теперь входная косинусоида сдвинута вправо на 90.

Значение свертки между ней и соответствующей базисной косинусоидальной функцией a равно нулю. Но алгоритм преобразования предполагает вычисление свертки с базисной функцией sin(2n/8), необходимое для получения ImX(1). Это показывает, почему необходимо рассчитывать и вещественные, и мнимые части спектра для определения и амплитуды и фазы частотного спектра.

Обратите внимание, что свертка синусоидальной/косинусоидальной функции любой частоты, отличной от частоты базовой функции, дает нулевое значение и для ReX(1), и для ImX(1).

Подобная процедура применяется при вычислении обратного ДПФ для восстановления отсчетов во временной области x(n) из отсчетов в частотной области X(k).

Соответствующее уравнение выглядит следующим образом:

N -1 N - = x ( n ) X( k )e j2 nk / N = [ nk / N )] X( k ) cos( 2 nk / N ) + j sin( = = k 0 k Существует два основных типа ДПФ: вещественное ДПФ и комплексное ДПФ.

Уравнения, представленные на рис.5.5, описывают комплексное ДПФ, где и входные, и выходные величины являются комплексными числами. Так как входные отсчеты во временной области являются вещественными и не имеют мнимой части, мнимая часть входных отсчетов всегда принимается равной нулю. Выход ДПФ X(k) содержит вещественную и мнимую компоненты, которые могут быть преобразованы в амплитуду и фазу.

Вещественное ДПФ выглядит несколько проще и, в основном, является упрощением комплексного ДПФ. Большинство алгоритмов вычисления быстрого преобразования Фурье (БПФ) составлено с использованием формата комплексного ДПФ, поэтому важно понимать, как работает комплексное ДПФ и как оно соотносится с вещественным ДПФ. В частности, если известны выходные частоты вещественного ДПФ и требуется использовать обратное комплексное ДПФ для вычисления отсчетов во временной области, надо знать, как разместить выходные точки вещественного ДПФ в формате комплексного ДПФ перед выполнением обратного комплексного ДПФ.

На рис.5.6 показаны исходные данные и результаты вычислений вещественного и комплексного БПФ (FFT). Обратите внимание, что результат вычисления вещественного ДПФ дает вещественное и мнимое значения X(k), где k находится в диапазоне от 0 до N/2.

При этом мнимые точки ImX(0) и ImX(N/2) всегда равны 0, потому что равны 0 sin(0) и sin(n).

Результат вычислений в частотной области X(N/2) соответствует частотному диапазону, равному половине частоты дискретизации fs. Ширина каждого элемента разрешения по частоте равна fs /N.

a КОМПЛЕКСНОЕ ДИСКРЕТНОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ (ДПФ) ЧАСТОТНАЯ ОБЛАСТЬ ДПФ ВРЕМЕННАЯ ОБЛАСТЬ nk –j N – 1 N – 2 nk 2 nk = N X(k) = x(n) e N n = 0 x(n) cos N – j sin N N n = N – –j = x(n) WNnk, 0 k N – N N n = W N = e ВРЕМЕННАЯ ОБЛАСТЬ ОБРАТНОЕ ДПФ ЧАСТОТНАЯ ОБЛАСТЬ j2 nk N – 1 N – 2 nk 2 nk N X(k) cos + j sin = x(n) = X(k) e N N k = 0 k = N – = X(k) W N–nk, 0 n N – k = Рис. 5. ВХОДНЫЕ/ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДПФ Временная область, x(n) Частотная область, X(k) Смещение по ВЕЩЕСТВЕННОЕ ДПФ постоянному току f s Веществ. N Веществ.

0 N/2 N–1 0 N/2 f s/ N точек + 2 нулевые N точек ноль ноль точки Мним.

n 0 N– 0 k N/ 0 N/ КОМПЛЕКСНОЕ ДПФ f s Веществ. N Веществ.

0 N/2 N–1 0 N/2 N– 2N точек 2N точек ноль ноль Мним. Мним.

0 N/2 N–1 0 N/2 N– n k 0 N–1 0 N– Рис. 5. a Комплексное ДПФ имеет вещественные и мнимые значения и на входе, и на выходе.

Практически, мнимые части отсчетов во временной области устанавливаются в ноль. При рассмотрении спектра, получаемого в результате вычисления комплексного ДПФ, полезно знать, как связать его с результатом вычисления вещественного ДПФ и наоборот.

Заштрихованные области в диаграмме соответствуют точкам, которые являются общими и для вещественного, и для комплексного ДПФ.

Рис.5.7 раскрывает отношение между вещественным и комплексным ДПФ более подробно. Выходные точки вещественного ДПФ располагаются в диапазоне от 0 до N/2, причем значения ImX(0) и ImX(N/2) всегда равны 0. Точки между N/2 и N - 1 содержат отрицательные частоты в комплексном ДПФ. Обратите внимание, что ReX(N/2+1) имеет такое же значение, как и ReX(N/2–1). Точно так же, ReX(N/2 + 2) имеет такое же значение, как и ReX(N/2-2) и т.д. Видно, также, что ImX(N/2+1) равно ImX(N/2-1), но взято со знаком минус, и ImX(N/2+2) равно ImX(N/2 - 2), но взято со знаком минус и т.д. Другими словами, ReX(k) имеет четную симметрию относительно N/2, а ImX(k) имеет нечетную симметрию относительно N/2. Таким образом, на основе вещественных компонентов ДПФ могут быть сгенерированы отрицательные частотные компоненты комплексного БПФ.

Уравнения для комплексного и вещественного ДПФ приводятся на рис.5.8. Видно, что уравнения для комплексного ДПФ работают почти одинаково, будь то процедура вычисления ДПФ X(k) или обратного ДПФ x(n). Вещественное ДПФ не использует комплексные числа, и уравнения для X(k) и x(n) существенно различаются. Также перед использованием уравнения для вычисления отсчетов во временной области x(n), значения ReX(0) и ReX(N/2) должны быть поделены на два. Эти подробности объясняются в главе 31 книги, приведенной в списке литературы под номером 1, и читатель может изучить данный материал перед тем, как использовать эти уравнения.

ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ КОМПОНЕНТ ОТРИЦАТЕЛЬНОЙ ЧАСТОТЫ КОМПЛЕКСНОГО ДПФ ПО ВЕЩЕСТВЕННОМУ ДПФ Частотная область Временная область Веществ. часть Веществ. часть Четная симметрия относительно N/ (f s/2) 0 N/2 N–1 0 N/2 N– “отрицательная” частота Нечетная Мнимая часть симметрия Мнимая часть относительно N/ (все нули) N– (f s /2) 0 N/ 0 N/2 N– Ось симметрии Рис. 5. a Выходной спектр ДПФ может быть представлен либо в полярной системе координат (амплитудой и фазой), либо в алгебраической форме (вещественной и мнимой частями), как показано на рис.5.9. Обе указанных формы находятся во взаимно однозначном соответствии.

УРАВНЕНИЯ КОМПЛЕКСНОГО И ВЕЩЕСТВЕННОГО ДПФ Комплексное преобразование Вещественное преобразование N – –j2 nk ReX(k) = 2 x(n) cos(2 nk/N) N – N n = N X(k) = x(n) e N n = N – ImX(k) = –2 x(n) sin(2 nk/N) N n = j2 nk N – N/ N x(n) = X(k) e ReX(k) cos(2 nk/N) x(n) = k = k = – ImX(k) cos(2 nk /N) Временная область: x(n) является комплекс- Временная область: x(n) является ной, дискретной и периодической величиной. вещественной, дискретной и периодической n изменяется в диапазоне от 0 до N-1 величиной. n изменяется в диапазоне Частотная область: X(k) является комплекс- от 0 до N- ной, дискретной и периодической величиной. Частотная область:

k изменяется в диапазоне от 0 до N-1 ReX(k), ImX(k) являются вещественными, Для k от 0 до N/2 –положительные частоты дискретными и периодическими величинами.

Для k от N/2 до N–1 – отрицательные частоты k изменяется в диапазоне от 0 до N/ Перед использованием уравнения x для вычисления (n) значения ReX(0) и ReX(N/2) должны быть поделены на два.

Рис. 5. a ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ВЕЩЕСТВЕННЫХ И МНИМЫХ КОМПОНЕНТ ДПФ В АМПЛИТУДУ (MAG) И ФАЗУ () X(k) = ReX(k) + j ImX(k) MAG [X(k)] = ReX(k) 2 + ImX(k) [X(k)] = tan–1 ImX(k) ReX(k) ) Im X(k) X(k MAG[X(k)] Re X(k) Рис. 5. Быстрое преобразование Фурье Для понимания принципов работы БПФ, рассмотрим ДПФ на 8 точек, представленное на рис.5.10 в развернутом виде. Обратите внимание, что для упрощения таблицы мы вводим следующее определение:

WN = e -j2/N Это ведет к определению коэффициентов поворота (поворачивающих множителей):

WNnk = e -j2nk/N Коэффициенты поворота представляют базисные гармонические функции, записанные в экспоненциальной форме. Обратите внимание, что 8-точечное ДПФ, представленное на диаграмме, требует 64 операций умножения с комплексными числами. N-точечное ДПФ требует N2 операций умножения с комплексными числами. Знание количества умножений важно потому, что на реализацию операций умножения затрачиваются существенные вычислительные ресурсы DSP. В действительности, общее время, требуемое для вычисления ДПФ, прямо пропорционально числу умножений с учетом необходимого числа дополнительных операций.

a 8-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ (N = 8) –j –j2 nk N – N – x(n) WNnk N X(k) = 1 WN = e N n = N n = 0x(n) e N = X(0) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 0 + x(2)W 8 0 + x(3)W 8 0 + x(4)W 8 0 + x(5)W 8 0 + x(6)W 8 0 + x(7)W 8 X(1) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 1 + x(2)W 8 2 + x(3)W 8 3 + x(4)W 8 4 + x(5)W 8 5 + x(6)W 8 6 + x(7)W 8 X(2) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 2 + x(2)W 8 4 + x(3)W 8 6 + x(4)W 8 8 + x(5)W 8 10 + x(6)W 8 12 + x(7)W 8 X(3) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 3 + x(2)W 8 6 + x(3)W 8 9 + x(4)W 8 12 + x(5)W 8 15 + x(6)W 8 18 + x(7)W 8 X(4) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 4 + x(2)W 8 8 + x(3)W 8 12 + x(4)W 8 16 + x(5)W 8 20 + x(6)W 8 24 + x(7)W 8 X(5) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 5 + x(2)W 8 10 + x(3)W 8 15 + x(4)W 8 20 + x(5)W 8 25 + x(6)W 8 30 + x(7)W 8 X(6) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 6 + x(2)W 8 12 + x(3)W 8 18 + x(4)W 8 24 + x(5)W 8 30 + x(6)W 8 36 + x(7)W 8 X(7) = x(0)W 8 0 + x(1)W 8 7 + x(2)W 8 14 + x(3)W 8 21 + x(4)W 8 28 + x(5)W 8 35 + x(6)W 8 42 + x(7)W 8 N 2 умножений с комплексными числами Не учтенный масштабный коэффициент N Рис. 5. Быстрое преобразование Фурье (FFT) является не более чем алгоритмом для ускоренного вычисления ДПФ путем сокращения требуемого числа операций умножения и сложения.

Данное преобразование было предложено Кули и Таки (J.W.Cooley и J.W.Tukey) в 1960 ых годах и фактически являлось открытием заново идеи Рунге, Даниэльсона и Ланкоса (Runge (1903), Danielson и Lanczos (1942)). Первое упоминание данной идеи встречается еще задолго до появления компьютеров и калькуляторов, когда численные вычисления могли занимать много часов. Кроме того, более чем столетием раньше данный метод использовал немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777 - 1855).

Для понимания основных концепций БПФ и его происхождения, полезно обратить внимание, что ДПФ, показанное на рис.5.10 в развернутом виде, может быть сильно упрощено, если использовать свойства симметрии и периодичности коэффициентов поворота, как показано на рис.5.11. Результатом переработки выражений для ДПФ является быстрое преобразование Фурье (FFT), которое требует только (N/2)log2(N) умножений комплексных чисел. Вычислительная эффективность БПФ по сравнению с ДПФ становится весьма существенной, когда количество точек БПФ увеличивается до нескольких тысяч, как это следует из рис.5.12. Очевидно, что БПФ вычисляет все компоненты выходного спектра (или все, или ни одного!). Если необходимо рассчитать только несколько точек спектра, ДПФ может оказаться более эффективным. Вычисление одного выходного отсчета спектра с использованием ДПФ требует только N умножений с комплексными числами.

a СВОЙСТВА СИММЕТРИИ И ПЕРИОДИЧНОСТИ W N r ПОВОРАЧИВАЮЩИХ МНОЖИТЕЛЕЙ симметричность:

W N r+N/2 = – W N r, периодичность:

W N r+ N = W N r W 84 = W80+4 = – W80 = – W 85 = W81+4 – W = W 86 = W82+4 – W = W 87 = W83+4 – W = N = W 88 = W80+8 + W = = + W 89 = W81+8 + W = W 810 = W82+8 + W = W 811 = W83+8 + W = Рис. 5. БЫСТРОЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФУРЬЕ (БПФ) ПО СРАВНЕНИЮ С ДИСКРЕТНЫМ ПРЕОБРАЗОВАНИЕМ ФУРЬЕ (ДПФ) БПФ является лишь алгоритмом эффективного вычисления ДПФ Вычислительная эффективность N-точечного БПФ:

N 2 вычислений с комплексными числами ДПФ:

вычислений с комплексными числами БПФ : (N/2) log (N) Умножений при ДПФ Умножений при БПФ Эффективность БПФ N 65, 256 1,024 64 : 262, 512 2,304 114 : 1,048, 1,024 5,120 205 : 2,048 4,194,304 11,264 372 : 16,777, 4,096 24,576 683 : Рис. 5. a Алгоритм БПФ по основанию 2 разделяет полное вычисление ДПФ на комбинацию 2 точечных ДПФ. Каждое 2-точечное ДПФ содержит базовую операцию умножения с накоплением, называемую «бабочкой» и иллюстрируемую на рис.5.13. На диаграмме показаны два представления «бабочки»: верхняя диаграмма фактически является функциональным представлением «бабочки», построенным на цифровых умножителях и сумматорах. В упрощенной нижней диаграмме операции умножения помечаются множителем возле стрелки, а под суммированием подразумеваются две стрелки, сходящиеся в точке.

8-точечное БПФ с прореживанием во времени (decimation-in-time, DIT) вычисляет окончательный результат с использованием трех каскадов, как это следует из рис.5.14.

Восемь входных отсчетов из временной области сначала разделяются (или прореживаются) на четыре группы 2-точечных ДПФ. Затем четыре 2-точечных ДПФ объединяются в два 4-точечных ДПФ. Затем два 4-точечных ДПФ объединяются для того, чтобы получить окончательный результат X(k). Подробно процесс рассмотрен на рис.5.15, где показаны все операции умножения и суммирования. Нетрудно заметить, что базовая операция «бабочки» 2-точечного ДПФ формирует основу для всего вычисления.

Вычисление осуществляется в трех каскадах. После того, как заканчивается вычисление первого каскада, нет необходимости сохранять какие-либо предыдущие результаты.

Результаты вычисления первого каскада могут быть сохранены в тех же самых регистрах или ячейках памяти, которые первоначально хранили исходные отсчеты из временной области x(n). Точно так же, когда заканчивается вычисление второго каскада, результаты вычисления первого каскада могут быть удалены. Таким же образом осуществляется вычисление последнего каскада, заменяя в памяти промежуточный результат вычисления предыдущего каскада. Обратите внимание, что для того, чтобы алгоритм работал должным образом, входные отсчеты по времени x(n) должны быть упорядочены определенным образом с использованием алгоритма реверсирования битов.

БАЗОВАЯ ОПЕРАЦИЯ «БАБОЧКА» В АЛГОРИТМЕ БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ + a A = a + bW N r + W N r + b B = a – bW N r – Упрощенное представление a A = a + bW N r W N r b B = a – bW N r – Рис. 5. a ВЫЧИСЛЕНИЕ 8-ТОЧЕЧНОГО ДПФ В ТРЕХ КАСКАДАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОРЕЖИВАНИЯ ПО ВРЕМЕНИ x(0) X(0) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ x(4) X(1) ОБЪЕДИНЕНИЕ 2-ТОЧЕЧНЫХ ДПФ x(2) X(2) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ ОБЪЕДИНЕНИЕ x(6) X(3) 4-ТОЧЕЧНЫХ ДПФ x(1) X(4) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ x(5) X(5) ОБЪЕДИНЕНИЕ 2-ТОЧЕЧНЫХ ДПФ x(3) X(6) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ x(7) X(7) Рис. 5. АЛГОРИТМ 8-ТОЧЕЧНОГО БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ СТАДИЯ 1 СТАДИЯ 2 СТАДИЯ x(0) X(0) W 8 x(4) X(1) – W 8 x(2) X(2) – W 8 0 W 8 x(6) X(3) –1 – W 8 x(1) X(4) – W 8 0 W 8 x(5) X(5) –1 – W 8 0 W 8 x(3) X(6) –1 – W 8 0 W 8 2 W 8 x(7) X(7) –1 –1 – Исходные данные N в бит-реверсивном log N умножений с комп лексными числами порядке Рис. 5. a Алгоритм реверсирования битов, используемый для реализации прореживания по времени, представлен на рис.5.16. Десятичный индекс n преобразуется в его двоичный эквивалент. Затем двоичные разряды располагаются в обратном порядке и преобразуются обратно в десятичное число. Реверсирование битов часто выполняют аппаратурой ЦОС в генераторе адреса данных (DAG), упрощая таким образом программное обеспечение, сокращая количество дополнительных операций и ускоряя вычисления.

На рис.5.17 и 5.18 представлено вычисление БПФ с использованием алгоритма с прореживанием по частоте (DIF). Этот метод требует, чтобы алгоритм реверсирования был применен к адресам выходных отсчетов X(k). Обратите внимание, что «бабочка» для алгоритма с прореживанием по частоте (DIF) слегка отличается от «бабочки» для алгоритма с прореживанием по времени, как это показано на рис.5.19.

Использование алгоритмов с прореживанием по времени, по сравнению с алгоритмами с прореживанием по частоте, в значительной степени является вопросом предпочтения, так как оба алгоритма дают одинаковый результат. Определенные ограничения той или иной системы могут сделать одно из двух решений оптимальным.

Необходимо отметить, что алгоритмы, требуемые для вычисления обратного БПФ, почти идентичны тем, которые необходимы для вычисления прямого БПФ, если принять во внимание, что речь идет об использовании комплексного БПФ. В действительности, полезный метод проверки алгоритма комплексного БПФ состоит в осуществлении БПФ с отсчетами из временной области x(n), а затем – в вычислении обратного БПФ с отсчетами из частотной области X(k). В конце этого процесса должны быть получены первоначальные отсчеты из временной области Re x(n), а мнимая часть Im x(n) должна быть нулевой (в пределах ошибки математического округления).

ПРИМЕР БИТ-РЕВЕРСИВНОГО ПРОРЕЖИВАНИЯ ДЛЯ N = Десятичное число:

0 1 2 3 4 5 6 Двоичный эквивалент:

000 001 010 011 100 101 110 Дв. с реверсированием: 000 100 010 110 001 101 011 Десятичный эквивалент: 0 4 2 6 1 5 3 Рис. 5. a ВЫЧИСЛЕНИЕ 8-ТОЧЕЧНОГО ДПФ В ТРИ ЭТАПА, АЛГОРИТМ С ПРОРЕЖИВАНИМ ПО ЧАСТОТЕ x(0) X(0) 2-ТОЧЕЧНОЕ РАЗБИЕНИЕ ДПФ x(1) НА X(4) 2 ТОЧЕЧНЫЕ x(2) X(2) ДПФ 2-ТОЧЕЧНОЕ РАЗБИЕНИЕ ДПФ x(3) X(6) НА 4 ТОЧЕЧНЫЕ x(4) X(1) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ РАЗБИЕНИЕ ДПФ x(5) X(5) НА 2 ТОЧЕЧНЫЕ x(6) X(3) 2-ТОЧЕЧНОЕ ДПФ ДПФ x(7) X(7) Рис. 5. АЛГОРИТМ 8-ТОЧЕЧНОГО БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ЧАСТОТЕ СТАДИЯ 1 СТАДИЯ 2 СТАДИЯ x(0) X(0) W 8 0 X(4) x(1) – W x(2) X(2) – W 82 W 8 0 X(6) x(3) –1 – W 8 x(4) X(1) – W 8 1 W 8 0 X(5) x(5) –1 – W 8 2 W x(6) X(3) –1 – W 8 3 W 82 W 8 0 X(7) x(7) –1 –1 – Отсчеты спектра в бит реверсивном порядке Рис. 5. a БАЗОВАЯ ОПЕРАЦИЯ «БАБОЧКА» В АЛГОРИТМЕ БПФ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ЧАСТОТЕ + a A = a + b + r W N + b r B = (a – b) WN – УПРОЩЕННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ a A = a + b W Nr b r B = (a – b) W N – Рис. 5. Обсуждавшиеся до сих пор БПФ представляют алгоритм БПФ по основанию 2, то есть их вычисление основано на 2-точечных базовых операциях типа «бабочка».

Подразумевается, что число точек в БПФ должно быть степенью числа 2. Если число точек в БПФ является степенью числа 4, то БПФ может быть разделено на множество 4 точечных ДПФ, показанное на рис.5.20. Такое преобразование называется алгоритмом БПФ по основанию 4. Базовая операция «бабочка» БПФ по основанию 4 с прореживанием по частоте представлена на рис.5.21.

Алгоритм БПФ по основанию 4 требует меньшего количества умножений с комплексными числами, но большего количества операций суммирования, чем БПФ по основанию 2 для такого же количества точек. По сравнению с алгоритмом БПФ по основанию 2, алгоритм по основанию 4 использует более сложную адресацию и дополнительные коэффициенты поворота, но меньшее количество вычислений.

Окончательная экономия времени вычисления различается для разных DSP, но алгоритм БПФ по основанию 4 может быть более чем вдвое быстрым, чем алгоритм по основанию для DSP с оптимальной архитектурой.

a ТРЕХКАСКАДНОЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ 16-ТОЧЕЧНОГО ДПФ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМА С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ ПО ОСНОВАНИЮ x(0) X(0) 4-ТОЧЕЧНОЕ x(4) X(1) ДПФ x(8) X(2) ОБЪЕДИНЕНИЕ x(12) X(3) 4-ТОЧЕЧНЫХ x(1) X(4) ДПФ 4-ТОЧЕЧНОЕ x(5) X(5) ДПФ x(9) X(6) ОБЪЕДИНЕНИЕ x(13) X(7) 8-ТОЧЕЧНЫХ ДПФ x(2) X(8) 4-ТОЧЕЧНОЕ x(6) X(9) ДПФ x(10) X(10) ОБЪЕДИНЕНИЕ x(14) X(11) 4-ТОЧЕЧНЫХ ДПФ x(3) X(12) 4-ТОЧЕЧНОЕ x(7) X13) ДПФ x(11) X(14) x(15) X(15) Рис. 5. "БАБОЧКА" АЛГОРИТМА БПФ ПО ОСНОВАНИЮ С ПРОРЕЖИВАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ W N q W N –j – j – 2q W N – j – 3q W N –j Рис. 5. a АППАРАТНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ВРЕМЯ ВЫПОЛНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ БПФ В общем случае, требования по используемой памяти для N-точечного БПФ следующие:

N ячеек для вещественных данных, N ячеек для мнимых данных и N ячеек для синусоидальных базисных функций (иногда упоминаемых, как коэффициенты поворота).

Дополнительные ячейки памяти будут требоваться в случае использования взвешивания с использованием оконных функций (windowing). Если принятые требования по памяти удовлетворены, DSP должен выполнить необходимые вычисления за требуемое время.

Многие производители DSP либо проводят тест производительности для указанного размера БПФ, либо определяют время вычисления для базовой операции «бабочка». При сравнении характеристик БПФ важно удостовериться, что во всех случаях используется одинаковый тип БПФ. Например, тест 1024-точечного БПФ на одном DSP, полученном с помощью алгоритма БПФ по основанию 2, не должен сравниваться с тестом алгоритма БПФ по основанию 4 для другого DSP.

Другое соображение относительно БПФ заключается в выборе процессора с фиксированной или с плавающей точкой. Значения, соответствующие результатам вычисления «бабочки», могут быть больше, чем исходные данные при вычислении «бабочки». Это увеличение обрабатываемых числовых значений может создавать потенциальную проблему в DSP с фиксированным числом разрядов. Для предотвращения переполнения, данные следует масштабировать, заранее оставляя достаточное количество дополнительных разрядов для увеличения значений обрабатываемых данных.

Альтернативный метод заключается в том, что данные могут масштабироваться после каждого каскада вычисления БПФ. Методика масштабирования данных после каждого прохода БПФ известна как блочная плавающая точка (block floating point). Он называется так, потому что полный массив данных масштабируется как единое целое, независимо от того, действительно ли каждый элемент в блоке требует масштабирования. Блок масштабируется таким образом, чтобы относительные соотношения между данными остались прежними. Например, если каждое слово данных сдвинуто вправо на один разряд (поделено на 2), абсолютные значения изменяются, но относительно друг друга соотношения данных остаются прежними.

В 16-разрядном DSP-процессоре с фиксированной точкой после умножения формируется 32-разрядное слово. Семейство цифровых сигнальных процессоров Analog Devices ADSP21xx характеризуется расширенным динамическим диапазоном, который реализуется в операциях умножения с накоплением посредством 40-разрядного внутреннего регистра аккумулятора.

Использование DSP-процессора с плавающей точкой устраняет потребность в масштабировании данных и поэтому приводит к более простой реализации алгоритма БПФ, но следствием этого упрощения является увеличение времени обработки, которое требуется для сложных арифметических вычислений с плавающей точкой. Кроме того, 32 разрядный DSP-процессор с плавающей точкой, очевидно, будет иметь меньший уровень шумов округления, чем 16-разрядный DSP-процессор с фиксированной точкой. На рис.5.22 приведены данные по реализации БПФ для популярных DSP-процессоров Analog Devices. В частности, что DSP-процессор ADSP-TS001 TigerSHARC™ предлагает оба режима: и с плавающей, и с фиксированной точкой, обеспечивая, таким образом, исключительную гибкость программирования.

a РЕЗУЛЬТАТЫ СРАВНЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ БПФ ПО ОСНОВАНИЮ 2 НА РАЗЛИЧНЫХ ПРОЦЕССОРАХ ADSP-2189M, 16 разрядов, фиксированная точка 453 мкс (1024 точки) ADSP-21160 SHARC™, 32 разряда, плавающая точка 90 мкс (1024 точки) ADSP-TS001 TigerSHARC™ 150 MHz, 16 разрядов, режим с фиксированной точкой • 7,3 мкс (256 точек БПФ) 32 рязряда, режим с плавающей точкой • 69 мкс (1024 точки) Рис. 5. ТРЕБОВАНИЯ К DSP ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ БПФ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ Существует два основных способа обработки сигналов в реальном масштабе времени:

обработка одного отсчета в каждый момент времени (непрерывная обработка) и обработка одного пакета данных в каждый момент времени (пакетная обработка). Системы, основанные на непрерывной обработке, такие как цифровой фильтр, получают данные в виде одного отсчета в каждый момент времени. В каждом такте новый отсчет поступает в систему, а обработанный отсчет передается на выход. Системы, основанные на пакетной обработке, такие как построенный на БПФ цифровой анализатор спектра, получают данные в виде целого пакета отсчетов. Происходит обработка всего пакета исходных данных, результатом которой является пакет преобразованных выходных данных.

Для обеспечения функционирования в реальном масштабе времени полный расчет БПФ должен выполняться в промежутке, соответствующем времени накопления одного пакета данных. Предполагается, что, пока производится вычисление БПФ текущего пакета данных, DSP-процессор накапливает данные для следующего пакета. Накопление данных является одной из сфер, где важную роль играют специальные архитектурные особенности DSP. Непрерывное получение данных облегчается, благодаря возможностям гибкой адресации данных в DSP в сочетании с использованием различных каналов прямого доступа к памяти (DMA).

Рассмотрим DSP процессор ADSP-TS001 TigerSHARC, который вычисляет 1024-точечное 32-разрядное комплексное БПФ с плавающей точкой за 69 мкс. Очевидно, что максимальная частота дискретизации равна 1024/69 мкс = 14,8 MSPS. Это подразумевает, что сигнал имеет ширину полосы частот меньшую, чем 7,4 МГц. Также предполагается, что нет дополнительных затрат процессорного времени, связанных с БПФ, или ограничений, связанных с передачей данных.

a ПРИМЕР ВЫЧИСЛЕНИЯ БПФ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ Предположим, что время выполнения 1024-точечного алгоритма БПФ по основанию 2 равно 69 мкс (TigerSHARC, 32-разрядный режим) 1024 отсчета fs (maximum) < = 14,8 MSPS 69 мкс Следовательно, ширина полосы входного сигнала < 7,4 МГц Это подразумевает отсутствие дополнительных операций, связанных с реализацией БПФ и передачей входных/выходных данных Рис. 5. Приведенный пример дает оценку максимальной ширины полосы сигнала, который может быть обработан данным DSP-процессором с учетом характеристик реализованного на нем БПФ. Другой подход состоит в том, чтобы, задаваясь шириной полосы сигнала, разработать требования к DSP для обработки сигнала в рассматриваемой полосе. Если ширина полосы частот сигнала известна, требуемая частота дискретизации может быть определена путем ее умножения на коэффициент 2 - 2,5 (увеличение частоты дискретизации может требоваться для ослабления требований к предшествующему АЦП ФНЧ, устраняющему эффект наложения спектра, (antialiasing filter)). Следующим шагом определяется число точек БПФ, требуемое для достижения желаемой разрешающей способности по частоте. Разрешающая способность по частоте получается делением скорости дискретизации fs на число точек БПФ N. Эти и другие соображения по поводу БПФ представлены на рис.5.24.

Число точек БПФ также определяет минимальный уровень шума БПФ относительно уровня широкополосного шума, и это также должно быть учтено при выборе числа точек БПФ. На рис.5.25 представлены соотношения между уровнем сигнала, соответствующим полному динамическому диапазону системы, уровнем широкополосного шума (измеренного в ширине полосы от 0 до fs/2) и минимальным уровнем шума БПФ.

Обратите внимание, что выигрыш в отношении сигнал/шум БПФ определяется числом точек БПФ. БПФ действует подобно аналоговому анализатору спектра с шириной полосы развертки fs/N. Увеличение числа точек повышает разрешающую способность БПФ и сужает полосу пропускаемых им частот, сокращая,таким образом, минимальный уровень шума. В этом анализе мы пренебрегли шумом, вызванным ошибкой округления при реализации БПФ. На практике АЦП, который используется для оцифровки сигнала, производит шум квантования, который является доминирующим шумовым источником в системе.

Теперь пришло время исследовать характеристики реально существующих DSP процессоров и время реализации БПФ на этих процессорах, чтобы представить себе, при каких условиях мы можем осуществлять обработку сигналов в реальном масштабе времени. Это означает, что БПФ должно быть рассчитано в течение времени накопления пакета данных, равного N/fs. Другие соображения, такие как использование процессора с фиксированной точкой в сравнении с процессором с плавающей точкой, использование алгоритма по основанию 2 в сравнении с алгоритмом по основанию 4, потребляемая a процессором мощность и стоимостные показатели, могут также представить предмет для рассмотрения.

РЕАЛИЗАЦИЯ БПФ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ Ширина полосы сигнала Частота дискретизации fs Количество точек БПФ, N Разрешающая способность по частоте = fs / N Макс. время вычисления N-точечного БПФ N / fs Фиксированная точка или плавающая точка Время выполнения алгоритма БПФ по основанию по сравнению с БПФ по основанию Выигрыш БПФ в отношении сигнал/шум = 10 log10(N / 2) Требования взвешивания с использованием оконной функции (Windowing) Рис. 5. ВЫИГРЫШ В ОТНОШЕНИИ СИГНАЛ/ШУМ ПРИ БПФ БЕЗ УЧЕТА ОШИБКИ ОКРУГЛЕНИЯ УРОВЕНЬ Уровень полной шкалы (FS) СИГНАЛА (дБ) С/Ш Уровень шума (частота от 0 до fs/2) Выигрыш в отношении = 10 10 N сигнал/шум при БПФ = 27 дБ при N = = 30 дБ при N = = 33 дБ при N = Уровень шума БПФ f fs fs N Рис. 5. a РАСШИРЕНИЕ СПЕКТРА АНАЛИЗИРУЕМОГО СИГНАЛА И ВЗВЕШИВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОКОННОЙ ФУНКЦИИ Расширение спектра анализируемого сигнала при вычислении БПФ может быть лучше всего проиллюстрировано на выполнении N-точечного БПФ с синусоидальным входным сигналом. Будет рассмотрено две ситуации. В первом случае соотношение между частотой дискретизации и частотой входного синусоидального сигнала таково, что в выборке содержится в точности целое число периодов синусоидального сигнала.

Напомним, что вычисление ДПФ предполагает, что выборка повторяется бесконечное число раз до и после исследуемого фрагмента сигнала, формируя таким способом бесконечный непрерывный периодический сигнал, как показано на рис.5.26. При таких условиях форма входного сигнала представляет собой непрерывную синусоидальную функцию, и на выходе ДПФ или БПФ будет один ненулевой частотный отсчет, соответствующий частоте входного сигнала.

БПФ СИНУСОИДАЛЬНОГО СИГНАЛА С ЦЕЛЫМ ЧИСЛОМ ПЕРИОДОВ В ВЫБОРКЕ f in t 0 N-1 0 N-1 0 N- Периодическое Периодическое Выборка продолжение продолжение f in N f in C N = длина записи = N = кол-во циклов f s N C в выборке f f s /N Рис. 5. Рис.5.27 отражает ситуацию, когда в выборке нет целого числа периодов синусоидального сигнала. Разрывы, которые образуются в конечных точках выборки, приводят к расширению спектра анализируемого сигнала вследствие появления дополнительных гармоник. В дополнение к появлению боковых лепестков, происходит расширение основного лепестка, что приводит к снижению разрешающей способности по частоте.

Этот процесс эквивалентен перемножению входного синусоидального сигнала с прямоугольным импульсом, который имеет известную частотную характеристику sin(x)/x и связанные с этим широкий основной лепесток и боковые лепестки.

a БПФ СИНУСОИДАЛЬНОГО СИГНАЛА С НЕЦЕЛЫМ ЧИСЛОМ ПЕРИОДОВ В ВЫБОРКЕ f in t 0 N-1 0 N-1 N- Периодическое Выборка Периодическое продолжение продолжение 0 дБ f in f in N C N = длина записи = кол-во периодов N C f s N в выборке –12 дБ 6 дБ/окт f f /N s Рис. 5. Обратите внимание, что первый боковой лепесток только на 12 дБ ниже основного, и что боковые лепестки имеют спад только 6 дБ/октаву. Такая ситуация неприемлема для большинства задач анализа спектра. Поскольку в практических приложениях БПФ для спектрального анализа точные входные частоты неизвестны, следует предпринять определенные шаги к уменьшению боковых лепестков. Оно достигается выбором оконной функции с более сложной формой, чем прямоугольная. Входные отсчеты по времени умножаются на соответствующую функцию окна, что влечет за собой обнуление сигнала на краях выборки, как показано на рис.5.28. Выбор функции окна является, прежде всего, компромиссом между увеличением ширины основного лепестка и размером боковых лепестков. Для тщательной проработки вопросов, связанных с оконными функциями, настоятельно рекомендуется обратиться к Приложению 7.

Математические функции, описывающие четыре популярные оконные функции (Хемминга, Блэкмана, Хеннинга и минимальная 4-элементная Блэкмана-Харриса), представлены на рис.5.29. Оцифрованные оконные функции обычно вычисляются предварительно и сохраняются в памяти DSP с целью минимизации вычислений непосредственно при реализации БПФ. Частотные характеристики прямоугольного окна, окон Хемминга и Блэкмана представлены на рис.5.30. Рис.5.31 иллюстрирует компромисс между увеличением ширины основного лепестка, амплитудой первого бокового лепестка и спадом уровня боковых лепестков для популярных функций окна.

a ВЗВЕШИВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИИ ОКНА ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ ЭФФЕКТА РАСШИРЕНИЯ СПЕКТРА Входные данные x(n) t Функция окна w(n) t Входные данные, обработанные функцией окна t w(n)•x(n) n = 0 n = N – Выборка Рис. 5. НЕКОТОРЫЕ РАСПРОСТРАНЕННЫЕ ФУНКЦИИ ОКНА n w(n) = 0.54 – 0.46 cos 2 N Хемминга:

4 n Блэкмана:

w(n) = 0.42 – 0.5 cos 2 n + 0.08 cos N N n w(n) = 0.5 – 0.5 cos 2 N Хеннинга:

Минимальная n 4-элементная w(n) = 0.35875 – 0.48829 cos N Блэкмана Харриса 4 n + 0.14128 cos N 6 n 0 n N – – 0.01168 cos N Рис. 5. a ЧАСТОТНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЯМОУГОЛЬНОГО ОКНА, ОКОН ХЕММИНГА И БЛЭКМАНА ДЛЯ N = дБ ПРЯМОУГОЛЬНОЕ – ШИРИНА f s = ЭЛЕМЕНТА N – – –10 –5 0 5 ХЕММИНГА Элементы разрешения по частоте БЛЭКМАНА дБ дБ – – – – – – –10 –5 0 5 –10 –5 0 5 Элементы разрешения по частоте Элементы разрешения по частоте Рис. 5. РАСПРОСТРАНЕННЫЕ ОКНА И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ 3 дБ ширины 6 дБ ширины Наивысший Спад бокового Функции полосы боковой лепесток лепестка полосы окна (дБ) (дБ/октава) Прямоуг.

0,89 1,21 –12 Хамминга 1,3 1,81 – 43 Блэкмана 1,68 2,35 –58 Ханнинга 1,44 2,00 –32 Минимальная 1,90 2,72 –92 4-элементная Блэкмана Харриса Рис. 5. a СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Steven W. Smith, The Scientist and Engineer’s Guide to Digital Signal Processing, Second Edition, 1999, California Technical Publishing, P.O. Box 502407, San Diego, CA 92150. Also available for free download at:

http://www.dspguide.com or http://www.analog.com 2. C. Britton Rorabaugh, DSP Primer, McGraw-Hill, 1999.

3. Richard J. Higgins, Digital Signal Processing in VLSI, Prentice-Hall, 1990.

4. A. V. Oppenheim and R. W. Schafer, Digital Signal Processing, Prentice- Hall, 1975.

5. L. R. Rabiner and B. Gold, Theory and Application of Digital Signal Processing, Prentice-Hall, 1975.

6. John G. Proakis and Dimitris G. Manolakis, Introduction to Digital Signal Processing, MacMillian, 1988.

7. Fredrick J. Harris, On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform, Proc. IEEE, Vol. 66, No. 1, 1978 pp. 51-83.

8. R. W. Ramirez, The FFT: Fundamentals and Concepts, Prentice-Hall, 1985.

9. J. W. Cooley and J. W. Tukey, An Algorithm for the Machine Computation of Complex Fourier Series, Mathematics Computation, Vol. 19, pp. 297-301, April 1965.

10. Digital Signal Processing Applications Using the ADSP- Family, Vol. 1 and Vol. 2, Analog Devices, Free Download at:

http://www.analog.com 11. ADSP-21000 Family Application Handbook, Vol. 1, Analog Devices, Free Download at: http://www.analog.com a РАЗДЕЛ ЦИФРОВЫЕ ФИЛЬТРЫ Фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ) Фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) Многочастотные фильтры Адаптивные фильтры a ГЛАВА ЦИФРОВЫЕ ФИЛЬТРЫ Уолт Кестер ВВЕДЕНИЕ Цифровая фильтрация является одним из наиболее мощных инструментальных средств ЦОС. Кроме очевидных преимуществ устранения ошибок в фильтре, связанных с флуктуациями параметров пассивных компонентов во времени и по температуре, дрейфом ОУ (в активных фильтрах) и т.д., цифровые фильтры способны удовлетворять таким техническим требованиям по своим параметрам, которых, в лучшем случае, было бы чрезвычайно трудноили даже невозможно достичь в аналоговом исполнении. Кроме того, характеристики цифрового фильтра могут быть легко изменены программно. Поэтому они широко используются в телекоммуникациях, в приложениях адаптивной фильтрации, таких как подавление эха в модемах, подавление шума и распознавание речи.

Процесс проектирования цифровых фильтров состоит из тех же этапов, что и процесс проектирования аналоговых фильтров. Сначала формулируются требования к желаемым характеристикам фильтра, по которым затем рассчитываются параметры фильтра.

Амплитудная и фазовая характеристики формируются аналогично аналоговым фильтрам.

Ключевое различие между аналоговым и цифровым фильтрами заключается в том, что, вместо вычисления величин сопротивлений, емкостей и индуктивностей для аналогового фильтра, рассчитываются значения коэффициентов для цифрового фильтра. Иными словами, в цифровом фильтре числа заменяют физические сопротивления и емкости аналогового фильтра. Эти числа являются коэффициентами фильтра, они постоянно находятся в памяти и используются для обработки (фильтрации) дискретных данных, поступающих от АЦП.

Цифровой фильтр, работающий в реальном масштабе времени, оперирует с дискретными по времени данными в противоположность непрерывному сигналу, обрабатываемому аналоговым фильтром. При этом очередной отсчет, соответствующий отклику фильтра, формируется по окончании каждого периода дискретизации. Вследствие дискретной природы обрабатываемого сигнала, на отсчеты данных зачастую ссылаются по их номерам, например, отсчет 1, отсчет 2, отсчет 3 и т.д. На рис.6.1 представлен низкочастотный сигнал, содержащий высокочастотный шум, который должен быть отфильтрован. Вначале сигнал должен быть оцифрован с помощью АЦП для получения выборки x(n). Далее эта выборка поступает на цифровой фильтр, который в данном случае является НЧ-фильтром. Отсчеты выходных данных y(n) используются для восстановления аналогового сигнала с использованием ЦАП с низким уровнем ложного сигнала.

Тем не менее, цифровые фильтры не могут являться решением всех возможных задач фильтрации, возникающих при обработке сигналов. Для работы в реальном масштабе времени, DSP-процессор должен быть рассчитан на выполнение всех шагов в программе фильтрации в пределах промежутка времени, соответствующего одному такту дискретизации, то есть 1/fs. Высокопроизводительный универсальный DSP-процессор с фиксированной точкой типа ADSP-2189M, обладающий быстродействием 75MIPS, способен выполнить операцию умножения с накоплением при реализации одного каскада фильтра за 13,3 нс. DSP-процессор ADSP-2189M затрачивает N+5 инструкций при реализации фильтра с количеством каскадов N. Для 100-каскадного фильтра полное время вычисления составляет приблизительно 1,4 мкс. Это соответствует максимально a возможной частоте дискретизации 714 кГц, ограничивая, таким образом, ширину полосы частот обрабатываемого сигнала несколькими сотнями килогерц.

ЦИФРОВАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ H(f) t t f x(n) y(n) Аналоговый Аналоговый Цифровой ФНЧ (anti ФНЧ АЦП ЦАП ФНЧ imaging) (antialiasing) fs fs Рис. 6. Можно заменить универсальный DSP-процессор специализированным аппаратным цифровым фильтром, способным работать на частотах дискретизации, соответствующих видеосигналу. В других случаях ограничения по быстродействию могут быть преодолены сохранением выборки данных, поступающих с большой скоростью от АЦП, в буферной памяти. Затем буферная память читается со скоростью, совместимой с быстродействием цифрового фильтра, основанного на DSP. Используя данный метод, может осуществляться обработка сигнала в псевдореальном масштабе времени в таких системах как радар, где обычно обрабатываются пакеты данных, накапливаемые после каждого излучаемого импульса.

Другой подход заключается в использовании специализированных микросхем цифровых фильтров, подобных фильтрам PulseDSP ™ компании Systolix. 16-разрядный сигма дельта-АЦП AD7725 имеет на своем кристалле фильтр PulseDSP, который может выполнять за секунду 125 миллионов операций умножения с накоплением.

В дискретных системах, даже с высокой степенью избыточной дискретизации, требуется наличие аналоговых ФНЧ перед АЦП и после ЦАП для устранения эффекта наложения спектра. Более того, с ростом частоты, сигналы выходят за рамки возможностей доступных АЦП, и цифровая фильтрация становится невозможной. Но на крайне высоких частотах и активная аналоговая фильтрация тоже невозможна из-за ограничений, связанных с полосой пропускания и искажениями ОУ, и в этих случаях требования фильтрации удовлетворяются пассивными элементами. Дальнейшее обсуждение будет сфокусировано, в первую очередь, на фильтрах, которые могут работать в реальном масштабе времени и могут быть программно реализованы с использованием DSP.

В качестве примера сравним аналоговый и цифровой фильтры, показанные на рис. 6.3.

Частота среза обоих фильтров равна 1 кГц. Аналоговый фильтр реализован в виде фильтра Чебышева первого рода 6 порядка (характеризуется неравномерностью коэффициента передачи в полосе пропускания и равномерностью коэффициента передачи a вне полосы пропускания). На практике этот фильтр может быть собран на трех фильтрах второго порядка, каждый из которых состоит из операционного усилителя и нескольких резисторов и конденсаторов. Проектирование фильтра 6 порядка является непростой задачей, а удовлетворение техническим требованиям по неравномерности характеристики в 0,5 дБ требует точного подбора компонентов.

С другой стороны, представленный цифровой фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропускания, линейную фазовую характеристику и значительно более крутой спад частотной характеристики. Таких показателей невозможно достичь аналоговыми методами! На практике существует много других факторов, учитываемых при сравнительной оценке аналоговых и цифровых фильтров. В большинстве современных систем обработки сигналов используются комбинации аналоговых и цифровых методов для реализации желаемых функций и используются преимущества всех методов, как аналоговых, так и цифровых.

СРАВНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ И АНАЛОГОВЫХ ФИЛЬТРОВ Цифровые фильтры Аналоговые фильтры Высокая точность Низкая точность из-за допуска на элементы Линейная фаза (КИХ фильтр) Нелинейная фаза Нет дрейфа вследствие Дрейф вследствие изменения изменения параметров параметров компонентов компонентов Гибкость, возможна адаптивная Реализация адаптивных фильтрация фильтров затруднена Легки в моделировании Сложны в моделировании и проектировании и проектировании Ограничения при работе Аналоговые фильтры требуются в реальном масштабе времени – на высоких частотах и для вычисление должно быть устранения эффекта наложения завершено в течение интервала спектра дискретизации Рис. 6. Существует много приложений, в которых цифровые фильтры должны работать в реальном масштабе времени. В них накладываются определенные требования на процессор DSP в зависимости от частоты дискретизации и сложности фильтра. Ключевым моментом является то, что процессор DSP должен проводить все вычисления в течение интервала дискретизации, чтобы быть готовым к обработке следующего отсчета данных.

Пусть ширина полосы частот обрабатываемого сигнала равна fa. Тогда частота дискретизации АЦП fs должна быть, по крайней мере, в два раза больше, то есть 2fa.

Интервал дискретизации равен 1/fs. Все вычисления, связанные с реализацией фильтра (включая все дополнительные операции), должны быть закончены в течение этого интервала. Время вычислений зависит от числа звеньев фильтра и быстродействия и эффективности процессора DSP. Каждое звено при реализации фильтра требует одной a операции умножения и одной операции сложения (умножения с накоплением). Процессор DSP оптимизируется для быстрого выполнения операций умножения с накоплением.

Кроме того, многие процессоры DSP имеют дополнительные особенности, такие как реализация циклической адресации и организация программных циклов с автоматической проверкой условия продолжения цикла, минимизирующие количество дополнительных инструкций, которые в противном случае были бы необходимы.

СРАВНЕНИЕ ЧАСТОТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК АНАЛОГОВОГО И ЦИФРОВОГО ФИЛЬТРОВ Аналоговый фильтр Цифровой фильтр Фильтр Чебышева 1 рода 6 по- КИХ-фильтр 129 коэффициентов, рядка, неравномерность 0,5 дБ неравномерность 0,002 дБ, fs = 10 kSPS дБ дБ – – – – – – – – – – 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 ЧАСТОТА (кГц) ЧАСТОТА (кГц) Рис. 6. ТРЕБОВАНИЯ К ЦИФРОВОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДЛЯ РАБОТЫ В РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ Полоса сигнала = fa Частота дискретизации fs > 2fa Период дискретизации =1/fs Время вычисления фильтра + доп. операции < период дискр.

Зависит от числа коэффициентов фильтра Скорости операций умножения с накоплением (MAC) Эффективности ЦОС Поддержка циклических буферов Отсутствие дополнительных операций и т.д.

Рис. 6. a ФИЛЬТРЫ С КОНЕЧНОЙ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКОЙ (КИХ) Существует два основных типа цифровых фильтров: фильтры с конечной импульсной характеристикой (КИХ) и фильтры с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ).

Как следует из терминологии, эта классификация относится к импульсным характеристикам фильтров. Изменяя веса коэффициентов и число звеньев КИХ-фильтра, можно реализовать практически любую частотную характеристику. КИХ-фильтры могут иметь такие свойства, которые невозможно достичь методами аналоговой фильтрации (в частности, совершенную линейную фазовую характеристику). Но высокоэффективные КИХ-фильтры строятся с большим числом операций умножения с накоплением и поэтому требуют использования быстрых и эффективных процессоров DSP. С другой стороны, БИХ-фильтры имеют тенденцию имитировать принцип действия традиционных аналоговых фильтров с обратной связь. Поэтому их импульсная характеристика имеет бесконечную длительность. Благодаря использованию обратной связи, БИХ-фильтры могут быть реализованы с меньшим количеством коэффициентов, чем КИХ-фильтры.

просто Другим способом реализации КИХ или БИХ фильтрации являются решетчатые фильтры, которые часто используются в задачах обработки речи. Цифровые фильтры применяются в приложениях адаптивной фильтрации, благодаря своему быстродействию и простоте изменения характеристик воздействием на его коэффициенты.

ТИПЫ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ Фильтр скользящего среднего Фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) Линейная фаза Легкость проектирования Значительные вычислительные затраты Фильтр с бесконечной импульсной характеристикой Основаны на классических аналоговых фильтрах Высокая вычислительная эффективность Решетчатые фильтры (могут быть КИХ или БИХ) Адаптивные фильтры Рис. 6. Элементарной формой КИХ-фильтра является фильтр скользящего среднего (moving average), показанный на рис.6.6. Фильтры скользящего среднего популярны для сглаживания данных, например, для анализа стоимости акций и т.д. Входные отсчеты x(n) пропускаются через ряд регистров памяти (помеченных z–1 в соответствии с представлением элемента задержки при z-преобразовании). В приведенном примере имеется четыре каскада, соответствующих 4-точечному фильтру скользящего среднего.

Каждый отсчет умножается на 0,25, и результаты умножения суммируются для получения значения скользящего среднего, которое подается на выход y(n). На рисунке также представлено общее уравнение фильтра скользящего среднего на N точек. Вновь обращаем внимание, что N относится к числу точек при вычислении фильтра, а не к разрешающей способности АЦП или ЦАП, как в предыдущих разделах.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 6 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.