Аналого-цифровые устройства
Покупка
Тематика:
Радиотехника
Авторы:
Гончаров Сергей Николаевич, Марунин Михаил Викторович, Запонов Эдуард Васильевич, Мартынов Андрей Александрович
Год издания: 2019
Кол-во страниц: 128
Дополнительно
Вид издания:
Учебно-методическая литература
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 978-5-9515-0435-7
Артикул: 752853.01.99
Доступ онлайн
В корзину
Учебно-методическое пособие предназначено для подготовки и проведения лекций и практических занятий по курсу «Аналого-цифровые устройства».
В учебном пособии, основанном на базе курса лекций, читаемых студентам СарФТИ НИЯУ МИФИ, рассмотрены вопросы формирования сигналов, методов и принципов построения аналого-цифровых и цифроаналоговых устройств.
Пособие может быть использовано преподавателями и студентами соответствующих специальностей и будет полезно инженерно-техническим и научным работникам, занимающимся разработкой и применением вычислительных и радиотехнических устройств, связанных с преобразованием электрических сигналов.
Тематика:
ББК:
УДК:
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 11.03.01: Радиотехника
- 11.03.02: Инфокоммуникационные технологии и системы связи
- 11.03.03: Конструирование и технология электронных средств
- 11.03.04: Электроника и наноэлектроника
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики» С. Н. Гончаров, М. В. Марунин, Э. В. Запонов, А. А. Мартынов АНАЛОГО-ЦИФРОВЫЕ УСТРОЙСТВА Учебно-методическое пособие Саров 2019
УДК 621.3.087.92 ББК 32.96 А64 Гончаров, С. Н., Марунин, М. В., Запонов, Э. В., Мартынов, А. А. Аналого-цифровые устройства: Учебно-методическое пособие. Саров: ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2019. – 128 с. : ил. ISBN 978-5-9515-0435-7 Учебно-методическое пособие предназначено для подготовки и проведения лекций и практических занятий по курсу «Аналого-цифровые устройства». В учебном пособии, основанном на базе курса лекций, читаемых студентам СарФТИ НИЯУ МИФИ, рассмотрены вопросы формирования сигналов, методов и принципов построения аналого-цифровых и цифроаналоговых устройств. Пособие может быть использовано преподавателями и студентами соответствующих специальностей и будет полезно инженерно-техническим и научным работникам, занимающимся разработкой и применением вычислительных и радиотехнических устройств, связанных с преобразованием электрических сигналов. УДК 621.3.087.92 ББК 32.96 ISBN 978-5-9515-0435-7 © ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2019 А64
Содержание Список сокращений и условных определений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1. Виды сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2. Цели обработки сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3. Формирование сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 4. Методы и технологии обработки сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 5. Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигналов . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 6. Обработка сигналов в реальном времени . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 6.1. Структурная схема цифрового устройства обработки сигнала . . . . . . . . . 14 6.2. Квантование аналогового сигнала по времени . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 6.3. Критерий Найквиста . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 6.4. Погрешности дискретизатора . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 6.5. Фильтры для устранения эффекта наложения спектров (антиалайзинговые фильтры) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 7. Характеристики и параметры АЦП и ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 7.1. Характеристики и параметры АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 7.1.1. Характеристики и параметры, описывающие статические свойства АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 7.1.2. Характеристики и параметры, описывающие динамические свойства АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 7.1.3. Статические погрешности преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 7.1.4. Динамические погрешности преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 7.1.5. Взаимосвязь характеристик АЦП и кодируемого сигнала . . . . . . . 32 7.2. Характеристики и параметры ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 7.2.1. Характеристики и параметры, описывающие статические свойства ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 7.2.2. Характеристики и параметры, описывающие динамические свойства ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 8. Цифроаналоговые преобразователи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 8.1. Микросхемы цифроаналоговых преобразователей . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 8.2. Преобразование передаточных характеристик . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 8.3. Преобразование смещенного двоичного кода . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 8.4. Преобразование дополнительного цифрового кода . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 8.5. Преобразование прямого двоичного кода со знаком . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
9. Аналого-цифровые преобразователи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 9.1. Микросхемы АЦП параллельного типа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 9.2. АЦП последовательного типа на комплектах микросхем . . . . . . . . . . . . . 60 9.3. Статическая передаточная характеристика . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 9.3.1. Оценка источников погрешностей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 9.4. Динамические характеристики АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 9.4.1. Оценка времени преобразования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 9.4.2. Динамические погрешности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 9.5. АЦП на микросхеме ЦАП К572ПА1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 9.6. Микросхемы АЦП последовательного типа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 9.7. Аналого-цифровые преобразователи с промежуточным преобразова- нием во временной интервал . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 9.8. Измерение временного интервала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 9.9. Линейные интегрирующие преобразователи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 9.10. Двухтактное интегрирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 9.11. Линейный преобразователь значений сигнала во временной интервал . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 9.12. Линейный преобразователь значений сигнала в частоту (период) повторения импульсов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 9.13. Погрешности передаточных характеристик линейных интегрирую- щих преобразователей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 9.14. Микросхемы АЦП с интегрированием . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 9.15. Каскадирование аналого-цифровых преобразователей . . . . . . . . . . . . . . 95 9.16. Преобразователи в нормальный двоичный код . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 9.17. Преобразователи в код Грея . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 10. Цифровые устройства сопряжения и однокристальные системы . . . . . . . . 104 Приложение 1. Коды, используемые в АЦП и ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 Приложение 2. Лабораторный практикум . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 П2.1. Методические указания по выполнению лабораторных работ по ЦАП и АЦП в пакете Multisim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 П2.2. Исследование ЦАП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Эксперимент 1. Исследование преобразования двоичного кода в напряжение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Эксперимент 2. Исследование ПКН с взвешенными сопротив- лениями . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 Эксперимент 3. Исследование ЦАП на основе матрицы R-2R . . . . . . 112 Эксперимент 4. Исследование функциональной модели ПКН . . . . . . 113 Эксперимент 5. Простейший преобразователь кода в ток . . . . . . . . . . 115 Эксперимент 6. Исследование функциональной модели ПКТ . . . . . . . 115 Эксперимент 7. Использование знакового разряда в ПКН . . . . . . . . . . 116
Приложение 3. Исследование АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 Эксперимент 1. АЦП, основанный на считывании состояния компараторов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 Эксперимент 2. Исследование функциональной модели четырех- разрядного АЦП . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 Эксперимент 3. Исследование АЦП с единичными приращениями компенсирующего сигнала . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 Эксперимент 4. АЦП, основанный на поразрядном уравнове- шивании . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Приложение 4. Контрольные вопросы по курсу «Аналого-цифровые устройства» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 Приложение 5. Задания для самостоятельной работы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 Список литературы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Введение Современные цифровые технологии, обладая неограниченными возможно- стями по обработке, передаче и хранению информации, активно внедряются в разнообразные сферы человеческой деятельности. Совершенствование иссле- дования окружающей нас природной среды, технологий производства, решение других жизненно важных задач требуют огромного количества точных вычисле- ний. Здесь и возникает противоречие. Все известные физические явления и про- цессы, которые являются источниками исходных данных для вышеупомянутых вычислений, являются непрерывными аналоговыми величинами. Интенсивность излучения, температура нагретого тела, перемещение исполнительного меха- низма обрабатывающего станка, сила звука, напряженность магнитного поля, форма поверхности сложного изделия – все это чисто аналоговые величины. По- этому прежде чем произвести какое-либо вычисление, необходимо получить численные значения величин, т. е. выполнить преобразование аналоговой вели- чины в соответствующий ей цифровой эквивалент, точность которых должна быть не хуже желаемой точности результата. Кроме того, нередко результат вы- числения также должен быть представлен в виде аналоговой величины с высо- кой степенью точности. Цифровое представление аналоговой информации можно хранить в неиз- менном виде в течение практически неограниченного времени. Многие из ана- логовых процессов быстротечны и не повторяются вновь, фиксация их аналого- выми методами – ненадежна. Цифровые же методы хранения информации более устойчивы к воздействию разного рода искажающих факторов. По указанным выше причинам роль приборов, преобразующих аналоговые величины в цифровые и обратно – аналого-цифровых и цифроаналоговых пре- образователей (АЦП и ЦАП), становится чрезвычайно важной и во многом оп- ределяет точность получаемого результата. Цель данного пособия состоит в том, чтобы ознакомить с физическими и ма- тематическими основами процессов аналого-цифрового и цифроаналогового преобразований, разобраться с многочисленными типами АЦП и ЦАП и их по- грешностями, оценить их потенциальные возможности, достоинства и недостат- ки при решении конкретной прикладной задачи.
1. Виды сигналов Электрический сигнал определяется как напряжение или ток, который мо- жет быть передан как сообщение или информация. По своей природе все сигна- лы являются аналоговыми, будь то сигнал постоянного или переменного тока, цифровой или импульсный. Тем не менее, принято делать различие между ана- логовыми и цифровыми сигналами. Цифровым сигналом называется сигнал, определённым образом обработан- ный и преобразованный в цифры. Обычно цифровые сигналы связаны с реаль- ными аналоговыми сигналами, но иногда между ними нет связи. В качестве примера можно привести передачу данных в локальных вычислительных сетях (ЛВС) или в других высокоскоростных сетях. Для обеспечения цифровой обработки сигнала (ЦОС) аналоговый сигнал преобразуется в двоичную форму устройством, которое называется аналого- цифровым преобразователем (АЦП). На выходе АЦП получается двоичное представление аналогового сигнала, которое затем обрабатывается арифметиче- ским цифровым сигнальным процессором (DSP). После обработки содержащая- ся в сигнале информация может быть преобразована обратно в аналоговую фор- му с использованием цифроаналогового преобразователя (ЦАП). Другой ключевой концепцией в определении сигнала является тот факт, что сигнал всегда несет некоторую информацию. Это ведет нас к ключевой проблеме обработки физических аналоговых сигналов – проблеме извлечения информации. 2. Цели обработки сигналов Главная цель обработки сигналов заключается в необходимости получения содержащейся в них информации. Эта информация обычно присутствует в ам- плитуде сигнала (абсолютной или относительной), в частоте или в спектральном составе, в фазе или в относительных временных зависимостях нескольких сигналов. Как только желаемая информация будет извлечена из сигнала, она может быть использована различными способами. В некоторых случаях желательно переформатировать информацию, содержащуюся в сигнале. В частности, изменение формата сигнала происходит при передаче звуково- го сигнала в телефонной системе с многоканальным доступом и частотным раз- делением (FDMA – frequency division multiple access). В этом случае использу- ются аналоговые методы для того, чтобы разместить несколько голосовых кана- лов в частотном спектре при передаче через радиорелейную станцию сверхвысо- кочастотного (СВЧ) диапазона, коаксиальный или оптоволоконный кабель.
В случае цифровой связи аналоговая звуковая информация вначале преобра- зуется в цифровую информацию с использованием АЦП. Цифровая информа- ция, представляющая индивидуальные звуковые каналы, мультиплексируется во времени (многоканальный доступ с временным разделением (TDMA – time divi- sion multiple access) и передается по последовательной цифровой линии связи (как в ИКМ-системе). Еще одна причина обработки сигналов заключается в необходимости сжа- тия полосы частот сигнала (без существенной потери информации) с последую- щим форматированием и передачей информации на пониженных скоростях, что позволяет сузить требуемую полосу пропускания канала. В высокоскоростных модемах и системах адаптивной импульсно-кодовой модуляции (ADPCM) ши- роко используются алгоритмы устранения избыточности данных (сжатия), также как и в цифровых системах мобильной связи, системах записи звука MPEG, в телевидении высокой четкости (HDTV). Промышленные системы сбора данных и системы управления используют информацию, полученную от датчиков, для выработки соответствующих сигна- лов обратной связи, которые, в свою очередь, непосредственно управляют про- цессом. Обратите внимание, что эти системы требуют наличия как АЦП и ЦАП, так и датчиков, устройств нормализации сигнала и DSP (или микроконтроллеров). В некоторых случаях в сигнале, содержащем информацию, присутствует шум, и основной целью обработки входного сигнала является его восстановле- ние. Такие методы, как фильтрация, автокорреляция, свертка, часто используют- ся для выполнения этой задачи и в аналоговой, и в цифровой областях. Таким образом, целью цифровой обработки сигналов является: − извлечение информации о сигнале (амплитуда, фаза, частота, спектраль- ные составляющие, временные соотношения); − преобразование формата сигнала (телефония с разделением каналов FDMA, TDMA, CDMA); − сжатие данных (модемы, сотовые телефоны, телевидение HDTV, сжатие MPEG); − формирование сигналов обратной связи (управление промышленными процессами); − выделение сигнала из шума (фильтрация, автокорреляция, свертка); − выделение и сохранение сигнала в цифровом виде для последующей об- работки (БПФ). 3. Формирование сигналов В большинстве приведенных ситуаций, связанных с использованием DSP-тех- нологий, необходимы как АЦП, так и ЦАП. Тем не менее, в ряде случаев требу- ется только ЦАП, когда аналоговые сигналы могут быть непосредственно сгене-
рированы на основе DSP и ЦАП. Хорошим примером являются дисплеи с раз- верткой видеоизображения, в которых сгенерированный в цифровой форме сиг- нал управляет видеоизображением или блоком RAMDAC (преобразователем массива пиксельных значений из цифровой в аналоговую форму). Другой пример – это искусственно синтезируемые музыка и речь. В дейст- вительности, при генерации физических аналоговых сигналов с использованием только цифровых методов полагаются на информацию, предварительно полу- ченную из источников подобных физических аналоговых сигналов. В системах отображения данные на дисплее должны донести соответствующую информа- цию оператору. При разработке звуковых систем задаются статистическими свойствами генерируемых звуков, которые были предварительно определены с помощью широкого использования методов ЦОС (источник звука, микрофон, предварительный усилитель, АЦП и т. д.). 4. Методы и технологии обработки сигналов Сигналы могут быть обработаны с использованием аналоговых методов (аналоговой обработки сигналов, или ASP), цифровых методов (цифровой обра- ботки сигналов, или DSP) или комбинации аналоговых и цифровых методов (комбинированной обработки сигналов, или MSP (Multimedia Signal Processor)). В некоторых случаях выбор методов ясен, в других случаях нет ясности в вы- боре, и принятие окончательного решения основывается на определенных со- ображениях. Что касается DSP, то главное отличие его от традиционного компьютерного анализа данных заключается в высокой скорости и эффективности выполнения сложных функций цифровой обработки, таких как фильтрация, анализ с исполь- зованием быстрого преобразования Фурье (БПФ) и сжатие данных в реальном масштабе времени. Термин «комбинированная обработка сигналов» подразумевает, что систе- мой выполняется и аналоговая, и цифровая обработка. Такая система может быть реализована в виде печатной платы, гибридной интегральной схемы (ИС) или отдельного кристалла с интегрированными элементами. АЦП и ЦАП рас- сматриваются как устройства комбинированной обработки сигналов, так как в каждом из них реализованы и аналоговые, и цифровые функции. Недавние успехи технологии создания микросхем с очень высокой степенью интеграции (VLSI) позволяют осуществлять комплексную (цифровую и анало- говую) обработку на одном кристалле. Сама природа ЦОС подразумевает, что эти функции могут быть выполнены в режиме реального масштаба времени.
5. Сравнение аналоговой и цифровой обработки сигналов Современный инженер стоит перед выбором надлежащей комбинации ана- логовых и цифровых методов для решения задачи обработки сигналов. Невоз- можно обработать физические аналоговые сигналы, используя только цифровые методы, так как все датчики (микрофоны, термопары, пьезоэлектрические кри- сталлы, головки накопителя на магнитных дисках) являются аналоговыми уст- ройствами. Некоторые виды сигналов требуют наличия цепей нормализации для даль- нейшей обработки сигналов как аналоговым, так и цифровым методом. Цепи нормализации сигнала – это аналоговые процессоры, выполняющие такие функ- ции, как усиление, накопление (в измерительных и предварительных (буферных) усилителях), обнаружение сигнала на фоне шума (высокоточными усилителями синфазного сигнала, эквалайзерами и линейными приемниками), динамическое сжатие диапазона (логарифмическими усилителями, логарифмическими ЦАП и усилителями с программируемым коэффициентом усиления) и фильтрация (пассивная или активная). Несколько методов реализации процесса обработки сигналов показано на рис. 1. В верхней области рисунка изображен чисто аналоговый подход. В ос- тальных областях изображена реализация DSP. Обратите внимание, что, как только выбрана DSP-технология, следующим решением должно быть определе- ние местоположения АЦП в тракте обработки сигнала. Рис. 1. Способы обработки сигналов Поскольку АЦП перемещен ближе к датчику, большая часть обработки ана- логового сигнала теперь производится АЦП. Увеличение возможностей АЦП
может выражаться в увеличении частоты дискретизации, расширении динами- ческого диапазона, повышении разрешающей способности, отсечении входного шума, использовании входной фильтрации и программируемых усилителей (PGA), наличии источников опорного напряжения на кристалле. Все упомяну- тые дополнения повышают функциональный уровень и упрощают систему. При наличии современных технологий производства ЦАП и АЦП с высоки- ми частотами дискретизации и разрешающими способностями существенный прогресс достигнут в интеграции все большего числа цепей непосредственно в АЦП /ЦАП. В сфере измерений, например, существуют 24-битные АЦП со встроенными программируемыми усилителями (PGA), которые позволяют оцифровывать полномасштабные мостовые сигналы 10 мВ непосредственно, без последующей нормализации (например, серия AD773x). На голосовых и звуковых частотах распространены комплексные устройства кодирования – декодирования – кодеки, которые имеют встроенную в ИС анало- говую ИС, удовлетворяющую минимуму требований к внешним компонентам нормализации (AD1819B и AD73322). Существуют также видеокодеки (AFE) для таких задач, как обработка изо- бражения с помощью ПЗС, и другие (например, ИС серии AD9814, AD9816, и AD984X). В качестве примера использования DSP сравним аналоговый и цифровой фильтры низкой частоты (ФНЧ), каждый с частотой среза 1 кГц. Цифровой фильтр реализован в виде типовой цифровой системы (рис. 2). В диаграмме принято несколько неявных допущений. Во-первых, чтобы точно обработать сигнал, принимается, что тракт АЦП / ЦАП обладает достаточными значениями частоты дискретизации, разрешающей способности и динамическо- го диапазона. Во-вторых, для того чтобы закончить все вычисления в пределах интервала дискретизации (1/ ), s f устройство ЦОС должно иметь достаточное быстродействие. В-третьих, на входе АЦП и выходе ЦАП сохраняется потребность в аналоговых фильтрах ограничения и восстановления спектра сигнала (anti-aliasing filter и anti -imaging filter), хотя требования к их производительности невелики. Приняв эти допущения, можно сравнить цифровой и аналоговый фильтры. Частота среза обоих фильтров составляет 1 кГц. Аналоговое преобразование реализуется фильтром Чебышева первого рода шестого порядка (характеризует- ся наличием пульсаций коэффициента передачи в полосе пропускания и отсут- ствием пульсаций вне полосы пропускания). Характеристика фильтра представ- лены на рис. 3,а. На практике этот фильтр может быть реализован тремя фильт- рами второго порядка, каждый из которых построен на операционном усилителе и нескольких резисторах и конденсаторах. С помощью современных систем автоматизированного проектирования (САПР) фильтров создать фильтр шес- того порядка достаточно просто, но чтобы удовлетворить техническим требо- ваниям по неравномерности характеристики 0,5 дБ, требуется точный подбор компонентов.
Рис. 2. Структурная схема цифрового фильтра Частота, кГц Частота, кГц а б Рис. 3. Амплитудно-частотные характеристики фильтров: а – аналоговый фильтр Чебышева 6-го порядка неравномерность 0,5 дБ; б – цифровой FIR-фильтр на 129 коэффи- циентов, неравномерность 0,002 дБ, линейная фазочастотная характеристика, частота отсчетов fs = 10 kSPS Представленный на рис. 3,б цифровой КИХ-фильтр (FIR) со 129 коэффици- ентами имеет неравномерность характеристики всего 0,002 дБ в полосе пропус- кания, линейную фазовую характеристику и намного более крутой спад. На практике такие характеристики невозможно реализовать с использованием ана- логовых методов. Другое очевидное преимущество схемы состоит в том, что цифровой фильтр не требует подбора компонентов и не подвержен дрейфу па- раметров, так как частота синхронизации фильтра стабилизирована кварцевым резонатором. Фильтр со 129 коэффициентами требует 129 операций умножения с накоплением для вычисления выходного отсчета. Эти вычисления должны
Доступ онлайн
В корзину