一、背景
生活在信息时代的我们，处处都可以享受到数字构成的虚拟世界带给我们的方便快捷。在这片繁荣的景象背后，连通虚拟与现实世界的不可或缺的桥梁纽带就是模数转换器ADC，它将真实世界产生的模拟信号（如温度、压力、声音、指纹或者图像等）转换成更容易处理的数字形式。
二、ADC简介
模数转换器经历了几十年的发展，产品不断革新，目前种类多样，常见的有逼近型（SAR）、Flash、流水线型（pipelined）、∑-Δ型（西格玛）ADC等多个种类。其中逼近型、积分型、压频变换型等主要应用在对于速度和精度要求相对较低的智能仪器中，分级型和流水线型主要应用在高速数据采集和通讯技术领域，脉动型和折叠型应用在广播卫星，∑-Δ型ADC应用在高精度数据采集的多媒体、地震勘探仪器、数字音响等领域。
通常情况下A/D转换需要经过采样-保持（S/H：Sampling & Holding）、量化、以及编码4个过程。
1.采样
采样是将连续变化的模拟波形通过与采样脉冲串（或者周期方波信号）做卷积运算，将连续变化的量变成时间离散的模拟量，如下图所示：
当S(t)的脉冲频率越高，采样时间间隔越小，信号保留越多，得到的信号波形越接近原始波形。根据奈奎斯特定理，S(t)对应的采样频率fs与输入信号的最高频率分量fmax之间必须满足fs≥2fmax，才能将原始信号的信息保留下来。工程上为了能够满足实际使用，一般都采用fs≥（3-5）fmax。
2.保持
上面提到的采样是通过脉冲串实现的，得到的输出结果在时间上是隔离的，实际过程中采样电路每次取得的模拟信号转换为数字信号都需经过一定的时间，这是为了为后面的量化编码体提供一个稳定值。所以每次取得的模拟信号都必须要通过一个保持电路，保持一段时间。实际上采样和保持的过程是通过采样-保持电路同时完成的。
在t=t0，控制电路闭合，电容充电，此时v0=vi。在t0-t1时间内采样，t=t1断开，采样输出保持平稳，最后得到的波形如上图所示。这个过程就是保持阶段。
3.量化
通过采样得到的数字信号在幅度上面是不连续的，量化就是将抽样得到的瞬时值将其幅度离散，用一组规定的电平把瞬时抽样值用最接近的电平值表示。简单来说就是把输入信号幅度连续变化的范围分为有限个不重叠的子区间，每个子区间用对应的一个确定数值表示，其内的输入信号就以该数值输出，从而将连续输入信号变为有限个离散值电平的近似信号。
4. 编码
编码就是将量化过后的电压幅值用对应的二进制码对应进行表示。
三、AD转换关键技术参数
（1）分辨率（Resolution）
指数字量变化一个最小量时模拟信号的变化量，定义为满刻度与2n的比值。分辨率又称精度，通常以数字信号的位数来表示。定义满刻度于2^n的比值（n为AD器件位数）。对于5V满刻度，采用8位的AD时，分辨率为5V／256=0.01953V=19.53mv；当采用12位的AD时，分辨率则为5V／4096=0.00122V=0.122mv。位数越多，分辨率就越高
（2）转换速率（Conversion Rate）
转换速率是指完成一次从模拟转换到数字的AD转换所需的时间的倒数。积分型AD的转换时间是毫秒级属低速AD，逐次比较型AD是微秒级属中速AD，全并行／串并行型AD可达到纳秒级。采样时间则是另外一个概念，是指两次转换的间隔。为了保证转换的正确完成，采样速率（Sample Rate）必须小于或等于转换速率。因此习惯上将转换速率在数值上等同于采样速率也是可以接受的。常用单位是Ksps和Msps，表示每秒采样千／百万次（Kilo ／ Million Samples Per Second）。
（3）量化误差（Quantizing Error）
由于AD的有限分辨率而引起的误差，即有限分辨率AD的阶梯状转移特性曲线与无限分辨率AD（理想AD）的转移特性曲线（直线）之间的最大偏差。通常是1个或半个最小数字量的模拟变化量，表示为1LSB、1／2LSB。
（4）偏移误差（Offset Error）
输人信号为零时输出信号不为零的值，可外接电位器调至最小。
（5）满刻度误差（Full Scale Error）
满刻度输出时对应的输人信号与理想输人信号值之差。
（6）线性度（Lineafity）
实际转换器的转移函数与理想直线的最大偏移，不包括以上3种误差
AD的其他指标还有绝对精度（Absolute Accuracy）、相对精度（Relative Accuracy）、微分非线性、单调性和无错码、总谐波失真（THD，Total Harmonic Distotortion）和积分非线性等。
注意：采样率和分辨率是两个相互矛盾的指标，当位数越高，需要采集、比较的数越多，相应的ADC芯片的架构越复杂，比较器越多，运行的时间越长，速度越慢。
四、∑-Δ型ADC工作原理
Σ-Δ转换器又称为过采样转换器，其中Δ表示增量，∑表示积分或求和。与其他ADC不同的是，Σ-Δ型ADC不是直接对抽样数据的数值做量化编码，而是根据前后数值的差值（增量）做量化编码。由于不是对大的绝对幅值做编码，而是对增量编码，因此使用低分辨率的一位量化器就能满足要求
Σ-Δ型ADC由两部分组成：简单的模拟电路（Σ-Δ调制器）和复杂的数字信号处理电路（数字滤波和采样抽取器）。以一阶Σ-Δ型ADC为例，它是由一个积分器，比较器，加法电路，时钟和开关等组成的模拟电路和数字信号处理电路组成。可以说，Σ-Δ转换器的数字特性多于模拟特性。
工作原理：
1 Σ-Δ转换器是利用低分辨率的ADC（通常为1位）以及高采样速率（过采样）对模拟信号抽样并对增量进行量化，即得到数字Σ-Δ码。
2 送入数字抽取滤波器进行噪声整形和数字滤波技术，提高数字信号分辨率。
3 最后，通过采样抽取过程降低输出端的有效采样速率，去除多余信息。
与其他ADC相比，Σ-Δ型ADC本质上是一种以高速抽样率来换取高位量化，即以速率来换取分辨率的方案。
Σ-ΔADC的原理涉及到的三个概念：过采样（over sampling），噪声整形（noise shaping），数字滤波和采样抽取。
过采样：
根据奈奎斯特采样定律，我们知道当采样频率≥2输入信号频率时，才能保留原始数据的信息。当采样频率kfs大于2时，被称为过采样。
从频域上看，采样实际上是采样信号与输入信号和量化噪声做卷积，而采样频率越高，则频带越宽。因此当过采样时候，实际上是把输入信号和量化噪声进行了展频处理，而噪声的总功率不变的情况下，频谱扩展后，频谱密度就降低了。我们看图a，在奈奎斯特频率下采样，其中阴影部分为量化噪声，这时候加一个低通滤波器，则可把部分噪声滤除，但效果并不明显。图b则是过采样后加低通，长方形的量化噪声被展频了，但是密度低了，经过了低通后，滤除的噪声就会变多了。
图a 奈奎斯特频率采样
图b 过采样
五、应用：
由于过采样技术的应用，Σ-Δ型ADC对输入频率有要求，输入信号频率过高则会超过器件的极限频率。也因此，Σ-Δ型ADC主要用于高分辨率的中、低频测量和音频电路。
温度检测电路，由于精度高、采样率低的特点，Σ-Δ型ADC被广泛应用。
而由于Σ-Δ型ADC的动态范围较高，也广泛应用于数字音频电路中。
六、ADC3544芯片介绍
1）实物图
2）芯片框图
3）芯片参数
采样率：125MSPS
分辨率：14位
1路输入通道
带宽：900MHz
架构：SAR
输入最大量程：2.25V
