斩波放大原理

(2014年写的学习笔记,差点找不到了,搬来这里备忘)


在标准CMOS工艺下将微传感器和其它电路(包括A / D 转换、片上校准和错误诊断等)相结合的产品易于实现低成本的大批量生产,具有更好的市场竞争能力。集成微系统在功耗、面积、可靠性上也比分散式系统更具优越性。然而在标准的CMOS集成工艺下实现的传感器比特殊工艺实现的传感器在灵敏度和精确度方面要差些,于是性能上的损失必须通过一些信号处理技术来进行补偿。


片上集成的运放性能往往受自身固有的失调电压和低频噪声的影响,用于消除这两项影响的技术主要有三种:

自动调零(auto zero):先采样和保持失调电压,再从信号中减去失调电压部分;

(下图中的A2放大器一路就是专门用来提取失调电压的)

自动调零的功能框图

相关双采样(CDS):不懂,据说是自动调零的特例应用;

斩波技术(CHS):这是本文重点要讲的,下面全是讲这个Chopper Stablization


传感器的输出信号常是低频微弱信号,一般在100KHz、毫伏级以内,需要放大微伏级的电信号也不罕见。这时普通的运算放大器已无法使用了,因为它们的输入失调电压一般在数百微伏以上,而失调电压的温漂也在零点几微伏以上。只能用斩波放大。

将传感器的信号先用方波调制(CHOP),再送入运放;已调制信号和放大器自身的失调电压与噪声同时被放大后再送入解调——对已调信号是‘解调’,对失调电压与噪声却是一次‘调制’,这样在频率域上被放大后的传感器信号和失调电压与噪声就远远的分隔开了,用LPF即可提取出相对纯净的传感器信号。

斩波放大的功能框图


调制的实质是输入信号与载波信号在时域相乘,根据卷积定理(一个域的相乘相当于另一个域的卷积),所以调制是在频率域对输入信号与载波信号作卷积运算(微元相乘累加的极限形式)。

卷积是一种运算,其步骤是先将输入信号看成无限多加权和移位脉冲的叠加(就好似先对输入信号作采样,但不是采样),再分别与载波信号相乘后作累加(积分求和)。当载波信号是正、余弦或方波时,它们在频域上图形就只是频率点上的脉冲(或脉冲串),非常有利于作卷积计算。


这种调制信号和解调信号是同样的载波波形的,叫做同步解调。如果调制载波足够大,输入信号相对小,解调时就可以用简单的非同步解调了,即包络检出器。


如a(x)被b(f)进行采样,那么得到的频域函数是n*a(x+f)+n*a(x-f)+n*a(x+2f)+n*a(x-2f)+......解调相当于把这些函数再被b(f)进行采样我们可以看到其中的n*a(x-f)这一项可以得到n*n*a(x)+n*n*a(x-2f),而n*a(x+f)这一项里面会产生n*n*a(x)+n*n*a(x+2f)通过滤波器,就可以得到频率为x的项了其它的都滤掉

用以上所讲的调制的原理去看常用的PWM,脉宽调制的效果是由方波的占空比变化去代表输入信号的幅度特征,方波的周期恒定,频率不变。


PWM信号的作用对象一般是功率负载,符合面积等效原理的“惯性环节”相当于低通滤波器,……



陈晔整理

2014年