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ADE7756
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温度 度量
ade7756 也 包含 一个 在-碎片 温度 传感器. 一个 tem-
perature 度量 能 是 制造 用 设置 位 5 在 这 模式
寄存器. 当 位 5 是 设置 逻辑 高 在 这 模式 寄存器, 这
ade7756 将 initiate 一个 温度 度量 在 这 next
零 越过. 当 这 零 越过 在 频道 2 是 发现,
这 电压 输出 从 这 温度 感觉到 电路 是 con-
nected 至 adc1 (频道 1) 为 digitizing. 这 resultant 代号
是 processed 和 放置 在 这 温度 寄存器 (temp[7:0])
大概 26
µ
s 后来的 (24 clkin 循环). 如果 使能 在 这
中断 使能 寄存器 (位 5), 这
IRQ
输出 将 go 起作用的
低 当 这 温度 转换 是 finished. 请便条
那 温度 转换 将 introduce 一个 小 数量 的
噪音 在 这 活力 计算. 如果 温度 转换 是
执行 frequently (e.g., 多样的 时间 每 第二), 一个
noticeable 错误 将 accumulate 在 这 结果 活力 calcu-
lation 在 时间.
这 内容 的 这 温度 寄存器 是 signed (二’s
complement) 和 一个 决议 的 大概 1 lsb/
°
c. 这
温度 寄存器 将 生产 一个 代号 的 00h 当 这 ambi-
ent 温度 是 大概 70
°
c—see 图示 13. 这
温度 度量 是 uncalibrated 在 这 ade7756 和
有 一个 补偿 容忍 那 可以 是 作 高 作
±
20
°
c.
温度
–
C
–
60
–
120
温度 寄存器
–
20 0 20 40 60 80 100 120
–
40
–
110
–
80
–
60
–
40
–
20
0
20
40
five 部分
apgain = 00h
图示 13. 温度 寄存器
相似物-至-数字的 转换
这 相似物-至-数字的 转换 在 这 ade7756 是 carried 输出
使用 二 第二-顺序 sigma-delta adcs. 这 块 图解
在 图示 14 显示 一个 第一-顺序 (为 simplicity) sigma-delta
模数转换器. 这 转换器 是 制造 向上 的 二 部分, 第一 这 sigma-
delta modulator 和 第二 这 数字的 低-通过 过滤.
一个 sigma-delta modulator converts 这 输入 signal 在 一个 con-
tinuous 串行 stream 的 1s 和 0s 在 一个 比率决定 用 这
抽样 时钟. 在 这 ade7756 这 抽样 时钟 是 equal 至
clkin/4. 这 1-位 dac 在 这 反馈 循环 是 驱动 用 这
串行 数据 stream. 这 dac 输出 是 subtracted 从 这 输入
信号. 如果 这 循环 增益 是 高 足够的, 这 平均 值 的 这
dac 输出 (和 因此 这 位 stream) 将 approach 那 的
这 输入 信号 水平的. 为 任何 给 输入值 在 一个 单独的
抽样 间隔, 这 数据 从 这 1-位 模数转换器 是 virtually 意思-
ingless. 仅有的 当 一个大 号码 的 样本 是 averaged, 将
一个 meaningful 结果 是 得到. 这个 averaging 是 carried 输出 在
这 第二 部分 的 这 模数转换器, 这 数字的 低-通过 过滤. 用 aver-
变旧 一个 大 号码 的 位 从 这 modulator 这 低-通过
过滤 能 生产 20-位 数据 words 那 是 均衡的 至 这
输入 信号 水平的.
这 sigma-delta 转换器 使用 二 技巧 至 达到 高
决议 从 what 是 essentially 一个 1-位 转换 技巧.
这 第一 是 oversampling. 用 oversampling 我们 意思 那 这
信号 是 抽样 在 一个 比率 (频率) 那 是 许多 时间 高等级的
比 这 带宽 的 interest. 为 例子, 这 抽样 比率
在 这 ade7756 是 clkin/4 (894 khz) 和 这 带宽 的 interest
是 40 hz 至 2 khz. oversampling 有 这 效应 的spreading
这 quantization 噪音 (噪音 预定的 至 抽样) 在 一个 wider
带宽. 和 这 噪音 展开 更多 thinly 在 一个 wider
带宽, 这 quantization 噪音 在 这 带宽 的 interest 是
lowered—see 图示15. 不管怎样 oversampling alone 是 不 一个
效率高的 足够的 方法 至 改进 这 信号 至 噪音 比率
(snr) 在 这 带宽 的 interest. 为 例子, 一个 oversampling
比率 的 4 是 必需的 just 至 增加 这 snr 用 仅有的 6 db
(1 位). 至 保持 这 oversampling比率 在 一个 合理的 水平的, 它 是
可能 至 shape 这 quantization 噪音 所以 那 这 majority 的
这 噪音 lies 在 这 高等级的 发生率. 这个 是 what 发生 在
这 sigma-delta modulator, 这 噪音 是 shaped 用 这 积分器
这个 有 一个 高-通过-类型 回馈 为 这 quantization 噪音.
这 结果 是 那 大多数 的 这 噪音 是 在 这 高等级的 发生率
在哪里 它 能 是 移除 用 这 数字的 低-通过 过滤. 这个 噪音
shaping 是 也 显示 在 图示 15.
V
REF
10100101
数字的 低-
通过 过滤
mclk/4
积分器
1-位 dac
LATCHED
比较器
R
C
相似物 低-
通过 过滤
1
20
图示 14. 第一 顺序 sigma-delta (
Σ
-
∆
) 模数转换器
信号
频率
–
kHz
0
447
894
2
抽样
频率
SHAPED
噪音
ANTIALIAS
过滤 (rc)
数字的
过滤
噪音
信号
0
447
894
2
高 决议
输出 从
数字的 lpf
噪音
频率
–
kHz
图示 15. 噪音 减少 预定的 至 oversampling 和
噪音 shaping 在 这 相似物 modulator
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