[发明专利]一种基于码字重组的模数转换器量化方法

说明书

一种基于码字重组的模数转换器量化方法，将上一次量化码字的高N‑1位为作为预测码字，并根据每一次的比较结果对预测码字进行自适应调整，当比较器的比较结果判定的电容切换方向一致时，将以二进制增大的方式寻找采样点所在区间，直到比较结果反转，电容回切，进一步确定采样点所在区间，重组新的预测码字并得到最终的输出码字。对于幅度变化缓慢，不同波段幅度区分明显的生物电信号，采用本发明的量化方法可以大大减少比较器的比较次数和DAC的电容阵列切换次数，从整体上降低了模数转换器的功耗；在量化过程中，本发明最多有1～2个电容进行切换，能够改善DNL。

技术领域

本发明属于模拟集成电路技术领域，涉及一种基于码字重组的模数转换器量化方法，适用于幅度变化缓慢，不同波段幅度区分明显的生物电信号的量化。

背景技术

生物电信号具有幅度变化较为缓慢，在不同波段幅度区分明显的特点。量化生物电信号的时候，量化结果和上一次的量化结果比较，往往高位码字都是一致的，只有低位码字会存在不同。所以针对生物电信号，在2018年10月出版的《微电子学》第48卷5期的《一种12位20kS/s功耗调制算法SAR ADC》吴霜毅等人提出了采用区间预测算法。

传统的区间预测算法将上次量化结果的高几位直接加载到本次量化的高位中，然后通过冗余电容的切换判断预测是否正确。如果预测正确则只需要将低位码字量化出来，如果预测错误则复位整个电容阵列，重新量化所有码字。

区间预测算法存在一个缺点，就是预测区间算法跟预测码字的位置相关。当输入信号采样点位于预测区间之外但较为接近预测区间时，前后两次采样的信号幅度变化仍然很小，但此时区间预测算法会判断预测错误，并重新量化所有码字，从而造成了能量的浪费。

为了克服传统区间预测算法的缺点，申请号为201910813740X的发明专利申请提出了一种码字重组的量化方法，以更低的功耗量化相邻两个采样点之间码字的差异部分。将上一次的量化码字加载到DAC电容阵列上，根据比较器的比较结果对该量化码字进行运算得到新的预测码字，进而指导电容进行相应的切换。重复上述过程，直至找到采样点所在码字区间。但上述码字重组的量化方法，通过重组后的新预测码字指导电容切换过程中，可能存在多个电容同时进行切换的情况，对DNL的优良度有所影响，而且会带来电容阵列切换功耗高的问题。此外，在码字的运算过程中还可能存在溢出的情况。

发明内容

针对上述传统区间预测算法存在的由于预测判断错误导致能量浪费和现有的码字重组量化方法存在的多个电容同时切换和码字溢出问题，本发明提出一种基于码字重组的模数转换器量化方法，不再通过产生的二进制码字对电容阵列进行控制，避免了码字溢出的问题；且在量化过程中，最多有1～2个电容进行切换，改善了DNL；同时采用类似于VCM-based的电容开关时序，能够进一步减小功耗；通过上极板采样减少电容数目，用9位电容即可预测10位，使电容阵列更加精简。

本发明的技术方案为：

一种基于码字重组的模数转换器量化方法，所述模数转换器包括DAC模块和比较器，所述DAC模块包括两组DAC电容阵列，每组所述DAC电容阵列包括N-1个量化电容和一个冗余电容，其中N为所述模数转换器的位数，所述N-1个量化电容按照权重从高到低依次排列并编号为C_N-1至C₁，所述冗余电容与量化电容C₁的电容值相等并连接在所述量化电容C₁之后；每组所述DAC电容阵列中N-1个量化电容和一个冗余电容的上极板连接比较器的一个输入端并由开关控制连接输入信号，下极板分别由各自的开关控制连接共模电压、参考高电压或参考地电压；

所述量化方法包括如下步骤：