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（1）逐次逼近粗转换与 ΣΔ 细量化的两级 Zoom ADC 架构：
采用 9 位逐次逼近 ADC 作为第一级粗量化器，快速将输入信号范围缩小至 ±Vref/32 的动态残余区间，残余电压经由开关电容积分器送入二阶 ΣΔ 调制器进行精细量化。ΣΔ 调制器采用前馈求和结构，两个积分器的输出加权后统一量化，有效降低了对运放增益和带宽的要求。为降低功耗，粗量化器的电容阵列使用分段二进制权重电容结合共模电平复位技术，每次预量化仅需 5 个时钟周期。整体架构在 100 MHz 时钟，过采样率 395 下，可实现 125 kHz 带宽，理论信噪比 73.4 dB。
（2）分段数据加权平均动态元件匹配技术：
针对反馈 DAC 电容失配导致的谐波失真，提出分段数据加权平均算法 SDWA。将 9 个单位电容分为 3 组，每组 3 个电容，组内采用完全数据加权平均消除一阶失配，组间根据历史选择记录进行轮转调度以抑制高阶失配累积。与标准 DWA 相比，SDWA 所需的加法器和触发器数量减少 55%，功耗降低至约 18 μW。在元件失配标准差为 1% 的 Monte Carlo 仿真中，SDWA 使无杂散动态范围从 68.3 dB 提升至 79.1 dB，有效位数由 10.3 位提高到 11.2 位。
（3）基于反相器的 AB 类积分器与简化噪声分析模型：
积分器运放采用基于反相器的 AB 类结构，由 CMOS 反相器加共模反馈构成，静态电流仅 32 μA，却能提供 74 dB 的直流增益和 180 MHz 的单位增益带宽。噪声分析模型将调制器内各噪声源等效至输入端，通过推导得出开关热噪声与运放热噪声的功率谱密度表达式，得到输入参考噪声为 79 μVrms 的解析值，与后仿结果 81 μVrms 吻合良好。版图后仿真显示整体功耗 54 μW，满足低功耗低噪声的设计指标。
# 该代码模拟SDWA算法逻辑，非实际电路网表 import random class SDWA: def __init__(self, n_caps=9, n_groups=3): self.n_caps = n_caps self.n_groups = n_groups self.caps_per_group = n_caps // n_groups self.pointers = [0] * n_groups # 组内指针 self.group_rotation = list(range(n_groups)) def select_capacitors(self, usage_count): # usage_count 需要使用的电容数量 selected = [] for g_idx in self.group_rotation: group_start = g_idx * self.caps_per_group for _ in range(usage_count // self.n_groups + (1 if usage_count%self.n_groups > g_idx else 0)): idx = group_start + self.pointers[g_idx] selected.append(idx) self.pointers[g_idx] = (self.pointers[g_idx] + 1) % self.caps_per_group # 轮转组间顺序 self.group_rotation = self.group_rotation[1:] + self.group_rotation[:1] return selected # 粗SAR量化模拟 def sar_coarse_quantize(vin, vref=1.8): cap_array = [vref/(2**(i+1)) for i in range(9)] # 9位权重 dout = 0 residue = vin for w in cap_array: dout <<= 1 if residue > w: dout |= 1 residue -= w return dout, residue # 简化噪声分析（输入参考噪声） def calculate_input_referred_noise(kT=4.11e-21, Cs=0.8e-12, Cf=0.2e-12, gm=1.2e-3, BW=125e3, OSR=395): kT_Cs_noise = kT / Cs opamp_noise_psd = 4*kT * (2/3/gm) total_noise = np.sqrt((kT_Cs_noise + opamp_noise_psd*BW) / OSR) return total_noise⛳️ 关注我，持续更新科研干货！
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