ad1890/ad1891
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rev. 0
polyphase 过滤 bank 模型
虽然 较少 intuitively understandable 比 这 interpolation/
decimation 模型, 这 polyphase 过滤 bank 模型 是 有用的 至
explore 因为 它 更多 准确地 portrays 这 运作 的 这
真实的 ad1890/ad1891 sampleport 硬件. 在 这 polyphase
过滤 bank 模型, 这 贮存 fir 过滤 coefficients 是 想法
的 作 这 impulse 回馈 的 一个 高级地 oversampled 0 至 20 khz
低-通过 prototype 过滤, 作 显示 在 图示 2. 如果 这个 低-通过
过滤 是 oversampled 用 一个 因素 的 n, 然后 它 能 是 conceptu-
ally decomposed 在 n 不同的 “subfilters,” 各自 过滤 组成-
ing 的 一个 不同的 subset 的 这 原来的 设置 的 impulse 回馈
样本. 如果 这 temporal 位置 的 各自 的 这 subfilters 是
maintained, 然后 它们 能 是 summed 至 recreate 这 原来的
oversampled impulse 回馈. 自从 这 原来的 impulse
回馈 是 高级地 oversampled, 这 更多 sparsely 抽样
subfilters 安静的 individually 满足 这 nyquist 标准 (i.e., 它们
是 adequately 抽样). 这 baseband 巨大 和 阶段
responses 的 这 subfilters 是 完全同样的. 这 输出-的-带宽 (i.e.,
alias) regions 的 这 subfilters 不管怎样 有 阶段 responses
这个 是 shifted 相关的 至 一个 另一, 在 一个 manner 那
导致 它们 至 cancel 当 它们 是 summed.
这 subfilter coefficients 是 然后 排整齐 至 这 left, 作 显示
在 图示 3, 所以 那 这 第一 系数 的 各自 subfilter 是
排整齐 至 这 第一 要点 在 一个 coarse 时间 规模. (这个 concep-
tual 步伐 accounts 为 如何 这 硬件 implementation 是 能
至 运作 在 这 slower 比率 相应的 至 这 coarse 时间
规模.) 各自 subfilter 有 被 shifted 在 时间 用 一个 不同的
数量, 和 though 它们 安静的 share 完全同样的 巨大
responses, 它们 now 有 在-带宽 阶段 responses 这个 有
fractionally 不同的 slopes (i.e., 组 延迟).
放大
时间
OVERSAMPLED
低 通过 过滤
impulse 回馈
decomposed 在
四 subfilters
阶段
0 deg
90
180
270
1/4fs 1/2fs 3/4fs Fs
FREQ
放大
1/4fs 1/2fs 3/4fs Fs
1/4fs 1/2fs 3/4fs Fs
1/4fs 1/2fs 3/4fs Fs
1/4fs 1/2fs 3/4fs Fs
图示 2. 四 polyphase subfilters 在 这 时间 和 频率 domains
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