【摘 要】
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作为当今社会关注的热点,可穿戴医疗设备可以方便地收集人体健康数据,对疾病进行预测和早期诊断。在此首先需要对各种生物电信号进行精确地采集。以EEG为代表的生物电信号幅值小、频率低,易受低频噪声、电极失调和运动伪影等干扰。这就要求生物信号采集前端具有较高的精度、共模抑制比和足够的电极失调抑制能力等。Δ2Σ ADC相较于传统“IA+ADC”结构在没有前置放大预处理下实现高精度的直接数字转换,并能抑制电极
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作为当今社会关注的热点,可穿戴医疗设备可以方便地收集人体健康数据,对疾病进行预测和早期诊断。在此首先需要对各种生物电信号进行精确地采集。以EEG为代表的生物电信号幅值小、频率低,易受低频噪声、电极失调和运动伪影等干扰。这就要求生物信号采集前端具有较高的精度、共模抑制比和足够的电极失调抑制能力等。Δ2Σ ADC相较于传统“IA+ADC”结构在没有前置放大预处理下实现高精度的直接数字转换,并能抑制电极直流失调,在生物电信号测量领域有着独特的优势。本文结合EEG信号的特点和测量要求,基于Δ2Σ ADC结构提出了一种高性能生物电信号测量电路。论文设计的EEG信号测量电路采用了二阶Δ2Σ ADC拓扑,并根据各节点信号设计优化了系统参数和系统时序,保证系统的正确可靠运行;其中的积分器采用Hybrid结构避免了抗混叠滤波器的使用。作为关键模块的电容耦合仪表放大器CCIA,结合斩波调制、电流复用、开关电容共模反馈、双重死区开关等技术优化噪声、功耗和线性度指标。系统采用CDAC复用来减少电路面积、降低电路复杂度,并采用DWA技术来抑制CDAC的电容失配噪声。为了满足时序和运放输出范围的要求,系统选择5bit异步时钟SAR ADC作为量化器,其参考电压设置为VDD/8,实现了8倍的量化增益,避免了额外的增益级。芯片在UMC 55nm CMOS工艺下完成电路和版图设计。仿真结果表明芯片在1.2V电压下消耗电流33.79μA,等效输入噪声为0.182μVRMS;系统动态范围达到了106d B,信噪失真比峰值为111.3d B,60Hz共模抑制比为111.8d B;系统可以抑制高达±150m V的电极失调,在输入100m V阶跃信号时能在0.03ms迅速稳定,并且量化器输出不包含任何直流失调信号。
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