隨著電子系統中傳感器和信號源的快速增加，使得設備設計師們可以在系統MCU或傳感器融合協處理器中加入更多的模擬信號通道。尤其是在日益發展的小型物聯網領域中更是如此。

　　信號平均法是一項常用于此類數據采集系統的技術，可以增強數值結果的可用分辨率并抑制多種噪聲。雖然過濾方式簡單，但其整體效果要取決于所使用的平均法。本文將對傳統的序列平均法和最新的交叉平均法進行比較。

　　許多現代的混合信號MCU和片上系統都直接將平均法加入到模擬-數字轉換器硬件中。這大大減少了MCU需要完成的處理量，簡化代碼編寫，縮短處理器需要在高功耗模式中的運行時間。

　　盡管多種信號與設備之間實現連接的模擬輸入多路復用器已十分普遍，但大部分混合信號MCU的硬件平均功能每次只能在一條信號通道中執行。當平均過程完成后，通常會引發中斷，然后固件在中斷中選擇另一個需要轉換的模擬輸入。在一些設備中，比如賽普拉斯半導體公司的PSoC 4系列1 Msps 12位ADC可編程片上系統，其通道序列內置于轉換器硬件中，可在無需處理器干預的情況下對所有通道執行平均功能。

　　這種傳統的對單一通道信號進行多次轉換后才轉到下一個通道的平均模型被稱為序列平均。這種方法存在一些限制，主要問題在于會降低多通道環境中的可用采樣率，包括被平均的通道和序列中不需要平均的通道。

　　最近出現了一種新的方法，可以增強數據采集系統設計師所使用的各種工具。這項技術被稱為交叉平均法，它給需要采集高頻率信號以及需要快速采集非平均通道樣本的系統帶來了福音。

　　序列平均和交叉平均的區別我們可以從一些圖文中得到解釋，本文選擇了一個8通道的配置作為示例。原始ADC采樣率設置為800 ksps，每個通道中的16個12位樣本將被一起平均。這樣會產生一個16位的輸出字，而12位樣本量化的信噪比貢獻量則會把信噪比限制在相對于14位轉換器的水平(假設每個樣本的量化噪聲貢獻量不相關)。

　　由于有8個通道，且每個通道取樣16次后獲得最終結果，因此ACD需要進行128次轉換才能生成各結果組。這一過程需要160微秒，結果組的可用頻率為6250次/秒。

　　這個例子還假設每個通道都有自己的結果寄存器，本示例中所使用的PSoC 4就是如此。但部分混合信號MCU有所不同，它們只有一個結果寄存器，因此不得不在轉換通道時進行讀取。

　　圖1所示的是偽代碼形式的標準序列平均解決方案，其行為如下：

　　? ● 刷新累積寄存器

　　? ● 選擇通道1

　　? ● 以微秒間隔進行16次采樣，將它們累積在通道1的寄存器中，總耗時20微秒

　　? ● 選擇通道2

　　? ● 以微秒間隔進行16次采樣，將它們累積在通道2的寄存器中，總耗時20微秒

　　? ● 重復上述步驟，完成8個通道的取樣

　　? ● 轉移8個結果，出現中斷或DMA

　　圖1：序列平均

　　每個輸入端通過連續16次轉換進行采樣。一個通道的連續轉換需要160微秒，因此每個通道的采樣頻率為每秒6250個樣本。采樣孔徑(即一個通道的采樣時間)為20微秒。這一孔徑會產生低通濾波的效果，然而帶寬會非常高，出現(1/20微秒)50千赫倍數頻率響應的零點。這一過濾無法防止混疊。這一輸入信號中的任何接近6250赫茲倍數的頻率成分將被混疊降低到接近DC的水平，從而可能制造明顯的測量噪聲。只能通過使用每個通道的防混疊過濾器對其進行預先過濾，以緩解這一現象。

　　此外，各通道間會出現20微秒的時間偏差。如果需要計算交叉通道數學函數(比如相關性或功率計算)，這一時間偏差會產生嚴重誤差。

　　如果在這樣一個序列中有未平均的通道，此類通道的采樣頻率主要由其他序列采樣中需要做平均的通道決定。因此，盡管ADC的采樣頻率為800 ksps，但未平均的通道的采樣頻率要遠低于此。最理想的情況是將這800 ksps頻率平均分攤到8個通道，每個通道頻率為100 ksps。

　　針對這一難題的解決方案交叉平均法則有效得多(見圖2)。定序器與之前一樣圍繞輸入通道，但這一次僅對每個通道采集一個樣本。在通道經過N次單次采樣后，可以讀出所有累積寄存器的輸出。

　　圖2：交叉平均

　　偽代碼形式的交叉平均序列如下：

　　? ● 將硬件循環計數器設置為0

　　? ● 刷新累積寄存器

　　? ● 重復

　　? ● 循環計數器+= 1

　　? ● 選擇通道 [循環計數器]

　　? ● 取一個樣本，將它累積到通道 [循環計數器]的寄存器中，總時間微秒

　　? ● 直到循環計數器 ≥8

　　? ● 轉移8個結果，出現中斷或DMA

　　這個平均過程的信號特征明顯不同。現在不會出現連續轉換，獲得每個平均數的16次轉換被均勻地分攤，每輪轉換耗時160微秒，間隔10微秒。換言之，每個通道的采樣頻率為100 ksps，這是將800 ksps ADC分攤到8個通道時的理論最大值。這一過程的采樣孔徑為160微秒，因此系統頻率響應零點會出現在最終采用頻率的倍數上。其優點在于輸入信號中不會出現混疊降低到DC的高頻率噪聲。這可大大提高測量的穩定性，從而顯著降低模擬過濾要求。

　　通道之間仍存在時間偏差，但已減少到微秒，相比160微秒的抽樣時間要小得多，大大減少了跨通道計算的誤差。

　　在本示例中，使用交叉平均法的轉換器子系統以相當于約14位信噪比和 ksps的頻率提供8個通道的樣本，并有效預防混疊，縮短通道間的延遲時間。

　　交叉平均法正在賽普拉斯半導體的新型可編程芯片系統設備上推行，包括近期推出的Cortex M4-based PSoC 6和賽普拉斯PSo4系列模擬產品PSoC Analog Coprocessor。該設備的ADC中的硬件(可通過PSoC Creator Scan_ADC 組件進行完整配置)還可以在不執行平均功能的情況下轉換序列中的任何通道。這意味著在更前面的例子中，通道仍能夠達到100 ksps頻率，且不會影響已平均通道的時間。

　　以高分辨率和高采樣頻率采集多個通道的樣本，極大的增加了使用現代混合信號可編程片上系統進行經濟而高性能的模擬信號捕捉的可能性。當需要轉換多個可能要求進行平均的模擬通道時，請注意多種平均模式對設備信號處理能力所產生的影響。