MADSADCS的自适应数字量化噪声消除滤波器的制作方法

本申请是来自题为“ADAPTIVE DIGITAL NOISE CANCELLATION FILTERS FOR MASH ADCS”(于2015年12月17日提交，序列号为62/269,085)的美国临时专利申请的优先权的非临时专利申请。该美国临时专利申请的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本公开一般涉及模数转换器(ADC)，更具体地涉及用于多级噪声整形Δ-ΣADC的自适应数字量化噪声消除滤波器。

背景技术：

在许多电子应用中，模拟输入信号被转换为数字输出信号(例如，用于进一步的数字信号处理)。例如，在精密测量系统中，电子设备设置有一个或多个传感器以进行测量，并且这些传感器可以生成模拟信号。然后，模拟信号将被提供给模数转换器(ADC)作为输入，以生成数字输出信号用于进一步处理。在另一种情况下，天线基于携带空气中的信息/信号的电磁波产生模拟信号。然后由天线产生的模拟信号作为输入提供给ADC，以产生数字输出信号用于进一步处理。

ADC可以应用于诸如宽带通信系统，音频系统，接收机系统等许多地方。ADC可以转换表示真实世界现象(例如光，声音，温度或压力)的模拟电信号，用于数据处理目的。ADC用于广泛的应用，包括通信、能源、医疗保健、仪器仪表和测量、电机和电源控制、工业自动化和航空航天/国防。设计ADC是一项非常重要的任务，因为每个应用在速度、性能、功耗、成本和尺寸方面可能有不同的需求。随着需要ADC的应用的增长，对精确和可靠的转换性能的需求也在增长。

附图说明

为了提供对本公开及其特征和优点的更完整的理解，参考结附附图进行的以下描述，其中相同的附图标记表示相同的部分，其中：

图1是Δ-Σ模数转换器(DS ADC)的说明性系统图；

图2是根据本公开的一些实施例的连续时间多级噪声整形器(CT MASH ADC)的说明性系统图；

图3示出根据本公开的一些实施例的具有数字量化噪声消除的示例性两级MASH ADC的(高电平图)。

图4示出根据本公开的一些实施例的具有在量化器处理注入的抖动信号的单环路调制器的模型；

图5示出根据本公开的一些实施例的具有互相关硬件块的示例性两级MASH ADC；

图6示出根据本公开的一些实施例的示例性互相关硬件块；

图7示出根据本公开的一些实施例的互相关硬件块内的时间共享；

图8示出根据本公开的一些实施例的对较低时钟域的抽取；

图9示出根据本公开的一些实施例的用于具有抽取的MASH ADC的数字量化噪声消除信号路径；

图10是示出根据本公开的一些实施例的用于确定通过互相关来跟踪信号传递函数的数字滤波器系数的方法的流程图；和

图11是示出根据本公开的一些实施例的用于跟踪CT MASH ADC中的传递函数的方法的流程图。。

具体实施方式

对于连续时间多级噪声整形模数转换器(CT MASH ADC)，量化噪声消除通常需要传递函数的精确估计，例如前端调制器的噪声传递函数和信号传递后端调制器的功能。为了提供量化噪声消除，数字量化噪声消除滤波器自适应地跟踪由于积分器增益误差，闪存-DAC定时误差以及级间增益和定时误差导致的传递函数变化。通过注入的最大长度线性反馈移位寄存器(LFSR)序列和调制器输出之间的直接互相关来执行传递函数的跟踪，然后通过用可编程有限脉冲响应(PFIR)过滤器精确地建模传递函数来校正这些非理想效应。

设计模数转换器(ADC)

ADC是将由模拟信号携带的连续物理量转换成表示该量的幅度的数字值(或携带该数字值的数字信号)的电子装置。该转换涉及模拟输入信号的量化，因此它将引入少量的误差。通常，通过模拟输入信号的周期性采样来进行量化。结果是将连续时间和连续幅度模拟输入信号转换为离散时间和离散幅度数字信号的数字值序列(即，数字信号)。ADC可以通过以下应用要求来定义：其带宽(其可以适当地转换为数字信号的模拟信号的频率范围)及其分辨率(离散电平的数量，最大模拟信号可以被划分并表示为数字信号)。ADC还具有用于量化ADC动态性能的各种规范，包括信号与噪声和失真比(SINAD)，有效位数(ENOB)，信噪比(SNR)，总谐波失真(THD)总谐波失真加噪声(THD+N)和无杂散动态范围(SFDR)。ADC具有许多不同的设计，可以根据应用要求和性能规格进行选择。

基于Δ-Σ(DS)调制(本文中称为“DS ADC”)的ADC已经广泛地用于数字音频和高精度仪器系统中。图1是Δ-Σ模数转换器(DS ADC)的示例性系统图，或者在本文中有时称为Δ-Σ调制器。DS ADC包括环路滤波器102，量化器104和反馈数模转换器(DAC)106(即，在DS ADC的反馈路径中的DAC)。

DS ADC通常提供能够以低成本以高分辨率将模拟输入信号转换为数字信号的优点。通常，DS ADC使用DS调制器对模拟信号u进行编码。量化器104可用于此目的，采用例如低分辨率ADC作为1位ADC，闪速ADC，闪速量化器等。然后，如果适用，DS ADC可以应用数字滤波器(未示出)到DS调制器(即，量化器104)的输出以形成更高分辨率的数字输出。可以包括具有一个或多个积分器的环路滤波器102，以为DS ADC提供误差反馈，并帮助将来自量化器104的噪声形成从基带到较高频率。通常通过取原始模拟输入信号u和使用反馈DAC 106(其中数字化信号v被转换回模拟信号)产生的原始模拟输入信号的重建版本之间的差来产生误差。DS ADC的一个关键特性是其将量化噪声q(来自量化器104)推送到较高频率(也称为噪声整形)的能力。噪声整形的量取决于环路滤波器102的阶数。结果，DS ADC通常能够实现高分辨率模数转换。由于其流行性，已经提出了DS ADC和采用DS ADC的结构的许多变化。

反馈DAC 106通常处于具有模数转换器(ADC)的反馈配置中。也就是说，ADC的输出被馈送到反馈DAC 106的输入，并且反馈DAC的输出被反馈到ADC的输入路径。一般来说，反馈DAC 106是多位DAC，其利用由到反馈DAC的输入位控制的多个单位元件来实现。每个单元元件，例如电流控制单元，从馈送到反馈DAC 106的输入数字码v生成反馈DAC的模拟输出信号的一部分。在一些情况下，这些单位元件被称为构成反馈DAC 106的DAC元件。在一些情况下，DAC元件被称为单位元件，因为对于电流导引电路理想地控制相同量的电流到输出(即，DAC元件被加权相同或具有相同的权重)。

多级噪声整形模数转换器(MASH ADC)

已经提出了对DS ADC的不同变化以实现适合于各种系统的各种优点。在一些应用中，DS ADC已经适应于满足功率关注，而一些其他DS ADC已经适应以降低复杂度。在某些情况下，DS ADC已经通过提供对错误和/或噪声的增强的控制来适应于满足精度关注。例如，对于强调噪声整形的应用，可以使用更高阶的DS调制器，即在环路滤波器中使用更多的积分器和反馈路径，用于将更多的量化噪声整形为高频。三角积分ADC(例如，图1)使用与过采样组合的量化噪声的整形来折衷具有信号带宽的分辨率。高阶噪声整形和多位实现允许更积极的权衡，但是存在使ADC不稳定的风险。

已经引入了具有多个DS ADC的多级噪声整形(MASH)ADC。一般来说，MASH ADC具有多个级，例如多个DS ADC。在一个示例中，MASH ADC可以具有两个级，例如前端和后端。每个级接收相应的模拟输入并输出相应的数字输出。在某些情况下，级接收相同的模拟输出。在一些情况下，级接收不同的模拟输入。例如，一些MASH ADC具有前端和后端，其中每个调制器的输入不同。一些MASH ADC具有阶段的实现可能不同的阶段。MASH ADC通过依靠单独稳定的Δ-Σ调制器的级联来解决不稳定性的问题。然而，MASH ADC依赖于量化噪声的消除，这需要模拟和数字传递函数之间的精确匹配。

一般来说，MASH ADC可包括用于数字化系统的信号和误差的多个级(级联Δ-Σ调制器)，以便满足与带宽，分辨率和信噪比相关的设计要求。MASH ADC的一个优点是，设计级联稳定的低阶环路，同时实现(潜在不稳定的)高阶环路的良好性能。在一个示例中，第一级使用第一ADC从模拟输入信号产生数字输出信号。可以从第一DAC模拟输出中减去第一级中的量化器的输入(或者等效地，来自第一环路滤波器/积分器的输出)，以产生第一级量化噪声。第一级量化噪声由第二级数字化。结果是第一级产生表示其量化噪声的模拟信号，并且第二级使用第二ADC对第一级的量化噪声进行量化。多级方法允许减少量化噪声，从而允许MASH ADC实现更高的性能。如果使用更多的级，则可以从第二DAC模拟输出中减去第二级中的量化器(或者等效地，来自第二环路滤波器或积分器的输出)的输入，以产生第二级量化噪声，通过第三阶段量化。到量化器的输入或来自环路滤波器/积分器的输出可以在减法之前被延迟元件延迟。可以提供延迟元件与用于在延迟元件的输入处从模拟信号生成DAC模拟输出的信号路径的可能的跨导和群延迟。为了产生MASH ADC的最终输出，组合相应的输出。有效地，结果是第一级的量化噪声被第二级抑制，并且来自第二级的量化噪声被第三级抑制(产生与单个三阶环相同的噪声抑制，当使用三个级联的一阶环路)。

图2是根据本公开的一些实施例的1-2连续时间多级噪声整形Δ-Σ模数转换器(CT MASH ADC)的说明性系统图。在该示例中，CT MASH ADC具有两个阶段：作为第一级(或前端，称为MOD1)的第一级Δ-Σ调制器和作为第二级(或后端，称为MOD2)。第一级(或前端)产生第一数字输出V1。第二级(或后端)产生第二数字输出V2。Δ-Σ调制器的阶数由级中的积分器数量(反馈环路的数量)确定。第一级(前端)只有一个积分器(例如，具有产生输出信号X1的运算放大器AMP1 202的积分器)，因此它是一阶调制器。第二级(后端)具有两个积分器(例如，具有产生输出X2的放大器运算放大器AMP2 204的积分器，以及具有产生输出X3的运算放大器AMP3 206的积分器)，因此它是二阶调制器。虽然该示例是1-2CT MASH ADC，但是本公开可应用于各种转换器，包括其他CT MASH ADC架构，离散时间(DT)MASH ADC架构，混合CT-DT MASH ADC架构和CT，DT或混合CT-DT管线调制器等。

返回参考图2，由第一级前端内的闪速量化器(“FLASH1”208)提供的粗量化的残差被馈送到第二级后端，并且被第二级后端数字化。第一级前端(或闪速量化器FLASH1 208的输入)X1中的积分器的输出被FLASH1 208数字化，以产生数字输出V1。数字输出V1被提供作为DAC“DAC2A”210的输入以产生模拟输出信号。X1(或延迟块212的输出处的X1的延迟版本)与DAC2A 210模拟输出之间的差产生粗量化的残差。可以提供延迟元件212以匹配用于产生DAC2A 210模拟输出的信号路径(即，通过FLASH1 208和DAC2A 210的路径)的可能的跨导和群延迟。前端V1的数字输出和后端V2被适当地组合在数字域中作为1-2CT MASH ADC的最后数字字。

量化噪声消除

虽然提供多个级增加了复杂性和成本，但是如果能够适当地执行量化噪声的消除，则MASH ADC可以实现显着的性能。图3示出了具有数字量化噪声消除的示例性两级MASH ADC的(高电平图)，其可以提供量化噪声的消除。尽管该示例示出了两个阶段，但是通过本公开可以设想，数字量化噪声消除可以应用于具有多于两个级的MASH ADC。两个ADC，ADC1 302和ADC2 304级联布置，表示两个分离级中的ADC。每个ADC从其输入到其输出具有信号传递函数(STF)，STF₁和STF₂。由ADC1 302引入的量化噪声q出现在其输出处。q1＝u-v1是ADC1 302的量化噪声；q2是ADC2 304的量化噪声。量化噪声由相同级的噪声传递函数(NTF)整形。例如，第一级q1的量化噪声由第一级NTF1的噪声传递函数整形。第二级q2的量化噪声由第二级NTF2的噪声传递函数整形。由DSTF2 306和DNTF1 308表示的传递函数对应于其对应的模拟对应物NTF2和NTF1的数字实现或估计。DSTF2和DNTF1是离散时间传递函数或连续时间传递函数的等效离散时间表示。在两级的数字输出v1，v2分别由DSTF2 306和DNTF1 308滤波之后，数字信号例如通过求和节点310(或一些其它合适的求和电路或加法器)被组合以产生最终数字输出

对于图2的两级MASH ADC，组合输出v C给出为：

vc＝v₁DSTF₂-v₂DNTF₁

＝uSTF₁DSTF₂+q₁(NTF₁DSTF₂-STF₂DNTF₁)-q₂NTF₂DNTF₁ (1)

如果使模拟和数字传递函数完全匹配，即，如果DSTF2＝STF2和DNTF1＝NTF1，则上述表达式简化为：

vc＝uSTF₁DSTF₂-q₂NTF₂DNTF₁ (2)

因此，通过提供数字滤波器DSTF2 306和DNTF1 308对两级的数字输出v1，v2进行滤波，来消除来自第一级q1的量化噪声(不再出现在组合输出vc中)分别。来自第二级q2的量化噪声由两个噪声传递函数(即NTF2DNTF1)的乘积整形。如果模拟和数字传递函数不匹配，来自第一级的量化噪声将出现在由(NTF1DSTF2-STF2DNTF1)项整形的组合输出。这种不期望的效应被称为量化噪声泄漏，并且可以显着降低ADC的可实现的信噪比(SNR)性能。

已经探索了各种技术来减少量化噪声泄漏。在一些情况下，可以使模拟传递函数尽可能准确和可预测，但是该方法仅可能用于使用开关电容器电路(离散时间实现)的某些低速实现。更有效的技术是设计低性能模拟电路，估计它们的实际/实际信号和噪声传递函数，并用可编程数字滤波器补偿它们的缺点(如图1的DSTF2 306和DNTF1 308滤波器的箭头所示3)。这种技术工作良好，只要模拟电路是足够线性的并且是时间不变的。可以通过使ADC输出与在第一级的量化器处注入的已知随机信号互相关或在前景中通过注入已知信号来执行传递函数脉冲响应的估计。可编程数字滤波器或消除滤波器可以被实现为可编程有限脉冲响应(FIR)滤波器。

估计传递函数：一位抖动信号注入和互相关

连续时间MASH调制器由于其鲁棒的稳定性和对于低功率，宽带宽和高动态范围的巨大潜力而受欢迎。如上所述，MASH结构的性能取决于数字传递函数与模拟传递函数的匹配程度。通常，最小值意味着平方方法(闭环技术)用于改善传递函数匹配。然而，在一些情况下，这样的方法可能是不足的。

为了确保数字传递函数准确地匹配模拟对应物，数字消除滤波器自适应地跟踪由于积分器增益误差，闪光器到DAC定时误差以及由此引起的前端和后端传递函数变化以及级间增益和定时误差。还如上所述，可以通过使ADC输出与在第一级的量化器(“FLASH1”208)处注入的特定信号(例如，抖动信号)交叉相关来在背景中执行传递函数脉冲响应的估计，或通过注入已知信号在前台。可以使用专用硬件和/或执行指令的片上微处理器基于互相关来确定滤波器系数来执行互相关。通过注入的最大长度线性反馈移位寄存器(LFSR)序列和调制器输出之间的直接互相关，可以通过使用可编程有限脉冲响应(PFIR)滤波器精确地建模传递函数来校正非理想效应。

返回参考图2和图3所示的示例，估计后端STF2的信号传递函数和前端NTF1的噪声传递函数以实现数字量化噪声消除滤波器DSTF2和DNTF1。数字抵消滤波器可以实现为可编程有限脉冲响应(FIR)滤波器(在图2中示为DSTF2和DNTF1)。结果，可编程FIR滤波器可以适应并确保可以利用最小量化噪声泄漏执行量化噪声消除。

如本文所使用的互相关是指一对信号之间的相似性的测量：

L表示滞后，n是时间指数。因此，互相关是等于x[n]与y[-n]的卷积或乘法其中k是频率。互相关是两个数字信号的滑点乘或滑动内积。

返回参考图2中的示例，可以分别从前端和后端存在5位的2位补码输出V1和V2。除了5位V1之外，还可以为数字数据路径注入一个与V1组合的抖动位。该抖动位允许估计传递函数。该位表示半LSB强度信号。具体来说，如果抖动位为1，则1/2将被添加到5位V1，如果它为0，则-1/2将被添加到5位V1。换句话说，如果抖动位为1，可以向V1中加上00000.1(2的补码)，如果抖动位为0，则可以向V1中加11111.1(2的补码)。

通过最大长度LFSR序列产生的一位抖动信号可以在前端量化器输入或优选地前端量化器输出处注入。以下概述了单个调制器的基本框架。这些概念可以应用于MASH，诸如图2的1-2CT MASH ADC。图4示出了用于具有在量化器(例如，图2的“FLASH1”208)处注入的抖动信号的单环路调制器的模型)，根据本公开的一些实施例。输入信号，量化误差和抖动信号分别由u 402，q 404和d 406表示。NTF和STF代表噪声和信号传输功能。调制器输出v 408因此由下式给出：

考虑抖动信号和调制器输出之间的相关性，可以获得：

对于最大长度LFSR序列，自相关为：

抖动信号优选地具有上述自相关(其接近脉冲函数的自相关，或者换句话说，当l＝0时呈现为具有峰值1的脉冲响应，并且当l≠0时具有非常小的值)，使得可以从抖动信号和调制器输出的互相关容易地获得噪声传递函数的脉冲响应。这种结果是由于抖动信号和不相关量化误差之间的互相关r_dq(l)，以及抖动信号和输入信号之间的互相关r_dq(l)b几乎为零。因此，可以得出：

ntf(l)≈r_dv(l)

当在前端调制器的量化器处注入抖动信号时，从上面可以看出，抖动信号和前端调制器的调制器输出V1的互相关可以产生噪声前端的传递函数(例如，关于图3参考的NTF1)。返回参考图2的1-2CT MASH ADC，通过DAC2A产生的量化误差和量化器的延迟输入(通过DELAY元件212和R21)被放大并馈送到第二级。可以看出，在前端调制器的量化器处注入的抖动信号还将允许基于交叉信号的后端的信号传递函数(例如，关于图3的STF2参考)-抖动信号与后端调制器的数字输出V2的相关性。注意，后端的信号传递函数估计的估计也跟踪级间增益和定时误差。

图5示出根据本公开的一些实施例的具有互相关硬件块的示例性两级MASH ADC。第一级具有环路滤波器“LF1”510，并且第二级具有环路滤波器“LF2”520.图5的两级MASH ADC的电路类似于图2所示的架构，但是具有附加如这个例子所示，通过PN块502通过最大长度LFSR序列产生的一位抖动信号d被注入到前置量化器(“XCORR”530)和“XCORR”FLASH1“208”)输出。由PN块502产生的图5中的抖动序列d的长度可以是可编程的(例如，在20和41位之间)。PN块也可以被称为抖动块。

互相关块“XCORR”530可以确定抖动信号d和前端调制器输出V1之间的互相关函数。互相关函数是前端调制器的噪声传递函数(NTF1)。类似地，互相关块“XCORR”540可以确定抖动信号d和后端调制器输出V2之间的互相关函数。互相关函数是后端调制器的信号传递函数(STF2)，互相关函数还可以包括级间增益和定时误差。因此，基于互相关确定的信息可以产生后端STF2的信号传递函数和前端NTF1和数字量化噪声消除滤波器DSTF2和DNTF1(在图3中参考)的噪声传递函数的估计，可以基于估计的传递函数来编程。

注意，本公开描述了用于直接估计传递函数(与闭环技术相反)的开环技术。具体地，开环技术观察抖动信号和调制器输出以估计传递函数。开环技术是有利的，因为利用单次估计的收敛可以更快。开环估计的更新方程可以更复杂，但是开环技术可以跟踪信号传递函数随时间的变化，其中估计的传递函数的系数可以在每次执行开环技术时被完全重新计算。开环技术可以比闭环技术更灵活。

互相关硬件和片上微处理器

图5中所示的互相关块(“XCORR”块530和540)可以在调制器的全时钟速率下操作。图6示出根据本公开的一些实施例的示例性互相关硬件块。在一些实施例中，互相关块可以实现为多个相关器。相关器可以包括累加器602(即，专用高速硬件电路)。在一些实施例中，相关器可以包括具有图6所示的对应延迟块604的累加器602。可以级联包括多个相关器。

累加器可以包括用于从累加器的累加值“VAL”增加或减去调制器输出V1或V2(或者取决于相关器的位置的调制器输出V1或V2的延迟版本)的加法器。调制器输出的增加或减少可取决于抖动位以产生用于进一步处理的互相关系数(“X相关系数”)。

取决于所期望的传递函数的长度，可以实现多个相关器(即，互相关块可以包括多个累加器和多个对应的延迟块)。这种相关器的数量可以由估计的传递函数的脉冲响应的长度决定。如果传递函数被实现为FIR滤波器，则相关器的数量可以由FIR滤波器中的抽头数量来指定。例如，如果传递函数被实现为具有16个抽头的滤波器，则可以为互相关块包括16个相关器(累加器和延迟块)。

在一些情况下，可以在包括级间增益和延迟的第一级NTF和第二级STF的估计之间共享互相关硬件块。有利地，一组相关器(即，一个互相关块)可以用于例如通过时域复用来估计不同的传递函数，从而节省一些面积和潜在的功耗。假定传递函数不会非常快速地改变，则可以减少相关硬件块的数量，以通过时间共享来降低功耗。

即使在单个互相关硬件块内，其中的相关器(即，累加器)也可以在互相关块中的不同抽头集合被时间共享。给定特定传递函数的时间不变性，还可以减少相关器的数量(不再必须是互相关块旨在估计的脉冲响应的抽头的全部数量)，以降低通过时间的功率耗散共享。图7示出根据本公开的一些实施例的单个互相关硬件块内的时间共享。如果传递函数具有2n个抽头，则可以在第一时间段期间通过现有的n个相关器704来估计前n个抽头(抽头0至n-1)，然后可以使用同一组n个相关器704来学习剩余在第二时间段期间n个抽头(抽头n至2n-1)。由选择信号“SEL”控制的多路复用器704可以选择适当的抖动信号值(具有适当抽头的抖动信号值)以提供给N个相关器中的相关器。因此，在该示例中，所需的累加器的数量减少了一半。

互相关硬件块可以通过片上微处理器执行用于估计和更新用于量化噪声消除的可编程数字滤波器的系数的指令来使能。互相关硬件块可以被触发以执行相关(即，累积)，并且当已经累积了指定数量的样本时，将准备好的信号发送回微处理器。在累积期间，如果调制器达到定义的超范围阈值并且传递函数估计不再准确，则可以触发互相关块以自身清除(通过来自片上微处理器的信号或其他中断信号)，并将清除信号发送回片上微处理器。片上微处理器可以选择要由互相关器块执行的特定互相关器功能(例如，NTF1或STF2估计，或哪个通道)。片上微处理器可以复位交叉相关器(以开始新的估计，或如果过载事件)。片上微处理器可以选择所需的累加长度和平均值。片上微处理器可以从相关和/或估计读取结果。片上微处理器可以执行归一化(由于这是开环技术)。片上微处理器可以执行抽取以降低复杂度。片上微处理器可以在数字滤波器上加载用于量化噪声消除的系数。

抽取以减少复杂性

为了降低实现复杂性，对数据路径中的NTF和STF建模的可编程FIR滤波器(PFIR)可以被抽取到较低时钟域，以使得能够执行滤波器的乘法-累积(MAC)运算具有更少的水龙头。图8示出根据本公开的一些实施例的对较低时钟域的抽取。信号链810使用全速率PFIR系数(示为“FPFIR”框812)处理调制器输出V，并且随后通过两个级联抽取的HBF(HBF＝半带滤波器)将信号抽取到较低时钟域，由2)抽取(示为“DEC2”814和“DEC2”816)。信号链820首先通过两个级联抽取HBF(示为“DEC2”822和“DEC2”824)抽取到较低时钟域来处理调制器输出V.抽取的信号随后由慢速率PFIR系数(示为“SPFIR”框826)滤波。信号链810等同于信号链820，并且示出了抽取对于降低复杂度是可能的。

在该示例中，为了将“FPFIR”块812的全速率PFIR系数转换为以例如Fs/4操作的“SPFIR”块826的抽取PFIR系数，估计的传递函数脉冲响应，“FPFIR”块812的全速率PFIR系数可以通过两个级联的2抽取HBF(HBF＝半带滤波器，抽取2)来滤波。级联滤波器被示为“DEC2”802和“DEC2”804.抽取可以由执行用于抽取估计传递函数脉冲响应系数(FPFIR系数)和获得抽取系数(SPFIR系数)的指令的片上微处理器执行，。可以以较少的抽头(但在乘法器和被乘数中具有更多的位)以较低速率执行慢速SPFIR乘法。根据所需的抽取电平，可以使用不同数量或种类的级联抽取滤波器。

图9示出根据本公开的一些实施例的用于具有抽取的MASH ADC的数字量化噪声消除信号路径。顶部信号路径具有用于处理和抽取前端V1的调制器输出的一个或多个(级联)抽取滤波器(例如，块902和904)。PFIRSTF 906表示用于实现后端的STF(图3的DSTF2或从前端量化器输入到具有图2中所示的APF+Gain+STF2的后端调制器输出的传递函数)的可编程FIR滤波器。PFIRSTF 906的系数可以被抽取并以慢速率(不是全速率)操作。底部信号路径还具有用于处理和抽取后端V2的调制器输出的一个或多个(级联)抽取滤波器(例如，块912和914)。PFIRNTF916表示用于实现前端的NTF(图3的DNTF1)的可编程FIR滤波器。PFIRNTF 916的系数可以被抽取并以慢速率(不是全速率)操作。

在抽取器之后实现两个滤波器，即PFIRSTF 906和PFIRNTF 916，使得滤波器可以以低得多的速率运行以降低复杂度。顶部和底部信号路径包括抽取(块902,904,912和914)，使得可以应用在较低时钟域操作的PFIR系数，以执行先前关于图3描述的量化噪声消除。例如，PFIRSTF和PFIRNTF滤波器都可以在抽取器之后实现，每个抽头只有12个抽头。PFIRSTF和PFIRNTF滤波器的输出被组合并提供给另一个块，用于进一步的数字处理930以产生MASH ADC的最终输出。

用于确定滤波器系数的方法

图10是示出根据本公开的一些实施例的用于确定通过互相关来跟踪信号传递函数的数字滤波器系数的方法的流程图。该方法包括设置相关器以执行和读取来自相关器的相关器结果。该方法可以包括归一化和抽取，如果适用的话。在确定最终系数之后，该方法包括将系数加载到可编程数字滤波器。虽然互相关硬件块包括专用硬件，但是可以实现执行指令的片上微处理器以从互相关硬件读取以确定PFIR滤波器的滤波器系数。

以下概述图10中所说明的方法的一个实例，其中具有16个相关器的互相关硬件块具有多级模/数转换器(例如，MASH ADC，管线ADC)。在该示例中，单个互相关硬件块的16个相关器在多级ADC的两个级之间共享，以减少找到两个级的传递函数所需的硬件量。

硬件例如由片上微处理器配置以开始NTF1估计过程。在任务1002中，互相关硬件块的16个相关器被设置为对级1，即多级ADC的第一级执行互相关。在抖动信号(例如，在第一级的闪速量化器处注入)和第一级的数字输出之间执行互相关。在任务1004中，一旦互相关完成，就可以读取16个互相关器结果XCORR[0:15]，并且结果形成NTF1估计的系数，即第一级的噪声传递函数或NTF1[0:15]。

硬件还例如由片上微处理器配置以开始STF2估计处理。在任务1006中，互相关硬件块的16个相关器被设置为对级2，即多级ADC的第二级执行互相关。在抖动信号(例如，在第一级的闪速量化器处注入)和第二级的数字输出之间执行互相关。在任务1008中，一旦互相关完成，就可以读取16个互相关器结果XCORR[0:15]，并且结果形成STF2估计的系数，即第二级的信号传递函数或STF2[0：15]。

在一些实施方式中，传递函数被归一化。在任务1010中，NTF1系数可以归一化为作为增益系数的STF2系数的和。换句话说，NTF1系数可以除以增益系数。在任务1012中，STF2系数可以归一化为STF2系数或增益系数的和。换句话说，STF2系数可以除以增益系数。可选地，在任务1014中，从NTF1个系数中去除NTF1个系数的平均值。本公开设想了各种归一化方案，包括根据实现将系数归一化为某个其它合适的值。

在一些实现中，传递函数被抽取以在慢速率域中操作。在任务1016中，用抽取器传递函数(例如，抽取4传递函数)对NTF1系数进行滤波或抽取。在任务1018中，用抽取器传递函数(例如，抽取4传递函数)对STF2系数进行滤波或抽取。这两个任务的结果是较小的系数集，例如，从16个系数到具有12个抽头或12个系数的滤波器。

可选地，可以应用针对NTF/STF系数的过去N个估计的移动平均值。最后几个N个计算的滤波器系数集合的移动平均值可以降低对强干扰信号的敏感性。可选的平均模式(例如，根据平均模式在移动窗口的不同大小上的平均系数)可以减少强输入信号的影响。平均模式或各种尺寸的不同移动窗口包括：0(无)，2,4,8和16组相关结果。

在任务1020中，将系数集加载到可编程FIR滤波器(例如，PFIRNTF和PFIRSTF滤波器(例如，图3的DSTF2 306和DNTF1 308))中。如果使用抽取，则系数集可以被加载到可编程FIR滤波器中，该可编程FIR滤波器处理来自多级ADC(例如，图9的PFIRSTF 906和PFIRNTF 916)的级的数字输出信号的抽取版本。

用于跟踪CT MASH ADC中的传递函数的方法

图11是示出根据本公开的一些实施例的用于跟踪CT MASH ADC或更广泛地多级ADC中的传递函数的方法的流程图。在任务1102中，在前端的量化器，例如在量化器的输出端处注入抖动信号。抖动信号是最大长度LFSR序列，其行为接近脉冲响应。量化器可以是连续时间多级噪声整形ADC(如图2和图5所示)的前端的快速量化器。在一些情况下，量化器可以是连续时间流水线ADC的前端的闪速量化器。

在任务1104中，可以通过抖动信号和调制器输出的直接互相关来估计前端的噪声传递函数和后端的信号传递函数。换言之，连续时间Σ-ΔMASH ADC的前端和后端传递函数通过注入的最大长度LFSR序列和调制器输出之间的互相关直接估计。

在任务1106中，可基于所估计的传递函数来编程数字滤波器，例如，出于量化噪声消除的目的。可以基于互相关函数来更新用于数字量化噪声消除的可编程滤波器或数字滤波器的系数(例如，如图3所示)。

在一些实施例中，例如对于任务1104的方法可以包括确定多级ADC的数字输出信号和抖动信号的互相关函数，以确定多级ADC的传递函数。对于一些实施例，数字输出信号是多级ADC的前端(例如，图3的V1)的输出信号。感兴趣的传递函数是前端的噪声传递函数(例如，NTF1)。可编程滤波器对多级ADC(例如，用于滤波V2的DNTF1 308)的后端的输出信号进行滤波。对于一些实施例，数字输出信号是多级ADC的后端(例如，图3的V2)的输出信号。感兴趣的传递函数是后端的信号传递函数(例如，STF2)。可编程滤波器对多级ADC(例如，用于滤波V1的DSTF2 306)的前端的输出信号进行滤波。

在一些实施例中，传递函数估计期间的平均模式通过减少对传递函数学习的强输入干扰来增强估计精度。该方法还可以包括对基于互相关函数计算的多个系数集合应用移动平均。系数集合的移动窗口的大小可以是可编程的。

在一些实施例中，该方法可以包括基于从多级ADC的估计信号传递函数计算的增益系数或者为特定实现选择的某个其他合适值来对互相关函数进行归一化。

在一些实施例中，以全速率执行的2级抖动的互相关简化了对加法/减法的实现。

在一些实施例中，相关器可以被时间共享以使得能够估计较长的脉冲响应并且减少区域利用率。

在一些实施例中，以抽取速率操作估计PFIR降低功率耗散。在数据路径中对前端NTF和后端STF建模的PFIR通过抽取器传递函数对全速率PFIR系数进行抽取，以较少的抽头执行较低速率。该方法还可以包括抽取互相关函数以确定抽取的系数(例如，如图8所示)。更新可编程滤波器的系数包括基于抽取的系数更新系数(例如，如图8所示)。为了使用抽取的PFIR滤波器来减少功率耗散，该方法可以包括通过一个或多个抽取滤波器对多级ADC的输出信号进行抽取，以生成抽取的输出信号，并且通过可编程滤波器对抽取的输出信号进行滤波(例如，见图9)。

基于互相关的前向模型估计识别前端NTF和后端STF，以及级间定时和增益误差，并跟踪由于过程，电压和温度变化导致的传递函数变化。该方法有利地跟踪由于来自R，C和有限UGBW(单位增益带宽)的积分器增益误差，闪速到DAC定时误差，以及级间延迟和增益变化导致的传递函数变化。结果，依赖于传递函数估计的数字量化噪声消除可以执行得更好。该方法可以应用于提取其他类型的连续时间ADC的传递函数，例如CT管线。

示例

示例1是一种用于跟踪多级模数转换器(ADC)中的数字量化噪声消除的传递函数的方法。该方法包括：在多级ADC的前端的量化器处注入抖动信号，其中抖动信号是最大长度线性反馈移位寄存器序列；确定所述多级ADC的数字输出信号和所述抖动信号的互相关函数，以确定所述多级ADC的传递函数；以及基于所述互相关函数更新用于数字量化噪声消除的可编程滤波器的系数。

在示例2中，示例1还可以包括作为多级ADC的前端的输出信号的数字输出信号；所述传递函数是所述前端的噪声传递函数；以及所述可编程滤波器对所述多级ADC的后端的输出信号进行滤波。

在示例3中，上述示例中的任一个可以进一步包括作为多级ADC的后端的输出信号的数字输出信号；所述传递函数是所述后端的信号传递函数；以及所述可编程滤波器对所述多级ADC的前端的输出信号进行滤波。

在示例4中，上述示例中的任一个可以进一步包括抽取互相关函数以确定抽取的系数，其中更新可编程滤波器的系数包括基于抽取的系数更新系数。

在示例5中，上述示例中的任一个还可以包括通过一个或多个抽取滤波器对多级ADC的输出信号进行抽取，以生成抽取的输出信号；以及由所述可编程滤波器对所述抽取的输出信号进行滤波。

在示例6中，上述示例中的任一个还可以包括基于从多级ADC的估计信号传递函数计算的增益系数来对互相关函数进行归一化。

在示例7中，上述示例中的任一个可以进一步包括对基于互相关函数计算的多个系数集合应用移动平均。。

示例8是用于跟踪多级模数转换器(ADC)中的数字量化噪声消除的传递函数的系统。该系统包括：用于产生最大长度线性反馈移位寄存器(LFSR)序列的抖动块，所述抖动块耦合到多级ADC的前端的量化器；互相关硬件块，接收所述多级ADC的数字输出和所述最大长度LFSR序列，并生成互相关函数的系数；以及基于互相关函数的系数可编程的数字量化噪声消除滤波器。

在示例9中，上述示例中的任一个可以进一步包括互相关硬件块，该互相关硬件块包括：多路复用器，用于(1)选择最大长度序列的多个值中的值，并且将所选择的值提供给以及(2)在所述最大长度序列的多个值中选择另一个值，并在第二时间段期间将所选择的值提供给所述相关器。

在示例10中，上述示例中的任一个可以进一步包括互相关硬件块，该互相关硬件块包括：多路复用器，用于(1)选择多级ADC的第一级的输出，并且提供以及(2)在第二时间周期期间选择所述多级ADC的第二级的输出并将所述第二级的所选输出提供给所述多个相关器。

在示例11中，上述示例中的任一个可以进一步包括作为2级抖动序列的最大长度LFSR序列。

在示例12中，上述示例中的任一个可以进一步包括互相关硬件块，该互相关硬件块包括：累加器，用于接收最大长度LFSR序列的值和多级ADC的数字输出，其中，最大长度LFSR序列的值的电平确定数字输出是被减去还是加到累加器的累加值。

在示例13中，上述示例中的任一个可以进一步包括用于对互相关函数的系数进行滤波的移动平均滤波器。

在示例14中，上述示例中的任一个可以进一步包括具有可编程移动窗口大小的移动平均滤波器。

在示例15中，上述示例中的任一个可以进一步包括用于对互相关函数进行滤波的一个或多个抽取滤波器。

在示例16中，上述示例中的任一个可以进一步包括一个或多个抽取滤波器，用于对多级ADC的数字输出进行滤波并生成抽取的数字输出，其中数字量化噪声消除滤波器对抽取的数字输出。

在示例17中，上述示例中的任一个可以进一步包括用于将互相关函数的系数归一化为增益系数的归一化块。

在示例18中，上述示例中的任一个可以进一步包括具有多级ADC的片上微处理器，用于控制互相关硬件块，从互相关读取互相关函数的系数硬件块，以及对数字量化噪声消除滤波器进行编程。

在示例19中，上述示例中的任一个还可以包括作为连续时间多级噪声整形ADC的多级ADC。

示例20是一种装置，包括：级联的多个连续时间模数转换器(ADC)；用于生成接近脉冲响应的序列并将所述序列注入到所述多个ADC中的第一ADC的量化器的装置；用于计算所述序列与所述多个ADC中的所述ADC中的一者的给定数字输出之间的互相关函数的系数的装置；以及用于数字量化噪声消除的装置，其是基于互相关函数的系数可编程的。

在示例21中，示例20可以进一步包括用于实施或实行示例1-7中的任一特征或其组合的装置。

其他实施注释，变化和应用

在一些实施例中，一种装置包括级联的多个连续时间模数转换器(ADC)。ADC可以形成CT MASH ADC，CT流水线ADC等。该装置进一步包括用于生成接近脉冲响应的序列并将该序列注入到多个ADC中的第一ADC的量化器的装置。该装置可以包括图5的PN块502。该序列可以是最大长度LFSR序列。该序列可以是2级序列。可以在量化器的输入处注入序列。该序列可以在量化器的输出处注入。所述设备可进一步包括用于计算所述序列与所述多个ADC中的所述ADC中的一者的给定数字输出之间的互相关函数的系数的装置。该装置对应于与本文描述的互相关硬件块相关联的各种电路(例如，在图5-7及其附带的描述中)。该装置可以包括用于数字量化噪声消除的装置，其可以基于互相关函数的系数来编程。该装置可以包括可编程FIR滤波器，例如图3和图9中所示的FIR滤波器。

在一些实施例中，用于跟踪多级模数转换器(ADC)中的数字量化噪声消除的传递函数的系统或集成电路包括抖动块，互相关硬件块和一个或更多的数字量化噪声消除滤波器。抖动块(例如，图5的抖动块502)可以包括用于生成最大长度线性反馈移位寄存器(LFSR)序列的电路。抖动块优选地耦合到多级ADC的前端的量化器的输出(例如，如图5所示)。互相关硬件块接收多级ADC的数字输出和最大长度LFSR序列，并且生成互相关函数的系数(例如，如图5-7及其伴随的描述所示)。数字量化噪声消除滤波器(例如，用于滤波V1的DSTF2 306和用于滤波V2的DNTF1308)是基于互相关函数的系数可编程的。

为了减少硬件，互相关硬件块可以包括：多路复用器，用于在最大长度序列的多个值中选择值，并且在第一时间段期间将所选择的值提供给相关器，并且在第一时间段期间选择另一值最大长度序列的多个值，并且在第二时间段期间将所选择的值提供给相关器。多路复用器由图7中所说明的方案说明。在一些实施例中，互相关硬件块可在多阶段ADC的多个级之间共享。互相关硬件块可以包括：多路复用器，用于选择多级ADC的第一级的输出，并且在第一时间段期间将所选择的第一级的输出提供给多个相关器，并且选择第二级的输出级，并且在第二时间段期间将所述第二级的所选输出提供给所述多个相关器。返回参考图5，可以使用一个XCORR块而不是具有XCORR块530和540。

通过使用2级序列作为抖动信号或最大长度LFSR序列可以大大简化实现互相关硬件块。在一些实施例中，互相关硬件块包括用于接收最大长度LFSR序列的值和多级ADC的数字输出的累加器，其中最大长度LFSR序列的值的水平确定是否数字输出被减去或加到累加器的累加值。图6和7及其相应的描述示出了累加器的示例。

在一些实施例中，系统或集成电路可以包括用于对互相关函数的系数进行滤波的移动平均滤波器。移动平均滤波器可以具有可编程移动窗口大小，其可以由片上微处理器(基于多级ADC的一个或多个条件，例如多级ADC的输入或输出信号的条件)编程，级ADC)。

为了减少数字量化噪声滤波器的功率耗散，可以实现抽取。系统或集成电路可以包括用于对互相关函数进行滤波的一个或多个抽取滤波器，以及用于对多级ADC的数字输出进行滤波并生成抽取数字输出的一个或多个抽取滤波器。数字量化噪声消除滤波器对抽取的数字输出进行滤波。该方案由图8和图9示出。

在一些实施例中，系统或集成电路可以包括用于根据实现将互相关函数的系数标准化为增益系数或一些其它期望值的标准化块。

在一些实施例中，系统或集成电路包括具有多级ADC的片上微处理器，用于控制互相关硬件块，从互相关硬件块读取互相关函数的系数，以及编程数字量化噪声消除滤波器。虽然互相关通常由专用数字电路执行，但是与归一化，抽取，平均(或由互相关硬件块计算的系数的其他处理)有关的操作可以由片上微处理器执行。

尽管关于在CT MASH ADC中的自适应量化噪声消除滤波器描述了本文所描述的实施例，但所述技术可应用于其它多级ADC架构，例如CT管线ADC。此外，所述技术可用于估计MASH ADC的任一阶段中的传递函数。该技术适用于各种MASH ADC，包括连续时间MASH ADC(使用连续时间电路)，离散时间MASH ADC(使用开关电容电路)或混合连续时间和离散时间MASH ADC。

尽管本文中的一些示例涉及1-2MASH ADC，但是自适应量化噪声消除滤波器可应用于具有不同阶调制器(例如，2-2MASH ADC)的MASH ADC或具有多于两个级的MASH ADC。

用于自适应量化噪声消除滤波器的本架构特别适用于其中使用MASH ADC的高速，连续时间，高精度应用。可以极大地受益于该架构的应用包括：仪器，测试，频谱分析仪，军事目的，雷达，有线或无线通信，移动电话(特别是因为标准继续推动更高速度的通信)和基站。

通常用于蜂窝电信的射频(RF)频带的宽度从用于2G/3G/4G平台的35-75MHz增长到用于今天的长期演进(LTE)的100-200MHz，并且需要放松图像抑制滤波已将直接中频(IF)采样频率推到300+MHz。在一些实施例中，自适应数字量化噪声消除特征可以用在连续时间(CT)多级噪声整形(MASH)ADC集成电路中，其在465MHz信号带宽上实现69dB的DR，组合功率消耗为930mW±1.0V/1.8V电源。ADC集成电路可以在28nm CMOS中实现，并且在信号上实现64dB的峰值SNDR，-156dBFS/Hz的小信号噪声谱密度(NSD)和156dB的品质因数(FOM)带宽为465MHz。采用8GHz采样率和465MHz的信号带宽，过采样率(OSR)为8.6。可以选择1-2MASH架构以在低OSR下实现积极的噪声整形。使用低阶子回路也有助于整个ADC的鲁棒性。第一级可以是一个一阶调制器，以在低OSR情况下针对给定热噪声要求最小化放大器的功率。第一级可以包括有源RC积分器，17级闪速ADC(FLASH1)，电流导引DAC(IDAC1)和电容DAC(CDAC1)。CDAC1实现快速直接反馈(DFB)环路以补偿与所选FLASH-IDAC定时相关联的过量环路延迟。差分200ΩR1U和625uA IDAC1LSB可以设置2V差分p-p输入满量程。抖动块将1位1/2-LSB抖动信号添加到FLASH1的输出。第一级的量化余数经由R21和电流控制DAC(IDAC2A)注入第二级。R21被实现为全通RC晶格滤波器，以提供准确的跨导和大致匹配通过FLASH1-IDAC2A路径的延迟的群延迟。然后残余电流由二阶第二级数字化。第二级包括用于提供DFB环路的有源RC谐振器，17级闪存ADC(FLASH2)，电流导引DAC(IDAC2B和IDAC3)和电容DAC(CDAC2)。第二级使用反馈拓扑来最小化STF峰值，并且第二级的输入满量程按比例缩小以提供6级的级间增益，以最小化总体量化噪声基底，同时防止第一级的残余饱和第二阶段。两个级的数字输出V1和V2被馈送到数字后端用于进一步处理。10抽头可编程FIR滤波器(DNCF)可以在抽取(DEC)四分之一之后实现数字量化噪声消除和均衡。可以在集成启动校准阶段期间使用片外LMS算法来生成DNCF系数。

在一个示例实施例中，图中的任何数量的电路可以在相关联的电子设备的板上实现。板可以是能够保持电子设备的内部电子系统的各种部件，并且还提供用于其他外围设备的连接器的通用电路板。更具体地，板可以提供电连接，系统的其他部件可以通过该电连接电通信。基于特定配置需求，处理需求，计算机设计等，任何合适的处理器(包括数字信号处理器，微处理器，支持芯片组等)，计算机可读非暂时性存储器元件等可以适当地耦合到板。诸如外部存储器，附加传感器，用于音频/视频显示的控制器以及外围设备的其它组件可以作为插入卡，经由电缆附接到板或者集成到板本身中。在各种实施例中，本文描述的功能可以仿真形式被实现为在布置在支持这些功能的结构中的一个或多个可配置(例如，可编程)元件内运行的软件或固件。提供仿真的软件或固件可以在包括允许处理器执行那些功能的指令的非暂时性计算机可读存储介质上提供。

在另一示例实施例中，附图的电路可以被实现为独立模块(例如，具有被配置为执行特定应用或功能的相关组件和电路的设备)或实现为应用中的插件模块电子设备的特定硬件。注意，本公开的特定实施例可以部分地或整体地容易地包括在片上系统(SOC)封装中。SOC表示将计算机或其他电子系统的组件集成到单个芯片中的IC。它可以包含数字，模拟，混合信号和通常的射频功能：所有这些可以提供在单个芯片衬底上。其他实施例可以包括多芯片模块(MCM)，其具有位于单个电子封装内的多个分离的IC，并且被配置为通过电子封装彼此紧密地相互作用。在各种其它实施例中，数字滤波器可以在专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)和其它半导体芯片中的一个或多个硅核中实现。

本文概述的所有规格，尺寸和关系(例如，处理器的数量，逻辑操作等)仅仅是为了示例和教导的目的而提供的。在不脱离本公开的精神或所附权利要求的范围的情况下，可以相当大地改变这样的信息。该规范仅适用于一个非限制性示例，因此，它们应当被这样解释。在前面的描述中，已经参考特定的处理器和/或组件布置描述了示例实施例。在不脱离本公开，所附权利要求的范围的情况下，可以对这样的实施例进行各种修改和改变。因此，描述和附图被认为是说明性的而不是限制性的。

注意，利用本文提供的许多示例，可以根据两个，三个，四个或更多个电子部件来描述交互。然而，这仅仅是为了清楚和示例的目的。应当理解，系统可以以任何合适的方式合并。沿着类似的设计替代方案，附图的任何所示的部件，模块和元件可以以各种可能的配置组合，所有这些都明显在本说明书的广泛范围内。在某些情况下，可以通过仅参考有限数量的电气元件来更容易地描述给定的一组流的一个或多个功能。应当理解，图中的电路及其教导是容易扩展的，并且可以容纳大量部件，以及更复杂/复杂的布置和配置。因此，所提供的示例不应限制可能应用于无数其它架构的电路的范围或抑制电路的广泛教导。

注意，在本说明书中，包括在“一个实施例”、“示例性实施例”、“实施例”、“另一实施例”、“一些实施例”、“各种实施例”、“其它实施例”、“替代实施例”等中的各种特征(例如，元件，结构，模块，组件，步骤，操作，特性等)旨在表示任何这样的特征包括在本公开的一个或多个实施例中，或者可以不必在相同的实施例中组合。

与自适应量化噪声消除滤波器(例如图10和图11中所示的过程)相关的功能仅说明可由附图中所说明的电路或耦合到其中的电路执行或可在其中执行的某些可能功能。图中所示的系统(例如，数字电路或片上微处理器)。这些操作中的一些可以在适当时被删除或移除，或者这些操作可以被显着地修改或改变而不脱离本公开的范围。此外，这些操作的定时可以显着改变。前面的操作流程已经被提供用于示例和讨论的目的。由在此描述的实施例提供了基本的灵活性，因为在不脱离本公开的教导的情况下可以提供任何合适的布置，时间顺序，配置和定时机制。

本领域技术人员可以确定许多其它的改变，替代，变化，改变和修饰，并且本公开旨在包括所有这样的改变，替代，变化，改变和修饰，，所附权利要求书。注意，上述装置的所有可选特征也可以相对于本文描述的方法或过程实现，并且示例中的细节可以在一个或多个实施例中的任何地方使用。