Publication

Optimal filtering of incremental first-order sigma-delta modulators with sweep input

Maher Kayal, François Krummenacher
2011
Conference Papers

Résumé

In this paper, an optimal filter design procedure is described, from the equation representing the behaviour of a ΣΔ modulator to a functional algorithm. The first section shows the design of an optimal filter for a first-order ΣΔ ADC with a constant input. Next, an algorithm for a time-varying input is detailed. The last algorithm allows an optimal decoding of high-resolution ADCs without an SH circuit.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/b3b75d41-32c7-4b6b-8d8b-54617bba5320

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Filtre de Kalman

vignette| Concept de base du filtre de Kalman. En statistique et en théorie du contrôle, le filtre de Kalman est un filtre à réponse impulsionnelle infinie qui estime les états d'un système dynamique à partir d'une série de mesures incomplètes ou bruitées. Le filtre a été nommé d'après le mathématicien et informaticien américain d'origine hongroise Rudolf Kálmán. Le filtre de Kalman est utilisé dans une large gamme de domaines technologiques (radar, vision électronique, communication...).

Filtre particulaire

Les filtres particulaires, aussi connus sous le nom de méthodes de Monte-Carlo séquentielles, sont des techniques sophistiquées d'estimation de modèles fondées sur la simulation. Les filtres particulaires sont généralement utilisés pour estimer des réseaux bayésiens et constituent des méthodes 'en-ligne' analogues aux méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov qui elles sont des méthodes 'hors-ligne' (donc a posteriori) et souvent similaires aux méthodes d'échantillonnage préférentiel.

Matched filter

In signal processing, a matched filter is obtained by correlating a known delayed signal, or template, with an unknown signal to detect the presence of the template in the unknown signal. This is equivalent to convolving the unknown signal with a conjugated time-reversed version of the template. The matched filter is the optimal linear filter for maximizing the signal-to-noise ratio (SNR) in the presence of additive stochastic noise.

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