估計器110還包括用于存儲噪聲濾波器114的濾波器系數的不同集合的存儲器，使得可使用不同濾波器特性操作濾波器。噪聲濾波器114的功能性也可理解為等效于接收量化誤差相關的參考信號的相關器。參考信號例如指示相對于無線信道的傳送頻率，噪聲PSD的期望最小值的譜距離。將量化誤差與參考信號相關可理解為進一步處理量化誤差，使得處理后的量化誤差的PSD的最小值對應于參考信號指示的位置。
[0019]圖2的示例示出在量化器102與誤差校正器120之間的可選延遲元件108。延遲元件108例如可引入對應于誤差估計器110的總處理時間的延遲，使得校正值122應用到適當的量化樣本。然而，如圖1所示，另外的示例可不采用延遲元件108。
[0020]在圖2的示例中，誤差估計器110還包括配置成使用后續量化樣本的量化誤差確定累加的誤差估計的誤差累加器116。在圖2的示例中，對于連續流的每個量化樣本，確定量化誤差，量化誤差然后由噪聲濾波器114過濾。在誤差累加器116內將這樣確定的過濾的量化誤差相加。在誤差累加器116中將過濾的量化誤差相加可用于累加后續過濾的量化誤差，以便超出由對應于量化樣本的最低有效比特的值給出的閾值。
[0021]此外，在誤差累加器116中為其確定累加的誤差估計的樣本的數量可提供用于在計算上和能量方面有效的解決方案以調整量化噪聲的頻譜，并且具體而言，以確定產生的信號的噪聲分量的PSD中的最小值或陷波的寬度。在圖2的特定實現中，由誤差估計器110內的開關118確定應用校正前相加的次數η。開關118每η個量化樣本將誤差累加器116的內容轉發到誤差校正器120，使得每第η個量化樣本考慮它或從該樣本減去它。在圖2的示例中，在將總和或累加的誤差估計作為校正值應用到每第η個量化樣本前，將η個后續量化樣本的過濾的量化誤差相加。
[0022]控制器122用于關閉與控制器122 —起充當校正定時器的開關118，使得誤差累加器116的內容用作每第η個量化樣本的校正值。誤差累加器116的內容的絕對值由校正值創建器130創建。根據一些示例，參數η在操作期間可變化或可調整以便能夠有效地改變噪聲頻譜內陷波或不同陷波的濾波器特性。具體而言，η的高參數或值產生陷波的更小帶寬，即，具有更小寬度和更低總誤差能量的陷波，這是在完全頻譜上集成的噪聲分量的能量。相反，η的小值產生比較寬的陷波和增大的總誤差能量，如圖4所示。根據一些示例，控制器122也用于控制延遲元件108的延遲時間以便在參數η更改時保持延遲時間等于誤差估計器的總處理時間。
[0023]圖4以示意圖方式示出對于帶寬有限的信號，由將信號從16比特的分辨率重新量化到10比特的量化器提供的信號。圖4示出在X軸上的歸一化頻率和在y軸上作為歸一化頻率的函數的幅度。具有16比特分辨率的原信號示為第一曲線圖402，而量化的信號示為第二曲線圖404。如從圖4顯而易見的，與等于大約-77 dBc/Hz的原信號402的噪聲電平相比，在圖4的歸一化頻譜的右側，量化的信號404的更低分辨率提供增大和預期恒定的噪聲本底，等于大約-40 dBc/Hz。
[0024]曲線圖406到414示出取決于參數n，即，取決于在誤差校正器120的后續校正值的應用之間量化樣本的數量，通過使用如本文中所述濾波器114的一些示例實現的整形的噪聲。圖4中明確示出前面討論的誤差信號與參數η的相關性。
[0025]圖3示出誤差估計器110還包括在返回路徑126內又一濾波器124的又一示例。返回路徑126配置成提供有關在誤差校正器120應用的校正值122與在應用校正的時刻在誤差累加器116內存儲的累加的誤差之間差的信息。換而言之，返回路徑126用于反饋未由誤差校正器120應用的累加的誤差的絕對值的部分，例如，由于它小于單個量化步長表示的值。該部分被反饋到誤差累加器116，以便對累加的誤差的此成分得以保持。為進一步保持量化噪聲的期望的譜行為或整形，也借助于又一可選濾波器124過濾反饋的部分。又一濾波器124可與濾波器114相同或類似，使得未應用的累加的誤差的部分的反饋在輸入誤差累加器116前接受期望的譜整形。根據一些示例，可省略濾波器124。圖4的示例用于在將使用累加的誤差估計確定的校正值應用到每第η個樣本時永久性地累加量化誤差。
[0026]換而言之，圖1到3示出量化電路的示例，其中，量化噪聲被隔離并且與載波頻率范圍相關。量化噪聲被過濾以示出期望的頻率行為。將過濾或相關的量化噪聲相加，并且在量化器后執行校正以消除相加的值。校正可以固定率執行，即，可校正每第η個樣本。前饋方法可用于改進由常規delta sigma電路引入的過多帶外噪聲。此外，由于常規方法的反饋結構原因造成的速度問題可得以減輕或解決。也就是說，可通過任意高采樣速度使用如本文中描述的示例。此外，在所有頻率條件上可保持量化噪聲的噪聲整形或校正的穩定性。這可用于避免在反饋結構中由于量化效應或反饋環路內的長延遲而產生的不穩定性問題。在圖1所示示例中，通過從輸入數據減去量化數據，隔離了量化噪聲。此量化噪聲被饋入校正單元或濾波器。校正單元或濾波器計算在量化噪聲與某個頻率范圍之間的相似度。輸出信號是基于當前樣本的更新的頻率分量。基于此頻率值，在量化器后應用校正，即，在前饋方法中校正量化噪聲。
[0027]在圖2所示示例中，濾波器114或校正單元的輸出被輸入求和塊或誤差累加器116，求和塊或誤差累加器116將當前頻率樣本與來自前面樣本的頻率倉(frequency bin)相加。基于相加的頻率分量，通過根據最低有效比特的倍數將值添加到量化數據，即，添加到量化樣本來應用校正。在圖2的示例中，由確定應用校正的頻繁程度的控制器122提供控制信號。控制器122每η個樣本操作開關118以應用校正。校正可以是累加的復頻率分量的絕對值。在執行校正后，可如圖3所示更新求和塊或誤差累加器。這通過將校正饋入對應于濾波器114的校正電路或濾波器124并且通過在誤差累加器116之前加上它以更新校正后當前頻率倉的值而實現。
[0028]圖4示出如本文中所述示例獲得的結果。圖4示出頻帶受限的信號。此外，示出了帶外量化噪聲。曲線圖402示出使用16比特量化的信號，并且曲線404示出使用10比特量化的相同信號。噪聲整形器或量化電路將16比特信號量化成10比特分辨率，同時在0.3 Hz具有陷波。其它曲線示出使用具有不同校正率的前饋噪聲整形器的示例的噪聲整形的信號的頻譜。例如，曲線圖408示出在每第五個樣本后應用校正時的結果。校正率可由圖2和3示出的控制器122控制。如圖4所示，通過改變參數n，能夠輕松實現在陷波濾波器的帶寬與帶外噪聲之間的折衷。
[0029]圖5進一步示出本文中所述示例的很大靈活性。如圖5所示，能夠在期望頻率范圍內實現誤差成分的分布內的多個陷波。也就是說，在基于前饋的量化電路的示例中可具有多個O。這例如可通過將量化誤差與幾個頻率范圍相關而實現。這對應于使用具有適當選擇的濾波器系數或濾波器特性的濾波器。在備選方法中，可備選地應用校正。根據本文中所述示例，通過單獨調整每個陷波的校正率，可單獨選擇每個陷波頻率(即，例如圖5的第一陷波502和第二陷波504)的帶寬及每個陷波的深度。在使用具有類似簡單性或可比