自上个世纪初 AM 无线电广播传输的兴起，振幅解调技术就一直存在。无论在模拟域还是数字域，都存在可从信号中提取振幅信息的众多解决方案。此外，解调进程不仅能提取信号的振幅，同时也能提取传感器输出信号相对于传感器激励的相位信息。前一种解调技术被称为异步解调，而后一种技术则被称为同步解调。

　　根据上述定义，本文的侧重点将限定在一个特定的振幅-提取技术类别，即数字异步振幅解调。

　　为什么这一小类技术至关重要呢？随着混合信号集成电路(IC) 高级制造技术的问世，我们可使用混合信号信号处理器为各种类型的-传感器提供支持。采用此类传感器时，信号调节一部分在模拟域中进行，一部分在数字域中进行。虽然信号调节架构已具有量化功能，但如果设计得当，这类器件能够带来灵活性，为大多数传感器应用提供足够的准确度。应用工程师能够轻松为其特定应用方案定制信号调节器，从而可加速其产品开发进程。

　　TI 推出的 PGA450-Q1 就是混合信号信号调节器的典型范例，可用于超声波停车辅助应用中采用的汽车传感器。具体而言，该信号调节器先使用放大器将电信号放大，然后再使用数字异步振幅解调技术提取信号振幅。

　　探讨数字异步振幅解调技术的两种方法：峰值法和均值法。

　　峰值法

　　在本异步解调方法中，可提取每个频率周期的传感器输出信号峰值，也就是说，该过程将在底层载波信号的频率下使信号及时离散。

　　如果我们已经知道了底层信号的频率（通常都是这样的），而且如果信号呈正弦波（这是典型的高频率激励信号），则提取的峰值就是每个周期中正弦波的振幅。也就是说，第 n 个载波频率周期的峰值可以表达为下列数学式：

　　PGA450-Q1 可实施峰值解调法。

　　均值法

　　采用异步解调法时，可首先对传感器信号进行整流。整流输出随后使用低通滤波器进行滤波。等式 1 中描述的信号全波整流输出用数学式表达为：

　　其中 u(t) 是振幅等于 1、频率等于ωC 的方波。

　　因此，整流后的输出可以表达为：

　　然后使用增益为 0dB、截止频率为ωC 的低通滤波器对整流输出进行滤波，滤波后的输出可表示为：

　　公式 6 表示可使用这种方法提取信号。（未完待续）

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