个人健康意识的增强带动了可穿戴智能设备、便携式医疗设备的飞速发展。为了提供可靠的健康即时监测能力,我们需要对人体的生物电信号进行不间断地采集量化,然后将数据送至DSP核进行处理。在保证电路性能的前提下,ADC作为超低功耗模拟检测电路的核心模块,需要尽可能地采用低功耗设计。生物电信号的频率通常分布在0 Hz-10 kHz的范围内。而逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)在该频率范围内具有低功耗、中高精度的优点,且满足可穿戴设备及便携式医疗设备的低压低功耗要求。故本文在90 nm CMOS工艺下,设计了一种适用于生物电信号检测的12位超低功耗SAR ADC。首先,针对生物电信号和传感器检测信号在大部分时间内,幅度变化缓慢、不同波段区分明显、具有周期性变化的特性,本文提出了一种区间预测算法。由于量化区间预测技术的引入,该算法可以减少ADC的量化次数,大幅度地衰减信号的中低频部分的量化功耗,从而使得系统的整体功耗大幅度降低。其次,在对DAC的每一次切换进行建模分析的过程中,我们发现DAC的两相输出并不是在所有的时候都很接近,也就意味着在12次量化中,并不是每次都需要高精度比较器。一般偶尔在高段的某一位量化和最后几位量化中,会出现需要高精度比较器的情况。为此,本文设计了一种双模比较器,针对不同的情况选择性地开启不同的模式,在保证性能的前提下,降低了比较器的功耗。再次,在充分的Matlab建模的基础上,本文设计并采用了一种基于补偿电容的二进制冗余DAC结构。DAC采用分段结构,量化过程中高段采用粗比较器,低段采用精比较器。由于冗余的引入,使得高段量化采用低精度模式导致的比较错误都可以在低段量化过程中得到校正。同时,本文还开展了VCM-Based DAC结构设计,低电源电压设计,晶体管堆栈及时序逻辑优化等工作。最后,基于Hspice仿真结果显示,在250 kS/s的采样频率下,ADC的无杂散动态范围(SFDR)为81.6 dB,信噪失真比(SNDR)为72.8 dB,有效位数(ENOB)为11.80 bit,功耗最低为8.981μW,FOM值为10.07 fJ/Conv.-s。