ADC动态参数估算算法的优化与实现

发布时间：2017-09-14 00:31

  本文关键词：ADC动态参数估算算法的优化与实现

  更多相关文章： ADC测试 静态估算动态 动态参数

【摘要】：ADC的传统测试方法主要是利用直方图测试和动态测试计算静态参数和动态参数指标,需经过两次测试过程获得所有性能指标,测试成本高。因此,开始研究静态参数与动态参数之间的关系试图通过一次测试测得所有性能参数。基于静态测试估算动态参数方法,即动态参数估算算法,能够通过一次静态测试过程得到静态以及动态参数指标。与传统测试方法相比,在保证测试精度的前提下,节约了测试成本。对于原估算算法,即基于INL估算动态参数方法需要非常精确的INL值以保证估算精度,即要求利用大量采样点数进行精确的直方图测试,使得测试时间大大增加。而且,此方法认为噪声仅来源于量化噪声,没有充分考虑到实际ADC电路噪声来源的复杂性,使得动态参数估算不准确。本文针对这些不足之处对原估算算法进行优化,即直接通过对静态测试所采集的静态码值进行数据处理,使其能够进行频谱分析进而得出动态参数指标。此优化算法将直方图测试和估算动态参数测试分为两个独立的过程,不需要基于精确的INL进行计算,节省测试时间,并且能够从频谱中得到所有参数指标以及噪声成分,可以更准确的估算得到动态参数指标。此优化算法的具体数据处理过程为首先对静态码值进行等间隔提取,得到能够进行频谱分析所需的少量输出码值,以减少计算时间。然后,通过最小二乘拟合法得出没有截断的输出码值,消除增益误差影响。最后,通过频谱分析计算得到动态参数指标。此外,基于优化的测试算法本文利用移动平均滤波器对直方图测试进行优化,以达到优化整体测试时间的目的。本文应用实际ADC芯片,即ADI公司生产的AD9258芯片搭建测试平台验证算法的有效性。实验结果表明,利用优化算法计算所得的最大INL估算误差为0.186LSB, SINAD、THD、SFDR、ENOB估算误差分别为0.211dB、0.159dB、0.119dB、0.035。与原估算算法相比,优化算法所得SINAD和ENOB的估算精度提高了0.343dB和0.057。与传统ADC测试方法相比,测试时间减少了50.769%。本文所述优化的动态参数估算算法,能够广泛应用于数模混合信号测试领域,能够通过一次测试过程获得所有ADC性能,达到节省测试成本的目的。
【关键词】：ADC测试 静态估算动态 动态参数
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN792
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 研究内容和设计指标11-12
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 设计指标12
• 1.4 章节安排12-13
• 第二章 ADC测试基础13-31
• 2.1 ADC基本性能参数13-20
• 2.1.1 静态性能参数13-18
• 2.1.2 动态性能参数18-20
• 2.2 ADC标准测试过程20-24
• 2.2.1 静态性能参数测试21-23
• 2.2.2 动态性能参数测试23-24
• 2.3 ADC静态估算动态参数测试方法24-30
• 2.3.1 转移特性曲线求噪声功率法24-25
• 2.3.2 DNL测试算法25-27
• 2.3.3 INL数据提取算法27-28
• 2.3.4 基于INL估算动态参数法28-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 动态参数估算算法的优化与改进31-47
• 3.1 静态参数与动态参数关系研究31-34
• 3.2 优化的动态参数估算算法基本原理34-39
• 3.2.1 参数提取算法实现35-37
• 3.2.2 消除增益误差影响37-39
• 3.2.3 计算动态参数39
• 3.3 优化动态参数估算算法的仿真验证39-43
• 3.4 优化算法的时间优化43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 方法验证与结果分析47-61
• 4.1 待测ADC测试电路设计47-52
• 4.1.1 ADC电路原理图设计47-51
• 4.1.2 ADC电路PCB设计51-52
• 4.2 测试系统实现52-56
• 4.2.1 系统测试平台搭建52-54
• 4.2.2 系统测试基本流程54-56
• 4.3 测试结果与分析56-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 总结和展望61-63
• 5.1 总结61-62
• 5.2 展望62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-69
• 攻读硕士学位期间发表的论文69

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