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ADC動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2017-09-14 00:31

  本文關鍵詞:ADC動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化與實現(xiàn)


  更多相關文章: ADC測試 靜態(tài)估算動態(tài) 動態(tài)參數(shù)


【摘要】:ADC的傳統(tǒng)測試方法主要是利用直方圖測試和動態(tài)測試計算靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)指標,需經(jīng)過兩次測試過程獲得所有性能指標,測試成本高。因此,開始研究靜態(tài)參數(shù)與動態(tài)參數(shù)之間的關系試圖通過一次測試測得所有性能參數(shù);陟o態(tài)測試估算動態(tài)參數(shù)方法,即動態(tài)參數(shù)估算算法,能夠通過一次靜態(tài)測試過程得到靜態(tài)以及動態(tài)參數(shù)指標。與傳統(tǒng)測試方法相比,在保證測試精度的前提下,節(jié)約了測試成本。對于原估算算法,即基于INL估算動態(tài)參數(shù)方法需要非常精確的INL值以保證估算精度,即要求利用大量采樣點數(shù)進行精確的直方圖測試,使得測試時間大大增加。而且,此方法認為噪聲僅來源于量化噪聲,沒有充分考慮到實際ADC電路噪聲來源的復雜性,使得動態(tài)參數(shù)估算不準確。本文針對這些不足之處對原估算算法進行優(yōu)化,即直接通過對靜態(tài)測試所采集的靜態(tài)碼值進行數(shù)據(jù)處理,使其能夠進行頻譜分析進而得出動態(tài)參數(shù)指標。此優(yōu)化算法將直方圖測試和估算動態(tài)參數(shù)測試分為兩個獨立的過程,不需要基于精確的INL進行計算,節(jié)省測試時間,并且能夠從頻譜中得到所有參數(shù)指標以及噪聲成分,可以更準確的估算得到動態(tài)參數(shù)指標。此優(yōu)化算法的具體數(shù)據(jù)處理過程為首先對靜態(tài)碼值進行等間隔提取,得到能夠進行頻譜分析所需的少量輸出碼值,以減少計算時間。然后,通過最小二乘擬合法得出沒有截斷的輸出碼值,消除增益誤差影響。最后,通過頻譜分析計算得到動態(tài)參數(shù)指標。此外,基于優(yōu)化的測試算法本文利用移動平均濾波器對直方圖測試進行優(yōu)化,以達到優(yōu)化整體測試時間的目的。本文應用實際ADC芯片,即ADI公司生產(chǎn)的AD9258芯片搭建測試平臺驗證算法的有效性。實驗結果表明,利用優(yōu)化算法計算所得的最大INL估算誤差為0.186LSB, SINAD、THD、SFDR、ENOB估算誤差分別為0.211dB、0.159dB、0.119dB、0.035。與原估算算法相比,優(yōu)化算法所得SINAD和ENOB的估算精度提高了0.343dB和0.057。與傳統(tǒng)ADC測試方法相比,測試時間減少了50.769%。本文所述優(yōu)化的動態(tài)參數(shù)估算算法,能夠廣泛應用于數(shù);旌闲盘枩y試領域,能夠通過一次測試過程獲得所有ADC性能,達到節(jié)省測試成本的目的。
【關鍵詞】:ADC測試 靜態(tài)估算動態(tài) 動態(tài)參數(shù)
【學位授予單位】:東南大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TN792
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 緒論9-13
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.3 研究內(nèi)容和設計指標11-12
  • 1.3.1 研究內(nèi)容11-12
  • 1.3.2 設計指標12
  • 1.4 章節(jié)安排12-13
  • 第二章 ADC測試基礎13-31
  • 2.1 ADC基本性能參數(shù)13-20
  • 2.1.1 靜態(tài)性能參數(shù)13-18
  • 2.1.2 動態(tài)性能參數(shù)18-20
  • 2.2 ADC標準測試過程20-24
  • 2.2.1 靜態(tài)性能參數(shù)測試21-23
  • 2.2.2 動態(tài)性能參數(shù)測試23-24
  • 2.3 ADC靜態(tài)估算動態(tài)參數(shù)測試方法24-30
  • 2.3.1 轉移特性曲線求噪聲功率法24-25
  • 2.3.2 DNL測試算法25-27
  • 2.3.3 INL數(shù)據(jù)提取算法27-28
  • 2.3.4 基于INL估算動態(tài)參數(shù)法28-30
  • 2.4 本章小結30-31
  • 第三章 動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化與改進31-47
  • 3.1 靜態(tài)參數(shù)與動態(tài)參數(shù)關系研究31-34
  • 3.2 優(yōu)化的動態(tài)參數(shù)估算算法基本原理34-39
  • 3.2.1 參數(shù)提取算法實現(xiàn)35-37
  • 3.2.2 消除增益誤差影響37-39
  • 3.2.3 計算動態(tài)參數(shù)39
  • 3.3 優(yōu)化動態(tài)參數(shù)估算算法的仿真驗證39-43
  • 3.4 優(yōu)化算法的時間優(yōu)化43-46
  • 3.5 本章小結46-47
  • 第四章 方法驗證與結果分析47-61
  • 4.1 待測ADC測試電路設計47-52
  • 4.1.1 ADC電路原理圖設計47-51
  • 4.1.2 ADC電路PCB設計51-52
  • 4.2 測試系統(tǒng)實現(xiàn)52-56
  • 4.2.1 系統(tǒng)測試平臺搭建52-54
  • 4.2.2 系統(tǒng)測試基本流程54-56
  • 4.3 測試結果與分析56-59
  • 4.4 本章小結59-61
  • 第五章 總結和展望61-63
  • 5.1 總結61-62
  • 5.2 展望62-63
  • 參考文獻63-67
  • 致謝67-69
  • 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文69

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 姚珊珊;;基于效能概念的成本參數(shù)估算模型的改進[J];計算機工程與應用;2010年16期

2 馮大毛;;Mathcad程序設計在飛艇性能參數(shù)估算中的應用[J];中國科技信息;2013年23期

3 安長暖;;隨機振動試驗前的參數(shù)估算[J];光電技術應用;2009年04期

4 周考文;計算機輔助Treanor-DFP法估算動力學參數(shù)[J];計算機與應用化學;1998年02期

5 朱劍佑;路平;甄云卉;;參數(shù)估算法在無人機費用估算中的應用[J];計算機與網(wǎng)絡;2009年21期

6 ;[J];;年期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 馮雪;ADC動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化與實現(xiàn)[D];東南大學;2016年

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本文編號:846810

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