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

  更多相關(guān)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(jì)算靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)指標(biāo),需經(jīng)過兩次測試過程獲得所有性能指標(biāo),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(guān)系試圖通過一次測試測得所有性能參數(shù)。基于靜態(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(biāo)。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(diǎn)數(shù)進(jìn)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(rèn)為噪聲僅來源于量化噪聲,沒有充分考慮到實(shí)際ADC電路噪聲來源的復(fù)雜性,使得動態(tài)參數(shù)估算不準(zhǔn)確。本文針對這些不足之處對原估算算法進(jìn)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(jìn)行數(shù)據(jù)處理,使其能夠進(jìn)行頻譜分析進(jìn)而得出動態(tài)參數(shù)指標(biāo)。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(dú)立的過程,不需要基于精確的INL進(jìn)行計(jì)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(biāo)以及噪聲成分,可以更準(zhǔn)確的估算得到動態(tài)參數(shù)指標(biāo)。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(jìn)行等間隔提取,得到能夠進(jìn)行頻譜分析所需的少量輸出碼值,以減少計(jì)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(jì)算得到動態(tài)參數(shù)指標(biāo)。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(jìn)行優(yōu)化,以達(dá)到優(yōu)化整體測試時間的目的。本文應(yīng)用實(shí)際ADC芯片,即ADI公司生產(chǎn)的AD9258芯片搭建測試平臺驗(yàn)證算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用優(yōu)化算法計(jì)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(yīng)用于數(shù)�；旌闲盘枩y試領(lǐng)域,能夠通過一次測試過程獲得所有ADC性能,達(dá)到節(jié)省測試成本的目的。
【關(guān)鍵詞】：ADC測試 靜態(tài)估算動態(tài) 動態(tài)參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(shè)計(jì)指標(biāo)11-12
• 1.3.1 研究內(nèi)容11-12
• 1.3.2 設(shè)計(jì)指標(biāo)12
• 1.4 章節(jié)安排12-13
• 第二章 ADC測試基礎(chǔ)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(biāo)準(zhǔn)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(zhuǎn)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(jié)30-31
• 第三章 動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化與改進(jìn)31-47
• 3.1 靜態(tài)參數(shù)與動態(tài)參數(shù)關(guān)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(shí)現(xiàn)35-37
• 3.2.2 消除增益誤差影響37-39
• 3.2.3 計(jì)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(yàn)證39-43
• 3.4 優(yōu)化算法的時間優(yōu)化43-46
• 3.5 本章小結(jié)46-47
• 第四章 方法驗(yàn)證與結(jié)果分析47-61
• 4.1 待測ADC測試電路設(shè)計(jì)47-52
• 4.1.1 ADC電路原理圖設(shè)計(jì)47-51
• 4.1.2 ADC電路PCB設(shè)計(jì)51-52
• 4.2 測試系統(tǒng)實(shí)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(jié)果與分析56-59
• 4.4 本章小結(jié)59-61
• 第五章 總結(jié)和展望61-63
• 5.1 總結(jié)61-62
• 5.2 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-69
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文69

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1 姚珊珊;;基于效能概念的成本參數(shù)估算模型的改進(jìn)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年16期

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5 朱劍佑;路平;甄云卉;;參數(shù)估算法在無人機(jī)費(fèi)用估算中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò);2009年21期

6 ;[J];;年期

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

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本文編號：846810