[發(fā)明專利]一種基于參數(shù)提取的快速ADC測試方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 201710902624.6
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107800434A
• 公開（公告）日: 2018-03-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃成;陳啟蒙;郭展鴻;馮雪;張軒
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué);東南大學(xué)-無錫集成電路技術(shù)研究所
• 主分類號: H03M1/10
• 分類號: H03M1/10
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務(wù)所(普通合伙)32249
• 代理人: 陳國強

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及ADC測試領(lǐng)域，具體涉及一種ADC動態(tài)參數(shù)估算算法以及 改進的ADC測試架構(gòu)。

背景技術(shù)

模數(shù)轉(zhuǎn)化器(簡稱A/D轉(zhuǎn)換器或者ADC)作為將連續(xù)的模擬信 號轉(zhuǎn)換為計算機可以處理的數(shù)字信號器件，即現(xiàn)實世界與機器語 言之間的重要接口，已經(jīng)成為現(xiàn)代電子系統(tǒng)中不可或缺的重要組 成部分。隨著電子技術(shù)的不斷發(fā)展，ADC在無線通信、醫(yī)療設(shè)備、 控制系統(tǒng)以及數(shù)字消費類產(chǎn)品(如數(shù)碼相機，數(shù)字電視)等方面 有著廣泛的應(yīng)用。為了滿足更高層次的應(yīng)用需求，ADC芯片的集 成度以及內(nèi)部復(fù)雜度不斷提高，這就需要更高效、可靠的ADC測 試方法對芯片進行性能測試以保證芯片的穩(wěn)定性應(yīng)用。

ADC主要有兩類性能指標。一類性能指標是基于ADC轉(zhuǎn)移特 性曲線命名，包括積分非線性(INL)、微分非線性(DNL)、偏移 誤差(offset error)以及增益誤差(gain error)。根據(jù)IEEE標準， 這些參數(shù)主要將正弦信號或者斜坡信號作為輸入信號，利用直方 圖方法獲得。另一類是根據(jù)ADC頻譜性能命名，主要包括總諧波 失真(THD)，無雜散動態(tài)范圍(SFDR)、信噪比(SNR)等。這 些參數(shù)主要是將高純度的正弦信號作為輸入信號源，利用快速傅 里葉變換(FFT)方法測得。根據(jù)傳統(tǒng)的測試方法，若要測得A/D 轉(zhuǎn)換器的所有性能指標往往需要兩次測試過程，使得測試成本大 大增加。為了降低測試成本，開始研究ADC靜態(tài)參數(shù)與動態(tài)參 數(shù)之間的關(guān)系，試圖僅通過一次靜態(tài)測試或者一次動態(tài)測試過程， 獲得ADC所有性能參數(shù)。有很多文章提出利用動態(tài)測試方法通過 估算得到積分非線性曲線,能夠避免進行靜態(tài)測試過程以減少測試 成本。但是，由于動態(tài)測試所需采樣點數(shù)少，這些方法只能粗略 的描繪積分非線性曲線，并不能準確的得到積分非線性誤差，與 直方圖測試方法相比，計算精度低。雖然，這些方法被許多學(xué)者 進行廣泛的研究，但是還沒有一種方法被單獨的使用去計算ADC 的所有性能參數(shù)。在需要精確積分非線性誤差值的情況下，還需 要用直方圖方法進行測試，也就是說，并沒有真正實現(xiàn)一次測試 過程測得ADC所有性能參數(shù)。因此，人們開始研究基于靜態(tài)測試 估算動態(tài)參數(shù)的估算方法。由于此類方法基于靜態(tài)測試過程，能 夠利用大量的采樣點數(shù)精確的得到靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)值，達到 了一次測試過程測得所有性能參數(shù)的目的，減少了動態(tài)測試過程 所需成本。

綜上所述，研究基于靜態(tài)測試估算動態(tài)參數(shù)的測試方法，能 夠在保證測試精度的前提下，避免動態(tài)測試過程以達到減少測試 成本的目的，具有很高的研究價值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于參數(shù)提取的快速ADC測試方法，以解決 傳統(tǒng)的ADC測試方法存在的測試時間過長、成本過高等問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種基于參數(shù)提取的快速ADC測試方法，包括如下步驟：

步驟一，通過仿真實驗確定現(xiàn)有動態(tài)參數(shù)估算算法的最佳測試條件，并 進行仿真分析，得到在此最佳測試條件下的動態(tài)參數(shù)值；其中，所 述現(xiàn)有動態(tài)參數(shù)估算算法為基于INL值估算動態(tài)參數(shù)算法；

步驟二，通過理論推導(dǎo)以及實驗仿真，明確靜態(tài)參數(shù)與動態(tài)參數(shù) 之間存在的關(guān)系，為現(xiàn)有動態(tài)參數(shù)估算算法的優(yōu)化作鋪墊；

步驟三，對現(xiàn)有動態(tài)參數(shù)估算算法進行優(yōu)化，具體為：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，并通過對12位ADC模型進行MATLAB 仿真驗證所提優(yōu)化算法的可行性以及精確性；

步驟四，在上述步驟優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，采用移動平均濾波器法 優(yōu)化直方圖方法，從而達到優(yōu)化測試時間的目的；

步驟五，選擇一款A(yù)DC芯片，搭建ADC測試系統(tǒng)，通過具體的 實驗對優(yōu)化算法做性能驗證。

步驟一中，確定最佳測試條件的方法為：在不同的采樣點數(shù)下，其 他測試條件相同，計算INL誤差。

步驟三中，在靜態(tài)測試時，采用的測試條件是輸入信號幅度略高 于ADC滿量程幅度。步驟四中，優(yōu)化的直方圖方法即是利用較 少的采樣點數(shù)，通過平均移動濾波器法，得出ADC靜態(tài)參數(shù)。

步驟五中，ADC芯片為ADI公司生產(chǎn)的AD9258芯片。