CN103457603B - 一种基于平均频谱测试adc动态参数的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法。该方法基于ADC测试系统采集到的数字信号样本点来测试，包括以下步骤：初始化设置输入模拟信号源及采样时钟源的频率、谐波阶数、采集样本点组数和样本点大小；ADC性能测试程序接收采集的样本点，并对各组样本点分别进行预处理；选择合适的窗函数对指定样本点做截断处理；ADC性能测试程序对处理后的几组样本点分别进行FFT变换得到频谱图，并将得到的频谱图叠加求得平均频谱图；基于平均频谱图确定基波能量、谐波能量、直流能量及噪声能量，根据主要动态参数计算公式计算各项参数，并显示测试结果。本发明能快速、准确地检测ADC动态参数是否合格，有效抑制频谱泄露带来的测试误差。

Description

一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法

技术领域

本发明属于集成电路测试领域，具体涉及一种测试ADC动态参数的方法，特别涉及一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法。

背景技术

计算机、通信和微电子技术的高速发展，极大地促进了模数转换器(Analog-to-Converter，ADC)技术的发展。ADC作为模拟技术和数字技术的接口，广泛应用于工业控制、无线通信、医用设备、军事等领域。为了保证ADC的性能满足要求，ADC在出厂和投产前必须进行性能测试。ADC性能一般包括静态特性和动态特性，静态特性参数主要包括差分非线性度(Differential Non-Linearity，DNL)和积分非线性度(Integral Non-Linearity，INL)，主要用来衡量传递函数对基准线的偏离。静态特性参数难以真实、完整地表征ADC的性能，而信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)、无杂散动态范围(Spurious-Free DynamicRange，SFDR)、总谐波失真(Total Harmonic Distortion，THD)、信号与噪声失真比(Signalto Noise And Distortion，SINAD)、有效位数(Effective Number of Bits，ENOB)等主要的动态特性参数能更好地表征ADC的性能。因此，对这些动态参数进行准确测试显得尤为重要。

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation，FFT)法是常用的测试ADC动态参数的方法。它通过采样时钟控制输出数字信号的采集，然后进行FFT运算，得到诸如SNR等动态参数，具有直观、简便等优点。基于相干采样的FFT法是一种非常准确的高精度测试方法。但是，在测试过程中实现和稳定保持相干采样需要克服ADC芯片供电电源噪声和系统外围电路产生的噪声，提供高性能的正弦模拟输入信号和采样时钟，对正弦模拟输入信号的频率分辨率要求较高。因此，在实际测试系统中，非相干存在一定的必然性。对于频率为f_i的正弦输入信号，其频谱不只是在f_i处有离散谱，而是在以f_i为中心的频带范围内都有谱线出现，信号的频率成分从f_i频率上“泄露”到其他频率处，这就是频谱泄露。因此，实际测试系统的频谱泄露严重影响了ADC动态参数的测试。

有效抑制频谱泄露、提高ADC测试系统的性能是一个迫切需要解决的问题。目前已有多种方法能够降频谱泄露的影响，例如采用基于时-频域分别计算信号能量和噪声能量，但需要通过信号重构恢复测试信号，误差较大；也可以采用采样后相干的方法提高测试精度。然而，这些方法抑制频谱泄露的效果都不明显，且实现较为复杂。

发明内容

鉴于现有测试方法存在的不足，本发明的目的旨在提供一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法，能有效抑制非相干采样引起的频谱泄露对动态参数测试结果的影响，实现简单，成本低，通用性强。

本发明通过如下技术方案实现：

一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法，基于ADC测试系统采集到的数字信号样本点来测试，其特征在于其包括以下步骤：

步骤1：初始化设置输入模拟信号源的频率f_i及采样时钟源的频率f_s，谐波阶数H，预计采集样本点组数Z，样本点大小N，各组样本点大小相同且都为2的整数次幂；

步骤2：ADC性能测试程序接收采集的Z组样本点，得到数字信号样本数据x₁(n)、x₂(n)、...、x_z(n)，表达式分别为：

其中，n＝0，1，2，...，N-1；H为谐波阶数；当h＝1时，f_(1，1)、f_(2，1)、...、f_(Z，1)为各组样本点基波的频率，A_(1，1)、A_(2，1)、...、A_(Z，1)为各组样本点基波的幅值，为各组样本点基波的初相位；当h≠各时，f_(1，h)、f_(2，h)、...、f_(Z，h)为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的频率，A_(1，h)、A_(2，h)、...、A_(Z，h)为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的幅值，为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的相位；

步骤3：ADC性能测试程序对上述的信号x₁(n)、x₂(n)、...、x_z(n)加窗函数进行离散抽样，设所加窗函数的时域形式分别为w₁(n)、w₂(n)、...、w_Z(n)，其连续频谱分别为W₁(2πf)、W₂(2πf)、...、W_z(2πf)，忽略负频点-f_(1，h)、-f_(2，h)、...、-f_(Z，h)处信号的旁瓣影响，得到加窗后x₁(n)、x₂(n)、...、x_z(n)的快速傅里叶变换的表达式分别为：

其中，Δf＝f_s/N为频率分辨率；

步骤4：ADC性能测试程序对各组样本点得到的频谱图叠加求平均频谱图，得到平均频谱图的表达式为：

步骤5：基于平均频谱图确定基波能量P_signal、谐波能量P_hormonic、直流能量P_dc，；然后用平均频谱总能量减去基波能量、谐波能量、直流能量就可以得到噪声能量P_noise；然后根据动态参数计算公式计算主要动态参数，包括信噪比(SNR)、信噪失真比(SINAD)、有效位数(ENOB)、无杂散动态范围(SFDR)和总谐波失真(THD)，主要的动态参数计算公式分别为：

其中，H为谐波阶数，可根据具体情况决定进行选择。

附图说明

图1是ADC测试系统的示意图。

图2是基于平均频谱测试ADC动态参数算法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施案例对本发明作进一步的说明。本发明是一种基于平均频谱的ADC 动态测试方法，样本点来自于ADC测试系统。

如图1所示，ADC测试系统包括高性能信号源1、高性能时钟源2、被测ADC子板3、基于FPGA的采集控制平台4、高速接口5以及PC机6。其工作流程为：用高性能信号源1和高性能时钟源2输入到被测ADC子板3，基于FPGA的采集控制平台4采集被测ADC子板3输出的数字信号并通过高速接口5传输给PC机6，PC机6运行ADC性能测试程序并显示ADC动态参数测试结果。

附图2所示为本发明提供的测试ADC动态参数算法的流程图。本发明较佳实施例的基于平均频谱测试ADC动态参数的方法，其包括以下步骤：

步骤S110，执行初始化设置，设置采集样本组数以及样本点大小；设置信号源和时钟源的频率和幅值，为避免频谱混叠效应，应保证时钟源频率大于或等于信号源的两倍；确定谐波阶数，然后进入步骤S210；

步骤S210，对采集的第一组数字信号样本进行预处理，去掉无用的信息，然后进入步骤S220；

步骤S220，对预处理后的第一组数字信号样本选择合适的窗函数进行截断处理，进入步骤S230；

步骤S230，对截断后的采样数据进行FFT运算求得第一个频谱图，然后再对其他组的数据做同样的处理后得到第二个频谱图、第三个频谱图以及第n个频谱图之后进行步骤S(n+2)10；

步骤S(n+2)10，将n个频谱图叠加得到平均频谱图，进入步骤S(n+2)20；

步骤S(n+2)20，在平均频谱图的奈奎斯特区间求得幅度最大值，即为基波，确定基波对应的频点和能量以后进入步骤S(n+2)30；

步骤S(n+2)30，在谐波能量范围内根据平均频谱图确定各谐波频点并计算谐波能量，然后进入步骤S(n+2)40；

步骤S(n+2)40，计算直流能量，并根据直流能量、基波能量、谐波能量确定噪声能量，进入步骤S(n+2)50；

步骤S(n+2)50，根据SNR、SINAD、ENOB、SFDR和THD的计算公式求得各项主要的动态参数，并输出测试结果。

相比于现有方法，本发明具有如下有益效果：

1、测试系统实现和稳定保持相干采样难度很大，因此非相干存在一定的必然性，而本发明能抑制非相干带来的频谱泄露，优化和提高系统性能；

2、本发明是基于平均频谱测试ADC的动态参数，实现简单且成本低，测试精度高，通 用性强。

ADC是连接模拟世界和数字世界的桥梁，随着计算机、通信和微电子技术的发展，ADC的应用更加广泛，其性能好坏直接决定着整个电子系统的性能，对ADC的性能，特别是ADC的动态性能的测试与评估要求日益突出。因此，本发明提出的基于平均频谱测试ADC动态参数的方法具有很强的市场竞争力。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (1)

1.一种基于平均频谱测试ADC动态参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：初始化设置输入模拟信号源的频率f_i及采样时钟源的频率f_s，谐波阶数H，预计采集样本点组数Z，样本点大小N，各组样本点大小相同且都为2的整数次幂；

步骤2：ADC性能测试程序接收采集的Z组样本点，得到数字信号样本数据x₁(n)、x₂(n)、...、x_Z(n)，表达式分别为：

……

其中，n＝0，1，2，...，N-1；H为谐波阶数；当h＝1时，f_(1，1)、f_(2，1)、…、f_(Z，1)为各组样本点基波的频率，A_(1，1)、A_(2，1)、…、A_(Z，1)为各组样本点基波的幅值，为各组样本点基波的初相位；当h≠1时，f_(1，h)、f_(2，h)、…、f_(Z，h)为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的频率，A_(1，h)、A_(2，h)、…、A_(Z，h)为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的幅值，为ADC进行模数转换过程中芯片内部产生的各组样本点的第h次谐波的相位；

步骤3：ADC性能测试程序对上述的信号x₁(n)、x₂(n)、...、x_Z(n)加窗函数进行离散抽样，设所加窗函数的时域形式分别为w₁(n)、w₂(n)、...、w_Z(n)，其连续频谱分别为W₁(2πf)、W₂(2πf)、...、W_Z(2πf)，忽略负频点-f_(1，h)、-f_(2，h)、...、-f_(Z，h)处信号的旁瓣影响，得到加窗后x₁(n)、x₂(n)、...、x_Z(n)的快速傅里叶变换的表达式分别为：

……

其中，Δf＝f_s/N为频率分辨率；

步骤4：ADC性能测试程序对各组样本点得到的频谱图叠加求平均频谱图，得到平均频谱图的表达式为：

步骤5：基于平均频谱图确定基波能量P_signal、谐波能量P_hormonic、直流能量P_dc，；然后用平均频谱总能量减去基波能量、谐波能量、直流能量就可以得到噪声能量P_noise；然后根据动态参数计算公式计算主要动态参数，包括信噪比(SNR)、信噪失真比(SINAD)、有效位数(ENOB)、无杂散动态范围(SFDR)和总谐波失真(THD)，主要的动态参数计算公式分别为：

$SNR=10{\log }_{10}\frac{P_{signal}}{P_{noise}}---\left(8\right)$

$SINAD=10{\log }_{10}\frac{P_{signal}}{P_{noise}+P_{harmonic}}---\left(9\right)$

$ENOB=\frac{SINAD-1.76dB}{6.02}---\left(10\right)$

$THD=10{\log }_{10}\frac{P_{harmonic}}{P_{signal}}---\left(11\right)$

$SFDR=10{\log }_{10}\frac{P_{signal}}{max\left(P_{harmonic}\right(2:H\left)\right)}---\left(12\right)$

其中，H为谐波阶数，可根据具体情况决定进行选择。