CN103529379A

CN103529379A - 用于高精度adc测试中低分辨率信号源的选取方法

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Publication number: CN103529379A
Application number: CN201310278150.4A
Authority: CN
Inventors: 黄成�; 李佑辉
Original assignee: Southeast University
Current assignee: Southeast University
Priority date: 2013-07-04
Filing date: 2013-07-04
Publication date: 2014-01-22
Anticipated expiration: 2033-07-04
Also published as: CN103529379B

Abstract

本发明公开了一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其通过对于同一分辨率的信号源，分析增加或减少采样点数对测试结果精确度的影响，并在此基础上建立采样点数同测试结果之间的关系模型，以及信号源的分辨率同测试结果精确度之间的关系。基于得到的关系模型，可以确定在给定测试对象和测试目的，进而实现在对高精度ADC进行快速测试、精确测试以及快速精确的低成本测试等目的时最佳信号源的选择，在保证测试结果的同时降低测试成本。

Description

用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法

技术领域

本发明涉及一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法。

背景技术

随着SoC技术的不断发展，ADC应用已经深入到各个领域，例如医疗设备，卫星通信，无线通信，控制系统，以及音视频等。当前已有的测试软件和芯片测试工艺使得ADC的应用正朝着高速和高精度两大方向发展。但缺乏测试高分辨率ADC性能参数的精确测试方法，以及无法提供超高分辨率的信号源给ADC应用带来了极大的挑战。在此背景下，如何实现对高速高精度ADC的快速、精确测试以确保其可靠应用变得十分重要。

在混合信号测试领域，ADC芯片的主要测试内容应包括如图1所示的：晶圆探针测试、信号连续性及泄漏测试、电气特征测试、ADC静态参数测试以及ADC动态参数测试。其中静态参数包括增益误差（Gain error），偏移误差（offset error）、差分非线性（DNL）以及积分非线性（INL）。动态参数则主要包括信噪比（SNR）、信纳比（SINAD）、有效位数（ENOB）、无杂散动态范围（SFDR）以及总谐波失真（THD）等。已有的ADC测试标准方法，如直方图方法、伺服方法以及二元搜索方法均给出了测试ADC的具体步骤。它们首先选取特定精度的信号源生成低频、高精度的正弦信号或者高线性度的三角波或斜坡信号作为待测ADC的输入激励，然后通过控制信号以及时钟同步原理控制待测ADC工作。利用FPGA或者其他存储模块对输出数据进行同步采集，基于直方图原理对输出码进行统计并计算各输出码的码宽进而确定待测对象的转移特性曲线和相应的非线性误差。

传统静态参数测试方法主要是基于直方图原理，即利用信号源生成低频斜波或者正弦信号，并作为待测ADC的输入，采集待测ADC的输出码，且确保每个码采样30次左右，然后对输出码建立直方图，分析每个码值所对应的码宽同理想码宽之间的误差。主要测试流程图如图2所示。相比之下，采用直方图方法测试高精度ADC时需要注意两个关键问题。首先，选择的信号源的线性度应高于待测ADC的线性度3比特以上。其次，为了降低高斯白噪声等因素对测试结果的影响以获得有效直方图统计，必须对相同的输出码进行重复统计。一般情况下，每个转换码需要平均采集30个采样点。当测试高精度ADC，如24比特，采样率为100ksps的ADC时，所需的信号源精度应为27比特以上，此时基于直方图方法采集用于分析的采样点数应为5.03亿个左右。如此高的信号源精度将导致测试设备成本变得极其昂贵。此外采集如此多的数据所需时间将为1.4小时左右，这样高的测试成本将使得携带ADC的电子产品应用变得无法接受。

在此情况下，出现了基于低精度信号源测试高精度ADC的测试算法，通过对信号源的输出或者待测ADC的输出码做特殊处理以实现对高精度ADC的可靠性测试。主要的高精度测试算法有信号源误差识别与校准（SEIR）、动态元件匹配（DEM）以及分段缩放和拟合等基于低精度信号源测试高精度ADC的算法。其中SEIR及其改进方法主要是利用两组低精度激励拟合并计算信号源非线性表达式和传输函数，然后计算相关特性参数。该方法降低了所需信号源的精度，但它主要关注的是在保证结果精度的前提下尽可能降低所需DAC分辨率，并没考虑大量增加采样点数导致的过长采样时间。此外，该方法仅适用于测试精度为16bit左右的ADC，因而无法满足高精度ADC测试的要求。而DEM及其改进方法是在较大失配情况下，匹配关键电路以提供较好的平均线性性能的算法。它可以有效降低失配噪声，并消除DAC由于静态失配所带来的谐波失真。但是它并不能降低个别采样输出电压的误差。另外，在短的时间窗口内，其平均误差也不会降低，反而增加了测试所需的时间。同样，分段缩放和拟合方法主要是通过DUT的将满量程输入等分为多段，缩放后作为输入并基于最小平方估计等方法测试待测ADC的相关参数。该方法明显降低了测试所需信号源的精度，但是却没有给出如何选择特定分辨率的DAC作为信号源的问题。以上方法虽然考虑了测试高精度ADC时如何降低所需信号源精度，但是都没有考虑时间成本甚至是牺牲时间成本来实现的。

此外，还出现了如基于动态参数和静态参数之间的相互估计，谱相关激励生成等快速测试方法。基于动态参数和静态参数之间的相互估计主要是基于测试得到静态参数（或动态参数），直接估算DUT的动态参数（或静态参数）。该方法省略了部分测试步骤所需设备和采样数据因而大幅降低了测试成本。谱相关激励生成方法主要是通过分析多路输入信号之间的频谱关系，从输入信号中分离出待测ADC的固有失真成分。该方法可以实现利用低精度信号源测试高精度ADC的目的，且可以应用于非平稳测试环境和噪声环境。但是该方法需要分析特定滤波器的特性，且存在滤波误差。此外，以上方法均需要高精度信号源。

发明内容

本文分析了影响高精度ADC测试成本的主要因素，包括时间成本和设备成本，并在此基础上提出了一种高精度ADC的低成本测试方法，该方法主要包含基于低精度信号源测试高精度ADC的算法实现，以及当给定测试对象时最佳低精度信号源的确定和选取方法两部分。相比于传统直方图和SEIR等高精度ADC测试方法，该方法可以实现在测试速度和信号源分辨率之间的折中，进而大幅降低测试成本且更具有实用性。

本发明目的在于提供一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法

为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是：

一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其特征在于，具体的选取过程如下：

对于给定分辨率的待测ADC，任选一种适合于该ADC分辨率范围以及结构特性的高精度ADC测试算法。在确定待测高精度ADC的测试方法后，利用测试方法对待测对象进行测试，再分析影响测试结果的主要因素。在不改变其他条件的情况下，提高待测ADC的采样速率，增加或者减少用于测试分析的采样点数，重复测试，分析当保证测试结果误差在给定范围内时采样点数与积分非线性误差之间的关系；

然后，在不改变其他条件的前提下，逐比特降低信号源的分辨率，利用前面的测试方法重复测试直到测试结果误差出现突然大幅增加的现象为止；

基于不同分辨率信号源对测试结果的影响，建立信号源分辨率同积分非线性误差之间的关系模型，建立在不同分辨率的信号源情况下所需采样点数同积分非线性误差之间的关系模型；

在确定采样点数，信号源分辨率分别同测试结果之间的关系模型后，设定测试结果容许的最大误差范围。参考该范围和关系模型确定可选信号源的分辨率范围。在可选分辨率范围内，确定不同分辨率DAC作为信号源时所需的最少采样点数。

最后，基于给定的两个关系模型图，和信号源分辨率同采样点数之间的关系，考虑DAC的价格因素和采样点数所带来的时间因素，确定当给定测试对象和测试目的时，所需的最佳分辨率信号源。

改变测试算法，重复前面的建模过程，即可在不同测试算法前提下，得到相应的所需信号源分辨率、采样点数和测试结果之间的关系表。测试工程师可参考该关系表，在欲实现的结果精度、所需测试时间和允许的硬件设备成本即信号源分辨率进行权衡，选择最佳分辨率DAC作为信号源。

当给定已知分辨率和测试目的的待测ADC时，选择一种基于低分辨率信号源该测试高精度ADC的测试方法。例如为了得到尽可能精确的测试结果，可选择基于直方图原理的信号源误差识别和移除（SEIR）方法及其相关改进测试方法，或者选择动态元件匹配及其相关改进测试方法。以上方法可以通过对ADC的相同输出码进行重复采样来消除或降低量化噪声，随机抖动和由闪烁等引起的高斯白噪声对测试结果误差的影响。但由于需要采集大量采样点数，该类方法需要以牺牲时间成本为代价。此外，由于高分辨率ADC的输出码过多，该类方法还具有只能测试特定分辨率范围内的ADC的特点。为了实现对待测ADC的快速测试，可以直接选择基于FFT的频谱特性估计静态参数测试及其改进方法，或者选择基于待测ADC的静态和动态参数关系模型进行相互估计的测试方法。以上方法可以通过减少传统测试方法中所需的的测试步骤或者直接避免测试静态参数所需的大量的采样数据，因而大量节省测试时间。但由于传统方法测试静态参数和动态参数时使用条件的不同（测静态参数时，信号源生成直流或者低频正弦信号，测试动态参数时，信号源生成高频信号），故而该方法所得的测试结果不可靠性。为了实现快速低成本测试，可以选择分段测试或者进行加窗处理等测试方法。本发明结合了前面二者的特点，可以在确保较高测试结果精度时的前提下，实现快速低成本测试。

对于上述技术方案，发明人还有进一步的优化实施方案。

作为优化，待测高精度ADC的测试方法为分段测试或者进行加窗处理。

1）作为优化，对于给定的待测对象，明确其测试目的和应用场景：在通信应用中，关注的重点是待测ADC的动态参数；音视频以及医疗卫生等应用中，关注的重点则是静态特性参数。当需要测试非重点关注的特性参数时，我们需要考虑的是尽可能降低测试所需成本，主要包括时间成本和设备成本：影响时间成本的主要因素包括采样点数、数据处理时间、所选算法的复杂度以及基于相应算法开发程序的周期等；影响设备成本的主要因素则包括选用的信号源的线性度、数据采集和存储所需的硬件设备等。当测试重点关注的参数时，则可能需要牺牲部分测试成本来确保相关参数的可靠性测试。

相对于现有技术中的方案，本发明的优点是：

本发明所描述的用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其通过对于同一分辨率的信号源，分析增加或减少采样点数对测试结果精确度的影响，并在此基础上建立采样点数同测试结果之间的关系模型，以及信号源的分辨率同测试结果精确度之间的关系。基于得到的关系模型，可以确定在给定测试对象和测试目的，进而实现在对高精度ADC进行快速测试、精确测试以及快速精确的低成本测试等目的时最佳信号源的选择，在保证测试结果的同时降低测试成本。该方法适用于任何基于低分辨率信号源测试高分辨率ADC的测试方法，因而对于整个高分辨率ADC测试领域具有普遍的参考意义。

附图说明

下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：

图1为传统ADC芯片测试的通用步骤；

图2是基于传统直方图测试方法测试ADC的流程图；

图3是基于分段缩放测试方法测试高精度ADC所生成的激励信号；

图4是选择不同段数时，对应的非线性误差；

图5是基于分段缩放技术所得到的拟合INL同理想值之间的关系；

图6是分段缩放测试时相邻窗函数内INL的连续图；

图7是给定待测ADC时最佳信号源的选择流程图；

图8是当基于所提方法测试24比特ADC时INL误差同所选信号源分辨率的关系图；

图9是当测试24比特ADC时，采样点数同信号源分辨率、窗函数个数以及基底函数阶数之间的关系表。

具体实施方式

以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。

实施例：

本实施例描述一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，具体选取过程包括如下步骤：

1）确定待测高精度ADC的分辨率范围假设为16到24比特，以及其结构类型。其中结构类型主要包括如sigma-delta，逐次逼近型，pipeline型以及Flash型等。

2）对于给定的待测对象，明确其测试目的和应用场景。例如在通信应用中，我们关注的重点是待测ADC的动态参数。而音视频以及医疗卫生等应用中，关注的重点则是静态特性参数。因此，当需要测试非重点关注的特性参数时，我们需要考虑的是如何尽可能降低测试所需成本，主要包括时间成本和设备成本，影响时间成本的主要因素包括，采样点数，数据处理时间，所选算法的复杂度以及基于相应算法开发程序的周期等。影响设备成本的主要因素则包括选用的信号源的线性度，数据采集和存储所需的硬件设备等。当测试重点关注的参数时，则可能需要牺牲部分测试成本来确保相关参数的可靠性测试。

3）基于待测ADC的分辨率和欲实现的测试目的，选择一种合适的基于低分辨率信号源测试高精度ADC的测试算法。例如欲实现精确测试，可以选择SEIR方法，但是当待测ADC分辨率过高时，可以选择改进的DEM测试方法。若希望实现快速测试，可以选择基于FFT频谱估计测试方法。若希望实现快速精确测试，可以选择分段缩放测试方法。

4）选择两个同最高精度的待测ADC具有相同分辨率的DAC作为信号源，其中一个DAC用于生成输出范围同待测对象的满量程输入相同的正弦信号，另外一路DAC用于生成具有固定偏移量的直流电压。叠加正弦信号和直流分量并作为待测ADC的输入，如图3所示。

5）设定输入信号频率和采样率之间的关系，确保单个周期内每个相同输出码值被平均采集5次左右。

6）选择T组合适的窗函数，将待测ADC的满量程输入范围等分为T段，确保每段内的采样点数足够多，且可以基于最小平方估计等拟合方法求解该段内的传输函数。此外，还应保证相邻两个窗函数应至少包含一个相同的数字码，以便于传输函数连续。

7）将各段内采样数据所对应的模拟输入进行等比例缩放，使得输入时间归一化为0到1。

8）基于另外一路DAC生成相比于第一路信号具有固定偏移量的直流分量，叠加正弦信号并作为待测ADC的第二路输入信号。重复前面步骤（2）到（5）。根据图4所示，相比于直接输入斜波信号，分段缩放输入方法可以明显提高输入信号的线性度，因而可以进一步降低所需信号源的线性度。

9）基于每个窗函数内所包含的采样数据，选择一组基底函数用于表示输入函数的非线性误差，使得输入激励信号由理想正弦，求解的非线性误差表达部分和利用基底函数拟合后的剩余误差部分组成。

10）对于每段内的各采样数据，由于采样速率恒定，因而可以确定其所对应的模拟输入的相对时间。相应的，各相邻数字码值之间所对应的转换时间和转换电平也可以确定。

11）在各段内利用相对时间和基底函数表达式表示量化的最低有效位和段内个码之所对应的积分非线性。相应的积分非线性在图5中描述所示。

12）联立两组不同输入所对应的相同段内的相同码值的积分非线性表达式，基于各已知的转换时间和模拟转换电平，利用最小平方估计方法求解未知的基底函数系数和固定偏移量。

13）在已知各段内拟合激励函数表达式和积分非线性表达式后，分析相邻两个窗函数内，相同码值所对应的积分非线性偏差，将其中一段内的所有码值的积分非线性减去相同的偏差值，使得整个待测ADC的满量程输入范围内的积分非线性函数连续，具体实现方法如图6所示。

相比于传统方法的直接利用单个表达式拟合传输函数的满量程输入范围，本专利利用窗函数将待测ADC的满量程输入范围等分为多段，然后利用多项式函数分段拟合并求解各段内的传输函数。另外，直接拟合方法需要对所有待测对象的输出码值或者部分经过精心计算的特定码值进行最小平方估计拟合。但是本方法只需利用段内的几个特定数据做最小平方估计。当测试对象为高精度ADC时，基于传统方法需要多次重复采集相同的输出数据，但是本专利避免了这一问题。因而大大降低了所需要分析的数据量，或者极大程度上降低了特定数据选择的复杂度。此外，利用单一表达式拟合整个待测ADC的传输函数将使得表达式过于复杂，而且用于表示激励非函数非线性部分所需的基底函数阶数会会因过多而导致过拟合或者欠拟合问题。相比之下本专利所提方法由于只需拟合很少的数据，因而所需基底函数阶数将大大减小。拟合精度也将明显提高。

14）基于前面方法和条件进行测试，分析积分非线性误差精度同所使用的信号源分辨率之间的关系。

15）增加或减少采样点数，分析积分非线性误差精度同所需的采样点数之间的关系并确保积分非线性误差在给定范围。

16）逐比特降低所选DAC的分辨率作为信号源，在不改变其他条件的情况下，重复步骤（2）到（14），直到当积分非线性误差出现明显增加，或者需要明显增加采样点数来保证测试结果维持在给定范围内为止。

17）建立信号源分辨率同测试结果误差之间的关系模型图，给出采样点数和结果误差之间的关系模型图。确定在给定测试对象的精度和希望实现的测试目的（包括得到尽可能精确的测试结果，实现大规模待测器件的快速可靠性测试以及低成本测试等）时，选择最佳低分辨率DAC作为信号源的方法。总的实现流程图如图7所示

相比于传统的基于低分辨率信号源测试高精度ADC的测试方法，本发明主要关注的是高精度ADC测试算法的实现，以及对测试结果精度的影响。但是并没有介绍当给定待测ADC的分辨率时，如何选择合适分辨率的低精度DAC作为信号源。这就导致当选择的信号源分辨率过低时，需要大量增加分析所使用的采样点数来弥补相关误差，但是如果选择的信号源分辨率过高，此时由于高分辨率DAC的价格较高，会导致测试设备的硬件成本过高而无法实现低成本测试。本发明提供的信号源选择方法一方面可以尽可能降低所需信号源分辨率，因而降低设备成本。另一方面，由信号源精度降低所导致的结果误差可以通过增加采样点数来弥补，且所增加的采样点数保持在合理水平，不会导致测试的时间成本过大。因而实现了采样点数与信号源分辨率的动态平衡。图8给出了当测试24比特ADC时基于前面所提的方法所建立的INL同信号源分辨率之间的关系模型。图9给出了测试结果中INL误差同采样点数，基函数的阶数之间的关系表。根据图8和图9可知，当欲实现对ADC的快速精确测试时，14比特DAC为最佳选择。当欲实现对待测ADC的快速测试时，12比特DAC为最佳选择。

上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其特征在于，具体的选取过程如下：

在确定待测高精度ADC的测试方法后，利用测试方法进行测试，再分析影响测试结果的主要因素，在不改变其他条件的情况下，提高待测ADC的采样速率，增加或者减少用于测试分析的采样点数，重复测试，分析当保证测试结果误差在给定范围内时采样点数与积分非线性误差之间的关系；

然后，逐比特降低信号源的分辨率，重复前面的测试方法直到测试结果出现突然增加的现象为止；

最后，基于给定的关系模型图，确定给定测试对象和测试目的时所需的最佳分辨率信号源。

2.根据权利要求1所述的用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其特征在于，对于给定的待测对象，明确其测试目的和应用场景：在通信应用中，关注的重点是待测ADC的动态参数；音视频以及医疗卫生等应用中，关注的重点则是静态特性参数，当需要测试非重点关注的特性参数时，我们需要考虑的是尽可能降低测试所需成本，主要包括时间成本和设备成本：影响时间成本的主要因素包括采样点数、数据处理时间、所选算法的复杂度以及基于相应算法开发程序的周期等；影响设备成本的主要因素则包括选用的信号源的线性度、数据采集和存储所需的硬件设备等，当测试重点关注的参数时，则可能需要牺牲部分测试成本来确保相关参数的可靠性测试。

3.根据权利要求1所述的用于高精度ADC测试中低分辨率信号源的选取方法，其特征在于，对于任意一种高精度ADC测试算法，可以基于该算法建立DAC分辨率与测试结果误差的关系图，且该关系图能够作为在利用本测试算法测试任意分辨率的高精度ADC时选择合适分辨率的DAC作为信号源的一种参考。