CN112880940A - 一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及半导体测试技术领域，具体地说是一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法。一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，具体解决方法如下：S1：启动被测芯片的测试工作；S2：启动自动测试机的采样模块进行数据采样，采样数据长度为16384点；S3：根据采样数据长度为16384点，记录计算长度为16384，并添加汉宁窗函数计算得出采样点加权系数；S4：将计算得出的采样点加权系数应用在时域采样数据的公式中；S5：得出各项数据后，进行傅里叶变换，得出SNR及THD的数据。同现有技术相比，在自动测试机采样模块进行采样时增加汉宁窗函数，并进行傅里叶转换，能够针对非周期性信号的频谱泄漏有抑制作用，有利于分析信号的频率特性。

Description

一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法
技术领域
本发明涉及半导体测试技术领域，具体地说是一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的解决方法。
背景技术
通常在半导体自动测试过程中为了获得稳定的信号，测试端被测芯片和自动测试设备需使用同一个时钟源，以保证双方信号同步，以避免因为不能达到同步，而使被测信号的频率发生变化，导致信号的频谱泄漏，从而造成分析困难和测试失败。
然而仍有客户的由于测试方案本身的需要，自己提供了晶振时钟源，而该晶振时钟源却不能给芯片提供有效稳定的时钟，与自动测试机的时钟异步，从而造成待测信号不稳定。这样的信号在被采样之后不能完美采样整周期，造成了频谱泄漏，影响测试结果。
发明内容
本发明为克服现有技术的不足，提供一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的解决方法，在自动测试机采样模块进行采样时增加汉宁窗函数，并进行傅里叶转换，能够针对非周期性信号的频谱泄漏有抑制作用，有利于分析信号的频率特性。
为实现上述目的，设计一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的解决方法，其特征在于：具体解决方法如下：
S1：启动被测芯片的测试工作；
S2：启动自动测试机的采样模块进行数据采样，采样数据长度为16384点；其中，FFT 基本要求为2的n次方，采样需满足采样定理Fs/Ft = N/M，Fs为采样频率，Ft为信号频率，N为采样点数，M为采样周期；Ft = 1KHz输出，一般要求观察25KHz的频谱，系统采样频率大概为Fs = 51.2KHz（因为FFT是对称半频谱，采样频率需大于2倍的25KHz），采样周期个数一般要求至少300个以上的周期，与此最接近的采样点为 300*25*2 ≥16000，因此，最接近此数的值为16384；
S3：根据采样数据长度为16384点，记录计算长度为16384，并添加汉宁窗函数计算得出采样点加权系数；
S4：将计算得出的采样点加权系数应用在时域采样数据的公式中；
S5：得出各项数据后，进行傅里叶变换，得出SNR及THD的数据；
S6：根据SNR及THD的数据，计算得出RMS值，其中RMS为有效值，能量
Figure 487894DEST_PATH_IMAGE001
。
这两个参数是在信号处理或者信号分析中比较关键的2个特征量，一般要求SNR越大越好，THD越小越好，当频谱泄漏时候在频谱图中信号会被噪声淹没，噪声比较大，SNR，THD比较差，加了窗之后，噪声被抑制，SNR和THD表现就好。
所述的汉宁窗函数为W(n)=1/2 *[1−cos(2π(n−1)/N)]，其中，N为窗的长度，n为当前采样点，W(n）为通过汉宁窗计算出的当前采样点加权系数。
所述的时域采样数据的公式为H(n) = S(n)* W(n)，其中，S(n) 为采样的原始数据，H(n)为应用了汉宁窗的采样数据。
所述的SNR为信噪比，THD为总谐波失真。
所述的SNR = 20Log(Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx] )/ Sum(MAG_AMP[n] *(MAG_AMP[n] )，其中，Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx]为主瓣加旁瓣信号能量，Sum(MAG_AMP[n] * (MAG_AMP[n]为噪音能量和。
所述的THD = 20Log(Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx] )/ Sum(MAG_AMP[Bx] *(MAG_AMP[Bx] )，其中，Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx]为谐波能量和。
本发明同现有技术相比，提供一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，在自动测试机采样模块进行采样时增加汉宁窗函数，并进行傅里叶转换，能够针对非周期性信号的频谱泄漏有抑制作用，有利于分析信号的频率特性。
附图说明
图1为现有音频芯片测试状态示意图。
图2为本发明工作流程示意图。
图3为现有技术的频谱图。
图4为本发明增加汉宁窗后的频谱图。
具体实施方式
下面根据附图对本发明做进一步的说明。
如图1所示，为一音频芯片测试，被测芯片的一部分输入是以自动测试机时钟C1为基础；而另一部分部分由晶振C2输入提供clock输入，输出是1kHz，Vpp电压幅值为2V的正弦波。被测芯片的输出端接入自动测试机，并由自动测试机采样，然后做频谱分析。而被测芯片由于两部分功能模块输入异步，从而引起被测芯片输出信号会有偏差，同时采样频率又是一个恒定的频率，这样造成了频谱泄漏的结果。
如图2所示，一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，具体解决方法如下：
S1：启动被测芯片的测试工作；
S2：启动自动测试机的采样模块进行数据采样，采样数据长度为16384点；其中，FFT 基本要求为2的n次方，采样需满足采样定理Fs/Ft = N/M，Fs为采样频率，Ft为信号频率，N为采样点数，M为采样周期；Ft = 1KHz输出，一般要求观察25KHz的频谱，系统采样频率大概为Fs = 51.2KHz（因为FFT是对称半频谱，采样频率需大于2倍的25KHz），采样周期个数一般要求至少300个以上的周期，与此最接近的采样点为 300*25*2 ≥16000，因此，最接近此数的值为16384；
S3：根据采样数据长度为16384点，记录计算长度为16384，并添加汉宁窗函数计算得出采样点加权系数；汉宁窗函数为W(n)=1/2 *[1−cos(2π(n−1)/N)]，其中，N为窗的长度，n为当前采样点，W(n）为通过汉宁窗计算出的当前采样点加权系数；
S4：将计算得出的采样点加权系数应用在时域采样数据的公式中；时域采样数据的公式为H(n) = S(n)* W(n)，其中，S(n) 为采样的原始数据，H(n)为应用了汉宁窗的采样数据；
S5：得出各项数据后，进行傅里叶变换，得出SNR及THD的数据；SNR为信噪比，THD为总谐波失真；
S6：根据SNR及THD的数据，计算得出RMS值，其中RMS为有效值，能量
Figure 386580DEST_PATH_IMAGE001
。
SNR = 20Log(Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx] )/ Sum(MAG_AMP[n] * (MAG_AMP[n] )，其中，Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx]为主瓣加旁瓣信号能量，Sum(MAG_AMP[n] * (MAG_AMP[n]为噪音能量和。
THD = 20Log(Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx] )/ Sum(MAG_AMP[Bx] * (MAG_AMP[Bx] )，其中，Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx]为谐波能量和。
能量
Figure 628205DEST_PATH_IMAGE002
，RMS为有效值，上面计算中的MAG_AMP数组即为FFT计算之后获得的频谱线上幅值的有效值；这里Bx指的是基频和旁瓣的频谱线，n是指Noise所在的频谱线，Hx是指X阶谐波所在的频谱线，其中也包含了其旁瓣的频谱线。
汉宁窗汉宁（Hanning）窗又称升余弦窗，汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和，它可以使用旁瓣互相抵消，消去高频干扰和漏能。汉宁窗与矩形窗的谱图对比，可以看出，汉宁窗主瓣加宽（第一个零点在2π/T处）并降低，旁瓣则显著减小。第一个旁瓣衰减一32dB，而矩形窗第一个旁瓣衰减-13dB。此外，汉宁窗的旁瓣衰减速度也较快，约为60dB/（10oct），而矩形窗为20dB/（10oct）。汉宁窗的特点在于对于非周期信号的频谱泄漏有抑制作用，有利于分析信号的频率特性。
如图3，图4所示，在信号频率为1KHz左右波动信号，采样频率为51.2KHz，采样16384点，采样约320个周期（频谱主瓣为320）的测试条件下，可以明显看出如图4所示，在使用了汉宁窗的情况下，噪音的得到有效的抑制。

Claims (6)

1.一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：具体解决方法如下：
S1：启动被测芯片的测试工作；
S2：启动自动测试机的采样模块进行数据采样，采样数据长度为16384点；其中，FFT 基本要求为2的n次方，采样需满足采样定理Fs/Ft = N/M，Fs为采样频率，Ft为信号频率，N为采样点数，M为采样周期；Ft = 1KHz输出，一般要求观察25KHz的频谱，系统采样频率大概为Fs = 51.2KHz（因为FFT是对称半频谱，采样频率需大于2倍的25KHz），采样周期个数一般要求至少300个以上的周期，与此最接近的采样点为 300*25*2 ≥16000，因此，最接近此数的值为16384；
S3：根据采样数据长度为16384点，记录计算长度为16384，并添加汉宁窗函数计算得出采样点加权系数；
S4：将计算得出的采样点加权系数应用在时域采样数据的公式中；
S5：得出各项数据后，进行傅里叶变换，得出SNR及THD的数据；
S6：根据SNR及THD的数据，计算得出RMS值，其中RMS为有效值，能量
Figure DEST_PATH_IMAGE001
。
2.根据权利要求1所述的一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：所述的汉宁窗函数为W(n)=1/2 *[1−cos(2π(n−1)/N)]，其中，N为窗的长度，n为当前采样点，W(n）为通过汉宁窗计算出的当前采样点加权系数。
3.根据权利要求1所述的一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：所述的时域采样数据的公式为H(n) = S(n)* W(n)，其中，S(n) 为采样的原始数据，H(n)为应用了汉宁窗的采样数据。
4.根据权利要求1所述的一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：所述的SNR为信噪比，THD为总谐波失真。
5.根据权利要求1所述的一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：所述的SNR = 20Log(Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx] )/ Sum(MAG_AMP[n] * (MAG_AMP[n] )，其中，Sum(MAG_AMP[Bx] * MAG_AMP[Bx]为主瓣加旁瓣信号能量，Sum(MAG_AMP[n] * (MAG_AMP[n]为噪音能量和。
6.根据权利要求1所述的一种针对自动测试机的异步频谱泄漏的抑制方法，其特征在于：所述的THD = 20Log(Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx] )/ Sum(MAG_AMP[Bx] * (MAG_AMP[Bx] )，其中，Sum(MAG_AMP[Hx] * MAG_AMP[Hx]为谐波能量和。
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