CN114184839A - 一种抑制信号源抖动的adc频谱测试方法 - Google Patents

一种抑制信号源抖动的adc频谱测试方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其无需大量复杂运算即可实现ADC高精度测试，可抑制信号源抖动，该方法包括：基波识别、基波替代两部分，基波识别包括：采集ADC的输出数据，对输出数据进行分段化处理，计算出每段中输出数据的初始相位，基于初始相位，得到输出数据的幅度漂移量的估计值，并在每段中使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，估计出带漂移的基波分量；基波替代包括：重新构建一个幅度稳定的基波成分，利用该基波对漂移的基波分量进行替换，获取新的数据，并选择合适的窗函数对新的数据进行加窗处理，对加窗处理后的新的数据进行频谱分析，获得待测ADC动态参数。

Description

一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法
技术领域
本发明涉及集成电路技术领域，具体为一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法。
背景技术
随着目前模数转换器(ADC)性能的不断提高，对其进行准确的频谱测试也面临着更大的挑战。为了得到准确的参数，在实际ADC测试过程中需要满足多项严格的测试要求。当测试条件满足时，可以得到清晰准确的频谱，从而计算出需要的动态参数。但随着ADC精度的不断提高，测试工作变得越来越困难，尤其是对于内建自测试而言，由于芯片面积的限制，难以集成高性能的信号源，无法满足要求。混合信号集成电路测试仪器的发展相对迟缓，开发周期较长，导致测试设备价格昂贵，现有的测试设备已无法满足部分最先进电路的测试要求。针对这一现象，除了提高测试仪器性能以外，业界的另一个研究方向是探索更加高效实用的测试算法，使得在不严格满足上述条件的情况下，仍然可以完成测试。非平稳的测试环境一直是实际测试工作中面临的一大挑战，随着ADC精度的不断提升，测试对环境变化的敏感度增加，对信号源的要求也越来越严格。当测试环境不稳定时，信号源的幅度和频率将不再是一个固定常量，而是会随着时间变化而发生漂移，当信号源存在抖动时，ADC的输出频谱也会出现严重的频谱泄漏现象。
发明内容
针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明提出了一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其无需大量复杂运算即可实现ADC高精度测试，降低测试成本，同时可抑制信号源抖动，可获得较为准确的ADC动态参数。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，所述方法包括：基波识别、基波替代，所述基波识别指从ADC输出数据中将非理想基波的关键信息识别出来；所述基波替代指重新构建一个新的理想基波成分将原基波替代，重新构建的基波与原基波具有相同的幅度及初始相位；其特征在于，
所述基波识别包括：
S1、采集ADC的输出数据；
S2、对所述输出数据进行分段化处理；
S3、计算出每段中所述输出数据的初始相位；
S4、基于所述初始相位，得到所述输出数据的幅度漂移量的估计值；
S5、基于所述估计值，每段中使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，估计出待漂移的基波分量；
所述基波替代包括：
S6、重新构建一个幅度稳定的基波成分，利用该基波成分对漂移的基波分量进行替换，获取新的数据；
S7、选择合适的窗函数对新的数据进行加窗处理；
S8、对加窗处理后的新的数据进行频谱分析，获得待测ADC动态参数。
其进一步特征在于，
所述ADC为16位，对16位的ADC进行频谱测试，所述ADC的微分非线性和信号噪声服从均值为零的正态分布，方差分别为0.01LSB和0.5LSB；
进一步的，所述输出数据的幅度漂移量最大值设为标准幅度的±1％，频率漂移大小为100ppm/s；
进一步的，步骤S2中，所述输出数据总共采样32768个点，将所述输出数据分为512段，每段中包含64个采样点；
进一步的，步骤S2中，分段化处理前，对所述输出数据进行归一化处理，选取所述输出数据中幅值抖动为归一化的1％大小的范围内，频率漂移为100ppm/s的信号源；
进一步的，步骤S5中，所述幅度漂移量的幅值为A[n]，使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，所述线性方程的表达式为：Ak[n]＝Ak+ASk·n+An；式中，Ak和ASk分别表示幅度漂移拟合直线的截距和斜率，An表示拟合直线与实际幅度漂移量之间的误差；
进一步的，步骤S5中，所述线性方程包括最小二乘法，利用最小二乘法对所述拟合直线方程进行求解，拟合所述信号源的幅度漂移量，所述幅度漂移量即幅度抖动部分。
采用本发明上述方法可以达到如下有益效果：本申请方法中利用直线方程对信号源中的幅度抖动部分进行了拟合，估计出幅度抖动量后，利用重新构建的幅度稳定的基波成分将幅度抖动部分进行替换，从而消除信号源中因漂移而引起的泄漏现象，起到了抑制信号源抖动的作用，最小二乘算法运算简单，降低了测试成本。另外，ADC参数是基于抑制抖动后的信号源获取，并且利用重新构建的幅度稳定的基波成分将幅度抖动部分进行了替换，因此，该测试中ADC动态参数是基于幅度稳定的基波成分计算获得，从而最终获得较为准确的ADC动态参数。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为本发明对输出数据漂移量进行归一化处理后实际漂移量和拟合漂移量的曲线图；
图3为本发明不同条件下ADC输出数据的频谱图。
具体实施方式
下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。
模拟数字转换器(即ADC)是一种将模连续信号转换为数字离散信号的设备。模拟数字转换器可以提供信号用于测量，典型模数转换器将模拟信号转换为表示一定比例电压值的数字信号。为了准确评估ADC的性能，需要对其进行频谱测试，即向待测ADC输入一个高精度的正弦信号，在采集输出信号后进行快速傅里叶变换得到频谱，再从频谱中得到基波、谐波和噪声等信息，从而计算出如SNR、SINAD、ENOB和SFDR等动态参数。当ADC测试环境不稳定时，信号源的幅度和频率会随时间变化而发生漂移，通常导致这一现象发生的原因有周围的温度湿度变化、供电电压的波动以及设备仪器的老化等，随着ADC精度的提高，漂移造成的影响也变得不可忽视，而对于高精度的ADC来说需要更高精度的信号源来提供准确的正弦信号，这不仅对测试环境提出了更高的要求，而且高精度ADC的测试也较为困难，信号源的轻微抖动将会在频谱中造成严重的泄漏，导致获取的待测ADC参数的准确性降低。
目前在实际测试过程中，尽量使用满足要求的仪器，这样可以避免复杂的数据处理，但这样带来的问题是测试成本的增加。而主流的提高ADC测试精度的数据处理方式则存在以下缺陷：(1)传统的加窗技术通过改变信号形状迫使其两端衰减为零，消除周期延拓后的不连续性，从而抑制频谱泄漏，但这一过程是以降低频率分辨率为代价，基波附近的杂波将无法识别。(2)基波识别与替代的迭代计算方式可以解决传统的无法识别基波中杂波的问题，能够将非相干基波中的主要成分识别出来，并重新构建一个相干的基波进行替换，而不改变频谱中其他信息如谐波和噪声等，该方法测试精度较高，但缺点是计算相对复杂，需要进行大量的迭代运算来估计基波的参数。(3)目前还提供了一种初相位校正与平均法，该方法通过将ADC的输出数据进行分段，并在校正每段数据的初相位后再求出各段平均值，从而消由除频率漂移引起的泄漏，但是该方法的应用需要频率漂移量很小，使得每段数据中的频率量近似恒定，无法解决信号源幅值严重抖动的问题。
为了解决目前ADC测试中存在的上述问题，本申请提出了一种抑制信号源抖动引起的频谱泄漏的方法，本方法基于基波识别与替代思想，主要分为两步：一，基波识别，从ADC的输出数据中将非理想基波的关键信息识别出来；二，基波替代，重新构建一个新的理想基波成分将原基波进行替代，重新构建的基波与原基波具有相同的幅度及初始相位。本申请抑制ADC信号源抖动的具体步骤包括：
S1、采集ADC的输出数据；
S2、对所述输出数据进行分段化处理。尽管漂移量是随机变化的，无法对其进行精确估计，但由于变化具有低频特性，在一个较短的时间间隔内，变化幅度很小，可以近似认为漂移在短时间内是呈线性变化的，从而利用线性函数进行拟合，将漂移量估计出来，基于这一性质，可以将输出信号进行分段，如图2所示，将整个漂移曲线分成不同阶段，每个阶段用直线近似拟合。本实施例中，分段化处理前，对输出数据进行归一化处理，归一化处理后的曲线图见图2，图2中横轴表示归一化时间，纵轴表示归一化偏移量，曲线A表示归一化后的实际漂移量，曲线B表示拟合漂移量(即每段中使用线性方程对漂移量进行拟合)，选取实际漂移量中幅值抖动为归一化的1％大小的范围内，频率漂移为100ppm/s的信号源，将选取的该信号源分为K段。
S3、计算出每段中输出输出数据的初始相位；具体计算方式如下，当信号源稳定时，其表达式为：
Figure BDA0003403930140000051
式中，A1、fin和
Figure BDA0003403930140000052
分别表示输入信号幅值、频率和初始相位，信号源的幅度和频率均为恒定值。noise(t)表示噪声。
S4、基于所述初始相位，得到所述输出数据的幅度漂移量的估计值，具体地，当信号经过模数转换后，由于谐波受到漂移的影响远小于基波，所以主要估计基波中的漂移项。受幅度漂移影响的基波成分(即估计值)表达式为：
Figure BDA0003403930140000053
式中，m[n]表示第n个采样点处的幅度漂移量，fs为信号采样频率。
S5、基于所述估计值，每段中使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，估计出待漂移的基波分量；本实施例中，令数据总共分为K段，每段由L个点组成，则在第k段中，使用直线对信号的幅值A[n]进行拟合，拟合直线的表达方式为：
Ak[n]＝Ak+ASk·n+An；
式中，Ak和ASk分别表示幅度漂移拟合直线的截距和斜率，An表示拟合直线与实际幅度漂移量之间的误差。当每段的时间较短时，可将An视为噪声而忽略不计。所以第k段基波分量可以表示为：
Figure BDA0003403930140000054
式中共包含三个未知量：Ak、ASk和
Figure BDA0003403930140000055
每段中的初相位
Figure BDA0003403930140000056
为：
Figure BDA0003403930140000061
则每段中，带漂移的幅度可近似为：
Figure BDA0003403930140000062
利用最小二乘拟合的法方程解法进行求解，在每一段N个点数据带入，可以求出该段中的截距和斜率这两个未知量。因此该段中的基波分量可以表示为：
Figure BDA0003403930140000063
将上式进行连接，则得到对整个输出数据的拟合，即估计出的非理想数据。
本申请方法中，还包括基波替代，基波替代包括：
S6、重新构建一个幅度稳定的基波成分，利用该基波成分对漂移的基波分量进行替换，获取新的数据，重新构建一个幅度稳定的基波，将估计出的基波进行替换。该过程表示如下：
Vnew[n]＝Vout[n]-Vfund_d[n]+Vfund_n[n]；
式中，Vout[n]为原来受幅度漂移影响的ADC输出数据，Vfund_d[n]为式(8)中拟合出的各段基波相结合得到总的基波，Vfund_n[n]为重新构建出的幅度稳定基波，其表达式为：
Figure BDA0003403930140000064
S7、选择合适的窗函数对新的数据进行加窗处理，来消除频率漂移。由于频率漂移一般与测试环境周围的温度变化相关，因此在漂移的过程中会存在一定的累积，频率漂移使得输入频率发生变化，当漂移量累积到一定程度时，即使在相干采样的条件下，也会导致采样周期J的小数部分不为零，从而引起频谱泄漏。受频率漂移影响的输入信号经过量化后的输出数字信号为：
Figure BDA0003403930140000065
式中，A0表示直流分量；h.d表示各次谐波失真分量；noise[n]表示噪声分量；ε[n]表示每个采样点处的漂移量大小。
S8、对加窗处理后的新的数据进行频谱分析，获得待测ADC动态参数。对修改后的数据(即加窗处理后的新的数据)进行频谱分析，使得由非理想因素引起的频谱泄漏被消除，从而将ADC的真实频谱恢复出来。
本申请方法首先对ADC输出数据进行分段化处理，再利用直线方程来拟合信号源的幅度抖动部分，幅度抖动部分即输出数据的幅度漂移量，在估计出幅度抖动的量后，重新构建一个幅度稳定的基波成分进行替换，然后再对新的数据选择合适的窗函数，进行加窗处理，从而消除信号源中因频率漂移引起的非相干效应，最终消除因信号源抖动而引起的频谱泄漏现象，得到准确的待测ADC动态参数。该方法的核心理论基础是：基波是造成频谱泄漏的主要影响因素，而谐波产生的泄漏可以忽略，从而将频域中难以解决的频谱泄漏问题转化成时域中较为容易实现的基波识别问题，将非理想的基波成分替换掉以后，不改变频谱中其他的信息，包括各次谐波和噪声分量等，因此最后得到的频谱参数十分接近真实结果。
将上述方法应用于ADC仿真测试中，仿真中设置ADC的位数为16位，微分非线性和信号噪声服从均值为零的正态分布，方差分别为0.01LSB和0.5LSB。待测ADC的参考动态参数由输入一个稳定信号源的数据来获得。非理想数据中，输入正弦信号同时受到幅度和频率抖动的影响。幅度漂移最大值设为标准幅度的±1％，频率漂移大小为100ppm/s。输出数据共32768个点，共分为512段，每段中64个采样点。根据上述的仿真条件，图3中给出了几种不同条件下ADC输出频谱的对比，并将参数结果列在表1中。图3中横轴表示归一化频率，纵轴表示各分量功率，其中，信号源稳定的理想数据得到的频谱为图3中曲线A部分，而当信号源受到抖动漂移影响时，输出频谱为曲线B，可以看出频谱中发生严重的泄漏，掩盖了频谱中的有用信息。在输出数据经过本申请所提算法处理后，得到的频谱为曲线C，可见，曲线C所示频谱大大抑制了泄漏。
表1不同条件下ADC输出的频谱参数
SINAD SNR THD SFDR
理想 91.13 91.39 -103.42 105.13
带漂移 57.07 57.07 -102.27 105.54
所提算法 91.65 91.97 -103.18 105.40
表1中的数据为ADC在无漂移影响、有漂移影响及本申请方法处理后输出的动态参数：SINAD、SNR、THD、SFDR所对应的参数值，从这些值也可以看出，本申请算法所取得的参数结果与参考值(无漂移时输出的动态参数)十分接近，本申请算法能够适用于非平稳的测试环境，消除由信号源抖动引起的频谱泄漏。
以上的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，所述方法包括：基波识别、基波替代，所述基波识别指从ADC输出数据中将非理想基波的关键信息识别出来；所述基波替代指重新构建一个新的理想基波成分将原基波替代，重新构建的基波与原基波具有相同的幅度及初始相位；其特征在于，所述基波识别包括：
采集ADC的输出数据；
对所述输出数据进行分段化处理；
计算出每段中所述输出数据的初始相位；
基于所述初始相位，得到所述输出数据的幅度漂移量的估计值；
基于所述估计值，每段中使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，估计出带漂移的基波分量；
所述基波替代包括：重新构建一个幅度稳定的基波成分，利用该基波成分对漂移的基波分量进行替换，获取新的数据；
选择合适的窗函数对新的数据进行加窗处理；
对加窗处理后的新的数据进行频谱分析，获得待测ADC动态参数。
2.根据权利要求1所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，所述ADC为16位，对16位的ADC进行频谱测试，所述ADC的微分非线性和信号噪声服从均值为零的正态分布，方差分别为0.01LSB和0.5LSB。
3.根据权利要求2所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，所述输出数据的幅度漂移量最大值设为标准幅度的±1％，频率漂移大小为100ppm/s。
4.根据权利要求3所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，所述输出数据总共采样32768个点，将所述输出数据分为512段，每段中包含64个采样点。
5.根据权利要求1或4所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，分段化处理前，对所述输出数据进行归一化处理，选取所述输出数据中幅值抖动为归一化的1％大小的范围内，频率漂移为100ppm/s的信号源。
6.根据权利要求5所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，所述幅度漂移量的幅值为A[n]，使用线性方程对幅度漂移量进行拟合，所述线性方程的表达式为：Ak[n]＝Ak+ASk·n+An；式中，Ak和ASk分别表示幅度漂移拟合直线的截距和斜率，An表示拟合直线与实际幅度漂移量之间的误差。
7.根据权利要求6所述的抑制信号源抖动的ADC频谱测试方法，其特征在于，所述线性方程包括最小二乘法，利用最小二乘法对所述直线方程进行求解，拟合所述信号源的幅度漂移量，所述幅度漂移量即幅度抖动部分。
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