JPH06181433A - アナログ−ディジタルコンバータのｓｎ比測定方法 - Google Patents
アナログ−ディジタルコンバータのｓｎ比測定方法Info
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- JPH06181433A JPH06181433A JP35335692A JP35335692A JPH06181433A JP H06181433 A JPH06181433 A JP H06181433A JP 35335692 A JP35335692 A JP 35335692A JP 35335692 A JP35335692 A JP 35335692A JP H06181433 A JPH06181433 A JP H06181433A
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- frequency axis
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- adc
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 正確かつ高速のＳＮ比測定方法を提供する。
【構成】 被測定ＡＤＣ２には、測定用正弦波信号がｍ
周期（ｍは２以上の正の整数）にわたり与えられ、ＡＤ
Ｃ２はｍ・２ｘ回（ｘは正の整数）のサンプリングを行
う。これにより得られた時間軸データにＦＦＴやＤＦＴ
等の演算が施され、前記時間軸データはｍ・ｘ個の周波
数軸データに変換される。これらの周波数軸データは、
（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の
第１の周波数軸データ群と、上記（ｐ−１）・ｍ＋１番
目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）を除く第２の周波数軸デ
ータ群とに分別されて記憶される。そして、第２の周波
数軸データ群に以下の演算を施すことにより、ノイズ成
分が求められる。 【数１】 上式と、基本波成分（たとえば、ｍ＋１番目の周波数軸
データ）とからＳＮ比が求められる。
周期（ｍは２以上の正の整数）にわたり与えられ、ＡＤ
Ｃ２はｍ・２ｘ回（ｘは正の整数）のサンプリングを行
う。これにより得られた時間軸データにＦＦＴやＤＦＴ
等の演算が施され、前記時間軸データはｍ・ｘ個の周波
数軸データに変換される。これらの周波数軸データは、
（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の
第１の周波数軸データ群と、上記（ｐ−１）・ｍ＋１番
目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）を除く第２の周波数軸デ
ータ群とに分別されて記憶される。そして、第２の周波
数軸データ群に以下の演算を施すことにより、ノイズ成
分が求められる。 【数１】 上式と、基本波成分（たとえば、ｍ＋１番目の周波数軸
データ）とからＳＮ比が求められる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、正確かつ高速にＳＮ比
を求めることができるアナログ−ディジタルコンバータ
（以下、「ＡＤＣ」と言う）に関する。
を求めることができるアナログ−ディジタルコンバータ
（以下、「ＡＤＣ」と言う）に関する。
【０００２】
【技術背景】信号解析におけるディジタル技術が導入・
発展するにつれて、アナログ信号をディジタル信号に変
換するためのＡＤＣの発展にも目をみはるものがある。
このＡＤＣの特性により信号解析の限界が決まるため、
精度の高い信号解析を行う場合には、それに応じてＡＤ
Ｃの特性に厳しい精度が要求される。特に、近年では、
動特性と言われる実動作状態に近いＡＤＣの特性を重視
する傾向が強まっている。
発展するにつれて、アナログ信号をディジタル信号に変
換するためのＡＤＣの発展にも目をみはるものがある。
このＡＤＣの特性により信号解析の限界が決まるため、
精度の高い信号解析を行う場合には、それに応じてＡＤ
Ｃの特性に厳しい精度が要求される。特に、近年では、
動特性と言われる実動作状態に近いＡＤＣの特性を重視
する傾向が強まっている。
【０００３】この動特性評価で一般的に行われているの
がＳＮ比（Ｓｉｇｎａｌ／Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）測
定であり、理論上、ＳＮ比とＡＤＣの実効分解能（有効
ビット数）とは、 ＳＮ比＝ａ・（有効ビット数）＋ｂ （ただし、ａ，ｂは仕様等により定まる定数） といった簡単な式で関係づけられている。
がＳＮ比（Ｓｉｇｎａｌ／Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）測
定であり、理論上、ＳＮ比とＡＤＣの実効分解能（有効
ビット数）とは、 ＳＮ比＝ａ・（有効ビット数）＋ｂ （ただし、ａ，ｂは仕様等により定まる定数） といった簡単な式で関係づけられている。
【０００４】上記ＳＮ比は、ＡＤＣの性能を直接的に表
しているので、実際にＡＤＣを使う立場からも、有益な
評価指針となる。このＳＮ比評価を行うには、図３に示
すように、純度の高い正弦波を生成する信号源１１を用
意し、該信号源１１からの信号を被測定ＡＤＣ１２に与
え、クロック発生器１３からのサンプリングクロックに
よりＡＤＣ１２を動作させる。そしで、サンプリングデ
ータ（時間軸データ）をバッファメモリ１４にストア
し、このデータに演算器１５により高速フーリエ変換
（ＦＦＴ）演算を施すことでＳＮ比を求め、適宜の出力
手段（同図では表示器１６）に出力している。しかし、
従来ＳＮ比の測定には、以下に述べる２つの大きな問題
がある。
しているので、実際にＡＤＣを使う立場からも、有益な
評価指針となる。このＳＮ比評価を行うには、図３に示
すように、純度の高い正弦波を生成する信号源１１を用
意し、該信号源１１からの信号を被測定ＡＤＣ１２に与
え、クロック発生器１３からのサンプリングクロックに
よりＡＤＣ１２を動作させる。そしで、サンプリングデ
ータ（時間軸データ）をバッファメモリ１４にストア
し、このデータに演算器１５により高速フーリエ変換
（ＦＦＴ）演算を施すことでＳＮ比を求め、適宜の出力
手段（同図では表示器１６）に出力している。しかし、
従来ＳＮ比の測定には、以下に述べる２つの大きな問題
がある。
【０００５】（１）ＳＮ比の計算過程におて、基本波と
ＤＣ成分以外はノイズ成分として測定にかかるので、信
号源あるいはＡＤＣの入力アナログ部，変換特性のゆが
みなどに起因する歪もノイズとして算入されてしまい、
ＳＮ比を正しく求めることができない。
ＤＣ成分以外はノイズ成分として測定にかかるので、信
号源あるいはＡＤＣの入力アナログ部，変換特性のゆが
みなどに起因する歪もノイズとして算入されてしまい、
ＳＮ比を正しく求めることができない。
【０００６】（２）ＡＤＣへの正弦波信号の入力レベル
は、ＡＤＣのフルスケールであるべきである。なぜな
ら、測定にかかるノイズには、入力レベルに関係のない
成分も含まれており、フルスケール入力とした場合（こ
の場合が、ＳＮ比におけるシグナル成分が最も大き
い）、ＳＮ比が最もよい結果となるからである。ところ
が、ＡＤＣの入力部にはゲインエラー，オフセットエラ
ー等が存在しており、規定されたフルスケール入力値を
入力しても、これらのエラーにより、正弦波の頂上部が
クランプされて歪が増加してしまったり、フルスケール
に及ばなくなってしまう。
は、ＡＤＣのフルスケールであるべきである。なぜな
ら、測定にかかるノイズには、入力レベルに関係のない
成分も含まれており、フルスケール入力とした場合（こ
の場合が、ＳＮ比におけるシグナル成分が最も大き
い）、ＳＮ比が最もよい結果となるからである。ところ
が、ＡＤＣの入力部にはゲインエラー，オフセットエラ
ー等が存在しており、規定されたフルスケール入力値を
入力しても、これらのエラーにより、正弦波の頂上部が
クランプされて歪が増加してしまったり、フルスケール
に及ばなくなってしまう。
【０００７】上記（１）の問題に対しては、図３に示し
た信号源としてより歪が小さいものを用いて該歪のノイ
ズへの算入を幾分でも低減することが行われている。し
かし、最近の高分解能、高速ＡＤＣを評価するための信
号源は、数ＭＨｚで−８０〜−９０ｄＢ程度であるた
め、上記要求に応えることはできず、これ以上純度の高
い信号源（低歪の信号源）の実現は現在の技術ではかな
り難しく、仮にこのような信号源が提供されたとして
も、コスト的な面で実用には適さない。また、ある程度
の歪がノイズに含まれることを許容し、ＦＦＴ演算の結
果をみて歪と思われる部分を計算から除外する、と言っ
た方法もあるが、どこまでを歪とするかが不明確である
ため、この方法によってもノイズ成分を正確に求めるこ
とはできない。さらに、被測定ＡＤＣ自身が有する歪の
場合には、ＡＤＣが変わるごとにその成分やレベルが変
化するため、その都度計算処理を変えたり、誤差を含む
のを承知で特定の歪のみを取り除いたりする等の処理を
行わざるを得ない。これにより、毎回違った計算をする
必要が生じ、計算に要する時間が膨大となる。逆に計算
時間を短くしようとすると誤差が増大する。
た信号源としてより歪が小さいものを用いて該歪のノイ
ズへの算入を幾分でも低減することが行われている。し
かし、最近の高分解能、高速ＡＤＣを評価するための信
号源は、数ＭＨｚで−８０〜−９０ｄＢ程度であるた
め、上記要求に応えることはできず、これ以上純度の高
い信号源（低歪の信号源）の実現は現在の技術ではかな
り難しく、仮にこのような信号源が提供されたとして
も、コスト的な面で実用には適さない。また、ある程度
の歪がノイズに含まれることを許容し、ＦＦＴ演算の結
果をみて歪と思われる部分を計算から除外する、と言っ
た方法もあるが、どこまでを歪とするかが不明確である
ため、この方法によってもノイズ成分を正確に求めるこ
とはできない。さらに、被測定ＡＤＣ自身が有する歪の
場合には、ＡＤＣが変わるごとにその成分やレベルが変
化するため、その都度計算処理を変えたり、誤差を含む
のを承知で特定の歪のみを取り除いたりする等の処理を
行わざるを得ない。これにより、毎回違った計算をする
必要が生じ、計算に要する時間が膨大となる。逆に計算
時間を短くしようとすると誤差が増大する。
【０００８】上記（２）の問題に対しては、ゲンイエラ
ー，オフセットエラーの予想値を考慮し、これらのエラ
ーが生じても正弦波がクランプされない程度（通常９０
％位）に入力レベルを下げて評価を行うことが行われて
いる。このような対策を講ずることにより、ゲインエラ
ー，オフセットエラーによる正弦波のクランプを防ぐこ
とができるが、シグナル成分を低く抑えることになるの
で、ＳＮ比の評価値の劣化が助長される。また、ＡＤＣ
の出力からゲインエラー，オフセットエラーを計算して
信号源の出力レベルを再調整したり、フィードバック回
路を組み込んで自動調整したりする方法もあるが、ディ
ジタル演算に時間がかかる等、正しい出力レベルを得る
ことができるかわりに、測定効率が悪くなってしまう。
ー，オフセットエラーの予想値を考慮し、これらのエラ
ーが生じても正弦波がクランプされない程度（通常９０
％位）に入力レベルを下げて評価を行うことが行われて
いる。このような対策を講ずることにより、ゲインエラ
ー，オフセットエラーによる正弦波のクランプを防ぐこ
とができるが、シグナル成分を低く抑えることになるの
で、ＳＮ比の評価値の劣化が助長される。また、ＡＤＣ
の出力からゲインエラー，オフセットエラーを計算して
信号源の出力レベルを再調整したり、フィードバック回
路を組み込んで自動調整したりする方法もあるが、ディ
ジタル演算に時間がかかる等、正しい出力レベルを得る
ことができるかわりに、測定効率が悪くなってしまう。
【０００９】
【発明の目的】本発明は上記のような問題を解決するた
めに提案されたものであって、正確かつ高速のＳＮ比測
定方法を提供することを目的とする。
めに提案されたものであって、正確かつ高速のＳＮ比測
定方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【発明の概要】本発明のＳＮ比測定方法では、測定用正
弦波信号が、信号源から被測定ＡＤＣに与えられる。本
発明は、基本的には、前記測定用正弦波信号を、前記被
測定アナログ−ディジタルコンバータにサンプリングさ
せ、該サンプリングにより得られた時間軸データを周波
数軸データに変換し、該周波数軸データのうち、直流成
分、基本波成分および調波成分以外の成分からノイズ成
分を求め、該ノイズ成分と前記基本波成分とに基づきＳ
Ｎ比を求めることを特徴としている。たとえば、同一周
期内での複数のサンプリングにより上記ノイズ成分を求
めることもできるし、複数の周期にわたり複数のサンプ
リングを行い、ノイズ成分の測定結果の平均を取ること
で、ノイズ成分を求めることもできる。
弦波信号が、信号源から被測定ＡＤＣに与えられる。本
発明は、基本的には、前記測定用正弦波信号を、前記被
測定アナログ−ディジタルコンバータにサンプリングさ
せ、該サンプリングにより得られた時間軸データを周波
数軸データに変換し、該周波数軸データのうち、直流成
分、基本波成分および調波成分以外の成分からノイズ成
分を求め、該ノイズ成分と前記基本波成分とに基づきＳ
Ｎ比を求めることを特徴としている。たとえば、同一周
期内での複数のサンプリングにより上記ノイズ成分を求
めることもできるし、複数の周期にわたり複数のサンプ
リングを行い、ノイズ成分の測定結果の平均を取ること
で、ノイズ成分を求めることもできる。
【００１１】本発明では、被測定ＡＤＣに、測定用正弦
波信号をｍ周期（ｍは２以上の正の整数）にわたり与
え、ＡＤＣはｍ・２ｘ回（ｘは正の整数）のサンプリン
グを行い、以下のようにしてＳＮ比を求めることもでき
る。すなわち、上記サンプリングにより得られた時間軸
データにＦＦＴ演算，ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｅｔ Ｆｏ
ｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）演算が施され、前記
時間軸データはｍ・ｘの周波数軸データ（スペクトラ
ム）に変換される。これらの周波数軸データは、（ｐ−
１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の第１の
周波数軸データ群と、この第１の周波数データ群を構成
する周波数軸データを含まない第２の周波数軸データ群
とに分別されて記憶される。
波信号をｍ周期（ｍは２以上の正の整数）にわたり与
え、ＡＤＣはｍ・２ｘ回（ｘは正の整数）のサンプリン
グを行い、以下のようにしてＳＮ比を求めることもでき
る。すなわち、上記サンプリングにより得られた時間軸
データにＦＦＴ演算，ＤＦＴ（Ｄｉｓｃｒｅｅｔ Ｆｏ
ｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）演算が施され、前記
時間軸データはｍ・ｘの周波数軸データ（スペクトラ
ム）に変換される。これらの周波数軸データは、（ｐ−
１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の第１の
周波数軸データ群と、この第１の周波数データ群を構成
する周波数軸データを含まない第２の周波数軸データ群
とに分別されて記憶される。
【００１２】第１の周波数軸データ群は、被測定ＡＤＣ
が１周期わたり２ｘ回のサンプリングを行ったときの周
波数軸データと等価である。第１の周波数軸データ群に
おける１番目の周波数軸データがＤＣ成分であり、２番
目の周波数軸データ（すなわち、ｍ周期にわたりｍ・２
ｘ回のサンプリングを行った場合における、ｍ＋１番目
の周波数軸データ）が基本波成分である。したがって、
ＳＮ比における基本波成分（シグナル成分Ｅ
ｓｉｇｎａｌ）は、
が１周期わたり２ｘ回のサンプリングを行ったときの周
波数軸データと等価である。第１の周波数軸データ群に
おける１番目の周波数軸データがＤＣ成分であり、２番
目の周波数軸データ（すなわち、ｍ周期にわたりｍ・２
ｘ回のサンプリングを行った場合における、ｍ＋１番目
の周波数軸データ）が基本波成分である。したがって、
ＳＮ比における基本波成分（シグナル成分Ｅ
ｓｉｇｎａｌ）は、
【００１３】
【数３】 となる。また、第２の周波数軸データ群から、ＤＣ成
分，基本波成分，歪成分を含まないノイズ成分（Ｅ
ｎｏｉｓｅ）、
分，基本波成分，歪成分を含まないノイズ成分（Ｅ
ｎｏｉｓｅ）、
【００１４】
【数４】 が算出される。（１−１）式，（１−２）式において、
Ｅ（ｉ）はｉ番目の周波数軸成分を表している。なお、
これらの式についての詳細は後述する。こうして、２０
ｌｏｇ（Ｅｓｉｇｎａｌ／Ｅｎｏｉｓｅ）により、ＳＮ
比が求められる。
Ｅ（ｉ）はｉ番目の周波数軸成分を表している。なお、
これらの式についての詳細は後述する。こうして、２０
ｌｏｇ（Ｅｓｉｇｎａｌ／Ｅｎｏｉｓｅ）により、ＳＮ
比が求められる。
【００１５】なお、正弦波信号がクランプされるような
場合には、基本波成分は、（１−１）式によらず、時間
軸データ（サンプリングデータ）から求めることもでき
る。なお、ＦＦＴでは被変換データ数は２Ｎ（Ｎは正の
整数）であることが条件となるため、時間軸データの周
波数軸データへの変換をＦＦＴにより行う場合には、通
常、ｍは２ｔ（ｔは正の整数）、ｘは２ｎ−１（ｎは正
の整数）とされる。一方、ＤＦＴでは被変換データ数は
任意であるので、このような制限はなく、ｍとして３，
５，６等、ｘとして５０，５００等の任意の値を採用す
ることができる。
場合には、基本波成分は、（１−１）式によらず、時間
軸データ（サンプリングデータ）から求めることもでき
る。なお、ＦＦＴでは被変換データ数は２Ｎ（Ｎは正の
整数）であることが条件となるため、時間軸データの周
波数軸データへの変換をＦＦＴにより行う場合には、通
常、ｍは２ｔ（ｔは正の整数）、ｘは２ｎ−１（ｎは正
の整数）とされる。一方、ＤＦＴでは被変換データ数は
任意であるので、このような制限はなく、ｍとして３，
５，６等、ｘとして５０，５００等の任意の値を採用す
ることができる。
【００１６】
【実施例】図１は、本発明の一実施例を示す説明図であ
る。同図では、信号源１が測定用正弦波信号を生成して
いる。この正弦波信号は、被測定ＡＤＣ２に与えられ
る。この場合、正弦波は、規定されたフルスケールの振
幅とすることができる。被測定ＡＤＣ２のサンプリング
クロックは、クロック発生器３により生成されている。
時間軸−周波数軸変換演算を行うことから、時間軸デー
タ（サンプリングデータ）の点数はｍ・２ｘ（ｍは２以
上の正の整数，ｘは正の整数）である。
る。同図では、信号源１が測定用正弦波信号を生成して
いる。この正弦波信号は、被測定ＡＤＣ２に与えられ
る。この場合、正弦波は、規定されたフルスケールの振
幅とすることができる。被測定ＡＤＣ２のサンプリング
クロックは、クロック発生器３により生成されている。
時間軸−周波数軸変換演算を行うことから、時間軸デー
タ（サンプリングデータ）の点数はｍ・２ｘ（ｍは２以
上の正の整数，ｘは正の整数）である。
【００１７】ここでは、入力正弦波をディジタル変換し
たデータが偶数となるように、入力正弦波の周波数と、
サンプリングクロックの周波数が決定されている。本実
施例では、ｘ＝５１２，ｍ＝２であり、時間軸データの
点数は、ｍ・２ｘ＝２０４８である。すなわち入力正弦
波２周期にわたり２０４８点のサンプリングを行うこと
にする。たとえば、入力正弦波の周波数が１ｋＨｚであ
るとすると、サンプリングクロックの周波数は、１．０
２４ＭＨｚとなる。
たデータが偶数となるように、入力正弦波の周波数と、
サンプリングクロックの周波数が決定されている。本実
施例では、ｘ＝５１２，ｍ＝２であり、時間軸データの
点数は、ｍ・２ｘ＝２０４８である。すなわち入力正弦
波２周期にわたり２０４８点のサンプリングを行うこと
にする。たとえば、入力正弦波の周波数が１ｋＨｚであ
るとすると、サンプリングクロックの周波数は、１．０
２４ＭＨｚとなる。
【００１８】被測定ＡＤＣ２によりサンプリングされた
時間軸データは、バッファメモリ４に一旦ストアされ、
時間軸−周波数軸変換器（同図ではＦＦＴ演算器５）に
取り込まれる。なお、ここでは、ＦＦＴ変換を可能とす
るべく、被変換データ（時間軸データ）数が２Ｎ（Ｎは
正の整数）個となるようにｍ，ｘが選択（この場合に
は、ｍ＝２１，ｘ＝２９）されている。時間軸−周波数
軸変換器がＤＦＴ演算器等の、上記２Ｎの条件に拘束さ
れない演算器である場合には、ｍを２以上の任意の正の
整数、ｘを任意の正の整数とすることができる。この演
算器５は、時間軸データを周波数軸データに変換するＦ
ＦＴ演算を行う。このような演算の結果は、通常、実数
部と虚数部とに分けて出力される。ここでは、周波数軸
データは大きさのみからなるデータ（すなわち、スペク
トラム）として出力されているものとする。
時間軸データは、バッファメモリ４に一旦ストアされ、
時間軸−周波数軸変換器（同図ではＦＦＴ演算器５）に
取り込まれる。なお、ここでは、ＦＦＴ変換を可能とす
るべく、被変換データ（時間軸データ）数が２Ｎ（Ｎは
正の整数）個となるようにｍ，ｘが選択（この場合に
は、ｍ＝２１，ｘ＝２９）されている。時間軸−周波数
軸変換器がＤＦＴ演算器等の、上記２Ｎの条件に拘束さ
れない演算器である場合には、ｍを２以上の任意の正の
整数、ｘを任意の正の整数とすることができる。この演
算器５は、時間軸データを周波数軸データに変換するＦ
ＦＴ演算を行う。このような演算の結果は、通常、実数
部と虚数部とに分けて出力される。ここでは、周波数軸
データは大きさのみからなるデータ（すなわち、スペク
トラム）として出力されているものとする。
【００１９】ＦＦＴ演算により、時間軸データ数の半
分、すなわちｍ・ｘ（本実施例では１０２４）の周波数
軸データを得ることができる。これらの周波数軸データ
のうち、（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・
・，ｘ）（本実施例では、１番目，３番目，・・・，１
０２３番目）の周波数軸データが、第１の周波数軸デー
タ群を構成する。上記第１の周波数軸データ群以外の周
波数軸データ、すなわち第２，第４，・・・１０２４番
目の周波数軸データが、第２の周波数軸データ群とな
る。
分、すなわちｍ・ｘ（本実施例では１０２４）の周波数
軸データを得ることができる。これらの周波数軸データ
のうち、（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，２，・・
・，ｘ）（本実施例では、１番目，３番目，・・・，１
０２３番目）の周波数軸データが、第１の周波数軸デー
タ群を構成する。上記第１の周波数軸データ群以外の周
波数軸データ、すなわち第２，第４，・・・１０２４番
目の周波数軸データが、第２の周波数軸データ群とな
る。
【００２０】そして、第１の周波数軸データ群はメモリ
７Ａに、第２の周波数軸データ群はメモリ７Ｂにそれぞ
れ別々にストアされる。メモリ７Ａ，７Ｂへの周波数軸
データの振り分けはデータスイッチ６により行われる。
全ての周波数軸データがメモリ７Ａ，７Ｂにストアされ
た後、演算器８により前記（１−１）式，（１−２）式
に基づく演算がなされ、必要に応じて、適宜の出力手段
（同図では、表示器９）に表示等がなされる。（１−
１）式，（１−２）式に、ｍ＝２，ｘ＝１０２４を各式
に代入すると、ＳＮ比におけるシグナル成分Ｅ
ｓｉｇｎａｌを表す（１−１）式は、以下のように表さ
れる。
７Ａに、第２の周波数軸データ群はメモリ７Ｂにそれぞ
れ別々にストアされる。メモリ７Ａ，７Ｂへの周波数軸
データの振り分けはデータスイッチ６により行われる。
全ての周波数軸データがメモリ７Ａ，７Ｂにストアされ
た後、演算器８により前記（１−１）式，（１−２）式
に基づく演算がなされ、必要に応じて、適宜の出力手段
（同図では、表示器９）に表示等がなされる。（１−
１）式，（１−２）式に、ｍ＝２，ｘ＝１０２４を各式
に代入すると、ＳＮ比におけるシグナル成分Ｅ
ｓｉｇｎａｌを表す（１−１）式は、以下のように表さ
れる。
【００２１】
【数５】
【００２２】
【数６】 となる。上記（２−１）式および（２−２）式から、Ｓ
Ｎ比が求められる。
Ｎ比が求められる。
【００２３】
【数７】
【００２４】以下、上記動作を詳細に説明する。理想の
ＡＤＣを考えると、上記のようにｍ周期にわたりｍ・２
ｘ回のサンプリングを行った場合の時間軸データは、１
周期にわたり２ｘ回のサンプリングを行い、この時間軸
データをｍ組並べたものと等価である。すなわち、上記
の実施例の場合には、２０４８点で２周期とった時間軸
データは、１０２４点で１周期とった時間軸データを２
組並べたものと等価ということになる。
ＡＤＣを考えると、上記のようにｍ周期にわたりｍ・２
ｘ回のサンプリングを行った場合の時間軸データは、１
周期にわたり２ｘ回のサンプリングを行い、この時間軸
データをｍ組並べたものと等価である。すなわち、上記
の実施例の場合には、２０４８点で２周期とった時間軸
データは、１０２４点で１周期とった時間軸データを２
組並べたものと等価ということになる。
【００２５】この結果を時間軸−周波数軸変換すると、
第２の周波数軸データ群は、必ず０となる。すなわち、
ｍ周期にわたりｍ・２ｘ回のサンプリングを行った場合
（便宜上、「ケースＩ」と称する）の時間軸データ数
は、１周期にわたり２ｘ回のサンプリングを行った場合
（便宜上、「ケースＩＩ」と称する）のｍ倍になってい
るため、時間軸−周波数軸変換演算による周波数分解能
はｍ分の１になる。ところが、この場合の時間軸データ
は、１周期あたり２ｘ回のサンプリングを行い、これを
ｍ周期分とった時間軸データと内容は実質上同一であ
る。換言するなら、ケースＩにおける時間軸データに
は、ケースＩＩにおける時間軸データと異なる情報は含
まれていない。このため、ケースＩでの時間軸−周波数
軸変換結果と、ケースＩＩでの時間軸−周波数軸変換結
果とは全く同一となるはずである。
第２の周波数軸データ群は、必ず０となる。すなわち、
ｍ周期にわたりｍ・２ｘ回のサンプリングを行った場合
（便宜上、「ケースＩ」と称する）の時間軸データ数
は、１周期にわたり２ｘ回のサンプリングを行った場合
（便宜上、「ケースＩＩ」と称する）のｍ倍になってい
るため、時間軸−周波数軸変換演算による周波数分解能
はｍ分の１になる。ところが、この場合の時間軸データ
は、１周期あたり２ｘ回のサンプリングを行い、これを
ｍ周期分とった時間軸データと内容は実質上同一であ
る。換言するなら、ケースＩにおける時間軸データに
は、ケースＩＩにおける時間軸データと異なる情報は含
まれていない。このため、ケースＩでの時間軸−周波数
軸変換結果と、ケースＩＩでの時間軸−周波数軸変換結
果とは全く同一となるはずである。
【００２６】この論理を上記実施例にあてはめると、図
２（Ａ），（Ｂ）のスペクトラム図に示すように、ケー
スＩ（２周期にわたり、２０４８点でサンプリングした
場合）において、周波数軸の奇数番目に現れる周波数軸
データ（図２（Ａ））と、ケースＩＩ（１周期にわた
り、１０２４点でサンプリングした場合）において周波
数軸に順次現れる周波数軸データ（図２（Ｂ））とは同
一となる。図２（Ｃ）に１周期あたり１０２４回のサン
プリングが行われている様子を示す。なお、図２
（Ａ），（Ｂ）において１番目の周波数軸データＥ
（１）はＤＣ成分である。また、図２（Ａ）における３
番目の周波数軸データＥ（３）および図２（Ｂ）におけ
る２番目の周波数軸データＥ（２）は基本波成分であ
る。また、図２（Ａ）の５番目，７番目に現れている周
波数軸データＥ（５），Ｅ（７）および図２（Ｂ）の３
番目，４番目に現れている周波数軸データＥ（３），Ｅ
（４）は歪成分である。
２（Ａ），（Ｂ）のスペクトラム図に示すように、ケー
スＩ（２周期にわたり、２０４８点でサンプリングした
場合）において、周波数軸の奇数番目に現れる周波数軸
データ（図２（Ａ））と、ケースＩＩ（１周期にわた
り、１０２４点でサンプリングした場合）において周波
数軸に順次現れる周波数軸データ（図２（Ｂ））とは同
一となる。図２（Ｃ）に１周期あたり１０２４回のサン
プリングが行われている様子を示す。なお、図２
（Ａ），（Ｂ）において１番目の周波数軸データＥ
（１）はＤＣ成分である。また、図２（Ａ）における３
番目の周波数軸データＥ（３）および図２（Ｂ）におけ
る２番目の周波数軸データＥ（２）は基本波成分であ
る。また、図２（Ａ）の５番目，７番目に現れている周
波数軸データＥ（５），Ｅ（７）および図２（Ｂ）の３
番目，４番目に現れている周波数軸データＥ（３），Ｅ
（４）は歪成分である。
【００２７】ところで、図１において、ＡＤＣ２の入力
段のノイズ、量子化誤差によるノイズは、ＡＤＣ２の計
測時間とは無関係に存在する。このため、実際のＡＤＣ
２の測定では、周波数軸データを（ｐ−１）・ｍ＋１番
目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の周波数軸データ（第１
の周波数軸データ群）以外の周波数軸データ（第２の周
波数軸データ群）は必ずしも０とはならない。ノイズ成
分は、一般式で表すと、
段のノイズ、量子化誤差によるノイズは、ＡＤＣ２の計
測時間とは無関係に存在する。このため、実際のＡＤＣ
２の測定では、周波数軸データを（ｐ−１）・ｍ＋１番
目（ｐ＝１，２，・・・，ｘ）の周波数軸データ（第１
の周波数軸データ群）以外の周波数軸データ（第２の周
波数軸データ群）は必ずしも０とはならない。ノイズ成
分は、一般式で表すと、
【００２８】
【数８】 となる（これらのノイズ成分には歪は一切含まれていな
い）。上記実施例の場合には、
い）。上記実施例の場合には、
【００２９】
【数９】 となる。なお、図２（Ａ）にノイズ成分Ｅ（２），Ｅ
（４），・・・，Ｅ（１０２４）を示す。
（４），・・・，Ｅ（１０２４）を示す。
【００３０】これらのノイズ成分は、全周波数軸データ
に現れることになる。全周波数軸データに換算するため
には、一般的には（４）式を√｛ｍ／（ｍ−１）｝倍す
ればよいし、前記実施例の場合には（５）式を√２倍す
ればよい（（１−２）式，（２−２）式参照）。なお、
時間軸データの点数が多ければ多い程（周波数軸データ
の分解能が、ノイズの帯域より小さければ小さい程）、
より精度が向上することは言うまでもない。
に現れることになる。全周波数軸データに換算するため
には、一般的には（４）式を√｛ｍ／（ｍ−１）｝倍す
ればよいし、前記実施例の場合には（５）式を√２倍す
ればよい（（１−２）式，（２−２）式参照）。なお、
時間軸データの点数が多ければ多い程（周波数軸データ
の分解能が、ノイズの帯域より小さければ小さい程）、
より精度が向上することは言うまでもない。
【００３１】一方、（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，
２，・・・，ｘ）の周波数軸データ（第１の周波数軸デ
ータ群）、具体的には、図１におけるメモリ７Ａにスト
アされた周波数軸データは、ケースＩＩ場合（１周期に
わたりｘ点でサンプリングを行った場合）の周波数軸デ
ータと等価である。したがって、基本波成分は、上記第
１の周波数軸データ群のｍ＋１番目の周波数軸データに
より与えられる。
２，・・・，ｘ）の周波数軸データ（第１の周波数軸デ
ータ群）、具体的には、図１におけるメモリ７Ａにスト
アされた周波数軸データは、ケースＩＩ場合（１周期に
わたりｘ点でサンプリングを行った場合）の周波数軸デ
ータと等価である。したがって、基本波成分は、上記第
１の周波数軸データ群のｍ＋１番目の周波数軸データに
より与えられる。
【００３２】また、基本波成分は、バッファメモリ４に
ストアされている時間軸データから求めることもでき
る。測定された正弦波のクランプが大きくなければ、時
間軸−周波数軸変換の結果からでも誤差は殆ど無いが、
クランプが大きければ時間軸データから演算することが
好ましい。なお、図１の点線部分を演算回路とコントロ
ール手段で実現することもできる。
ストアされている時間軸データから求めることもでき
る。測定された正弦波のクランプが大きくなければ、時
間軸−周波数軸変換の結果からでも誤差は殆ど無いが、
クランプが大きければ時間軸データから演算することが
好ましい。なお、図１の点線部分を演算回路とコントロ
ール手段で実現することもできる。
【００３３】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、以
下の効果を奏することができる。 （１）ＳＮ比の計算過程におて、ノイズを、信号源ある
いはＡＤＣの入力アナログ部，変換特性のゆがみなどで
生ずる歪と分離して測定することができるので、ＳＮ比
を高精度に測定することができる。 （２）ＡＤＣの入力部にはゲインエラー，オフセットエ
ラー等ににより、正弦波の頂上部がクランプされて歪が
増加しても、上記したようにノイズの測定には影響しな
い。したがって、フルスケール入力を調整する必要が大
幅に低減されるので、より正確かつ高精度のＳＮ比測定
が可能となる。 （３）上記の効果により、高精度の信号源を用いること
が必須ではなくなるので、ハードウェアの低価格化が可
能となる。 （４）演算器のコントロール手段を変更することで、既
存の回路、機器で本発明の測定方法の実施が可能とな
る。
下の効果を奏することができる。 （１）ＳＮ比の計算過程におて、ノイズを、信号源ある
いはＡＤＣの入力アナログ部，変換特性のゆがみなどで
生ずる歪と分離して測定することができるので、ＳＮ比
を高精度に測定することができる。 （２）ＡＤＣの入力部にはゲインエラー，オフセットエ
ラー等ににより、正弦波の頂上部がクランプされて歪が
増加しても、上記したようにノイズの測定には影響しな
い。したがって、フルスケール入力を調整する必要が大
幅に低減されるので、より正確かつ高精度のＳＮ比測定
が可能となる。 （３）上記の効果により、高精度の信号源を用いること
が必須ではなくなるので、ハードウェアの低価格化が可
能となる。 （４）演算器のコントロール手段を変更することで、既
存の回路、機器で本発明の測定方法の実施が可能とな
る。
【図１】本発明の測定方法に用いる測定回路の一例を示
す図である。
す図である。
【図２】本発明の測定方法の作用を説明するための図で
あり、（Ａ）は本発明においてｍ＝２，ｘ＝５１２とし
た場合のスペクトラム図、（Ｂ）は従来方法において１
周期にわたり１０２４回のサンプリングを行った場合の
スペクトラム図、（Ｃ）は１周期にわたって１０２４回
のサンプリングが行われている様子を示す図である。
あり、（Ａ）は本発明においてｍ＝２，ｘ＝５１２とし
た場合のスペクトラム図、（Ｂ）は従来方法において１
周期にわたり１０２４回のサンプリングを行った場合の
スペクトラム図、（Ｃ）は１周期にわたって１０２４回
のサンプリングが行われている様子を示す図である。
【図３】従来のＳＮ比測定方法を説明するための図であ
る。
る。
１ 正弦波信号源 ２ 被測定ＡＤＣ ３ クロック発生器 ４ バッファメモリ ５ ＦＦＴ演算器 ６ データスイッチ ７Ａ，７Ｂ メモリ ８ 演算器 ９ 表示器
Claims (3)
- 【請求項１】 被測定アナログ−ディジタルコンバータ
に測定用正弦波信号を与え、 前記測定用正弦波信号を、前記被測定アナログ−ディジ
タルコンバータにサンプリングさせ、 該サンプリングにより得られた時間軸データを周波数軸
データに変換し、 該周波数軸データのうち、直流成分、基本波成分および
調波成分以外の成分からノイズ成分を求め、 該ノイズ成分と前記基本波成分とに基づきＳＮ比を求め
ることを特徴とするアナログ−ディジタルコンバータの
ＳＮ比測定方法。 - 【請求項２】 被測定アナログ−ディジタルコンバータ
に測定用正弦波信号を与え、 前記測定用正弦波信号をｍ周期（ｍは２以上の正の整
数）にわたり、前記被測定アナログ−ディジタルコンバ
ータにｍ・２ｘ回（ｘは正の整数）サンプリングさせ、 該サンプリングにより得られた時間軸データをｍ・ｘの
周波数軸データに変換し、 該周波数軸データを（ｐ−１）・ｍ＋１番目（ｐ＝１，
２，・・・，ｘ）の第１の周波数軸データ群と、これら
の周波数軸データ群以外の周波数軸データからなる第２
の周波数軸データ群とに分別して記憶し、 第１の周波数軸データ群および第２の周波数軸データ群
から、 【数１】 【数２】 を求め（ただし、Ｅ（ｉ）はｉ番目の周波数軸データの
値）、 これら基本波成分およびノイズ成分に基づきＳＮ比を求
めることを特徴とするアナログ−ディジタルコンバータ
のＳＮ比測定方法。 - 【請求項３】 基本波成分を、前記サンプリングにより
得られた時間軸データから求め、この基本波成分と前記
ノイズ成分とに基づきＳＮ比を求める、ことを特徴とす
る請求項１または請求項２に記載のアナログ−ディジタ
ルコンバータのＳＮ比測定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35335692A JP3167472B2 (ja) | 1992-12-12 | 1992-12-12 | アナログ−ディジタルコンバータのｓｎ比測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP35335692A JP3167472B2 (ja) | 1992-12-12 | 1992-12-12 | アナログ−ディジタルコンバータのｓｎ比測定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06181433A true JPH06181433A (ja) | 1994-06-28 |
| JP3167472B2 JP3167472B2 (ja) | 2001-05-21 |
Family
ID=18430285
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35335692A Expired - Fee Related JP3167472B2 (ja) | 1992-12-12 | 1992-12-12 | アナログ−ディジタルコンバータのｓｎ比測定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3167472B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006059614A1 (ja) * | 2004-12-01 | 2006-06-08 | Advantest Corporation | Ｄａ変換器の試験方法、ｄａ変換器の試験装置およびｄａ変換器 |
| JP2009192536A (ja) * | 2008-02-14 | 2009-08-27 | Advantest Corp | 測定装置、試験装置、プログラム、及び電子デバイス |
| WO2023226117A1 (zh) * | 2022-05-24 | 2023-11-30 | 江苏科技大学 | 一种集成电路模数转换芯片参数测试方法与测试系统 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7411223B2 (ja) | 2020-05-08 | 2024-01-11 | 慶應義塾 | 被検体の透明化方法および透明化された被検体の製造方法 |
-
1992
- 1992-12-12 JP JP35335692A patent/JP3167472B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3167472B2 (ja) | 2001-05-21 |
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