JPH11312975A - Ａｄ変換器の評価装置 - Google Patents
Ａｄ変換器の評価装置Info
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- JPH11312975A JPH11312975A JP10120324A JP12032498A JPH11312975A JP H11312975 A JPH11312975 A JP H11312975A JP 10120324 A JP10120324 A JP 10120324A JP 12032498 A JP12032498 A JP 12032498A JP H11312975 A JPH11312975 A JP H11312975A
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M1/00—Analogue/digital conversion; Digital/analogue conversion
- H03M1/10—Calibration or testing
- H03M1/1071—Measuring or testing
- H03M1/1085—Measuring or testing using domain transforms, e.g. Fast Fourier Transform
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M1/00—Analogue/digital conversion; Digital/analogue conversion
- H03M1/12—Analogue/digital converters
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 複合した故障要因を評価でき、試験周波数に
関係なく、少ない演算量で瞬時微分直線性誤差ＤＮＬを
高い精度で測定できる。 【解決手段】 サイン波信号を被試験ＡＤ変換器１４へ
供給し、その変換出力の正弦波成分と余弦波成分との極
値をそろえて、各サンプルの二乗和を開平して瞬時振幅
を求め（２１）、その瞬時振幅の系列に対し、サイン波
信号の振幅値を１つおきに挿入し（インターリーブ）
（２０）、このインターリーブされた瞬時振幅系列に対
し、ウエイブレット変換の第１段を行い（４６）、その
出力をオーバサンプリングしてウエイブレット変換の第
２段を行い（４６′）、その変換出力のその最大振幅数
をピーク検出器２３′で検出し、その検出値からＤＮＬ
を推定する。
関係なく、少ない演算量で瞬時微分直線性誤差ＤＮＬを
高い精度で測定できる。 【解決手段】 サイン波信号を被試験ＡＤ変換器１４へ
供給し、その変換出力の正弦波成分と余弦波成分との極
値をそろえて、各サンプルの二乗和を開平して瞬時振幅
を求め（２１）、その瞬時振幅の系列に対し、サイン波
信号の振幅値を１つおきに挿入し（インターリーブ）
（２０）、このインターリーブされた瞬時振幅系列に対
し、ウエイブレット変換の第１段を行い（４６）、その
出力をオーバサンプリングしてウエイブレット変換の第
２段を行い（４６′）、その変換出力のその最大振幅数
をピーク検出器２３′で検出し、その検出値からＤＮＬ
を推定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、半導体集積回路
やそれらを組み合わせて実現したアナログ信号をデジタ
ル信号に変換するＡＤ変換器の有効ビット数や微分直線
性誤差を評価する性能評価装置に関する。
やそれらを組み合わせて実現したアナログ信号をデジタ
ル信号に変換するＡＤ変換器の有効ビット数や微分直線
性誤差を評価する性能評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＡＤ変換器（以下ＡＤＣと記す）の性能
を評価する方法は、静的特性評価法と動的特性評価法に
わけられる。静的特性評価法では、精密な直流電圧を被
試験対象（ＤＵＴ）であるＡＤＣへ印加し、応答を観測
しコンピュータなどで微分直線性誤差 Differential no
nliniarity（ＤＮＬ）などをもちいて“実際のＡＤＣの
遷移電圧と理想ＡＤＣの遷移電圧の差”を推定する手法
である。ここで、ＤＮＬとは、隣り合う量子化コードを
出力させるアナログ信号の上限振幅の差（実際のステッ
プ幅）を１ＬＳＢに対応する理想ステップ幅と比較した
ものであり、ある特定のコードに依存する局在した欠陥
を検出できる。すなわち、ＡＤＣのＤＮＬは ＤＮＬ＝Ａin（Ｑm+1 ）−Ａin（Ｑm ）−１［ＬＳＢ］ （１） と定義される。ここで、Ｑm+1 とＱm は２つの隣り合う
量子化コードである。Ａ in（Ｑn ）は、量子化コードＱ
n に対応するアナログの入力信号の振幅の上限である。
たとえば、すべての‘隣り合う遷移振幅間の差’が一定
で、１ＬＳＢに対応するステップサイズと等しければ、
ＤＮＬはゼロとなる。しかし、静的特性評価法では、印
加する信号の周波数に依存する被試験対象ＡＤＣの非線
形性を測定できない。
を評価する方法は、静的特性評価法と動的特性評価法に
わけられる。静的特性評価法では、精密な直流電圧を被
試験対象（ＤＵＴ）であるＡＤＣへ印加し、応答を観測
しコンピュータなどで微分直線性誤差 Differential no
nliniarity（ＤＮＬ）などをもちいて“実際のＡＤＣの
遷移電圧と理想ＡＤＣの遷移電圧の差”を推定する手法
である。ここで、ＤＮＬとは、隣り合う量子化コードを
出力させるアナログ信号の上限振幅の差（実際のステッ
プ幅）を１ＬＳＢに対応する理想ステップ幅と比較した
ものであり、ある特定のコードに依存する局在した欠陥
を検出できる。すなわち、ＡＤＣのＤＮＬは ＤＮＬ＝Ａin（Ｑm+1 ）−Ａin（Ｑm ）−１［ＬＳＢ］ （１） と定義される。ここで、Ｑm+1 とＱm は２つの隣り合う
量子化コードである。Ａ in（Ｑn ）は、量子化コードＱ
n に対応するアナログの入力信号の振幅の上限である。
たとえば、すべての‘隣り合う遷移振幅間の差’が一定
で、１ＬＳＢに対応するステップサイズと等しければ、
ＤＮＬはゼロとなる。しかし、静的特性評価法では、印
加する信号の周波数に依存する被試験対象ＡＤＣの非線
形性を測定できない。
【０００３】一方、動的特性評価法は、被試験対象ＡＤ
Ｃへ周期信号を印加し、応答を観測し、コンピュータな
どで“実際のＡＤＣの遷移電圧と理想ＡＤＣの遷移電圧
の差”を推定する手法である。この手法の長所は、被試
験対象ＡＤＣの実動作に近い特性を推定できることであ
る。特に、サイン波を入力信号として利用する動的特性
評価法としては、つぎのヒストグラム法、ＦＦＴ法、カ
ーブ・フィット法が知られている。 （ａ）ヒストグラム法では、図２１Ａに示すようにサイ
ン波発生器１１からのサイン波信号が被試験ＡＤＣ１４
へ供給され、その応答のデジタル波形から各コードに対
するヒストグラムがヒストグラム解析器１７でもとめら
れる。つぎにＤＮＬ評価器１８で実際のＡＤＣのヒスト
グラムと理想ＡＤＣのヒストグラムの差をもとめ、さら
に理想ＡＤＣのヒストグラムで除し、ＤＮＬを推定す
る。ここで、ヒストグラムの差を理想ＡＤＣのヒストグ
ラムで規格化するのは、サイン波のヒストグラムが一様
分布でないからである。例ば６ビットＡＤＣの出力値の
相対サンプル数は図２１Ｂに示すようになり（全サンプ
ル数１０２４）、そのＤＮＬは図２１Ｃに示すように得
られる。 （ｂ）ＦＦＴ法では、応答のデジタル信号をＦＦＴ（高
速フーリエ変換）などによりフーリエ変換し、周波数領
域で信号（すなわち‘印加したサイン波の周波数のスペ
クトラム’）と雑音（すなわち‘量子化雑音のスペクト
ル’あるいは‘印加サイン波の周波数以外のスペクトル
の和’）に分離し、信号対雑音比（ＳＮＲ）をもとめ
る。
Ｃへ周期信号を印加し、応答を観測し、コンピュータな
どで“実際のＡＤＣの遷移電圧と理想ＡＤＣの遷移電圧
の差”を推定する手法である。この手法の長所は、被試
験対象ＡＤＣの実動作に近い特性を推定できることであ
る。特に、サイン波を入力信号として利用する動的特性
評価法としては、つぎのヒストグラム法、ＦＦＴ法、カ
ーブ・フィット法が知られている。 （ａ）ヒストグラム法では、図２１Ａに示すようにサイ
ン波発生器１１からのサイン波信号が被試験ＡＤＣ１４
へ供給され、その応答のデジタル波形から各コードに対
するヒストグラムがヒストグラム解析器１７でもとめら
れる。つぎにＤＮＬ評価器１８で実際のＡＤＣのヒスト
グラムと理想ＡＤＣのヒストグラムの差をもとめ、さら
に理想ＡＤＣのヒストグラムで除し、ＤＮＬを推定す
る。ここで、ヒストグラムの差を理想ＡＤＣのヒストグ
ラムで規格化するのは、サイン波のヒストグラムが一様
分布でないからである。例ば６ビットＡＤＣの出力値の
相対サンプル数は図２１Ｂに示すようになり（全サンプ
ル数１０２４）、そのＤＮＬは図２１Ｃに示すように得
られる。 （ｂ）ＦＦＴ法では、応答のデジタル信号をＦＦＴ（高
速フーリエ変換）などによりフーリエ変換し、周波数領
域で信号（すなわち‘印加したサイン波の周波数のスペ
クトラム’）と雑音（すなわち‘量子化雑音のスペクト
ル’あるいは‘印加サイン波の周波数以外のスペクトル
の和’）に分離し、信号対雑音比（ＳＮＲ）をもとめ
る。
【０００４】即ち図２２Ａに示すようにサイン波発生器
１１からのサイン波形信号が低域通過フィルタ１２によ
り、不要成分が除去され、標本化保持回路１３で周期的
に標本化保持されて被試験ＡＤＣ１４へ供給され、その
ＡＤＣ１４の出力はＦＦＴ１５で周波数領域に変換さ
れ、ＳＮＲ評価器１６で図２２Ｂに示すようなＦＦＴの
結果から印加サイン波信号成分Ｇss（ｆo ）を、雑音成
分Σf Ｇnn（ｆ）（ただしｆ≠ｆo ）で割算した値Ｓ
ＮＲを求める。
１１からのサイン波形信号が低域通過フィルタ１２によ
り、不要成分が除去され、標本化保持回路１３で周期的
に標本化保持されて被試験ＡＤＣ１４へ供給され、その
ＡＤＣ１４の出力はＦＦＴ１５で周波数領域に変換さ
れ、ＳＮＲ評価器１６で図２２Ｂに示すようなＦＦＴの
結果から印加サイン波信号成分Ｇss（ｆo ）を、雑音成
分Σf Ｇnn（ｆ）（ただしｆ≠ｆo ）で割算した値Ｓ
ＮＲを求める。
【０００５】故障のためにＡＤＣ１４の量子化雑音が大
きくなると、信号対雑音比ＳＮＲは小となり、ＡＤＣ１
４の全ビット数のうち量子化雑音の影響をうけるビット
数も大きくなる。したがって、観測した信号対雑音比か
ら被試験対象ＡＤＣの有効ビット数（Effective Number
of Bits ENOB)を推定できる。 ＥＮＯＢ＝（ＳＮＲ［ｄＢ］−１．７６）／６．０２［bits］ （２） このとき、サイン波の周波数ｆo を変えることにより、
有効ビット数の周波数依存性を測定できる。 （ｃ）サイン波によるカーブ・フィット法では、サンプ
ルしたデジタル信号と理想サイン波の間の２乗誤差を最
小になるように、理想サイン波のパラメータ（すなわち
周波数、位相、振幅、オフセット）を決める。このよう
にしてもとめたｒｍｓ誤差を、同じビット数の理想的Ａ
ＤＣの誤差と比較することにより有効ビット数を推定す
る。
きくなると、信号対雑音比ＳＮＲは小となり、ＡＤＣ１
４の全ビット数のうち量子化雑音の影響をうけるビット
数も大きくなる。したがって、観測した信号対雑音比か
ら被試験対象ＡＤＣの有効ビット数（Effective Number
of Bits ENOB)を推定できる。 ＥＮＯＢ＝（ＳＮＲ［ｄＢ］−１．７６）／６．０２［bits］ （２） このとき、サイン波の周波数ｆo を変えることにより、
有効ビット数の周波数依存性を測定できる。 （ｃ）サイン波によるカーブ・フィット法では、サンプ
ルしたデジタル信号と理想サイン波の間の２乗誤差を最
小になるように、理想サイン波のパラメータ（すなわち
周波数、位相、振幅、オフセット）を決める。このよう
にしてもとめたｒｍｓ誤差を、同じビット数の理想的Ａ
ＤＣの誤差と比較することにより有効ビット数を推定す
る。
【０００６】サイン波などのアナログ信号を発生する手
段については、たとえば、LawrenceR. Rabiner, Bernar
d Gold, Theory and Application of Digital Signal P
rocessing, Prentice-Hall, 1975 の9.12 Hardware rea
lization of a Digital Frequency Synthesizerに詳し
く説明されている。
段については、たとえば、LawrenceR. Rabiner, Bernar
d Gold, Theory and Application of Digital Signal P
rocessing, Prentice-Hall, 1975 の9.12 Hardware rea
lization of a Digital Frequency Synthesizerに詳し
く説明されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】（ａ）ヒストグラム法
をもちいて高い精度でＤＮＬを推定しようとすると、非
常に長い測定時間を必要とする。たとえば、８ビットの
ＡＤＣのＤＮＬを、９９％の信頼度をもって区間幅０．
０１ビットで推定できるには、２６８０００サンプル必
要である。１２ビットのＡＤＣになると、４２００００
０サンプル必要となる［Joey Doernberg, Hae-Seung Le
e, David A. Hodges, 1984］。また、被試験対象のＡＤ
Ｃがヒステリシスをもつと、故障があってもヒストグラ
ム法では検出できない可能性がある。ここで入力信号が
あるレベルを正の傾きでクロスする（横切る）ときには
対応するコード幅が拡がり（観測度数が大きくなり）、
逆に入力信号があるレベルを負の傾きでクロスするとき
には対応するコード幅が縮む（観測度数が小となり）と
仮定する。ヒストグラム法では入力信号の変化の方向を
区別しないで、正の傾きの度数も負の傾きの度数も観測
度数に加算する。この結果、度数の大小は打ち消し合い
コード幅は故障のない理想ＡＤＣに近い値となってしま
う［Ray K. Ushani, 1991 ］。この手法で推定できるＤ
ＮＬは、ある出力コード幅の平均値の差を、１ＬＳＢに
対応する理想ステップ幅と比べたものである。さらに、
入力のサイン波の周波数とＡＤＣのサンプリング周波数
は、非整数倍の関係でなければならない［Joey Doernbe
rg, Hae-Seung Lee, David A. Hodges, 1984］。
をもちいて高い精度でＤＮＬを推定しようとすると、非
常に長い測定時間を必要とする。たとえば、８ビットの
ＡＤＣのＤＮＬを、９９％の信頼度をもって区間幅０．
０１ビットで推定できるには、２６８０００サンプル必
要である。１２ビットのＡＤＣになると、４２００００
０サンプル必要となる［Joey Doernberg, Hae-Seung Le
e, David A. Hodges, 1984］。また、被試験対象のＡＤ
Ｃがヒステリシスをもつと、故障があってもヒストグラ
ム法では検出できない可能性がある。ここで入力信号が
あるレベルを正の傾きでクロスする（横切る）ときには
対応するコード幅が拡がり（観測度数が大きくなり）、
逆に入力信号があるレベルを負の傾きでクロスするとき
には対応するコード幅が縮む（観測度数が小となり）と
仮定する。ヒストグラム法では入力信号の変化の方向を
区別しないで、正の傾きの度数も負の傾きの度数も観測
度数に加算する。この結果、度数の大小は打ち消し合い
コード幅は故障のない理想ＡＤＣに近い値となってしま
う［Ray K. Ushani, 1991 ］。この手法で推定できるＤ
ＮＬは、ある出力コード幅の平均値の差を、１ＬＳＢに
対応する理想ステップ幅と比べたものである。さらに、
入力のサイン波の周波数とＡＤＣのサンプリング周波数
は、非整数倍の関係でなければならない［Joey Doernbe
rg, Hae-Seung Lee, David A. Hodges, 1984］。
【０００８】サイン波入力のヒストグラム法では、ＡＤ
Ｃの内部ノイズが大きくても小さくても推定されるＤＮ
Ｌ値はほとんど変化しない。すなわち、ヒストグラム法
には、ＡＤＣの内部ノイズがＡＤＣの性能にあたえる影
響を正しく推定できないという問題がある［Ginetti, 1
991 ］。このため、多ビットの高精度ＡＤＣの性能評価
にはヒストグラム法を利用できない。 （ｂ）ＦＦＴをもちいた有効ビット数推定法の課題を説
明する。ＦＦＴ法をもちいて被試験対象ＡＤＣの雑音ス
ペクトラムを正確に観測するには、基準化標準誤差ε
［Ｇ＾aa］≒１／√Ｎを十分小とする必要がある［J.
S. Bendat and A. G.Piersol, 1986］。すなわちサンプ
ル数Ｎを大きくしなければならない。サンプル数を４倍
とするとノイズレベルは６ｄＢ小となる。またＦＦＴの
計算にはＮlog2（Ｎ／２）−４回の実数乗算、（３／
２）Ｎ（log2Ｎ＋１）−１２回の実数加算を必要とす
る。
Ｃの内部ノイズが大きくても小さくても推定されるＤＮ
Ｌ値はほとんど変化しない。すなわち、ヒストグラム法
には、ＡＤＣの内部ノイズがＡＤＣの性能にあたえる影
響を正しく推定できないという問題がある［Ginetti, 1
991 ］。このため、多ビットの高精度ＡＤＣの性能評価
にはヒストグラム法を利用できない。 （ｂ）ＦＦＴをもちいた有効ビット数推定法の課題を説
明する。ＦＦＴ法をもちいて被試験対象ＡＤＣの雑音ス
ペクトラムを正確に観測するには、基準化標準誤差ε
［Ｇ＾aa］≒１／√Ｎを十分小とする必要がある［J.
S. Bendat and A. G.Piersol, 1986］。すなわちサンプ
ル数Ｎを大きくしなければならない。サンプル数を４倍
とするとノイズレベルは６ｄＢ小となる。またＦＦＴの
計算にはＮlog2（Ｎ／２）−４回の実数乗算、（３／
２）Ｎ（log2Ｎ＋１）−１２回の実数加算を必要とす
る。
【０００９】ＡＤＣは、入力信号の振幅に対応してアナ
ログ信号をデジタルの出力コードへ変換する。このＡＤ
Ｃの変換特性を評価するとき、出力信号をフーリエ変換
する方法をもちいても、それぞれの出力コードにローカ
ライズしている局所的に存在している非理想性を分離す
ることはできない。というのは、異なるコードにある欠
陥は、雑音としてｒｍｓ誤差に加算されてしまう。すな
わち、欠陥の間に相関がなく影響をあたえるコードが異
なっても、“同じコードにコヒーレントに影響をあたえ
る雑音の一部”として欠陥を評価してしまう。この結
果、有効ビット数を過小評価する可能性がある［Robert
E. Leonard Jr. ］。同時に、有効ビット数を小さくす
る要因（ＤＮＬ，積分直線性誤差 Integral nonliniari
ty(INL),アパーチャ・ジッタ，ノイズ）を個別に解析で
きない。すなわち、この手法で推定できる有効ビット数
は、各出力コードに対応する瞬時値ではなく、出力コー
ド全体にわたる平均値である。さらに、入力サイン波の
周波数とＡＤＣのサンプリング周波数を非整数倍の関係
にして、量子化誤差をランダマイズする必要がある［Pl
assche, 1994］。 （ｃ）最後に、カーブ・フィッティング法の課題を説明
する。この手法では理想サイン波のパラメータを最小２
乗法によって推定する必要がある。（１）理想サイン波
の周波数の推定には、仮定している単一周波数について
のみフーリエ変換をおこない、パワーをもとめる。この
パワーが極大になったとき、周波数が推定される。少な
くとも３回周波数推定をおこなわないと、極大値をみつ
けられない。したがって９Ｎ回の実数乗算、６Ｎ−３回
の実数加算をおこなう必要がある。（２）位相の推定に
は２Ｎ回の実数乗算、２Ｎ−２回の実数加算、１回の実
数除算と１回の逆正接計算が必要である。（３）振幅の
推定には２Ｎ回の実数乗算、２Ｎ−２回の実数加算、１
回の実数除算が必要である。
ログ信号をデジタルの出力コードへ変換する。このＡＤ
Ｃの変換特性を評価するとき、出力信号をフーリエ変換
する方法をもちいても、それぞれの出力コードにローカ
ライズしている局所的に存在している非理想性を分離す
ることはできない。というのは、異なるコードにある欠
陥は、雑音としてｒｍｓ誤差に加算されてしまう。すな
わち、欠陥の間に相関がなく影響をあたえるコードが異
なっても、“同じコードにコヒーレントに影響をあたえ
る雑音の一部”として欠陥を評価してしまう。この結
果、有効ビット数を過小評価する可能性がある［Robert
E. Leonard Jr. ］。同時に、有効ビット数を小さくす
る要因（ＤＮＬ，積分直線性誤差 Integral nonliniari
ty(INL),アパーチャ・ジッタ，ノイズ）を個別に解析で
きない。すなわち、この手法で推定できる有効ビット数
は、各出力コードに対応する瞬時値ではなく、出力コー
ド全体にわたる平均値である。さらに、入力サイン波の
周波数とＡＤＣのサンプリング周波数を非整数倍の関係
にして、量子化誤差をランダマイズする必要がある［Pl
assche, 1994］。 （ｃ）最後に、カーブ・フィッティング法の課題を説明
する。この手法では理想サイン波のパラメータを最小２
乗法によって推定する必要がある。（１）理想サイン波
の周波数の推定には、仮定している単一周波数について
のみフーリエ変換をおこない、パワーをもとめる。この
パワーが極大になったとき、周波数が推定される。少な
くとも３回周波数推定をおこなわないと、極大値をみつ
けられない。したがって９Ｎ回の実数乗算、６Ｎ−３回
の実数加算をおこなう必要がある。（２）位相の推定に
は２Ｎ回の実数乗算、２Ｎ−２回の実数加算、１回の実
数除算と１回の逆正接計算が必要である。（３）振幅の
推定には２Ｎ回の実数乗算、２Ｎ−２回の実数加算、１
回の実数除算が必要である。
【００１０】被試験対象のＡＤＣの動作が正常動作から
大きく隔たっているときや、ＡＤＣからのデジタル波形
のサンプル数が小さいときには、サイン波のパラメータ
を変えて２乗誤差を計算しても、２乗誤差がある一定値
に近づかない。すなわち、誤差が収束せずに発散してし
まう。たとえば周波数推定値の分散は１／Ｎ3 に比例す
るから、分散を小さくするには４０９６以上の十分大き
なサンプル数が必要である。この手法で推定できる有効
ビット数も、出力コード全体にわたる平均値に対応す
る。この結果、有効ビット数を小さくする要因（高調波
ひずみ、ノイズ、アパーチャ・ジッタ）を個別に解析で
きない。さらに、入力のサイン波の周波数とＡＤＣのサ
ンプリング周波数は、非整数倍の関係でなければならな
い。サンプリング周波数が入力のサイン波の周波数の整
数倍であると、入力信号がサンプリングにコヒーレント
になる。この結果、ある特定の量子化レベルのみ試験す
ることになってしまう［Ray K Ushani, 1991］。
大きく隔たっているときや、ＡＤＣからのデジタル波形
のサンプル数が小さいときには、サイン波のパラメータ
を変えて２乗誤差を計算しても、２乗誤差がある一定値
に近づかない。すなわち、誤差が収束せずに発散してし
まう。たとえば周波数推定値の分散は１／Ｎ3 に比例す
るから、分散を小さくするには４０９６以上の十分大き
なサンプル数が必要である。この手法で推定できる有効
ビット数も、出力コード全体にわたる平均値に対応す
る。この結果、有効ビット数を小さくする要因（高調波
ひずみ、ノイズ、アパーチャ・ジッタ）を個別に解析で
きない。さらに、入力のサイン波の周波数とＡＤＣのサ
ンプリング周波数は、非整数倍の関係でなければならな
い。サンプリング周波数が入力のサイン波の周波数の整
数倍であると、入力信号がサンプリングにコヒーレント
になる。この結果、ある特定の量子化レベルのみ試験す
ることになってしまう［Ray K Ushani, 1991］。
【００１１】従来のＡＤＣの動的特性を評価する方法の
課題をつぎにまとめる。ヒストグラム法は入力サイン波
のヒストグラムの平均量を測定することによって確率密
度関数を近似的にもとめている。したがってどの手法で
も推定するＤＮＬや有効ビット数は、瞬時値でなく平均
値である。このため、複合した故障要因を独立に推定す
るのは困難である。サイン波を入力信号として利用する
ＡＤＣの有効ビット数推定法では、入力サイン波の周波
数とＡＤＣのサンプリング周波数を非整数倍の関係にし
なければならない。このため、任意の周波数を試験周波
数に選択できない。さらに、どの手法も非常に多いサン
プルが必要である。サンプル数を５１２とすると、必要
な計算量は、 ＦＦＴ法 ４０９２ 実数乗算， ７６６８ 実数加算 カーブフィット法 ６６５６ 実数乗算， ４０９２ 実数加算 となる。
課題をつぎにまとめる。ヒストグラム法は入力サイン波
のヒストグラムの平均量を測定することによって確率密
度関数を近似的にもとめている。したがってどの手法で
も推定するＤＮＬや有効ビット数は、瞬時値でなく平均
値である。このため、複合した故障要因を独立に推定す
るのは困難である。サイン波を入力信号として利用する
ＡＤＣの有効ビット数推定法では、入力サイン波の周波
数とＡＤＣのサンプリング周波数を非整数倍の関係にし
なければならない。このため、任意の周波数を試験周波
数に選択できない。さらに、どの手法も非常に多いサン
プルが必要である。サンプル数を５１２とすると、必要
な計算量は、 ＦＦＴ法 ４０９２ 実数乗算， ７６６８ 実数加算 カーブフィット法 ６６５６ 実数乗算， ４０９２ 実数加算 となる。
【００１２】この発明の第１の目的は、複合した故障要
因を独立にあつかえる瞬時有効ビット数や瞬時微分直線
性誤差を推定できるＡＤ変換器の評価装置を提供するこ
とである。この発明の第２の目的は、試験周波数を任意
に選択できるＡＤ変換器の有効ビット数や微分直線性誤
差評価装置を提供することである。
因を独立にあつかえる瞬時有効ビット数や瞬時微分直線
性誤差を推定できるＡＤ変換器の評価装置を提供するこ
とである。この発明の第２の目的は、試験周波数を任意
に選択できるＡＤ変換器の有効ビット数や微分直線性誤
差評価装置を提供することである。
【００１３】この発明の第３の目的は、簡単なハードウ
ェアで実現できる有効ビット数や微分直線性誤差評価装
置を提供することである。この発明の第４の目的は、試
験時間を長くしなくても高い測定精度で有効ビット数や
微分直線性誤差を推定できるＡＤ変換器の評価装置を提
供することである。
ェアで実現できる有効ビット数や微分直線性誤差評価装
置を提供することである。この発明の第４の目的は、試
験時間を長くしなくても高い測定精度で有効ビット数や
微分直線性誤差を推定できるＡＤ変換器の評価装置を提
供することである。
【００１４】この発明の第５の目的は、時間−瞬時有効
ビット数や時間−微分直線性誤差を観測できるＡＤ変換
器の評価装置を提供することである。
ビット数や時間−微分直線性誤差を観測できるＡＤ変換
器の評価装置を提供することである。
【００１５】
【課題を解決するための手段】Ａ．瞬時振幅計算手段 フーリエ変換やカーブ・フィット法は２乗平均推定器で
あって高い精度で有効ビット数を推定するためには、サ
ンプル数Ｎを大きくしなければならない。またサイン波
の確率密度関数を精確に測定するためには非常に長い測
定時間を必要とする。従ってフーリエ変換をもちいる方
法、またはカーブ・フィット法とヒストグラム法を組合
わせても第１の目的、第２の目的、第３の目的を達成す
ることはできない。このためには、ＡＤＣの各出力コー
ドにローカライズしている非理想性を分離できるあたら
しい手段が必要である。この点から、図１に示すように
この発明では、ＡＤＣ１４の出力コードからなるデジタ
ル信号を入力とする瞬時振幅計算手段２１を用いる。 Ｂ．瞬時振幅計算手段とデジタル移動差分手段 従来はフーリエ変換手段とＳＮＲ推定器の組み合わせに
より被試験対象ＡＤＣの平均有効ビット数を間接的に推
定していた。この発明では、フーリエ変換手段とＳＮＲ
推定器の組み合わせを、ヒルベルト対リサンプラ１９、
瞬時振幅計算手段２１、インタリーブ信号生成手段２
０、デジタル移動差分手段２２と、極値検出手段または
最大値検出手段（ピーク検出手段）２３の組み合わせに
置き換える。
あって高い精度で有効ビット数を推定するためには、サ
ンプル数Ｎを大きくしなければならない。またサイン波
の確率密度関数を精確に測定するためには非常に長い測
定時間を必要とする。従ってフーリエ変換をもちいる方
法、またはカーブ・フィット法とヒストグラム法を組合
わせても第１の目的、第２の目的、第３の目的を達成す
ることはできない。このためには、ＡＤＣの各出力コー
ドにローカライズしている非理想性を分離できるあたら
しい手段が必要である。この点から、図１に示すように
この発明では、ＡＤＣ１４の出力コードからなるデジタ
ル信号を入力とする瞬時振幅計算手段２１を用いる。 Ｂ．瞬時振幅計算手段とデジタル移動差分手段 従来はフーリエ変換手段とＳＮＲ推定器の組み合わせに
より被試験対象ＡＤＣの平均有効ビット数を間接的に推
定していた。この発明では、フーリエ変換手段とＳＮＲ
推定器の組み合わせを、ヒルベルト対リサンプラ１９、
瞬時振幅計算手段２１、インタリーブ信号生成手段２
０、デジタル移動差分手段２２と、極値検出手段または
最大値検出手段（ピーク検出手段）２３の組み合わせに
置き換える。
【００１６】つまりこの発明では図１に示すようにサイ
ン波発生器１１よりのサイン波を被試験ＡＤＣ１４へ供
給し、そのＡＤＣ１４の出力の瞬時振幅を瞬時振幅計算
手段２１で計算し、その際、ＡＤＣ１４の出力からヒル
ベルト対リサンプラ１９でコサイン波とそのヒルベルト
変換対に対応するサイン波とを再サンプリングする。つ
ぎに、その瞬時振幅と入力サイン波の既知の振幅値をイ
ンタリーブ信号生成手段２０に入力し、インタリーブ信
号を生成し、そのインタリーブ信号を移動差分手段２２
で処理し、その出力の絶対振幅値と最大値をピーク検出
手段２３でもとめ、これより瞬時有効ビット数を求め
る。
ン波発生器１１よりのサイン波を被試験ＡＤＣ１４へ供
給し、そのＡＤＣ１４の出力の瞬時振幅を瞬時振幅計算
手段２１で計算し、その際、ＡＤＣ１４の出力からヒル
ベルト対リサンプラ１９でコサイン波とそのヒルベルト
変換対に対応するサイン波とを再サンプリングする。つ
ぎに、その瞬時振幅と入力サイン波の既知の振幅値をイ
ンタリーブ信号生成手段２０に入力し、インタリーブ信
号を生成し、そのインタリーブ信号を移動差分手段２２
で処理し、その出力の絶対振幅値と最大値をピーク検出
手段２３でもとめ、これより瞬時有効ビット数を求め
る。
【００１７】図２に図１と対応する部分に同一番号を付
けて示すように、インタリーブ信号生成手段２０よりの
インタリーブ信号をウエイブレット変換手段４６でその
第１段の処理を行い、その第１段変換出力の絶対振幅値
の最大値がピーク検出手段２３で検出され、これにより
瞬時有効ビット数を求める。更にこの発明による瞬時微
分直線性誤差ＤＮＬの推定においては、図１に示すよう
に、瞬時振幅計算手段２１よりの瞬時振幅をデジタル移
動差分手段２２′へ供給し、その移動差分出力の絶対値
の最大値をピーク検出手段２３′で検出して、瞬時ＤＮ
Ｌを求める。
けて示すように、インタリーブ信号生成手段２０よりの
インタリーブ信号をウエイブレット変換手段４６でその
第１段の処理を行い、その第１段変換出力の絶対振幅値
の最大値がピーク検出手段２３で検出され、これにより
瞬時有効ビット数を求める。更にこの発明による瞬時微
分直線性誤差ＤＮＬの推定においては、図１に示すよう
に、瞬時振幅計算手段２１よりの瞬時振幅をデジタル移
動差分手段２２′へ供給し、その移動差分出力の絶対値
の最大値をピーク検出手段２３′で検出して、瞬時ＤＮ
Ｌを求める。
【００１８】あるいは図２に示すように、ウエイブレッ
ト変換を一段行った出力をウエイブレット変換第２段４
６′により、オーバサンプリングしてウエイブレット変
換を更に１段施し、つまり、ウエイブレット変換の第２
段出力を求め、その絶対値の最大値をピーク検出手段２
３′で求めて瞬時ＤＮＬを求める。
ト変換を一段行った出力をウエイブレット変換第２段４
６′により、オーバサンプリングしてウエイブレット変
換を更に１段施し、つまり、ウエイブレット変換の第２
段出力を求め、その絶対値の最大値をピーク検出手段２
３′で求めて瞬時ＤＮＬを求める。
【００１９】
【作用】Ａ．瞬時振幅計算手段 ＦＦＴ法やカーブ・フィット法は、被試験対象ＡＤＣの
各出力コードにローカライズしている非理想性を直接測
定できない。たとえばＦＦＴ法では、ＡＤＣの出力コー
ドからなるデジタル信号をフーリエ変換し、周波数領域
で理想サイン波に対応する線スペクトラムを推定する。
つぎに、フーリエ変換によりもとめたスペクトルからこ
の線スペクトラムを除いた差スペクトルをもとめる。最
後に、この差スペクトルを被試験対象ＡＤＣの非理想性
に対応させる。同様に、カーブ・フィット法では、サン
プルしたデジタル波形と理想サイン波の間の２乗誤差を
最小になるように繰り返し計算をおこない、理想サイン
波を推定する。被試験対象ＡＤＣの非理想性は、サンプ
ルしたデジタル波形ベクトルと理想サイン波ベクトルの
差ベクトルにより推定する。
各出力コードにローカライズしている非理想性を直接測
定できない。たとえばＦＦＴ法では、ＡＤＣの出力コー
ドからなるデジタル信号をフーリエ変換し、周波数領域
で理想サイン波に対応する線スペクトラムを推定する。
つぎに、フーリエ変換によりもとめたスペクトルからこ
の線スペクトラムを除いた差スペクトルをもとめる。最
後に、この差スペクトルを被試験対象ＡＤＣの非理想性
に対応させる。同様に、カーブ・フィット法では、サン
プルしたデジタル波形と理想サイン波の間の２乗誤差を
最小になるように繰り返し計算をおこない、理想サイン
波を推定する。被試験対象ＡＤＣの非理想性は、サンプ
ルしたデジタル波形ベクトルと理想サイン波ベクトルの
差ベクトルにより推定する。
【００２０】一方、この発明では瞬時振幅計算手段２１
をもちいており、被試験対象ＡＤＣの各出力コードにロ
ーカライズしている非理想性を直接測定できる。つぎに
その原理を説明する。被試験対象ＡＤＣからの応答デジ
タル波形ｘ＾［ｎ］は、入力のアナログ波形ｘ［ｎ］と
は異なる。応答デジタル波形ｘ＾［ｎ］と入力アナログ
波形ｘ［ｎ］の間の差が、量子化誤差ｅ［ｎ］である。
をもちいており、被試験対象ＡＤＣの各出力コードにロ
ーカライズしている非理想性を直接測定できる。つぎに
その原理を説明する。被試験対象ＡＤＣからの応答デジ
タル波形ｘ＾［ｎ］は、入力のアナログ波形ｘ［ｎ］と
は異なる。応答デジタル波形ｘ＾［ｎ］と入力アナログ
波形ｘ［ｎ］の間の差が、量子化誤差ｅ［ｎ］である。
【００２１】 ｅ［ｎ］≡ｘ＾［ｎ］−ｘ［ｎ］ （3.1) この量子化誤差の最大値は、量子化ステップ幅Δの１／
２であるから −Δ／２＜ｅ［ｎ］＜Δ／２ （3.2) となる。簡単のために規準化量子化誤差ε［ｎ］をもち
いる。 ε［ｎ］＝（２／Δ）ｅ［ｎ］ （3.3) その範囲は −１＜ε［ｎ］＜１ （3.4) となる。ここでは簡単のため、入力信号をコサイン波と
する。被試験対象ＡＤＣからの応答デジタル波形ｘ＾
［ｎ］は、入力のコサイン波と被試験対象ＡＤＣの量子
化誤差などの非理想性ｅ［ｎ］の和になる。
２であるから −Δ／２＜ｅ［ｎ］＜Δ／２ （3.2) となる。簡単のために規準化量子化誤差ε［ｎ］をもち
いる。 ε［ｎ］＝（２／Δ）ｅ［ｎ］ （3.3) その範囲は −１＜ε［ｎ］＜１ （3.4) となる。ここでは簡単のため、入力信号をコサイン波と
する。被試験対象ＡＤＣからの応答デジタル波形ｘ＾
［ｎ］は、入力のコサイン波と被試験対象ＡＤＣの量子
化誤差などの非理想性ｅ［ｎ］の和になる。
【００２２】 ｘ＾［ｎ］＝Ａ cos（２πｆ0 ｎ＋Φ）＋（Δ／２）ε［ｎ］ （4.1) コサイン波の入力に対応する被試験対象ＡＤＣの応答デ
ジタル信号のなかには、コサイン波とＨｉｌｂｅｒｔ変
換の関係をもつサイン波ｘ＾［ｍ］が必ず存在する。 ｘ＾［m]＝H(x[n])+e[m]＝Ａ sin(2πｆ0 ｎ＋Φ）＋（Δ/2）ε[m] (4.2) 即ち、ヒルベルト変換対リサンプラ１９は、サンプリン
グした実波形を再サンプリングし複素数の信号ｘ＾
［ｎ］＋ｊｘ＾［ｍ］を生成できる。瞬時振幅計算手段
２１へｘ＾［ｎ］＋ｊｘ＾［ｍ］を入力すると、瞬時振
幅ｚ（ｎ）が計算され出力される。
ジタル信号のなかには、コサイン波とＨｉｌｂｅｒｔ変
換の関係をもつサイン波ｘ＾［ｍ］が必ず存在する。 ｘ＾［m]＝H(x[n])+e[m]＝Ａ sin(2πｆ0 ｎ＋Φ）＋（Δ/2）ε[m] (4.2) 即ち、ヒルベルト変換対リサンプラ１９は、サンプリン
グした実波形を再サンプリングし複素数の信号ｘ＾
［ｎ］＋ｊｘ＾［ｍ］を生成できる。瞬時振幅計算手段
２１へｘ＾［ｎ］＋ｊｘ＾［ｍ］を入力すると、瞬時振
幅ｚ（ｎ）が計算され出力される。
【００２３】 ｚ（ｎ）≡√（ｘ＾［ｎ］2 ＋ｘ＾［ｍ］2 ）＝ Ａ＋（Δ／２）｛ε［ｎ］ cos（２πｆ0 ｎ＋Φ） ＋ε［ｍ］ sin（２πｆ0 ｎ＋Φ）｝ （５） 無限のビット数をもつ理想ＡＤＣのときはε［ｎ］やε
［ｍ］がゼロであるから、一定振幅Ａの包絡線となる。
逆に有限ビット数の被試験対象ＡＤＣは、図３Ａに示し
た誤差信号の包絡線をもつ。すなわち、入力信号のコサ
イン波とサイン波を搬送波とし、これらの搬送波の振幅
が被試験対象ＡＤＣの非理想性（Δ／２）ε［ｎ］や
（Δ／２）ε［ｍ］により変調させられているとみなさ
れる。したがって、被試験対象ＡＤＣの故障情報は、式
（５）の振幅変調信号項にあらわれる。振幅変調信号の
範囲は Ａ−√２Δ／２＜｜ｚ［ｎ］｜＜Ａ＋√２Δ／２ （6.1) となる。式（５）から、｜ｚ［ｎ］｜と一定振幅Ａの差
はつぎの式であたえられる。
［ｍ］がゼロであるから、一定振幅Ａの包絡線となる。
逆に有限ビット数の被試験対象ＡＤＣは、図３Ａに示し
た誤差信号の包絡線をもつ。すなわち、入力信号のコサ
イン波とサイン波を搬送波とし、これらの搬送波の振幅
が被試験対象ＡＤＣの非理想性（Δ／２）ε［ｎ］や
（Δ／２）ε［ｍ］により変調させられているとみなさ
れる。したがって、被試験対象ＡＤＣの故障情報は、式
（５）の振幅変調信号項にあらわれる。振幅変調信号の
範囲は Ａ−√２Δ／２＜｜ｚ［ｎ］｜＜Ａ＋√２Δ／２ （6.1) となる。式（５）から、｜ｚ［ｎ］｜と一定振幅Ａの差
はつぎの式であたえられる。
【００２４】 ｜｜ｚ［ｎ］｜−Ａ｜＝｜Δ／２｛ε［ｎ］cos(２πｆ0 ｎ＋φ） ＋ε［ｍ］sin(２πｆ0 ｎ＋φ）｝｜ （6.2) 被試験対象ＡＤＣの動的性能試験では、有効ビット数の
平均値より最悪値を評価することが重要である。有効ビ
ット数の最悪値推定には、式（6.2)であたえられる振幅
変調信号の最大値または最小値を利用すればよい。
平均値より最悪値を評価することが重要である。有効ビ
ット数の最悪値推定には、式（6.2)であたえられる振幅
変調信号の最大値または最小値を利用すればよい。
【００２５】さらに、被試験対象ＡＤＣの有効ビット数
の最悪値を評価するとき、式(6.2）であたえられる振幅
変調信号の極大値と極小値を利用すれば、入力サイン波
の周期に対応した有効ビット数の瞬時値を測定できる。
たとえば、アパーチャ・ジッタは、ＡＤＣへの入力信号
の傾きに比例する。一方、ノイズは入力信号とは無相関
に発生する。したがって、振幅変調信号にあらわれる故
障が、周期的であるか、ほぼ一定か、あるいはほぼ一定
のノイズに周期的パターンが重畳しているかにより、単
一故障か複合した故障かを判断できる。すなわち、この
発明で用いる瞬時振幅計算手段は、被試験対象ＡＤＣの
各出力コードにローカライズしている非理想性を直接測
定可能とする。
の最悪値を評価するとき、式(6.2）であたえられる振幅
変調信号の極大値と極小値を利用すれば、入力サイン波
の周期に対応した有効ビット数の瞬時値を測定できる。
たとえば、アパーチャ・ジッタは、ＡＤＣへの入力信号
の傾きに比例する。一方、ノイズは入力信号とは無相関
に発生する。したがって、振幅変調信号にあらわれる故
障が、周期的であるか、ほぼ一定か、あるいはほぼ一定
のノイズに周期的パターンが重畳しているかにより、単
一故障か複合した故障かを判断できる。すなわち、この
発明で用いる瞬時振幅計算手段は、被試験対象ＡＤＣの
各出力コードにローカライズしている非理想性を直接測
定可能とする。
【００２６】サンプル数を５１２とすると、必要な計算
量は、 ＦＦＴ法 ４０９２ 実数乗算， ７６６８ 実数加算 カーブフィット法 ６６５６ 実数乗算， ４０９２ 実数加算 瞬時振幅計算手段 １０２４ 実数乗算， ０５１２ 実数加算 となる。
量は、 ＦＦＴ法 ４０９２ 実数乗算， ７６６８ 実数加算 カーブフィット法 ６６５６ 実数乗算， ４０９２ 実数加算 瞬時振幅計算手段 １０２４ 実数乗算， ０５１２ 実数加算 となる。
【００２７】量子化誤差の視点から、ＤＮＬ推定を導
く。試験信号の振幅が単調に減少し、ある出力コードｋ
の下限振幅ＬＢ（code（ｋ−１））に対応するとき、量
子化誤差は極大値Δ／２をとる。さらに、試験信号の振
幅が単調減少し、つぎの出力コードｋ−１の上限振幅Ｕ
Ｂ（code（ｋ））になると、量子化誤差は極小値−（Δ
／２）をとる。したがって、サンプル数が十分なら、量
子化誤差の極大値と極小値の差を計算すれば量子化ステ
ップ幅Δを推定できる。すなわち、あるコードの上限
（あるいは下限）量子化誤差と隣りのコードの下限（あ
るいは上限）量子化誤差の差Δと１ＬＳＢに対応する理
想ステップ幅Δidを比較すると、ＤＮＬに対応すること
がわかる。すなわち、 ＤＮＬ（ｅ［ｎ］，ｋ）＝｛ＵＢ（ｅ［ｎ，code(k) ］） −ＬＢ（ｅ［ｎ＋１，code（ｋ−１）］）｝／Δid−１ (7.1） となる。ここで、ＵＢ（ｅ［ｎ，code(k) ］）はcode
（ｋ）に対応する量子化誤差の上限であり、ＬＢ（ｅ
［ｎ＋１，code（ｋ−１）］）はcode（ｋ−１）に対応
する量子化誤差の下限である。しかし、量子化誤差信号
をＤＮＬ推定に直接もちいることはできない。瞬時振幅
信号を試験信号とすると ＤＮＬ(n，k)＝(max ｛｜｜ｚ［ｎ］｜−ｚ［ｎ＋１］｜｝)/Δid−１ (7.2） ２３′によりＤＮＬ（ｎ，ｋ）が求まる。この発明の瞬
時振幅計算手段２１は、被試験対象ＡＤＣの各出力コー
ドにローカライズしている非理想性を直接測定可能とす
る。
く。試験信号の振幅が単調に減少し、ある出力コードｋ
の下限振幅ＬＢ（code（ｋ−１））に対応するとき、量
子化誤差は極大値Δ／２をとる。さらに、試験信号の振
幅が単調減少し、つぎの出力コードｋ−１の上限振幅Ｕ
Ｂ（code（ｋ））になると、量子化誤差は極小値−（Δ
／２）をとる。したがって、サンプル数が十分なら、量
子化誤差の極大値と極小値の差を計算すれば量子化ステ
ップ幅Δを推定できる。すなわち、あるコードの上限
（あるいは下限）量子化誤差と隣りのコードの下限（あ
るいは上限）量子化誤差の差Δと１ＬＳＢに対応する理
想ステップ幅Δidを比較すると、ＤＮＬに対応すること
がわかる。すなわち、 ＤＮＬ（ｅ［ｎ］，ｋ）＝｛ＵＢ（ｅ［ｎ，code(k) ］） −ＬＢ（ｅ［ｎ＋１，code（ｋ−１）］）｝／Δid−１ (7.1） となる。ここで、ＵＢ（ｅ［ｎ，code(k) ］）はcode
（ｋ）に対応する量子化誤差の上限であり、ＬＢ（ｅ
［ｎ＋１，code（ｋ−１）］）はcode（ｋ−１）に対応
する量子化誤差の下限である。しかし、量子化誤差信号
をＤＮＬ推定に直接もちいることはできない。瞬時振幅
信号を試験信号とすると ＤＮＬ(n，k)＝(max ｛｜｜ｚ［ｎ］｜−ｚ［ｎ＋１］｜｝)/Δid−１ (7.2） ２３′によりＤＮＬ（ｎ，ｋ）が求まる。この発明の瞬
時振幅計算手段２１は、被試験対象ＡＤＣの各出力コー
ドにローカライズしている非理想性を直接測定可能とす
る。
【００２８】このように、この発明における瞬時振幅計
算手段は、第１の目的、第２の目的、第３の目的を実現
する方法と装置を提供する。 Ｂ．デジタル移動差分手段 デジタル移動差分手段の作用と効果について説明する。
量子化ステップ幅Δの振幅の単一パルス信号１−Δδ
（ｔ−τＴ）（図３Ｂ）をこのデジタル移動差分手段２
２又は２２′へ入力し、５１２サンプルだけサンプリン
グする。この量子化ステップ幅の振幅のインパルス信号
は、ＡＤＣからの出力コードに対応する。図３Ｃに示す
ように、ＡＤＣの量子化ステップ幅に比例した−２０ l
og10（Δ／２）を観測可能である。
算手段は、第１の目的、第２の目的、第３の目的を実現
する方法と装置を提供する。 Ｂ．デジタル移動差分手段 デジタル移動差分手段の作用と効果について説明する。
量子化ステップ幅Δの振幅の単一パルス信号１−Δδ
（ｔ−τＴ）（図３Ｂ）をこのデジタル移動差分手段２
２又は２２′へ入力し、５１２サンプルだけサンプリン
グする。この量子化ステップ幅の振幅のインパルス信号
は、ＡＤＣからの出力コードに対応する。図３Ｃに示す
ように、ＡＤＣの量子化ステップ幅に比例した−２０ l
og10（Δ／２）を観測可能である。
【００２９】同様に、量子化ステップ幅Δの振幅の単一
パルス信号１−Δδ（ｔ−τ）をウエイブレット変換手
段４６へ入力し、５１２サンプルだけサンプリングす
る。図４に示すように、ＡＤＣの量子化ステップ幅に比
例した−２０ log10（Δ／２），−２０ log10（Δ／
４），…，−２０ log10（Δ／２５６）を８スケールの
多重解像度で観測可能である。スケールとは周波数の逆
数であり、この例では２8から２1 へと変化している。
逆に、時間軸にそって２1 個から２8 個のウエイブレッ
トが存在することがわかる。この周波数に対応するウエ
イブレットの個数、すなわち２m のｍをレベルと呼ぶ。
ただし、Ｍａｒｔｉｎ Ｖｅｔｔｅｒｌｉらは周期に対
応するスケール、すなわち２j のｊをレベルと呼んでい
る。図４Ｂは、ウエイブレット変換結果を各スケール・
レベルで観測したものである。したがって、デジタル移
動差分手段２２，２２′またはウエイブレット変換手段
４６，４６′をもちいれば、ＡＤＣの量子化ステップ幅
が正しく動作しているかどうかを検出できる。一方、こ
の単一パルス信号をフーリエ変換すると、観測周波数帯
域全体にスペクトラムが拡散してしまうため、ＡＤＣの
量子化ステップ幅が正しく動作しているかどうかを検知
できない。なお、図４Ｂの各対数周波数区間（例えば
（０，１），（１，２）…，（６，７），（７，８））
内では全時間範囲（０〜２５０）をそれぞれ圧縮して観
測していることになる。
パルス信号１−Δδ（ｔ−τ）をウエイブレット変換手
段４６へ入力し、５１２サンプルだけサンプリングす
る。図４に示すように、ＡＤＣの量子化ステップ幅に比
例した−２０ log10（Δ／２），−２０ log10（Δ／
４），…，−２０ log10（Δ／２５６）を８スケールの
多重解像度で観測可能である。スケールとは周波数の逆
数であり、この例では２8から２1 へと変化している。
逆に、時間軸にそって２1 個から２8 個のウエイブレッ
トが存在することがわかる。この周波数に対応するウエ
イブレットの個数、すなわち２m のｍをレベルと呼ぶ。
ただし、Ｍａｒｔｉｎ Ｖｅｔｔｅｒｌｉらは周期に対
応するスケール、すなわち２j のｊをレベルと呼んでい
る。図４Ｂは、ウエイブレット変換結果を各スケール・
レベルで観測したものである。したがって、デジタル移
動差分手段２２，２２′またはウエイブレット変換手段
４６，４６′をもちいれば、ＡＤＣの量子化ステップ幅
が正しく動作しているかどうかを検出できる。一方、こ
の単一パルス信号をフーリエ変換すると、観測周波数帯
域全体にスペクトラムが拡散してしまうため、ＡＤＣの
量子化ステップ幅が正しく動作しているかどうかを検知
できない。なお、図４Ｂの各対数周波数区間（例えば
（０，１），（１，２）…，（６，７），（７，８））
内では全時間範囲（０〜２５０）をそれぞれ圧縮して観
測していることになる。
【００３０】サンプル数を５１２とすると、必要な計算
量は、 デジタル移動差分手段 １０２２ 実数乗算， ０５１１ 実数加算 Daubechies -Wavelet変換手段 ４０８８ 実数乗算， ３０６６ 実数加算 となる。 Ｃ．インタリーブ信号生成手段とデジタル移動差分手段 インタリーブ信号生成手段２０の作用と効果について説
明する。図５に示すように、式（５）であたえられる振
幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜と印加しているコサイン波の振
幅Ａをインタリーブ信号生成手段２１へ入力すると、つ
ぎの信号ｆが出力される。
量は、 デジタル移動差分手段 １０２２ 実数乗算， ０５１１ 実数加算 Daubechies -Wavelet変換手段 ４０８８ 実数乗算， ３０６６ 実数加算 となる。 Ｃ．インタリーブ信号生成手段とデジタル移動差分手段 インタリーブ信号生成手段２０の作用と効果について説
明する。図５に示すように、式（５）であたえられる振
幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜と印加しているコサイン波の振
幅Ａをインタリーブ信号生成手段２１へ入力すると、つ
ぎの信号ｆが出力される。
【００３１】ｆ≡（Ａ，｜ｚ（１）｜，Ａ，｜ｚ（２）
｜，…，Ａ，｜ｚ［ｎ］｜，…） 信号ｆは（Ａ，｜ｚ［ｎ］｜）というサブ信号の列にな
っている。すなわち、高さＡ−｜ｚ［ｎ］｜のインパル
ス列から構成されている。前節の単一パルス信号の理論
から、デジタル移動差分手段２２またはウエイブレット
変換手段４６に信号ｆを入力すると、インパルス列の高
さを推定できることになる。
｜，…，Ａ，｜ｚ［ｎ］｜，…） 信号ｆは（Ａ，｜ｚ［ｎ］｜）というサブ信号の列にな
っている。すなわち、高さＡ−｜ｚ［ｎ］｜のインパル
ス列から構成されている。前節の単一パルス信号の理論
から、デジタル移動差分手段２２またはウエイブレット
変換手段４６に信号ｆを入力すると、インパルス列の高
さを推定できることになる。
【００３２】デジタル移動差分手段２２またはウエイブ
レット変換手段４６の出力の最大値が、被試験対象ＡＤ
Ｃのダイナミック・レンジＤＲをあたえる。 ＤＲ≡−20 log10［（１／√２）（Δ／２）］ ＝−20 log10［1/2 B+0.5 ］（ｄＢ） （8.1) 逆に観測しているＤＲから、被試験対象ＡＤＣの瞬時有
効ビット数Ｂが推定可能である。
レット変換手段４６の出力の最大値が、被試験対象ＡＤ
Ｃのダイナミック・レンジＤＲをあたえる。 ＤＲ≡−20 log10［（１／√２）（Δ／２）］ ＝−20 log10［1/2 B+0.5 ］（ｄＢ） （8.1) 逆に観測しているＤＲから、被試験対象ＡＤＣの瞬時有
効ビット数Ｂが推定可能である。
【００３３】 Ｂ＝（ＤＲ／２０ log10 2 ）−０．５（bit ） （8.2) 信号ｆをデジタル移動差分手段２２（図１）またはウエ
イブレット変換手段の第１段４６（図２）へ入力する
と、図６Ａに示すインタリーブ信号ｆに対しウエイブレ
ット変換手段の第１段４６、第２段４６′の変換出力は
図６Ｂに示すように時間−瞬時有効ビット数（ＥＮＯ
Ｂ）とＤＮＬを観測できる。さらに、デジタル移動差分
手段２２，２２′またはウエイブレット変換手段の第１
段４６の出力の絶対値振幅をもとめ、最大値検出手段２
３へ入力し、出力される最大値から式(8.2) をもちいて
瞬時有効ビット数（ＥＮＯＢ）を推定することも可能で
ある。
イブレット変換手段の第１段４６（図２）へ入力する
と、図６Ａに示すインタリーブ信号ｆに対しウエイブレ
ット変換手段の第１段４６、第２段４６′の変換出力は
図６Ｂに示すように時間−瞬時有効ビット数（ＥＮＯ
Ｂ）とＤＮＬを観測できる。さらに、デジタル移動差分
手段２２，２２′またはウエイブレット変換手段の第１
段４６の出力の絶対値振幅をもとめ、最大値検出手段２
３へ入力し、出力される最大値から式(8.2) をもちいて
瞬時有効ビット数（ＥＮＯＢ）を推定することも可能で
ある。
【００３４】被試験対象ＡＤＣのビット数を４から２０
まで変えて、瞬時有効ビット数の推定法を検証した。結
果を図７Ａにあたえる。“＋”は、単一パルス信号を入
力し推定した瞬時有効ビット数をあらわす。“Ｏ”は、
サイン波を被試験対象ＡＤＣへ入力し、瞬時振幅計算手
段とインタリーブ信号生成手段とデジタル移動差分手段
またはＨａａｒ−Ｗａｖｅｌｅｔ変換手段、さらに最大
値検出手段を組み合わせて推定した瞬時有効ビット数を
あらわす。“×”は、サイン波を被試験対象ＡＤＣへ入
力し、瞬時振幅計算手段とインタリーブ信号生成手段
と、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ−Ｗａｖｅｌｅｔ変換手段、
最大値検出手段を組み合わせて推定した瞬時有効ビット
数をあらわす。どの手法も、被試験対象ＡＤＣのビット
数に対応した瞬時有効ビット数を推定していることがわ
かる。
まで変えて、瞬時有効ビット数の推定法を検証した。結
果を図７Ａにあたえる。“＋”は、単一パルス信号を入
力し推定した瞬時有効ビット数をあらわす。“Ｏ”は、
サイン波を被試験対象ＡＤＣへ入力し、瞬時振幅計算手
段とインタリーブ信号生成手段とデジタル移動差分手段
またはＨａａｒ−Ｗａｖｅｌｅｔ変換手段、さらに最大
値検出手段を組み合わせて推定した瞬時有効ビット数を
あらわす。“×”は、サイン波を被試験対象ＡＤＣへ入
力し、瞬時振幅計算手段とインタリーブ信号生成手段
と、Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ−Ｗａｖｅｌｅｔ変換手段、
最大値検出手段を組み合わせて推定した瞬時有効ビット
数をあらわす。どの手法も、被試験対象ＡＤＣのビット
数に対応した瞬時有効ビット数を推定していることがわ
かる。
【００３５】式（５）であたえられる振幅変調信号｜ｚ
［ｎ］｜をデジタル移動差分手段２２′へ入力するか、
または、信号ｆをウエイブレット変換手段の第２段４
６′へ入力すると、瞬時ＤＮＬを推定できる。ところ
で、Ｈａａｒウエイブレット変換手段の通常のサンプリ
ングは偶数番目と奇数番目の波形データをペアーとして
フィルタリングする（サンプルは０番目，１番目，２番
目，…と数えるとする）。このサンプリングを偶数イン
デックスと呼ぶ。しかし、この偶数インデックスでは、
奇数番目と偶数番目のペアーが欠陥に対応するときは、
この欠陥を検出できない。そのため、ウエイブレット変
換手段の第２段は、時間軸にそった移動量を１サンプル
とする。すなわち、オーバサンプリングをおこない、欠
陥が偶数サンプルまたは奇数サンプルに対応しても検出
できるようにする。つまり、図５に示すようにウエイブ
レット変換第１段４６ではインタリーブ信号ｆがウエイ
ブレット変換されるため、入力信号｜ｚ［ｎ］｜につい
て、対応する１つの値が○印で示すように得られる。し
かしウエイブレット変換第２段４６′は、第１段変換出
力の○印の偶数番目と奇数番目とが対としてフィルタリ
ングされると、図５では４つの時刻ごとにしか変換出力
が得られない。そこで、第１段変換出力に対し、オーバ
サンプリングする。つまり、時刻（１，２）の○と時刻
（３，４）の○の対にたいするフィルタリングに加え
て、時刻（３，４）の○と時刻（５，６）の○の対にた
いしてもフィルタリングをおこなう（ウエイブレット変
換の第２段を行う）。従って図５に□印に示すように、
オーバサンプリングを行わないと、４時刻に１つの値し
か得られない所を、２つの値が得られ、どこに欠陥があ
っても検出可能となる。
［ｎ］｜をデジタル移動差分手段２２′へ入力するか、
または、信号ｆをウエイブレット変換手段の第２段４
６′へ入力すると、瞬時ＤＮＬを推定できる。ところ
で、Ｈａａｒウエイブレット変換手段の通常のサンプリ
ングは偶数番目と奇数番目の波形データをペアーとして
フィルタリングする（サンプルは０番目，１番目，２番
目，…と数えるとする）。このサンプリングを偶数イン
デックスと呼ぶ。しかし、この偶数インデックスでは、
奇数番目と偶数番目のペアーが欠陥に対応するときは、
この欠陥を検出できない。そのため、ウエイブレット変
換手段の第２段は、時間軸にそった移動量を１サンプル
とする。すなわち、オーバサンプリングをおこない、欠
陥が偶数サンプルまたは奇数サンプルに対応しても検出
できるようにする。つまり、図５に示すようにウエイブ
レット変換第１段４６ではインタリーブ信号ｆがウエイ
ブレット変換されるため、入力信号｜ｚ［ｎ］｜につい
て、対応する１つの値が○印で示すように得られる。し
かしウエイブレット変換第２段４６′は、第１段変換出
力の○印の偶数番目と奇数番目とが対としてフィルタリ
ングされると、図５では４つの時刻ごとにしか変換出力
が得られない。そこで、第１段変換出力に対し、オーバ
サンプリングする。つまり、時刻（１，２）の○と時刻
（３，４）の○の対にたいするフィルタリングに加え
て、時刻（３，４）の○と時刻（５，６）の○の対にた
いしてもフィルタリングをおこなう（ウエイブレット変
換の第２段を行う）。従って図５に□印に示すように、
オーバサンプリングを行わないと、４時刻に１つの値し
か得られない所を、２つの値が得られ、どこに欠陥があ
っても検出可能となる。
【００３６】信号ｆをウエイブレット変換手段の第２段
４６′へ入力するとき、ウエイブレット変換手段の第１
段の低域通過フィルタの出力は、（Ａ＋｜ｚ［ｎ］｜）
／２となる。すなわち、１／２倍され、オフセットＡ／
２が加算されているが、もとの振幅変調信号｜ｚ［ｎ］
｜と相似である。したがって、この信号をウエイブレッ
ト変換手段の第２段４６′の高域通過フィルタへ入力す
ると、Ｈａａｒウエイブレットにより隣り合うサンプル
間の差が計算される。つぎに、ウエイブレット変換手段
の第２段４６′の高域通過フィルタの出力信号を最大値
検出手段２３′へ入力し、出力される最大値から式(9.
1）をもちいて瞬時ＤＮＬを推定することも可能であ
る。
４６′へ入力するとき、ウエイブレット変換手段の第１
段の低域通過フィルタの出力は、（Ａ＋｜ｚ［ｎ］｜）
／２となる。すなわち、１／２倍され、オフセットＡ／
２が加算されているが、もとの振幅変調信号｜ｚ［ｎ］
｜と相似である。したがって、この信号をウエイブレッ
ト変換手段の第２段４６′の高域通過フィルタへ入力す
ると、Ｈａａｒウエイブレットにより隣り合うサンプル
間の差が計算される。つぎに、ウエイブレット変換手段
の第２段４６′の高域通過フィルタの出力信号を最大値
検出手段２３′へ入力し、出力される最大値から式(9.
1）をもちいて瞬時ＤＮＬを推定することも可能であ
る。
【００３７】ＤＮＬ(n,k) ＝（２2 ／Δid） max｛｜Δ
［ｎ］／２2 ｜｝−１［ＬＳＢ］ ここで、Δ［ｎ］＝｜ｚ［ｎ］｜−｜ｚ［ｎ＋１］｜で
ある。振幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜をデジタル移動差分手
段２２′へ入力するとき：振幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜を
デジタル移動差分手段２２′へ入力すると隣り合う｜ｚ
［ｎ］｜の差を計算し、Δ［ｎ］／２を出力する。した
がって、出力される最大値から式(9.2）をもちいて瞬時
ＤＮＬを推定することも可能である。
［ｎ］／２2 ｜｝−１［ＬＳＢ］ ここで、Δ［ｎ］＝｜ｚ［ｎ］｜−｜ｚ［ｎ＋１］｜で
ある。振幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜をデジタル移動差分手
段２２′へ入力するとき：振幅変調信号｜ｚ［ｎ］｜を
デジタル移動差分手段２２′へ入力すると隣り合う｜ｚ
［ｎ］｜の差を計算し、Δ［ｎ］／２を出力する。した
がって、出力される最大値から式(9.2）をもちいて瞬時
ＤＮＬを推定することも可能である。
【００３８】 ＤＮＬ(n,k) ＝（２／Δid） max｛｜Δ［ｎ］／２｜｝−１［ＬＳＢ］(9.2) 図７Ｂは、この発明（ＤＷＴシミュレーション）の瞬時
ＤＮＬ推定法（○印）とサイン波入力のヒストグラム法
（＋印）のＤＮＬ推定に必要とされるサンプル数を比較
した結果である。この発明は少数のサンプルで瞬時ＤＮ
Ｌを推定できる。実線はヒストグラム法の理論値であ
る。図８Ａは、この発明（ＤＷＴシミュレーション）と
サイン波入力のヒストグラム法の、ＡＤＣ内部ノイズに
対する感度を比較している。サイン波入力のヒストグラ
ム法（＋は４０９６サンプル、×は１６３８４サンプ
ル）は、ノイズが増加しても、推定ＤＮＬ値はほとんど
変化しない。すなわち、ヒストグラム法は、ＡＤＣの内
部ノイズがＡＤＣの性能にあたえる影響を正しく推定で
きない。一方、この発明（黒丸は２０４８サンプル、白
丸は５１２サンプル）は、ＡＤＣの内部ノイズの増加に
比例して推定ＤＮＬ値も大きくなっている。したがっ
て、この発明は多ビットの高精度ＡＤＣの性能評価に適
している。
ＤＮＬ推定法（○印）とサイン波入力のヒストグラム法
（＋印）のＤＮＬ推定に必要とされるサンプル数を比較
した結果である。この発明は少数のサンプルで瞬時ＤＮ
Ｌを推定できる。実線はヒストグラム法の理論値であ
る。図８Ａは、この発明（ＤＷＴシミュレーション）と
サイン波入力のヒストグラム法の、ＡＤＣ内部ノイズに
対する感度を比較している。サイン波入力のヒストグラ
ム法（＋は４０９６サンプル、×は１６３８４サンプ
ル）は、ノイズが増加しても、推定ＤＮＬ値はほとんど
変化しない。すなわち、ヒストグラム法は、ＡＤＣの内
部ノイズがＡＤＣの性能にあたえる影響を正しく推定で
きない。一方、この発明（黒丸は２０４８サンプル、白
丸は５１２サンプル）は、ＡＤＣの内部ノイズの増加に
比例して推定ＤＮＬ値も大きくなっている。したがっ
て、この発明は多ビットの高精度ＡＤＣの性能評価に適
している。
【００３９】このように、この発明の瞬時振幅計算手段
とデジタル移動差分手段またはウエイブレット変換手段
の組み合わせは、第４の目的と第５の目的を実現する装
置を提供する。Ｄ．まとめこの発明における瞬時振幅計
算手段は、（１）複合した故障要因を独立にあつかえる
瞬時有効ビット数や微分直線性誤差の評価装置、（２）
試験周波数を任意に選択できる有効ビット数や微分直線
性誤差の評価装置、（３）簡単なハードウェアで実現で
きる有効ビット数や微分直線性誤差の評価装置を提供す
る。
とデジタル移動差分手段またはウエイブレット変換手段
の組み合わせは、第４の目的と第５の目的を実現する装
置を提供する。Ｄ．まとめこの発明における瞬時振幅計
算手段は、（１）複合した故障要因を独立にあつかえる
瞬時有効ビット数や微分直線性誤差の評価装置、（２）
試験周波数を任意に選択できる有効ビット数や微分直線
性誤差の評価装置、（３）簡単なハードウェアで実現で
きる有効ビット数や微分直線性誤差の評価装置を提供す
る。
【００４０】さらに、この発明における瞬時振幅計算手
段とデジタル移動差分手段またはウエイブレット変換手
段の組み合わせは、（４）試験時間を大きくしなくても
高い測定精度をえれる有効ビット数や微分直線性誤差の
評価装置、（５）時間−瞬時有効ビット数や微分直線性
誤差を観測できる装置を提供する。
段とデジタル移動差分手段またはウエイブレット変換手
段の組み合わせは、（４）試験時間を大きくしなくても
高い測定精度をえれる有効ビット数や微分直線性誤差の
評価装置、（５）時間−瞬時有効ビット数や微分直線性
誤差を観測できる装置を提供する。
【００４１】
【発明の実施の形態】つぎに図面を参照してこの発明の
好ましい実施例を詳述する。図９はこの発明にもとづく
ＤＮＬ評価装置の構成図である。入出力や計算をおこな
うＣＰＵ３１と浮動小数点演算チップ３２、パラメータ
や命令を入力するためのキーボードまたはフロントパネ
ル３３と、ユーザの選択メニューや測定結果を表示する
表示装置３４、ユーザ入力やデータを記憶するＲＯＭ３
５やＲＡＭ３６やディスクを備えている。さらに、イン
タリーブ信号生成手段２０、デジタル移動差分手段２２
（２２′）を内蔵している。アナログ信号を発生する信
号発生器１１は、サイン波を発生する。このサイン波
は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。タイミング
制御器３８はクロックを発生する。このクロックはＡＤ
Ｃ１４へ供給され、ＡＤＣ１４のＡ／Ｄ変換動作のタイ
ミングをあたえる。波形メモリ（ＲＡＭ．Ｓｉｇｎａ
ｌ）３９は、たとえばＡＤＣ１４からの変換終了信号に
同期して、ＡＤＣ１４の出力に接続されているバッファ
４１からこれに蓄積されているデジタル信号を読み込
む。波形メモリ３９のサイズは例えば１０２４（メモリ
の番地は０−１０２３）であるとする。アナログ信号発
生器１１があたえるトリガー信号により、残留サンプル
カウンタ４２が起動され、残留サンプルカウンタ４２の
計数値が例えばゼロになったときに、バッファ４１を波
形メモリ３９に結合しているスイッチ４３がオープンと
なり波形メモリ３９に対するデジタル信号の書き込みが
停止する。このとき波形メモリ３９への最終書き込み番
地が５００（１０２３）であったとすると、この最終書
き込み番地をアドレス発生器４４から読みだし、剰余演
算で＋１すると５０１（０）番地となる。この番地に
は、最も古い標本点が記憶されている。すなわち、波形
メモリ３９への最終書き込み番地をアドレス発生器４４
から読みだし剰余演算で＋１すると、最も古い標本点か
ら順番に各標本点を読みだせる。
好ましい実施例を詳述する。図９はこの発明にもとづく
ＤＮＬ評価装置の構成図である。入出力や計算をおこな
うＣＰＵ３１と浮動小数点演算チップ３２、パラメータ
や命令を入力するためのキーボードまたはフロントパネ
ル３３と、ユーザの選択メニューや測定結果を表示する
表示装置３４、ユーザ入力やデータを記憶するＲＯＭ３
５やＲＡＭ３６やディスクを備えている。さらに、イン
タリーブ信号生成手段２０、デジタル移動差分手段２２
（２２′）を内蔵している。アナログ信号を発生する信
号発生器１１は、サイン波を発生する。このサイン波
は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。タイミング
制御器３８はクロックを発生する。このクロックはＡＤ
Ｃ１４へ供給され、ＡＤＣ１４のＡ／Ｄ変換動作のタイ
ミングをあたえる。波形メモリ（ＲＡＭ．Ｓｉｇｎａ
ｌ）３９は、たとえばＡＤＣ１４からの変換終了信号に
同期して、ＡＤＣ１４の出力に接続されているバッファ
４１からこれに蓄積されているデジタル信号を読み込
む。波形メモリ３９のサイズは例えば１０２４（メモリ
の番地は０−１０２３）であるとする。アナログ信号発
生器１１があたえるトリガー信号により、残留サンプル
カウンタ４２が起動され、残留サンプルカウンタ４２の
計数値が例えばゼロになったときに、バッファ４１を波
形メモリ３９に結合しているスイッチ４３がオープンと
なり波形メモリ３９に対するデジタル信号の書き込みが
停止する。このとき波形メモリ３９への最終書き込み番
地が５００（１０２３）であったとすると、この最終書
き込み番地をアドレス発生器４４から読みだし、剰余演
算で＋１すると５０１（０）番地となる。この番地に
は、最も古い標本点が記憶されている。すなわち、波形
メモリ３９への最終書き込み番地をアドレス発生器４４
から読みだし剰余演算で＋１すると、最も古い標本点か
ら順番に各標本点を読みだせる。
【００４２】サイン波の周波数ｆ0 、振幅Ａ、サンプリ
ング周波数ｆs や低域通過フィルタ１２の通過帯域の最
高周波数ｆm さらにトリガー条件の残留サンプル数Ｌ
は、ユーザ（利用者）がキーボード３３またはフロント
パネルから入力し選択できる。これらのパラメータは、
ディスクに保存されているファイルに書き込まれてい
て、試験開始のときにこのファイルから読みだしてもよ
い。ＣＰＵ３１は、これらのパラメータを信号発生器１
１や低域通過フィルタ１２や波形メモリ３９などの制御
レジスタへ書き込む。
ング周波数ｆs や低域通過フィルタ１２の通過帯域の最
高周波数ｆm さらにトリガー条件の残留サンプル数Ｌ
は、ユーザ（利用者）がキーボード３３またはフロント
パネルから入力し選択できる。これらのパラメータは、
ディスクに保存されているファイルに書き込まれてい
て、試験開始のときにこのファイルから読みだしてもよ
い。ＣＰＵ３１は、これらのパラメータを信号発生器１
１や低域通過フィルタ１２や波形メモリ３９などの制御
レジスタへ書き込む。
【００４３】図１０はこの発明にもとづくＡＤＣ評価装
置の他の構成図であり、図５と対応する部分に同一番号
を付けてあり、図９中のデジタル移動差分手段２２（２
２′）の代りにウエイブレット変換手段４６（４６′）
が用いられている点が図１０と異なる。図１１はこの発
明にもとづくＡＤＣ評価装置の他の構成図であり、図
９、図１０との相違は制御用コンピュータ４８によりＡ
ＤＣ評価装置を操作し制御するようにしたものであり、
たとえば、サン・マイクロシステズ社（Ｓｕｎ Ｍｉｃ
ｒｏｓｙｓｔｅｍｓ）のスパーク・コンピュータ（ＳＰ
ＡＲＣ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を用いることができ、この
コンピュータ４８は図９，図１０中のＣＰＵ３１と浮動
少数点演算チップ３２、キーボード３３と表示器３４、
ＲＯＭ３５やＲＡＭ３６と、インタリーブ信号生成手段
２０やデジタル移動差分手段２２（２２′）又はウエイ
ブレット変換手段４６（４６′）との機能を有する。実施例１ 図１２Ａはこの発明にもとづく有効ビット数および微分
直線性誤差評価装置の概略図である。この装置は、サン
プル保持回路を内蔵しているＡＤＣ１４の有効ビット数
およびＤＮＬを推定するものである。アナログ信号を発
生する信号発生器１１は、サイン波を発生する。このサ
イン波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。タイ
ミング制御器３８はクロックを発生する。このクロック
はＡＤＣ１４へ供給され、ＡＤＣ１４のＡ／Ｄ変換動作
のタイミングをあたえる。波形メモリＲＡＭ３９は、た
とえばＡＤＣ１４からの変換終了信号に同期して、ＡＤ
Ｃ１４からのデジタル信号を蓄積する。瞬時振幅計算手
段２１は、取り込んだデジタル波形配列の適当なデータ
ｘ＾［ｎ］とｘ＾［ｍ］をペアーとして、式（５）にし
たがい二乗和をもとめ、さらに二乗和を開平し瞬時振幅
｜ｚ［ｎ］｜を計算する。
置の他の構成図であり、図５と対応する部分に同一番号
を付けてあり、図９中のデジタル移動差分手段２２（２
２′）の代りにウエイブレット変換手段４６（４６′）
が用いられている点が図１０と異なる。図１１はこの発
明にもとづくＡＤＣ評価装置の他の構成図であり、図
９、図１０との相違は制御用コンピュータ４８によりＡ
ＤＣ評価装置を操作し制御するようにしたものであり、
たとえば、サン・マイクロシステズ社（Ｓｕｎ Ｍｉｃ
ｒｏｓｙｓｔｅｍｓ）のスパーク・コンピュータ（ＳＰ
ＡＲＣ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を用いることができ、この
コンピュータ４８は図９，図１０中のＣＰＵ３１と浮動
少数点演算チップ３２、キーボード３３と表示器３４、
ＲＯＭ３５やＲＡＭ３６と、インタリーブ信号生成手段
２０やデジタル移動差分手段２２（２２′）又はウエイ
ブレット変換手段４６（４６′）との機能を有する。実施例１ 図１２Ａはこの発明にもとづく有効ビット数および微分
直線性誤差評価装置の概略図である。この装置は、サン
プル保持回路を内蔵しているＡＤＣ１４の有効ビット数
およびＤＮＬを推定するものである。アナログ信号を発
生する信号発生器１１は、サイン波を発生する。このサ
イン波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。タイ
ミング制御器３８はクロックを発生する。このクロック
はＡＤＣ１４へ供給され、ＡＤＣ１４のＡ／Ｄ変換動作
のタイミングをあたえる。波形メモリＲＡＭ３９は、た
とえばＡＤＣ１４からの変換終了信号に同期して、ＡＤ
Ｃ１４からのデジタル信号を蓄積する。瞬時振幅計算手
段２１は、取り込んだデジタル波形配列の適当なデータ
ｘ＾［ｎ］とｘ＾［ｍ］をペアーとして、式（５）にし
たがい二乗和をもとめ、さらに二乗和を開平し瞬時振幅
｜ｚ［ｎ］｜を計算する。
【００４４】インタリーブ信号生成手段２０へは、この
瞬時振幅配列が入力としてあたえられる。インタリーブ
信号生成手段２０は、サイン波の振幅Ａと瞬時振幅配列
からインタリーブ信号を生成する。デジタル移動差分手
段２２へは、このインタリーブ信号が入力としてあたえ
られる。デジタル移動差分手段２２は、インタリーブ信
号の移動差分を計算する。現入力値とその直前の入力値
との差を順次出力する。入力インタリーブ信号は（Ａ，
｜ｚ［ｎ］｜，Ａ，｜ｚ［２］｜，…，Ａ，｜ｚ［ｎ］
｜，…）という順番になっているから、同じ絶対値｜Ａ
−｜ｚ［ｎ］｜｜の差が２回連続して出力してしまう。
ここでは、デジタル移動差分手段２２は出力のとき２サ
ンプル毎に１サンプル出力するとする：絶対値｜Ａ−｜
ｚ［ｎ］｜｜の差は１回しか出力されない。まとめる
と、Ｍサンプルからなる瞬時振幅をインタリーブ信号生
成手段２０へ入力し、出力をデジタル移動差分手段２２
で処理すると、出力のサンプル数はＭとなる。最大値
（ピーク）検出手段２３は差信号配列を入力とし、最大
振幅を検出し出力する。さらに、この検出された最大振
幅の対数をとり、ｄＢ値として、式(8.2）に代入するこ
とより瞬時有効ビット数Ｂを推定できる。
瞬時振幅配列が入力としてあたえられる。インタリーブ
信号生成手段２０は、サイン波の振幅Ａと瞬時振幅配列
からインタリーブ信号を生成する。デジタル移動差分手
段２２へは、このインタリーブ信号が入力としてあたえ
られる。デジタル移動差分手段２２は、インタリーブ信
号の移動差分を計算する。現入力値とその直前の入力値
との差を順次出力する。入力インタリーブ信号は（Ａ，
｜ｚ［ｎ］｜，Ａ，｜ｚ［２］｜，…，Ａ，｜ｚ［ｎ］
｜，…）という順番になっているから、同じ絶対値｜Ａ
−｜ｚ［ｎ］｜｜の差が２回連続して出力してしまう。
ここでは、デジタル移動差分手段２２は出力のとき２サ
ンプル毎に１サンプル出力するとする：絶対値｜Ａ−｜
ｚ［ｎ］｜｜の差は１回しか出力されない。まとめる
と、Ｍサンプルからなる瞬時振幅をインタリーブ信号生
成手段２０へ入力し、出力をデジタル移動差分手段２２
で処理すると、出力のサンプル数はＭとなる。最大値
（ピーク）検出手段２３は差信号配列を入力とし、最大
振幅を検出し出力する。さらに、この検出された最大振
幅の対数をとり、ｄＢ値として、式(8.2）に代入するこ
とより瞬時有効ビット数Ｂを推定できる。
【００４５】瞬時振幅列はデジタル移動差分手段２２′
にも供給され、デジタル移動差分手段２２′はその入力
｜ｚ（１）｜，｜ｚ（２）｜，｜ｚ（３）｜，…に対
し、｜｜ｚ（１）｜−｜ｚ（２）｜｜，｜｜ｚ（２）｜
−｜ｚ（３）｜｜，｜｜ｚ（３）｜−｜ｚ（４）｜｜，
…を順次出力し、その最大値がピーク検出手段２３′で
検出され、これを式(7.2）に代入して瞬時ＤＮＬが推定
される。実施例２ 図１２Ｂはサンプル保持器を内蔵していないＡＤＣの有
効ビット数およびＤＮＬを推定する実施例である。アナ
ログ信号発生器１１からのサイン波は、クロック発生器
３８からあたえられるクロック期間サンプル保持器１３
で保持され、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。波
形メモリＲＡＭ３９は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号
を蓄積する。ＡＤＣ１４の変換動作は、サンプル保持器
１３のサンプル保持の安定した状態で行うように遅延素
子５１でクロックが遅延させる。その他は図１２Ａに示
したものと同様である。
にも供給され、デジタル移動差分手段２２′はその入力
｜ｚ（１）｜，｜ｚ（２）｜，｜ｚ（３）｜，…に対
し、｜｜ｚ（１）｜−｜ｚ（２）｜｜，｜｜ｚ（２）｜
−｜ｚ（３）｜｜，｜｜ｚ（３）｜−｜ｚ（４）｜｜，
…を順次出力し、その最大値がピーク検出手段２３′で
検出され、これを式(7.2）に代入して瞬時ＤＮＬが推定
される。実施例２ 図１２Ｂはサンプル保持器を内蔵していないＡＤＣの有
効ビット数およびＤＮＬを推定する実施例である。アナ
ログ信号発生器１１からのサイン波は、クロック発生器
３８からあたえられるクロック期間サンプル保持器１３
で保持され、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。波
形メモリＲＡＭ３９は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号
を蓄積する。ＡＤＣ１４の変換動作は、サンプル保持器
１３のサンプル保持の安定した状態で行うように遅延素
子５１でクロックが遅延させる。その他は図１２Ａに示
したものと同様である。
【００４６】図１２Ａに破線で示すように信号発生器１
１が発生するサイン波から歪み成分を低域通過フィルタ
１２により除去し、サンプル保持器を内蔵しているＡＤ
Ｃ１４へ供給するようにしてもよい。図１２Ｂにおいて
も信号発生器１１の出力側に歪み除去用の低域通過フィ
ルタ１２を設けてもよい。実施例３ 図１３にウエイブレット変換手段を用いる場合の例を、
図１２と対応する場合に同一番号を付けて示す。図１３
ＡはＡＣＤ１４がサンプル保持器を内蔵している場合
で、インタリーブ信号生成手段２０よりのインタリーブ
信号はウエイブレット変換手段の第１段４６で変換が実
行され、その変換値の最大値、つまりＡＤＣのダイナミ
ックレンジＤＲがピーク検出手段２３で検出され、この
ＤＲを式(8.2）に代入して、瞬時有効ビット数を推定す
る。
１が発生するサイン波から歪み成分を低域通過フィルタ
１２により除去し、サンプル保持器を内蔵しているＡＤ
Ｃ１４へ供給するようにしてもよい。図１２Ｂにおいて
も信号発生器１１の出力側に歪み除去用の低域通過フィ
ルタ１２を設けてもよい。実施例３ 図１３にウエイブレット変換手段を用いる場合の例を、
図１２と対応する場合に同一番号を付けて示す。図１３
ＡはＡＣＤ１４がサンプル保持器を内蔵している場合
で、インタリーブ信号生成手段２０よりのインタリーブ
信号はウエイブレット変換手段の第１段４６で変換が実
行され、その変換値の最大値、つまりＡＤＣのダイナミ
ックレンジＤＲがピーク検出手段２３で検出され、この
ＤＲを式(8.2）に代入して、瞬時有効ビット数を推定す
る。
【００４７】ウエイブレット変換第１段４６の変換出力
中の低域通過フィルタ成分がウエイブレット変換第２段
４６′へ入力され、オーバサンプリングされた後、ウエ
イブレット変換第２段における高域通過フィルタ演算が
なされ、その演算結果の最大値がピーク検出手段２３′
で検出され、その最大値を式(9.1）に代入して瞬時ＤＮ
Ｌが推定される。
中の低域通過フィルタ成分がウエイブレット変換第２段
４６′へ入力され、オーバサンプリングされた後、ウエ
イブレット変換第２段における高域通過フィルタ演算が
なされ、その演算結果の最大値がピーク検出手段２３′
で検出され、その最大値を式(9.1）に代入して瞬時ＤＮ
Ｌが推定される。
【００４８】このウエイブレット変換を用いる場合も、
サンプル保持器を内蔵していないＡＤＣに対しては図１
２Ｂに示した場合と同様に対応部分のみを変更すればよ
い。実施例４ 図１４はこの発明の装置における波形メモリの周辺を詳
しく示している。アナログ信号発生器１１からのサイン
波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。波形メモ
リ３９は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積する。 ［Ａ．トリガーによる信号捕捉］アナログ信号発生器１
１があたえるトリガー信号により、残留サンプル数Ｌが
設定されている残留サンプルカウンタ４２が起動され
る。さらに、サンプルを取り込む毎に残留サンプルカウ
ンタ４２の計数値は−１される。残留サンプルカウンタ
４２の計数値がゼロになると、波形メモリ３９に結合さ
れているスイッチ４３がオープンとなり波形メモリ３９
に対するデジタル信号の書き込みが停止する。 ［Ｂ．内部タイミングによる信号捕捉］図５または図６
のＣＰＵ３１や、図７の制御用コンピュータ４８は、ユ
ーザのコマンド選択またはディスクから読みだしたファ
イルのコマンドをサブシステムとともに実行する。「入
力信号をホールドしろ」というコマンドがあたえられる
と、ＣＰＵまたは制御用コンピュータは、波形メモリ３
９に結合されているスイッチ４３をオープンとし波形メ
モリ３９に対するデジタル信号の書き込みを停止する。
サンプル保持器を内蔵していないＡＤＣに対しては図１
２Ｂに示した場合と同様に対応部分のみを変更すればよ
い。実施例４ 図１４はこの発明の装置における波形メモリの周辺を詳
しく示している。アナログ信号発生器１１からのサイン
波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。波形メモ
リ３９は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積する。 ［Ａ．トリガーによる信号捕捉］アナログ信号発生器１
１があたえるトリガー信号により、残留サンプル数Ｌが
設定されている残留サンプルカウンタ４２が起動され
る。さらに、サンプルを取り込む毎に残留サンプルカウ
ンタ４２の計数値は−１される。残留サンプルカウンタ
４２の計数値がゼロになると、波形メモリ３９に結合さ
れているスイッチ４３がオープンとなり波形メモリ３９
に対するデジタル信号の書き込みが停止する。 ［Ｂ．内部タイミングによる信号捕捉］図５または図６
のＣＰＵ３１や、図７の制御用コンピュータ４８は、ユ
ーザのコマンド選択またはディスクから読みだしたファ
イルのコマンドをサブシステムとともに実行する。「入
力信号をホールドしろ」というコマンドがあたえられる
と、ＣＰＵまたは制御用コンピュータは、波形メモリ３
９に結合されているスイッチ４３をオープンとし波形メ
モリ３９に対するデジタル信号の書き込みを停止する。
【００４９】いずれのときも、波形メモリ３９からのデ
ジタル波形の読みだしはつぎのようになる。ここで波形
メモリ３９のサイズは１０２４（メモリの番地は０−１
０２３）とする。波形メモリ３９への最終書き込み番地
が５００（１０２３）であったとすると、この最終書き
込み番地をアドレス発生器４４から読みだし、剰余演算
で＋１すると５０１（０）番地となる。この番地には、
最も古い標本点が記憶されている。すなわち、波形メモ
リ３９への最終書き込み番地をアドレス発生器４４から
読みたし剰余演算で＋１すると、最も古い標本点から順
番に各標本点を読みだせる。
ジタル波形の読みだしはつぎのようになる。ここで波形
メモリ３９のサイズは１０２４（メモリの番地は０−１
０２３）とする。波形メモリ３９への最終書き込み番地
が５００（１０２３）であったとすると、この最終書き
込み番地をアドレス発生器４４から読みだし、剰余演算
で＋１すると５０１（０）番地となる。この番地には、
最も古い標本点が記憶されている。すなわち、波形メモ
リ３９への最終書き込み番地をアドレス発生器４４から
読みたし剰余演算で＋１すると、最も古い標本点から順
番に各標本点を読みだせる。
【００５０】コサイン波とサイン波に対応する‘位相差
９０度のデジタル波形を記録している波形メモリ間のオ
フセット・サンプル数’を計算する手段５３は、サイン
波の周波数ｆ0 とＡＤＣ１４のサンプリング周波数ｆs
をあたえられると、‘位相差９０度のデジタル波形を記
録している波形メモリ３９内のオフセット・サンプル数
ｋ’を算出する。
９０度のデジタル波形を記録している波形メモリ間のオ
フセット・サンプル数’を計算する手段５３は、サイン
波の周波数ｆ0 とＡＤＣ１４のサンプリング周波数ｆs
をあたえられると、‘位相差９０度のデジタル波形を記
録している波形メモリ３９内のオフセット・サンプル数
ｋ’を算出する。
【００５１】 ｋ＝［ｆs ／（４ｆ0 ）］ （１０） ここで、［ｙ］はｙ以下の最大の整数をあらわす。瞬時
振幅計算手段２１は波形メモリ３９から、（Ｍ＋ｋ）サ
ンプルのデジタル波形を取り込む。ここで、Ｍは‘有効
ビット数およびＤＮＬ評価のために選択されたサンプル
数’である。ｋは、オフセット・サンプル数計算手段５
３によりあたえられた‘オフセット・サンプル数’であ
る。つぎに、瞬時振幅計算手段２１は、剰余演算で＋１
して取り込んだデジタル波形配列のｘ＾［０］とｘ＾
［ｋ］，ｘ＾［１］とｘ＾［ｋ＋１］，…，ｘ＾［Ｍ］
とｘ＾［Ｍ＋ｋ］を対として、式（５）にしたがい２乗
和をもとめ、さらに２乗和を開平し瞬時振幅｜ｚ［ｎ］
｜を計算する。
振幅計算手段２１は波形メモリ３９から、（Ｍ＋ｋ）サ
ンプルのデジタル波形を取り込む。ここで、Ｍは‘有効
ビット数およびＤＮＬ評価のために選択されたサンプル
数’である。ｋは、オフセット・サンプル数計算手段５
３によりあたえられた‘オフセット・サンプル数’であ
る。つぎに、瞬時振幅計算手段２１は、剰余演算で＋１
して取り込んだデジタル波形配列のｘ＾［０］とｘ＾
［ｋ］，ｘ＾［１］とｘ＾［ｋ＋１］，…，ｘ＾［Ｍ］
とｘ＾［Ｍ＋ｋ］を対として、式（５）にしたがい２乗
和をもとめ、さらに２乗和を開平し瞬時振幅｜ｚ［ｎ］
｜を計算する。
【００５２】インタリーブ信号生成手段２０へは、この
瞬時振幅配列が入力としてあたえられる。インタリーブ
信号生成手段２０は、サイン波の振幅Ａと瞬時振幅配列
からインタリーブ信号を生成する。デジタル移動差分手
段２２に、インタリーブ信号生成手段２０によりもとめ
られたインタリーブ信号を入力する。デジタル移動差分
手段２２は、インタリーブ信号の移動差分を計算する。
ピーク検出手段２３は、差信号配列を入力とし、最大振
幅を検出し出力する。さらに、この検出された最大振幅
の対数をとり、式(8.2）に代入することにより瞬時有効
ビット数Ｂを推定できる。あるいは、デジタル移動差分
手段３７には、瞬時振幅計算手段２１によりもとめられ
た瞬時振幅｜ｚ［ｎ］｜を時間の順番に入力し、ひとつ
まえの瞬時振幅｜ｚ［ｎ−１］｜との移動差分を計算し
てもよい。最大値検出手段２３は、移動差分値を入力と
し、記憶しているいままでの最大値とこの移動差分値を
比較し大きい値を最大振幅として記憶し出力する。さら
に、この検出された最大振幅の対数をとると、式(8.2）
により瞬時有効ビット数Ｂを推定できる。この場合も括
弧書で示すように移動差分手段３７の代りにウエイブレ
ット変換手段４６を用いてもよい。この場合前記Ｍはウ
エイブレット変換サンプル数である。瞬時振幅配列をデ
ジタル移動差分手段２２′を入力し、その移動差分出力
をピーク検出手段２３′に入力し、その検出最大値を式
(9.1）に代入することにより瞬時ＤＮＬを推定する。
瞬時振幅配列が入力としてあたえられる。インタリーブ
信号生成手段２０は、サイン波の振幅Ａと瞬時振幅配列
からインタリーブ信号を生成する。デジタル移動差分手
段２２に、インタリーブ信号生成手段２０によりもとめ
られたインタリーブ信号を入力する。デジタル移動差分
手段２２は、インタリーブ信号の移動差分を計算する。
ピーク検出手段２３は、差信号配列を入力とし、最大振
幅を検出し出力する。さらに、この検出された最大振幅
の対数をとり、式(8.2）に代入することにより瞬時有効
ビット数Ｂを推定できる。あるいは、デジタル移動差分
手段３７には、瞬時振幅計算手段２１によりもとめられ
た瞬時振幅｜ｚ［ｎ］｜を時間の順番に入力し、ひとつ
まえの瞬時振幅｜ｚ［ｎ−１］｜との移動差分を計算し
てもよい。最大値検出手段２３は、移動差分値を入力と
し、記憶しているいままでの最大値とこの移動差分値を
比較し大きい値を最大振幅として記憶し出力する。さら
に、この検出された最大振幅の対数をとると、式(8.2）
により瞬時有効ビット数Ｂを推定できる。この場合も括
弧書で示すように移動差分手段３７の代りにウエイブレ
ット変換手段４６を用いてもよい。この場合前記Ｍはウ
エイブレット変換サンプル数である。瞬時振幅配列をデ
ジタル移動差分手段２２′を入力し、その移動差分出力
をピーク検出手段２３′に入力し、その検出最大値を式
(9.1）に代入することにより瞬時ＤＮＬを推定する。
【００５３】インタリーブ信号をウエイブレット変換手
段４６へ入力し、その第１変換段の出力をピーク検出手
段２３に入力し、その検出ピーク値から瞬時有効ビット
数Ｂを推定することができる。ウエイブレット変換の第
１段の出力をオーバサンプリングしてウエイブレット変
換の第２段を施し、その変換出力のピークを検出して、
そのピーク値から瞬時ＤＮＬを推定することができる。
段４６へ入力し、その第１変換段の出力をピーク検出手
段２３に入力し、その検出ピーク値から瞬時有効ビット
数Ｂを推定することができる。ウエイブレット変換の第
１段の出力をオーバサンプリングしてウエイブレット変
換の第２段を施し、その変換出力のピークを検出して、
そのピーク値から瞬時ＤＮＬを推定することができる。
【００５４】なお、通常は図９〜１１に示したようにコ
ンピュータを用いて処理を行い、従って、図１４中の４
つのピーク検出手段は、１つのピーク検出機能を備え
て、これを共通に利用することになる。瞬時振幅計算手
段２１より後段の処理は以後の実施例でも同一であるた
め、特に説明はしない。実施例５ 図１５はこの発明装置における波形メモリ３９の周辺を
詳しく示している。実部波形メモリ３９Ｒの残留サンプ
ルカウンタ４２Ｒには残留サンプル数Ｌが設定されてい
るとする。コサイン波とサイン波に対応する‘位相差９
０度のデジタル波形のオフセット・サンプル数’を計算
する手段は、サイン波の周波数ｆ0 とＡＤＣのサンプリ
ング周波数ｆs をあたえられると、‘位相差９０度のデ
ジタル波形のオフセット・サンプル数ｋ’を式（10）を
もちいて算出する。虚部波形メモリ３９Ｉの残留サンプ
ルカウンタ４２ＩにはＬ＋ｋが設定される。さらに、波
形メモリ３９の選択スイッチ４３は、実部波形メモリ３
９Ｒを選択しているとする。アナログ信号を発生する信
号発生器１１は、コサイン波を発生する。このコサイン
波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。実部波形
メモリ３９Ｒは、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積
する。アナログ信号発生器１１があたえるトリガー信号
により、残留サンプルカウンタ４２Ｒ，４２Ｉが起動さ
れ、残留サンプルカウンタ４２Ｒが例えばゼロになった
ときに、実部波形メモリ３９Ｒに結合されているスイッ
チ４３Ｒがオープンとなり実部波形メモリ３９Ｒに対す
るデジタル信号の書き込みが停止する。つぎに、波形メ
モリ３９の選択スイッチ４３Ｉは、虚部波形メモリ３９
Ｉを選択する。アナログ信号を発生する信号発生器１１
は、コサイン波を発生する。このコサイン波は、ＤＵＴ
であるＡＤＣ１４へ印加される。虚部波形メモリ４９Ｉ
は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積する。同様
に、アナログ信号発生器１１があたえるトリガー信号に
より、残留サンプルカウンタ４２Ｉが起動され、残留サ
ンプルカウンタ４２Ｉが例えばゼロになったときに、虚
部波形メモリ４９Ｉに結合されているスイッチ４３Ｉが
オープンとなり虚部波形メモリ３９Ｉに対するデジタル
信号の書き込みが停止する。オフセット・サンプル数ｋ
のため、虚部に対応するサイン波が波形メモリ３９Ｉに
記録される。
ンピュータを用いて処理を行い、従って、図１４中の４
つのピーク検出手段は、１つのピーク検出機能を備え
て、これを共通に利用することになる。瞬時振幅計算手
段２１より後段の処理は以後の実施例でも同一であるた
め、特に説明はしない。実施例５ 図１５はこの発明装置における波形メモリ３９の周辺を
詳しく示している。実部波形メモリ３９Ｒの残留サンプ
ルカウンタ４２Ｒには残留サンプル数Ｌが設定されてい
るとする。コサイン波とサイン波に対応する‘位相差９
０度のデジタル波形のオフセット・サンプル数’を計算
する手段は、サイン波の周波数ｆ0 とＡＤＣのサンプリ
ング周波数ｆs をあたえられると、‘位相差９０度のデ
ジタル波形のオフセット・サンプル数ｋ’を式（10）を
もちいて算出する。虚部波形メモリ３９Ｉの残留サンプ
ルカウンタ４２ＩにはＬ＋ｋが設定される。さらに、波
形メモリ３９の選択スイッチ４３は、実部波形メモリ３
９Ｒを選択しているとする。アナログ信号を発生する信
号発生器１１は、コサイン波を発生する。このコサイン
波は、ＤＵＴであるＡＤＣ１４へ印加される。実部波形
メモリ３９Ｒは、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積
する。アナログ信号発生器１１があたえるトリガー信号
により、残留サンプルカウンタ４２Ｒ，４２Ｉが起動さ
れ、残留サンプルカウンタ４２Ｒが例えばゼロになった
ときに、実部波形メモリ３９Ｒに結合されているスイッ
チ４３Ｒがオープンとなり実部波形メモリ３９Ｒに対す
るデジタル信号の書き込みが停止する。つぎに、波形メ
モリ３９の選択スイッチ４３Ｉは、虚部波形メモリ３９
Ｉを選択する。アナログ信号を発生する信号発生器１１
は、コサイン波を発生する。このコサイン波は、ＤＵＴ
であるＡＤＣ１４へ印加される。虚部波形メモリ４９Ｉ
は、ＡＤＣ１４からのデジタル信号を蓄積する。同様
に、アナログ信号発生器１１があたえるトリガー信号に
より、残留サンプルカウンタ４２Ｉが起動され、残留サ
ンプルカウンタ４２Ｉが例えばゼロになったときに、虚
部波形メモリ４９Ｉに結合されているスイッチ４３Ｉが
オープンとなり虚部波形メモリ３９Ｉに対するデジタル
信号の書き込みが停止する。オフセット・サンプル数ｋ
のため、虚部に対応するサイン波が波形メモリ３９Ｉに
記録される。
【００５５】瞬時振幅計算手段２１は実部波形メモリ３
９Ｒと虚部波形メモリ３９Ｉから、それぞれＭサンプル
のデジタル波形を取り込む。ここで、Ｍは‘有効ビット
数およびＤＮＬ評価のために選択されたサンプル数’で
ある。つぎに、瞬時振幅計算手段２１は、剰余演算で＋
１して取り込んだデジタル波形配列のｘ＾．ｒｅ［０］
とｘ＾．ｉｍ［０］，ｘ＾．ｒｅ［１］とｘ＾．ｉｍ
［１］，…，ｘ＾．ｒｅ［Ｍ］とｘ＾．ｉｍ［Ｍ］をペ
アーとして二乗和をもとめる。さらに、二乗和の開平を
計算し瞬時振幅配列をもとめる。
９Ｒと虚部波形メモリ３９Ｉから、それぞれＭサンプル
のデジタル波形を取り込む。ここで、Ｍは‘有効ビット
数およびＤＮＬ評価のために選択されたサンプル数’で
ある。つぎに、瞬時振幅計算手段２１は、剰余演算で＋
１して取り込んだデジタル波形配列のｘ＾．ｒｅ［０］
とｘ＾．ｉｍ［０］，ｘ＾．ｒｅ［１］とｘ＾．ｉｍ
［１］，…，ｘ＾．ｒｅ［Ｍ］とｘ＾．ｉｍ［Ｍ］をペ
アーとして二乗和をもとめる。さらに、二乗和の開平を
計算し瞬時振幅配列をもとめる。
【００５６】 ｜ｚ［ｎ］｜＝√（ｘ＾．ｒｅ［ｎ］2 ＋ｘ＾．ｉｍ［ｎ］2 ） （11） インタリーブ信号生成手段２０へは、この瞬時振幅配列
が入力としてあたえられる。その他の内容は図１４と同
一であるから省略する。図１６にデジタル移動差分手段
２２の具体例を示す。これは次式で表わせる非巡回型フ
ィルタである。
が入力としてあたえられる。その他の内容は図１４と同
一であるから省略する。図１６にデジタル移動差分手段
２２の具体例を示す。これは次式で表わせる非巡回型フ
ィルタである。
【００５７】 y(n)=h(N)ｘ(n-N)+h(N-1)ｘ(n-N+1)＋…+h(1)ｘ(n-1)+h(0)ｘ(n) (12.1) ここで、ｈ（０）＝１／２，h（１）＝−１／２ほかの
フィルタ係数はｈ（２）＝…＝ｈ（Ｎ）＝０とすると ｙ（ｎ）＝−（１／２）ｘ（ｎ−１）＋（１／２）ｘ（ｎ） (12.2) なる差分フィルタとなる。つまりｘ（ｎ）は乗算器６１
と１サンプル周期遅延素子６２へ供給され遅延素子６２
の出力は乗算器６３へ供給される。乗算器６１，６３で
はその入力に対し、それぞれｈ（０）＝１／２，ｈ
（１）＝−１／２が乗算され、その乗算結果は加算器６
４で加算され、出力ｙ（ｎ）となる。すなわち、入力信
号のいまの値ｘ（ｎ）とひとつまえの値ｘ（ｎ−１）と
の差が出力信号になる。さらに、最適なフィルタ係数を
もとめる手順は、たとえば、Alan V.Oppenheim,Ronald
W.Schafer,Discrete-Time Signal Processing,Prentice
-Hall,1989の7.5.2 Discrete-Time Differentiators に
説明されている。この差分フィルタは、図１６に示した
デジタル・フィルタでも、式（12.2）を計算するデジタ
ル移動差分手段でも、どちらでも実現可能である。
フィルタ係数はｈ（２）＝…＝ｈ（Ｎ）＝０とすると ｙ（ｎ）＝−（１／２）ｘ（ｎ−１）＋（１／２）ｘ（ｎ） (12.2) なる差分フィルタとなる。つまりｘ（ｎ）は乗算器６１
と１サンプル周期遅延素子６２へ供給され遅延素子６２
の出力は乗算器６３へ供給される。乗算器６１，６３で
はその入力に対し、それぞれｈ（０）＝１／２，ｈ
（１）＝−１／２が乗算され、その乗算結果は加算器６
４で加算され、出力ｙ（ｎ）となる。すなわち、入力信
号のいまの値ｘ（ｎ）とひとつまえの値ｘ（ｎ−１）と
の差が出力信号になる。さらに、最適なフィルタ係数を
もとめる手順は、たとえば、Alan V.Oppenheim,Ronald
W.Schafer,Discrete-Time Signal Processing,Prentice
-Hall,1989の7.5.2 Discrete-Time Differentiators に
説明されている。この差分フィルタは、図１６に示した
デジタル・フィルタでも、式（12.2）を計算するデジタ
ル移動差分手段でも、どちらでも実現可能である。
【００５８】瞬時有効ビット数の極大値の時間分布を観
測する方法を説明する。Ｍサンプルをデジタル移動差分
手段に入力すると、（Ｍ−１）の差分が出力される。し
たがって、差分出力の周期は入力の周期に対応する。サ
イン波の周波数ｆ0 とＡＤＣのサンプリング周波数ｆs
を入力として、‘周期当たりのサンプル数ｐ’を算出す
る。
測する方法を説明する。Ｍサンプルをデジタル移動差分
手段に入力すると、（Ｍ−１）の差分が出力される。し
たがって、差分出力の周期は入力の周期に対応する。サ
イン波の周波数ｆ0 とＡＤＣのサンプリング周波数ｆs
を入力として、‘周期当たりのサンプル数ｐ’を算出す
る。
【００５９】 ｐ＝［ｆs ／ｆ0 ］ （13） この‘周期当たりのサンプル数ｐ’をピーク検出器の制
御入力とする。ｐ個の絶対値の差分サンプルが入力する
と、（ａ）極大値のみ、その絶対値の対数をとり、式
(8.2）により瞬時有効ビット数Ｂを推定し出力する。
（ｂ）残り（ｐ−１）個のデータは代わりにゼロを出力
する処理をおこなう。このような処理を加えると、時間
−極大瞬時有効ビット数を観測できる。
御入力とする。ｐ個の絶対値の差分サンプルが入力する
と、（ａ）極大値のみ、その絶対値の対数をとり、式
(8.2）により瞬時有効ビット数Ｂを推定し出力する。
（ｂ）残り（ｐ−１）個のデータは代わりにゼロを出力
する処理をおこなう。このような処理を加えると、時間
−極大瞬時有効ビット数を観測できる。
【００６０】図１７にウエイブレット変換手段４６の処
理の流れの例を示す。ここでは、基底関数としてハール
（Ｈａａｒ）をもちいている。さらに、この図では正規
化係数として１／２をもちいている。この正規化係数
も、たとえばよく利用される１／√２でもよい。まずＭ
個の入力信号ｆ（ｉ），（ｉ＝１，２，…，Ｍ）よりｎ
＝ｌｏｇ2 Ｍを演算し、入力信号ｆ（ｉ）を中間結果と
出力信号に対応するａ（ｉ）にコピーする。ｋ＝ｎ，ｎ
−１，…，２，１とし、ｍ＝２k-1 について、低域通過
フィルタ処理としてｘ（ｉ）＝｛ａ（２ｉ−１）＋ａ
（２ｉ）｝／２（ｉ＝１，２，…，ｍ）を演算し、高域
通過フィルタ処理としてｙ（ｉ）＝｛−ａ（２ｉ−１）
＋ａ（２ｉ）｝／２（ｉ＝１，２，…，ｍ）を演算す
る。この演算結果を中間結果ａ（ｉ）へコピーする。ａ
（ｉ）＝ｘ（ｉ），（ｉ＝１，…，ｍ）を、ａ（ｉ）＝
ｙ（ｉ），（ｉ＝ｍ＋１，…，２ｍ）を出力する。この
変換でｋ＝ｎでの処理が変換の第１段であり、この結果
が瞬時有効ビット数の推定に用いられ、またこれをオー
バサンプリングして、ｋ＝ｎ−１の処理、つまり変換の
第２段を行って瞬時ＤＮＬの推定に用いられる。これは
第１段出力の低域通過フィルタ処理を、第２段では高域
通過フィルタ処理のみでよい。
理の流れの例を示す。ここでは、基底関数としてハール
（Ｈａａｒ）をもちいている。さらに、この図では正規
化係数として１／２をもちいている。この正規化係数
も、たとえばよく利用される１／√２でもよい。まずＭ
個の入力信号ｆ（ｉ），（ｉ＝１，２，…，Ｍ）よりｎ
＝ｌｏｇ2 Ｍを演算し、入力信号ｆ（ｉ）を中間結果と
出力信号に対応するａ（ｉ）にコピーする。ｋ＝ｎ，ｎ
−１，…，２，１とし、ｍ＝２k-1 について、低域通過
フィルタ処理としてｘ（ｉ）＝｛ａ（２ｉ−１）＋ａ
（２ｉ）｝／２（ｉ＝１，２，…，ｍ）を演算し、高域
通過フィルタ処理としてｙ（ｉ）＝｛−ａ（２ｉ−１）
＋ａ（２ｉ）｝／２（ｉ＝１，２，…，ｍ）を演算す
る。この演算結果を中間結果ａ（ｉ）へコピーする。ａ
（ｉ）＝ｘ（ｉ），（ｉ＝１，…，ｍ）を、ａ（ｉ）＝
ｙ（ｉ），（ｉ＝ｍ＋１，…，２ｍ）を出力する。この
変換でｋ＝ｎでの処理が変換の第１段であり、この結果
が瞬時有効ビット数の推定に用いられ、またこれをオー
バサンプリングして、ｋ＝ｎ−１の処理、つまり変換の
第２段を行って瞬時ＤＮＬの推定に用いられる。これは
第１段出力の低域通過フィルタ処理を、第２段では高域
通過フィルタ処理のみでよい。
【００６１】図１８、図１９はドウブチーズ（Ｄａｕｂ
ｅｃｈｉｅｓ）などの基底関数をもちいたときのウエイ
ブレット変換手段の処理の流れを示している。これらの
フローチャートでは、周期に対応するスケール、すなわ
ち２k-1 のｋを［レベルｋ］としている。ウエイブレッ
ト変換のアルゴリズムについては、たとえば、MathinVe
tterli,Jelena Kovacevic,Wavelets and Subband Codin
g,Prentice-Hall,1995 に詳しく説明されている。ま
た、ウエイブレット変換のＶＬＳＩ化は、たとえばAlek
sander Grezeszczakらが、つぎの論文で報告している：
Aleksander Grezeszczak,Mrinal K.Mandal,Sethuraman
Panchanathan,Tet Yeap,“VLSI Implementation of Dis
crete Wavelet Transform,”IEEE Trans.Very Large Sc
ale Integration(VLSI)Systems,vol.4,no.4,1996。した
がって、このウエイブレット変換器は図１７、図１８、
１９に示したウエイブレット変換手段でも、ＶＬＳＩ化
されたウエイブレット変換器でも、どちらでも実現可能
である。この場合も、ｋ＝ｎでの処理が第１段変換であ
り、ｋ＝ｎ−１での処理が第２段変換であり、後者では
オーバサンプリングして行う。
ｅｃｈｉｅｓ）などの基底関数をもちいたときのウエイ
ブレット変換手段の処理の流れを示している。これらの
フローチャートでは、周期に対応するスケール、すなわ
ち２k-1 のｋを［レベルｋ］としている。ウエイブレッ
ト変換のアルゴリズムについては、たとえば、MathinVe
tterli,Jelena Kovacevic,Wavelets and Subband Codin
g,Prentice-Hall,1995 に詳しく説明されている。ま
た、ウエイブレット変換のＶＬＳＩ化は、たとえばAlek
sander Grezeszczakらが、つぎの論文で報告している：
Aleksander Grezeszczak,Mrinal K.Mandal,Sethuraman
Panchanathan,Tet Yeap,“VLSI Implementation of Dis
crete Wavelet Transform,”IEEE Trans.Very Large Sc
ale Integration(VLSI)Systems,vol.4,no.4,1996。した
がって、このウエイブレット変換器は図１７、図１８、
１９に示したウエイブレット変換手段でも、ＶＬＳＩ化
されたウエイブレット変換器でも、どちらでも実現可能
である。この場合も、ｋ＝ｎでの処理が第１段変換であ
り、ｋ＝ｎ−１での処理が第２段変換であり、後者では
オーバサンプリングして行う。
【００６２】オーバサンプリングハールウエイブレット
変換手段はつぎのように実現できる。ハールウエイブレ
ット変換の低域通過フィルタの係数は、（１／２，１／
２）であり、高域通過フィルタの係数は、（−１／２，
１／２）である。すなわち、フィルタの係数の数は２で
ある。このとき図１７にしめしたように、時間軸にそっ
て基底関数を２進移動（dyadic translation）し、フィ
ルタリングをおこなう：ａ（１），ａ（２）；ａ
（３），ａ（４）；…；ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）、ハー
ルウエイブレット変換のフィルタの係数の数は２進移動
の数と同じであるから、フィルタリングされる信号間
（たとえば、｛ａ（１），ａ（２）｝と｛ａ（３），ａ
（４）｝の間）には重なりがない。この結果ハールウエ
イブレット変換では、“偶数番目と奇数番目の間に量子
化ステップ幅Δの信号変化”を検出できない。したがっ
て、ハールウエイブレット変換をもちいるときは、入力
信号｛ａ（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），…，
ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）｝を循環シフトした｛ａ
（Ｎ），ａ（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），
…，ａ（Ｎ−２），ａ（Ｎ−１）｝を生成し、ウエイブ
レット変換することにより、“偶数番目と奇数番目の間
の信号変化”も検出できるようにする必要がある。手順
をまとめる。（ａ）入力信号｛ａ（１），ａ（２），ａ
（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）｝をハ
ールウエイブレット変換する。つぎに、（ｂ）循環シフ
トした信号｛ａ（Ｎ），ａ（１），ａ（２），ａ
（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−２），ａ（Ｎ−１）｝
を生成する。（ｃ）循環シフトした信号｛ａ（Ｎ），ａ
（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−
２），ａ（Ｎ−１）｝をハールウエイブレット変換す
る。あるいは、Ｏ．Rioul が発表している方法をもちい
て、オーバサンプリングハールウエイブレット変換手段
を実現してもよい：Ｏ．Rioul ，“Fast Algorithms fo
r the Continuous Wavelet Transform，”Proc．ＩＣＡ
ＳＳＰ 91 ，pp,2213-2216,1991 。
変換手段はつぎのように実現できる。ハールウエイブレ
ット変換の低域通過フィルタの係数は、（１／２，１／
２）であり、高域通過フィルタの係数は、（−１／２，
１／２）である。すなわち、フィルタの係数の数は２で
ある。このとき図１７にしめしたように、時間軸にそっ
て基底関数を２進移動（dyadic translation）し、フィ
ルタリングをおこなう：ａ（１），ａ（２）；ａ
（３），ａ（４）；…；ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）、ハー
ルウエイブレット変換のフィルタの係数の数は２進移動
の数と同じであるから、フィルタリングされる信号間
（たとえば、｛ａ（１），ａ（２）｝と｛ａ（３），ａ
（４）｝の間）には重なりがない。この結果ハールウエ
イブレット変換では、“偶数番目と奇数番目の間に量子
化ステップ幅Δの信号変化”を検出できない。したがっ
て、ハールウエイブレット変換をもちいるときは、入力
信号｛ａ（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），…，
ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）｝を循環シフトした｛ａ
（Ｎ），ａ（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），
…，ａ（Ｎ−２），ａ（Ｎ−１）｝を生成し、ウエイブ
レット変換することにより、“偶数番目と奇数番目の間
の信号変化”も検出できるようにする必要がある。手順
をまとめる。（ａ）入力信号｛ａ（１），ａ（２），ａ
（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−１），ａ（Ｎ）｝をハ
ールウエイブレット変換する。つぎに、（ｂ）循環シフ
トした信号｛ａ（Ｎ），ａ（１），ａ（２），ａ
（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−２），ａ（Ｎ−１）｝
を生成する。（ｃ）循環シフトした信号｛ａ（Ｎ），ａ
（１），ａ（２），ａ（３），ａ（４），…，ａ（Ｎ−
２），ａ（Ｎ−１）｝をハールウエイブレット変換す
る。あるいは、Ｏ．Rioul が発表している方法をもちい
て、オーバサンプリングハールウエイブレット変換手段
を実現してもよい：Ｏ．Rioul ，“Fast Algorithms fo
r the Continuous Wavelet Transform，”Proc．ＩＣＡ
ＳＳＰ 91 ，pp,2213-2216,1991 。
【００６３】図２０Ａは、ドウブチーズウエイブレット
変換と高速フーリエ変換の実数乗算回数を比較したもの
である。１回のドウブチーズウエイブレット変換は、ほ
ぼハールウエイブレット変換を２回おこなった演算量に
相当する。５１２サンプルでは、ドウブチーズウエイブ
レット変換と高速フーリエ変換の実数乗算回数はほぼ同
じである。１０２４サンプル以上のとき、ドウブチーズ
ウエイブレット変換の実数乗算回数は高速フーリエ変換
の実数乗算回数より小となる。
変換と高速フーリエ変換の実数乗算回数を比較したもの
である。１回のドウブチーズウエイブレット変換は、ほ
ぼハールウエイブレット変換を２回おこなった演算量に
相当する。５１２サンプルでは、ドウブチーズウエイブ
レット変換と高速フーリエ変換の実数乗算回数はほぼ同
じである。１０２４サンプル以上のとき、ドウブチーズ
ウエイブレット変換の実数乗算回数は高速フーリエ変換
の実数乗算回数より小となる。
【００６４】瞬時有効ビット数の極大値の時間分布を観
測する方法を説明する。Ｍサンプルをウエイブレット変
換手段に入力すると、最大（一般）のスケール・レベル
Ｋmax （Ｋmax −ｉ）に対してＭ／２（Ｍ／２i+1 ）個
のウエイブレット変換結果が出力される。したがって、
ウエイブレット変換結果の周期は、入力の周期の１／２
（１＋２i+1 に対応する。サイン波の周波数ｆ0 とＡＤ
Ｃのサンプリング周波数ｆs を入力として、‘スケール
・レベル（Ｋmax −ｉ）に対する周期当たりのサンプル
数ｐi ’を算出する。
測する方法を説明する。Ｍサンプルをウエイブレット変
換手段に入力すると、最大（一般）のスケール・レベル
Ｋmax （Ｋmax −ｉ）に対してＭ／２（Ｍ／２i+1 ）個
のウエイブレット変換結果が出力される。したがって、
ウエイブレット変換結果の周期は、入力の周期の１／２
（１＋２i+1 に対応する。サイン波の周波数ｆ0 とＡＤ
Ｃのサンプリング周波数ｆs を入力として、‘スケール
・レベル（Ｋmax −ｉ）に対する周期当たりのサンプル
数ｐi ’を算出する。
【００６５】 ｐi ＝１／２i+1 ［ｆs ／ｆ0 ］ （13） この‘周期当たりのサンプル数ｐi ’をピーク検出器２
３の制御入力とする。“ｐ i ＞１”なら、極大値処理を
おこなう、スケール・レベル（Ｋmax −ｉ）に対応して
ｐi 個のウエイブレット変換結果の絶対値が入力した
ら、（ａ）極大値のみ、その絶対値の対数をとり、式
(8.2）により瞬時有効ビット数Ｂを推定し出力する。
（ｂ）残り（ｐi −１）個のデータは代わりにゼロを出
力する処理をおこなう。“ｐi ＜１”なら、入力データ
をゼロに換えて出力する。この処理を加えると、時間−
極大瞬時有効ビット数を観測できる。図８Ｂに１０周期
のサイン波を２５６サンプリングし、極大値処理をおこ
なった結果を示す。
３の制御入力とする。“ｐ i ＞１”なら、極大値処理を
おこなう、スケール・レベル（Ｋmax −ｉ）に対応して
ｐi 個のウエイブレット変換結果の絶対値が入力した
ら、（ａ）極大値のみ、その絶対値の対数をとり、式
(8.2）により瞬時有効ビット数Ｂを推定し出力する。
（ｂ）残り（ｐi −１）個のデータは代わりにゼロを出
力する処理をおこなう。“ｐi ＜１”なら、入力データ
をゼロに換えて出力する。この処理を加えると、時間−
極大瞬時有効ビット数を観測できる。図８Ｂに１０周期
のサイン波を２５６サンプリングし、極大値処理をおこ
なった結果を示す。
【００６６】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば、瞬
時有効ビット数や瞬時ＤＮＬを少ない演算量で推定する
ことができる。
時有効ビット数や瞬時ＤＮＬを少ない演算量で推定する
ことができる。
【図１】この発明の瞬時振幅計算手段とデジタル移動差
分手段を組み合わせた原理図。
分手段を組み合わせた原理図。
【図２】この発明の瞬時振幅計算手段とインタリーブ信
号生成手段とウエイブレット変換手段の組み合わせの原
理図。
号生成手段とウエイブレット変換手段の組み合わせの原
理図。
【図３】Ａは４ビットＡＤＣの出力から推定した瞬時振
幅を示す図、Ｂは単一パルス信号を示す図、Ｃはその単
一パルス信号を入力したときのデジタル移動差分手段の
出力を示す図である。
幅を示す図、Ｂは単一パルス信号を示す図、Ｃはその単
一パルス信号を入力したときのデジタル移動差分手段の
出力を示す図である。
【図４】単一パルス信号とそのウエイブレット変換（Ｈ
ａａｒ基底をもちいている）の結果を示す図。
ａａｒ基底をもちいている）の結果を示す図。
【図５】インタリーブ動作と、ウエイブレット変換第１
段とオーバサンプルウエイブレット変換第２段の各動作
を説明する図。
段とオーバサンプルウエイブレット変換第２段の各動作
を説明する図。
【図６】Ａはインタリーブ信号を示す図、Ｂはそのウエ
イブレット変換による有効ビット数ＥＮＯＢと微分直線
性誤差ＤＮＬ推定列を示す図である。
イブレット変換による有効ビット数ＥＮＯＢと微分直線
性誤差ＤＮＬ推定列を示す図である。
【図７】Ａは４ビットＡＤＣの出力から推定した瞬時振
幅をウエイブレット変換（Ｈａａｒ基底をもちいてい
る）した結果を示す図、Ｂはサンプル数とＤＮＬの関係
の従来法とこの発明法を示す図である。
幅をウエイブレット変換（Ｈａａｒ基底をもちいてい
る）した結果を示す図、Ｂはサンプル数とＤＮＬの関係
の従来法とこの発明法を示す図である。
【図８】Ａは雑音付加された信号のＤＮＬ評価の従来法
とこの発明の方法の例を示す図、Ｂは時間−極大瞬時Ｄ
ＮＬの関係例を示す図である。
とこの発明の方法の例を示す図、Ｂは時間−極大瞬時Ｄ
ＮＬの関係例を示す図である。
【図９】この発明にもとづくＡＤ変換器評価装置の機能
構成図。
構成図。
【図１０】この発明にもとづくＡＤ変換器評価装置の他
の例を示す機能構成図。
の例を示す機能構成図。
【図１１】この発明にもとづくＡＤ変換器評価装置の更
に他の実施例を示す機能構成図。
に他の実施例を示す機能構成図。
【図１２】移動差分手段を用いたこの発明装置の概略機
能構成例を示す図。
能構成例を示す図。
【図１３】ウエイブレット変換手段を用いたこの発明装
置の概略機能構成例を示す図。
置の概略機能構成例を示す図。
【図１４】この発明装置のメモリ付近を詳細に示す機能
構成図。
構成図。
【図１５】この発明装置におけるメモリ付近の他の例の
機能構成図。
機能構成図。
【図１６】デジタル移動差分手段の具体例を示す図。
【図１７】ハールウエイブレット変換手段の処理の流れ
を示すフローチャート。
を示すフローチャート。
【図１８】ドウブチーズウエイブレット変換手段の処理
の流れの一部を示すフローチャート。
の流れの一部を示すフローチャート。
【図１９】図１８の処理の流れの続きを示す図。
【図２０】Ａは実数乗算回数の比較（高速フーリエ変
換，Daubechies-Wavelet変換）を示す図、Ｂは実数加算
回数の比較（高速フーリエ変換，Daubechies-Wavelet変
換）を示す図である。
換，Daubechies-Wavelet変換）を示す図、Ｂは実数加算
回数の比較（高速フーリエ変換，Daubechies-Wavelet変
換）を示す図である。
【図２１】Ａは従来のＤＮＬ評価法の機能構成を示す
図、Ｂは出力コードのヒストグラム例を示す図、Ｃはそ
のＤＮＬを示す図である。
図、Ｂは出力コードのヒストグラム例を示す図、Ｃはそ
のＤＮＬを示す図である。
【図２２】Ａは従来のＦＦＴ法をもちいた有効ビット数
推定装置のブロック図、ＢはＦＦＴ法をもちいた有効ビ
ット数推定法の原理図である。
推定装置のブロック図、ＢはＦＦＴ法をもちいた有効ビ
ット数推定法の原理図である。
Claims (13)
- 【請求項１】 サイン波のアナログ信号を発生する信号
発生器と、そのアナログ信号を被試験ＡＤ変換器へ供給
するためのクロックを発生するタイミング制御器と、 上記ＡＤ変換器から出力されるデジタル信号を蓄積記憶
する波形メモリと、 上記波形メモリから記憶されたデジタル信号を取りだし
瞬時振幅をもとめる瞬時振幅計算手段と、 上記瞬時振幅を入力として移動差分信号を計算するデジ
タル移動差分第１手段と、 上記移動差分信号を入力としてその最大値を求めて微分
直線性誤差を推定するピーク検出第１手段と、 を備えたことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項２】 サイン波のアナログ信号を発生する信号
発生器と、上記アナログ信号を被試験ＡＤ変換器へ供給
するためのクロックを発生するタイミング制御器と、 上記ＡＤ変換器から出力されるデジタル信号を蓄積記憶
する波形メモリと、 上記波形メモリから記憶されたデジタル信号を取りだし
瞬時振幅をもとめる瞬時振幅計算手段と、 上記瞬時振幅と上記サイン波の振幅値を入力として瞬時
振幅とサイン波振幅をインタリーブしたインタリーブ信
号を生成するインタリーブ信号生成手段と、 上記インタリーブ信号を入力としてウエイブレット変換
する第１変換手段と、 その第１変換段の出力が入力されてウエイブレット変換
する第２変換段と、 その第２変換段の出力を入力としてその最大値を求めて
微分直線性誤差を推定するピーク第１検出手段と、 を備えたことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項３】 請求項１および請求項２のいずれかの評
価装置において、 上記波形メモリから、印加信号がコサイン波に対応する
デジタル信号またはサイン波に対応するデジタル信号の
何れかを選択し取り出すデジタル信号選択手段と、 を備えたことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項４】 請求項１または請求項２記載の評価装置
において、 上記波形メモリは、上記デジタル信号を蓄積記憶するた
めの複数の波形メモリと、 コサイン波に対応するデジタル信号またはサイン波に対
応するデジタル信号を蓄積記憶する波形メモリを選択す
る選択手段と、 波形メモリを選択し蓄積記憶しているデジタル信号を取
り出す読みだし手段と、 を備えたことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項５】 請求項４に記載の評価装置において、 上記波形メモリの書き込み回路と結合された入力デジタ
ル信号の特定条件でトリガ信号を発生するトリガ回路
と、 そのトリガ回路からのトリガ信号を基準としてデジタル
信号を所定量取り込む制御手段と、 を備えたことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項６】 請求項１ないし請求項５のいずれかに記
載の評価装置において、 上記瞬時振幅計算手段は、上記波形メモリから複数のデ
ジタル信号を読みだし、コサイン波に対応するデジタル
信号の２乗信号とサイン波に対応するデジタル信号の２
乗信号をもとめる乗算手段と、 複数の２乗信号を加算し２乗振幅信号をもとめる加算手
段と、 ２乗振幅信号を開平し瞬時振幅信号をもとめる開平手段
とよりなることを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項７】 請求項１，請求項３ないし請求項６のい
ずれかに記載の評価装置において、上記デジタル移動差
分第１手段は、 上記差分信号の絶対値をもとめる絶対値計算手段である
ことを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項８】 請求項７に記載の評価装置において、 上記ＡＤ変換器へ印加しているサイン波の周期を記憶す
る周期メモリをもち、 上記ピーク検出第１手段は絶対値信号を入力として、そ
の極大値をサイン波の周期に対応して検出する手段であ
ることを特徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項９】 請求項２，請求項３ないし請求項６のい
ずれかに記載の評価装置において、上記ウエイブレット
変換手段は、 ウエイブレット変換結果の信号の絶対値をもとめ、その
絶対値を次段へ出力する絶対値計算手段を含むことを特
徴とするＡＤ変換器の評価装置。 - 【請求項１０】 請求項２，請求項３ないし請求項６の
いずれかに記載の評価装置において、上記ウエイブレッ
ト変換手段は、 ＡＤＣへ印加しているサイン波の周期を記憶する周期メ
モリをもち、 ウエイブレット変換結果の信号の絶対値をもとめ、その
絶対値を次段へ出力する絶対値計算手段をもつことを特
徴とするＡＤＣの評価装置。 - 【請求項１１】 請求項１，３〜７の何れかに記載の評
価装置において、 上記瞬時振幅と上記サイン波の振幅値を入力として瞬時
振幅とサイン波振幅をインタリーブしたインタリーブ信
号を生成するインタリーブ信号生成手段と、 上記インタリーブ信号を入力として移動差分を計算する
デジタル移動差分第２手段と、 その移動差分第２手段よりの移動差分信号を入力して、
その最大値を求めて有効ビット数を推定するピーク検出
第２手段とを含むことを特徴とするＡＤ変換器の評価装
置。 - 【請求項１２】 請求項２乃至６、９、１０の何れかに
記載の評価装置において、 上記ウエイブレット変換第１手段の出力を入力として、
その最大値を求めて有効ビット数を推定するピーク検出
第２手段とを含むことを特徴とするＡＤ変換器の評価装
置。 - 【請求項１３】 請求項２乃至６、９、１０、１２の何
れかに記載の評価装置において、 上記ウエイブレット変換の第１変換段の出力が入力さ
れ、オーバサンプリングして上記ウエイブレット変換の
第２変換段へ供給する手段を含むことを特徴とするＡＤ
変換器の評価装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12032498A JP3819589B2 (ja) | 1998-04-30 | 1998-04-30 | Ａｄ変換器の評価装置 |
| US09/183,644 US6177894B1 (en) | 1998-04-30 | 1998-10-30 | Evaluation system and method for AD converter |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP12032498A JP3819589B2 (ja) | 1998-04-30 | 1998-04-30 | Ａｄ変換器の評価装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11312975A true JPH11312975A (ja) | 1999-11-09 |
| JP3819589B2 JP3819589B2 (ja) | 2006-09-13 |
Family
ID=14783443
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP12032498A Expired - Fee Related JP3819589B2 (ja) | 1998-04-30 | 1998-04-30 | Ａｄ変換器の評価装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6177894B1 (ja) |
| JP (1) | JP3819589B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| WO2008114700A1 (ja) * | 2007-03-13 | 2008-09-25 | Advantest Corporation | 測定装置、測定方法、試験装置、電子デバイス、および、プログラム |
| 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 |
| JP2014103465A (ja) * | 2012-11-16 | 2014-06-05 | Renesas Electronics Corp | 測定方法、測定装置及び測定プログラム |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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