ADC测试

ADC测试（精选3篇）

ADC测试 篇1

随着数字信号处理技术的发展,越来越多的由模拟电路实现的信号处理工作已转移到了数字领域。而这其中模数转换器(ADC)作为模拟—数字信号转换的核心,其性能直接影响着信号转换的速度和精度。因此,准确有效的评估ADC的性能参数变的极为重要。

然而目前常规的测试系统不能同时分析多种性能参数,例如:一般的动态测试系统只能测试ADC动态参数如信噪比和信号噪声失真比等参数,而传递特性的测试系统只能测试传递特性等,具有适应性比较差、使用不方便等缺点[1,2,3,4]。针对这些缺点,本文开发了一套结合Labview软件分析程序和测试仪器构建的综合性能测试系统。在该系统中,测试程序将三种测试分析方法综合到一起,采用了码密度直方图测试法测试传递特性参数、FFT测试法测试动态特性参数和直流直方图测试法测试等效输入噪声以及无噪声码分辨率等参数。在测试程序中,这些测试方法只是数学分析算法上的不同,因此可很方便的根据外加测试条件的不同而一键选择不同的测试方法;在硬件上,该系统包括任意波形发生器、测试电路、数字IO卡以及PC机,其中由于FFT测试和码密度直方图测试的测试条件完全相同(输入测试信号都为正弦波),可以采用相同的硬件测试,而直流直方图分析在硬件上也可以和另外两种测试共用数字IO卡以及PC机,只是在测试电路上稍有不同。这样,本系统在低成本的情况下,用较简单的测试过程便实现了对ADC的多种参数进行快速可靠的测试。

1 ADC的性能参数

表征ADC性能的参数通常可分为静态参数和动态参数,其中,静态参数描述的是ADC自身的内在特性,和所设计的ADC内部电路的误差和噪声有关,这些误差包括ADC的增益误差、失调误差、积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)等,主要关注的是具体的模拟输入电平与相应数字输出代码之间的关系,表征静止的模拟输入信号转换成数字输出信号的精确度;而动态参数描述的是ADC采样和重现时序变化信号的能力,关注ADC在交流条件情况下的性能表现,主要包括信噪比 (SNR)、无杂散动态范围(SFDR)、总谐波失真(THD)、信纳比(SINAD)以及有效位数 (ENOB)等,这些参数的测试都是通过对ADC数字输出码进行快速傅氏变换(FFT)计算得来的。

由于ADC种类繁多,针对不同的应用,ADC所要求的参数侧重点也不一样,到目前为止,ADC的参数定义还没有一个统一的标准。本文仅对以下部份参数进行讨论。

1.1 失调误差

失调误差(Zero Error), 缩写为EZ,定义为输入信号为零时输出信号不为零的值,失调误差会使实际的传递函数与理想传递函数间存在一个固定的偏移。

ADC的失调是由于ADC中所用的运算放大器、比较器存在失调电压和失调电流而引起的。

$E{}_{\text{z}}=\frac{V{}_{\text{实}\text{际}\text{零}}-V{}_{\text{理}\text{想}\text{零}}}{1L{}_{\text{S}\text{B}}}(\text{L}\text{S}\text{B})(1)$

式(1)中LSB(Least Significant Bit)意为最低有效位,对于N bit 的ADC来说,1个LSB对应的电压相当于其满摆幅模拟输入电压VFSR的1/2N。

1.2 微分非线性

理想ADC每个码宽都应该相同,但实际上,相邻两刻度之间的间距不可能都是相等的。ADC相邻两刻度之间最大的差异就叫微分非线性,即Differential Nonlinearity(DNL)。

$D{}_{\text{Ν}\text{L}}=\max \left\{\frac{V{}_{\text{实}\text{际}\text{码}\text{宽}}-V{}_{\text{理}\text{想}\text{码}\text{宽}}}{1L{}_{\text{S}\text{B}}}\right\}(\text{L}\text{S}\text{B})(2)$

1.3 积分非线性

积分非线性 (Integrated nonlinearity,INL)表示为ADC器件在所有的数字输出码上对应的理想模拟值和真实模拟值之间误差最大的那个误差值,也就是输出数值偏离线性最大的距离。

${\rm I}{}_{\text{Ν}\text{L}}=\max \left\{\frac{V{}_{\text{实}\text{际}}-V{}_{\text{理}\text{想}}}{1L{}_{\text{S}\text{B}}}\right\}(\text{L}\text{S}\text{B})(3)$

1.4 失码

失码是当ADC的模拟输入满量程变化时,其输出的数字码存在一个或多个码缺失的现象。

1.5 增益误差

增益误差也称为满刻度误差(Gain Error,缩写为Eg),定义为ADC输出满刻度输出码时的实际输入电压与理想输入电压之差。常用LSB表示或FSR表示。

$E{}_{\text{g}}=\frac{V{}_{\text{实}\text{际}\text{满}\text{刻}\text{度}}-V{}_{\text{理}\text{想}\text{满}\text{刻}\text{度}}}{1L{}_{\text{S}\text{B}}}(\text{L}\text{S}\text{B})(4)$

1.6 信噪比

信噪比(Signal—to—Noise Ratio,缩写为SNR)指的是ADC满量程单频的正弦波输入信号功率与ADC输出信号在奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(不包括直流和谐波分量)的总功率之比。

$S{\rm N}R=10\lg ({\rm P}{}_{\text{s}\text{i}\text{g}\text{n}\text{a}\text{l}}/{\rm P}{}_{\text{n}\text{o}\text{i}\text{s}\text{e}})(5)$

1.7 信号与噪声失真比

信号噪声失真比,也称信纳比(Signal—to—Noise and Distortion Ratio,缩写为SINAD)指满量程单频的正弦波输入信号功率与ADC输出信号在奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(包括谐波分量,不包括直流分量)的总功率之比。它测量的是输出信号所有传递函数非线性加上系统所有噪声(量化、抖动和假频)的累积效果。因为它把噪声和失真纳入同一规格,故能更完整的描述目标信号与噪声和失真的比较结果。

$S{\rm I}{\rm N}AD=10\lg [{\rm P}{}_{\text{s}\text{i}\text{g}\text{n}\text{a}\text{l}}/({\rm P}{}_{\text{n}\text{o}\text{i}\text{s}\text{e}}+{\rm P}{}_{\text{d}\text{i}\text{s}\text{t}\text{o}\text{r}\text{t}\text{i}\text{o}\text{n}})](6)$

1.8 总谐波失真

总谐波失真(Total Harmonic Distortion,一般缩写为THD)定义为系统所有谐波的总功率与输入信号功率之比,它可提供系统对称和非对称非线性产生的总失真大小,用以表达其对信号的谐波含量的作用或者影响。

${\rm T}{\rm H}D=10\lg ({\rm P}{}_{\text{h}\text{a}\text{r}\text{m}\text{o}\text{n}\text{i}\text{c}}/{\rm P}{}_{\text{s}\text{i}\text{g}\text{n}\text{a}\text{l}})(7)$

1.9 有效位数

有效位数(Equivalent Number of Bits,缩写为ENOB)是在ADC器件的信噪比的基础上计算出来的,可以直观的反映ADC的实际转换位数的性能。在实际测试应用中,常用SINAD来计算ENOB,以更为真实的表征ADC的性能。

$E{\rm N}{\rm O}B=(S{}_{{\rm I}{\rm N}AD}-1.763)/6.02(8)$

1.10 无杂散动态范围

无杂散动态范围(Spurious一Free Dynamic Range,缩写为SFDR)定义为基波频率功率与最大的谐波分量功率之比,即:

$S{}_{\text{F}\text{D}\text{R}}=10\lg [{\rm P}{}_{\text{s}\text{i}\text{g}\text{n}\text{a}\text{l}}/\max ({\rm P}{}_{\text{d}\text{i}\text{s}\text{t}\text{o}\text{r}\text{t}\text{i}\text{o}\text{n}})](9)$

1.11 等效输入噪声

等效输入噪声,也称编码变迁噪声,通常定义为ADC的输入保持在一恒定值时,ADC输出码的均方根噪声大小,常用LSB的数量来表示。

1.12 无噪声码分辨率

ADC的无噪声码分辨率是指超过这个位数它就不能清楚分辨个别编码的分辨率。定义为ADC总的转换编码数与P-P噪声(P-P噪声为6.6倍的均方根噪声)的比值的2的对数。

$\text{无}\text{噪}\text{声}\text{码}\text{分}\text{辨}\text{率}=\lg {}_2\left(\frac{2{}^{{\rm N}}}{{\rm P}-{\rm P}{}_{\text{R}\text{Μ}\text{S},\text{Ν}}(\text{L}\text{S}\text{B})}\right)(10)$

1.13 有效分辨率

ADC的无噪声码分辨率定义为ADC总的转换编码数与均方根噪声的比值的2的对数。

$\text{有}\text{限}\text{分}\text{辨}\text{率}=\lg {}_2\left(\frac{2{}^{{\rm N}}}{{\rm N}oise{}_{rms}(\text{L}\text{S}\text{B})}\right)(11)$

2 ADC测试系统的测试原理及方法

ADC的测试也通常分为静态测试和动态测试,事实上,静态测试和动态测试是相对而言的,其主要区别在于输入信号是否是时间的函数。对动态参数而言,它反映的是ADC在交流条件下的性能,其测试一般采用正弦波作为输入,是一种动态测试。而对于传统静态参数,这些参数主要反映ADC的传递特性,通常也称之为静态传递特性参数,对于高速ADC,这些参数则称为动态传递特性参数。传递特性参数的测试因此可以分为静态测试和动态测试。静态测试方法繁锁,另外输入信号变化很慢,不能表征ADC在高速动态环境下的特性,因此对于高速ADC的测试,必须采用更能表征其实际性能的动态测试方法。

2.1用码密度直方图分析法测试ADC的传递特性参数

码密度直方图测试是常用于测试ADC传递特性参数的一种方法。一般采用正弦波信号作为码密度直方图测试分析的输入信号。码密度直方图分析的数学原理是基于ADC对输入信号的采样是随机地,即对输入信号的同一电平不存在重复采样。为保证这一点,在测试过程中,要求采样频率和正弦波输入频率不能相关,即它们之间不能呈现整倍数的关系。下面说明测试的主要原理:

1) 用一幅度略大于ADC满幅度输入范围的正弦波输入到被测ADC,对ADC输出数码进行直方图统计,在该直方图中,每一个代码称为码箱,每一个代码出现的次数称为码箱宽度。设第i个码箱的码箱宽度记为H[i],总的采样次数为Nt,则有:

${\rm N}{}_n={\displaystyle \sum _{i=1}^{2{}^{n-1}}{\rm H}}[i],{\rm N}{}_p={\displaystyle \sum _{i=2{}^{n-1}+1}^{2{}^n}{\rm H}}[i](12)$

式(12)中,Nn为代码从最小为1到中间点2n-1的所有代码的码箱宽度之和,Np为中间点2n-1+1到代码2n之间有所代码的码箱宽度之和。另外,定义码箱从1到i之间的所有码的码箱宽度之和为CH[i],则有

$C{\rm H}[i]={\displaystyle \sum _{j=1}^i{\rm H}}[j](13)$

2) 利用公式$V{}_d=A\frac{\text{π}}{2}\sin \frac{{\rm N}{}_p-{\rm N}{}_n}{{\rm N}{}_p+{\rm N}{}_n}$可以估算出失调误差[4]。一般而言,失调电压同正弦波的幅度A比起来是相当小的,因此,式可近似为

$V{}_d=A\frac{\text{π}}{2}\frac{{\rm N}{}_p-{\rm N}{}_n}{{\rm N}{}_p+{\rm N}{}_n}(14)$

3) 利用公式$D{\rm N}L=\frac{\overline{V}[i+1]-\overline{V}[i]}{1LSB}$和${\rm I}{\rm N}L=\frac{\overline{V}[i]-\overline{V}[1]}{1LSB}-(i-1)$可以算出ADC的差分非线性和积分非线性[5]。式中,$\overline{V}[i]=\cos -\left(\frac{\pi C{\rm H}[i]}{{\rm N}{}_t}\right),\overline{V}[1]$是失调电压。

2.2 用FFT分析法测试ADC动态特性参数

FFT是从频域测试ADC动态特性的方法,下面说明其测试的原理及步骤:

1) 用高精度正弦波输入被测ADC。设正弦波频率为fi、采样频率为fs、采样点数为N以及采样到的正弦波的周期数为M,则应注意以下事项:考虑到奈奎斯特采样定理,需满足fs≥2fi,以确保采样不会产生频谱混叠;考虑到相干采样,需满足$\frac{f{}_i}{f{}_s}=\frac{{\rm M}}{{\rm N}}$,其中N应为2的幂指数,且M与N应互为指数,以防止FFT分析频谱泄露。

2) 接着进行FFT变换,FFT变换的频率分辨率与长度N成反比;即N越大,频率分辨率值越小。为保证足够的精度,必须选择足够的采样点数N。当采样的正弦波周期数M不为整数时,要加窗函数来抑制频谱泄漏,可选择适当窗函数,使信号能量集中在主瓣内,主瓣外能量可忽略。

3) 在FFT变化后的离散频谱中,包含有直流成分、输入基频成分、高次谐波成分、杂散波(Spurious)等,在各主瓣内分别计算各种成分实信号的能量。

4) 计算出总谐波失真、信噪比、信号噪声失真比、有效位数等动态特性。

2.3用直流直方图分析法测试ADC输入噪声等参数

由于内部电路的热噪声和“kT/C”噪声等,ADC都会有一定的均方根(RMS)噪声,是造成编码变迁噪声的原因,通常也称为等效输入噪声。等效输入噪声最常用的表征方法是使ADC的输入端保持在一恒定直流值,然后采集大量的输出并将其绘制为直方图,计算出RMS噪声的大小,通常用 LSB 来表示。

1) 将ADC的输入端接地或连接到一个深度去耦的电压源,采集大量的输出。

2) 将输出码绘制成直方图,并计算出其均方根噪声、P-P噪声。

3) 根据前面提到的公式(10)、式(11)计算ADC的无噪声码分辨率以及有效分辨率。

3 ADC测试系统的硬件设计方案

高速高精度ADC的测试,除了对测试方法的选取要求较高外,也对测试系统的构成和评估板的设计与制作提出了很高的要求。本ADC测试系统的硬件系统框图如图1所示。该系统的工作原理是:由任意波形发生器产生一幅度略大于ADC满幅度输入范围的正弦波作为输入信号输入到ADC测试板,输入信号在测试板上经过滤波后输入到ADC模拟输入端,其数字信号经缓冲芯片后输出至数字采集卡,在采集卡收集到一定数据后将采集到的数据传送到主机中,然后用分析软件进行分析,给出测试结果。在测试过程中,由数字波形发生器产生时钟波形同时提供给ADC和数字采集卡,以保证ADC输出的数字码和数字采集卡采样时钟保持一致,且测试时数字采集卡需使用外时钟采样。

4 ADC测试系统的软件设计方案

本测试系统软件采用Labview编程,Labview是一种图形化的编程语言的开发环境,广泛地被工业界、学术界和研究实验室所接受,视为一个标准的数据采集和仪器控制软件,在测试测量领域获得了广泛的承认。

本系统中利用Labview的虚拟仪器(virtual instrument)实现对数据采集卡的数据采样控制以及对采集到的数据进行分析处理:在控制数字采集卡的程序中,应设置为外时钟采样以及有限次采样模式,以实现信号的一致性采样以及保证采集卡采样与ADC同步;在对采集到的数据进行分析处理时,考虑到系统需分析处理三种不同的测试方法,因此在将数字采集卡采集到的数字转化为U16标准数字格式后,输入到一个case结构程序框中,通过在前面板选择不同的测试模式,可以很容易的满足了测试软件对不同特性参数的测试要求。图2为测试软件的前面板,它包含了采集卡和ADC的控制设置以及输出参数显示等功能区域。本软件系统包含了3种测试分析算法,图3(a)—图3(c)分别为AC FFT分析、码密度分析以及直流直方图分析的输出结果的显示图。

5 测试结果

应用本ADC测试系统,对TI公司的ADS805进行了实际测试。测试结果如下:等效输入噪声为0.088 LSB、无噪声码分辨率达到12.77 bit、 信号噪声失真比为56 dB、DNL为1.9 LSB、INL为-3 LSB。厂家给出的指标为:信号噪声失真比为62 dB,等效输入噪声小于0.23 LSB,INL小于±2 LSB,DNL小于±0.75 LSB。测试结果基本与厂家给定结果一致。证明本文的测试方法可有效测试出ADC参数。

6 结论与展望

本文结合ADC的静态测试和动态测试原理,搭建了基于仪器和PC机的ADC综合测试系统,重点讨论了使用FFT分析法、码密度直方图分析法以及直流直方图分析法进行ADC的性能测试,并利用Labview 程序实现了综合三种测试方法的软件测试系统。该综合测试系统具有测试过程操作简单、测试速度快、可测参数较全面以及硬件开销较小等特点,通过对TI公司的ADS805测试所获得的测试结果,表明了该系统可较准确的表征ADC的性能,目前已作为实验室自主设计的高速ADC的性能测试评估平台设计,取得了良好的测试评估结果。

参考文献

[1]骆丽娜,杨万全.高速ADC的性能参数与测试方法.实验科学与技术,2007;5(1):145—147

[2]方穗明,王占仓.码密度法测量模数转换器的静态参数.北京工业大学学报,2006;23(11):977—981

[3] Azais F,Bernard S,Bertrand Y,et al.A low cost BIST architecturefor linear histogram testing of ADC.Journal of Electronic Testing:Theory and Applications,2001;17(2):139—147

[4]朱彦卿,何怡刚,阳辉,等.一种高速ADC静态参数的内建自测试结构.湖南大学学报,2007;34(10):62—65

[5]蒋和伦.高速模/数转换器常规参数的动态测试.微电子学,2003;33(3):184—189

ADC测试 篇2

ADC是模数变换器的缩写 (Analog to Digital Converter) 。这类器件的主要功能是将连续的模拟信号变为离散的数字信号的器件。它是构成几乎所有的数字系统的重要组成部分。

越来越多的混合信号IC集成了ADC。从而ADC的指标测量在IC性能验证和生产测试中逐渐成了一个重要的问题。一些高端的测试机虽然集成了基于FFT的ADC性能测试模块, 但由于测试成本的限制, 大部分的中低端器件很少能在真正的产品化中采用。而对于高端器件来说, 测试机自带FFT模块的性能往往又不能胜任。这不仅仅受测试机采样频率的限制, 也是由于从load board到测试机FFT模块的连接距离过长, 连接件和电缆对于ADC的性能指标影响不可忽略。

因此, 一种实用的器件测量方案不仅应该解决测试的实用性问题, 同时如果能够兼顾到silicon validation阶段的指标测量, 将是更佳的。对于该测试方案成本的要求, 主要是测试时间应该尽可能短。

2 基于FPGA的ADC测试系统方案

提出一个基于现场可编程逻辑门阵列 (FPGA) 的ADC测试方案。如图1所示:由FPGA输出一个正弦波的数字信号。由数模转换器 (Digital/Analog Converter) 转换为模拟正弦信号, 经过带通滤波, 输入到被测器件。再通过前文提到的被测试器件的数字旁路输出, 回到FPGA。由FPGA经过数字信号处理, 判决后将结果输出到测试机。

2.1 数字正弦信号

数字正弦波由FPGA产生。其原理是一个数字控制振荡器 (NCO) 。由数字电路构成的NCO一般采用正弦波查找表 (Sine Wave LUT) 和坐标旋转数字计算 (CORDIC) 两种方法。

2.2 数模转换器

该器件的作用是将数字的正弦信号变换为模拟的连续信号。对于该器件的性能要求主要是分辨率和建立时间。

2.3 带通滤波器

带通滤波器的作用是滤除正弦信号频点以外的其他频率分量, 同时也可作为被测试A/D采样前的抗混叠滤波器。

2.4 数字信号输出

这是指被测器件ADC的旁路输出, 一般采用同步接口。

2.5 测试结果输出

FPGA将A/D采样的时域数字信号进行处理, 根据设定的判决标准将判决结果输出。数字信号处理主要是FFT和直方图计算。

3 ADC的主要参数

3.1 动态参数:

3.1.1 总谐波失真 (Total harmonic distor-tion, THD) :

指信号的失真成分。在ADC的测量中, 它对应于在奈奎斯特极限内的所有谐波分量有效值之和与信号基频有效值之间的比值。

3.1.2 信纳比 (Signal-to-noise and distortion, SINAD) :

指信号有效值与噪声加失真有效值之间的比值。噪声加失真就是除了信号基频外的奈奎斯特极限内的所有频谱。

3.1.3 有效位数 (Effective number of bits, ENOB) :

该指标表征在一定的采样率下, 恒定频率输入信号ADC的性能, 即实际的动态性能。

3.1.4 信噪比 (Signal-to-noise ratio, SNR) :

指信号的有效值和噪声有效值之间的比值。噪声就是指除了信号基频和谐波分量外的奈奎斯特极限内的其他频谱。

3.1.5 无杂散动态范围 (Spurious Free Dy-namic range, SFDR) :

在ADC指标中, SFDR指信号基波的有效值与除基波外最大的噪声或谐波失真有效值之比。

3.2 静态参数:

3.2.1 微分非线性 (Differential Non-Lin-earity, DNL) :

ADC的数字输出在整个取值范围内应随输入线性变化。DNL定义为实际值与理想值的偏差。

3.2.2 积分非线性 (Integral Non-Linearity, DNL) :

指微分非线性在一次测量中的累积值。

4 ADC参数的计算与实现:

4.1 动态参数

对于ADC的各项动态参数, 在利用FFT得到信号频谱后可以方便的求得。不同参数的计算如下:

其中AHD2至AHDn为fS/2以内的各次谐波失真的有效值。AFin为输入信号的有效值。

其中AFin为输入信号的有效值。而ANoise+HD为噪声和谐波失真的有效值总和, 即频谱上所有频率分量幅度的和减去信号频率上幅度的值。即:

和SINAD相比, SNR值的log函数内分母不是噪声和谐波失真的总和, 而仅仅是噪声,

其中ASpur_MAX为最大毛刺噪声的有效值。最大毛刺通常会是二次谐波失真分量, 但也不是一定如此。

4.2 静态参数

微分非线性 (DNL) 采用直方图 (Histogram) 的方法来计算。原理是利用实际的正弦波在各比特位的概率分布与理想值之比来计算出DNL。

其中AP (nth code) 是实际的出现第n个码的概率, 而IP (nth code) 是理想值。

而IP (nth code) 的计算方法如下:

其中FSR是ADC的满幅度量程, N是ADC的分辨率。

而INL的计算如下:

直方图测量需要充足的样点数才能保证测试结果的可靠性。样点数量与DNL的误差以及测试置信度之间的关系如下:

其中Zα/2为正态分布的置信度区间的半径。β为DNL的误差。

结束语

ADC完成收购世纪人通讯 篇3

本次收购将加强ADC在中国的发展潜力、扩大ADC的产品供应, 同时增加位于中国的低成本生产工厂, 为在高增长的发展中市场进行有效竞争而提供性价比有竞争力的产品。经估算, 世纪人通讯高居中国国内不断发展中的通信基础连接配线架市场第二的位置, 为中国绝大多数的主要电信运营商和原始设备生产厂商提供服务。

ADC与世纪人通讯的结合, 旨在为全球的客户提供从中心局到外部线路设备到用户驻地的一体化产品供应。这将对ADC在中国国内市场上的宽带基础架构连接业务的发展起到重要作用。