模数转换器静态参数正弦波测试方法与流程

本发明涉及模数转换器静态参数的测试，具体涉及一种模数转换器静态参数正弦波测试方法。

背景技术：

测试高速模数转换器ADC是最具有挑战性的任务之一，而ADC的差分线性误差DNL和积分线性误差INL是用来描述ADC静态特性中每一个转换编码正确性的参数，在各个应用领域中都有非常重要作用。

现有技术中，使用线性斜波信号作为测试输入，这种测试方法可以降低测试复杂性，但高线性度的斜波信号不易产生，需要低损耗及低介电吸收电容组成精确整合电路，而且测试时间相对较长。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种模数转换器静态参数正弦波测试方法，测试速度快、精度高。

为了达到上述的目的，本发明提供一种模数转换器静态参数正弦波测试方法，包括：

1)以正弦波输入待测模数转换器，采集待测模数转换器输出的数字码j，统计各数字码的出现次数，记为P_actual(j)，P_actual(j)为采集到数字码j的出现次数；

2)计算数字码j分布的概率密度P[j]；

3)待测模数转换器的差分非线性误差DNL_j(LSB)和积分非线性误差INL_j(LSB)为

或

其中，

N为待测模数转换器的分辨率，FS为待测模数转换器的满量程值，A为正弦波幅度。

上述模数转换器静态参数正弦波测试方法，其中，正弦波的幅度大于待测模数转换器的的满量程。

与现有技术相比，本发明的技术效果是：

本发明用高性能的正弦波发生器产生正弦波去精确测量ADC静态参数，提高了测试精度，并解决了斜波测试时间相对较长的问题。

附图说明

本发明的模数转换器静态参数正弦波测试方法由以下的实施例及附图给出。

图1是本发明较佳实施例中测试模数转换器ADC静态参数电路示意图。

图2是正弦波示意图。

图3是正弦波电压在V₁到V₂之间出现的概率示意图。

图4是正弦波电压分布的概率密度曲线图。

图5是正弦波及数字码分布的概率密度示意图。

具体实施方式

以下将结合图1～图5对本发明的模数转换器静态参数正弦波测试方法作进一步的详细描述。

图1所示为本发明较佳实施例中测试模数转换器ADC静态参数电路示意图。如图1所示，本发明以正弦波作为激励信号源，即测试输入，模数转换器ADC输出数字码(例如，0,1,2,...,2ⁿ-1)，以ADC输出的数字码及其出现次数为坐标可得到数字码出现次数分布曲线图。本发明采用高性能正弦波发生器产生正弦波去精确测试ADC静态参数，所述静态参数包括差分非线性误差DNL和积分非线性误差INL。

图2所示为正弦波示意图。如图2所示，正弦波可表示为：

V(t)＝Asin(2πft+B)+C (1)

其中，V(t)为电压，A为幅度，B为相位，C为偏差，f为频率，t为时间。

将公式(1)转变为计算时间，如下：

如图3所示，正弦波的频率为f，在1/f这个时间范围内，电压从-A+C到A+C，在t₁和t₂两个时间点，电压值分别为V₁和V₂，则正弦波电压在V₁到V₂之间出现的概率P为：

正弦波电压分布的概率密度为浴盆曲线，如图4所示。

为实现正常覆盖所有码的测试，正弦波的幅度必须大于ADC的满量程。假设ADC的满量程范围为则2A＞FS，(A+C)＞FS/2，(-A+C)＜(-FS/2)，FS/2代表-FS/2代表Q₀，如图5所示。

参见图5，利用公式(3)计算数字码分布的概率密度，如下：

当正弦波的电压小于Lm₀，ADC输出的数字码为0，用P[0]代表数字码0出现的概率，有

当正弦波的电压位于Lm_i-1和Lm_i之间，ADC输出的数字码为i，用P[i]代表数字码i出现的概率，有

当正弦波的电压大于ADC输出的数字码为(2ⁿ-1)，用P[2ⁿ-1]代表数字码(2ⁿ-1)出现的概率，有

其中，Lm_i-1和Lm_i均在范围内，Lm₀和均在范围内，且

综上所述，数字码分布的概率密度为：

推导出DNL_j(LSB)和INL_j(LSB)分别为：

其中，P_actual(j)为实际捕获到数字码j的出现次数，DNL_k(LSB)表示第k个数字码的差分非线性误差，k＝0,1,…,2ⁿ-1，第k个数字码的码值为k。

公式(8)和公式(9)采用直方图统计方法计算ADC的静态参数(差分非线性误差DNL和积分非线性误差INL)，达到测试ADC静态性能的目的。

本实施例以正弦波作测试输入，计算数字码分布的概率密度，再由直方图方法计算ADC的静态参数(即由获得DNL_j(LSB)和INL_j(LSB))。

采用公式(8)和公式(9)计算ADC的静态参数时，ADC输出数据采集量与ADC的分辨率N、测试结果希望的可信度Zα/2以及DNL误差β有关。例如，10位ADC，DNL误差β在0.1LSB，并且有95％可信度Z_α/2，采样的数据量要求超过500K：

NRECORD＝[π×2^N-1×(Z_α/2)²]/β²＝[π×2⁹×(1.96)²]/(0.1)²＝617，920

即采样数据量可能较大。

另外，采用公式(8)和公式(9)计算ADC的静态参数，测试结果与正弦波的幅度、相位、偏差有关，与噪声、时钟抖动、ADC的hysteresis有关，还需要测试设备模拟与数字精确同步，即测试条件要求较高。

本发明还提供一种采用累积直方图统计法计算DNL_j(LSB)和INL_j(LSB)，对数据采集量和测试条件要求较低，如下：

首先需要确定ADC的偏置误差及每个电压转换点。ADC的偏置误差可以从采样数据中找，总采样数据Nrecord等于正的采样数Nrecord[+]加负的采样数Nrecord[-]，有

其中，N为ADC的分辨率。

V_offset＝0.5×A×π×sin[(Nrecord[+]-Nrecord[-])/(Nrecord[+]+Nrecord[-])] (12)

其中，V_offset为ADC的偏置误差，即电压起始点。

有了计算得到的ADC的偏置误差，电压转换点或称码边沿V_j可以通过以下数学表达式计算：

已知电压转换点或称码边沿V_j，DNL_j(LSB)和INL_j(LSB)计算公式如下：

DNL_j(LSB)＝(V_j+1-V_j)×(2^N/FS) (14)

其中，FS为ADC的满量程值，N为ADC的分辨率。