ADC性能参数与测试方法

ADC的测试标准主要包括以下几个方面：转换速率：ADC从开始转换到转换完成所需要的时间，采样信号频率越高，所需的ADC采样速率也应越高。

静态指标：最小误差（Quantizing Error）：由于ADC分辨率有限而导致的误差，通常为1个或半个最小数字量表示的模拟变化量。

偏移增益误差（Offset/Gain Error）：实际ADC线性方程与理想ADC线性方程的偏差（斜率、截距不一致）。

满刻度误差（Full Scale Error）：满刻度输入时，对应的实际输入信号与理想输入信号的差值。

微分非线性（Differential nonlinearity，DNL）：ADC相邻两刻度的最大偏差。

积分非线性（Integral nonlinearity，INL）：
ADC数值点对应的模拟量和真实值之间最大误差值，即ADC输出数值偏理想线性最大的距离。

ADC动态指标：总谐波失真THD、信噪比和失真SINAD、有效位数ENOB、信噪比SNR、无杂散动态范围SFDR。

高速ADC/DAC测试原理及测试方法随着数字信号处理技术和数字电路工作速度的提高，以及对于系统灵敏度等要求的不断提高，对于高速、高精度的ADC、DAC的指标都提出了很高的要求。

比如在移动通信、图像采集等应用领域中，一方面要求ADC有比较高的采样率以采集高带宽的输入信号，另一方面又要有比较高的位数以分辨细微的变化。

因此，保证ADC/DAC在高速采样情况下的精度是一个很关键的问题。

ADC/DAC芯片的性能测试是由芯片生产厂家完成的，需要借助昂贵的半导体测试仪器，但是对于板级和系统级的设计人员来说，更重要的是如何验证芯片在板级或系统级应用上的真正性能指标。

一、ADC的主要参数ADC的主要指标分为静态指标和动态指标2大类。

静态指标主要有：•Differential Non-Linearity (DNL)•Integral Non-Linearity (INL)•Offset Error•Full Scale Gain Error动态指标主要有：•Total harmonic distortion (THD)•Signal-to-noise plus distortion (SINAD)•Effective Number of Bits (ENOB)•Signal-to-noise ratio (SNR)•Spurious free dynamic range (SFDR)二、ADC的测试方案要进行ADC这些众多指标的验证，基本的方法是给ADC的输入端输入一个理想的信号，然后对ADC转换以后的数据进行采集和分析，因此，ADC的性能测试需要多台仪器的配合并用软件对测试结果进行分析。

下图是一个典型的ADC测试方案：如图所示，由Agilent 的ESG 或PSG 做为信号源产生高精度、高纯净度的正弦波信号送给被测的ADC 做为基准信号，ADC 会在采样时钟的控制下对这个正弦波进行采样，变换后的结果用逻辑分析仪采集下来。

食品安全管理制度清单及其操作流程食品安全管理制度清单：一、从业人员健康管理制度1.食品生产经营者应建立并执行从业人员健康管理制度。

2.从事接触直接入口食品工作的食品生产经营人员应每年进行健康检查，取得健康证明后方可上岗工作。

3.患有国务院卫生行政部门规定的有碍食品安全疾病的人员，不得从事接触直接入口食品的工作。

二、食品安全自查制度1.食品生产经营者应建立食品安全自查制度，定期对食品安全状况进行检查评价。

2.生产经营条件发生变化，不再符合食品安全要求的，食品生产经营者应立即采取整改措施。

3.有发生食品安全事故潜在风险的，应立即停止食品生产经营活动，并向所在地县级人民政府食品药品监督管理部门报告。

三、食品原料、食品添加剂、食品相关产品进货查验制度1.食品生产经营者应建立食品原料、食品添加剂、食品相关产品进货查验制度。

2.对采购的食品原料、食品添加剂、食品相关产品的名称、规格、数量、生产批号、保质期、供货者名称及联系方式、进货日期等内容进行登记，建立台帐。

四、食品出厂检验记录制度1.食品生产经营者应建立食品出厂检验记录制度。

2.对出厂的食品的名称、规格、数量、生产批号、保质期、检验日期等内容进行记录。

五、食品添加剂出厂检验记录制度1.食品生产经营者应建立食品添加剂出厂检验记录制度。

2.对出厂的食品添加剂的名称、规格、数量、生产批号、保质期、检验日期等内容进行记录。

六、食品安全追溯体系1.食品生产经营者应建立食品安全追溯体系，保证食品可追溯。

2.对食品的生产、流通、消费等环节进行记录，确保食品来源可查、去向可追。

七、不合格食品处置制度1.食品生产经营者应建立不合格食品处置制度。

2.对检测不合格的食品进行标记、隔离，并及时采取整改、召回等措施。

八、食品安全突发事件应急处置方案1.食品生产经营者应制定食品安全突发事件应急处置方案。

2.在发生食品安全突发事件时，立即启动应急预案，采取控制、处理措施，并及时报告。

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｉｃｍａｇ．ｃｏｍ（总第238期）２０１９·３·图2微分非线性误差DNL图1理想器件1前言随着高速数字电路的发展，高速ADC 在航天国防、数字通信、卫星通信、图像处理等众多领域得到了非常广泛的应用。

ADC 的采样率和垂直分辨率越来越高，对ADC 指标的测试也提出了更高要求。

2测试参数2.1静态参数ADC 的测试指标和参数主要分为静态参数和动态参数两类。

其中静态参数又称线性参数，反映的是器件内部电路的误差。

对ADC 来说，这些内部误差包括器件的增益、偏移、微分非线性（DNL ）和积分非线性（INL ）误差，这些参数说明了静止的模拟信号转换成数字信号的情况，主要关注具体电平与相应数字编码之间的关系。

测试ADC 静态性能时，要考虑两个重要因素：第一，不仅要给一个既定的模拟电压，电压精度要高，还必须考虑模拟电压的范围以及代码间的转换特性；第二，静态测试是一个交互性过程，要在不同输入信号下测试实际输出。

静态测试的主要项目有：微分非线性误差、积分非线性误差、偏移与增益误差。

1.微分非线性误差（DNL ，Differential nonlin-earity ）理想ADC 器件，相邻两个数据刻度之间，对应模拟电压的差值（步距）都是一样的。

但实际上，相邻两刻度之间的间距不可能都是相等的。

所以，ADC 相邻两刻度之间最大的差异与理想步距的差值，就叫微分非线性DNL ，也称为差分非线性，以LSB 为单位（LSB ，最低有效位，即理论上的最小可分辨模拟电压值，比如1.024V 基准电压，10bit 的ADC ，其LSB 为0.001V ）。

理想器件，DNL 都应该为0LSB ，如图1。

而实际器件，如图2，DNL =（2.2-1）LSB =1.2LSB 。

高速高精度ADC 的测试方法孙承志（是德科技）69ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｉｃｍａｇ．ｃｏｍ（总第238期）２０１９·３·图4频谱分析方法2.积分非线性误差（INL ，Integral nonlinearity ）积分非线性表示了ADC 器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，也就是输出数值偏离线性最大的距离。

高速ＡＤＣ的性能测试 文章作者：王卫江　陶　然　摘要：针对某信号处理机中的高速Ａ／Ｄ转换器（ＡＤＣ）的应用，利用数字信号处理机的硬件平台，采用纯正弦信号作为输入信号，用数字信号处理器（ＤＳＰ）控制采样，并将Ａ／Ｄ转换后的数据存储，进行ＦＦＴ变换，进而来分析ＡＤＣ的信噪比及有效位数。

该测试方法具有全数字、可编程、精确度高等优点，是较为先进的测试方法。

　 关键词：ＡＤ转换器　信噪比　有效位数　ＦＦＴ　ＤＳＰ　目前的实时信号处理机要求ＡＤＣ尽量靠近视频、中频甚至射频，以获取尽可能多的目标信息。

因而，ＡＤＣ的性能好坏直接影响整个系统指标的高低和性能好坏，从而使得ＡＤＣ的性能测试变得十分重要。

　ＡＤＣ静态测试的方法已研究多年，国际上已有标准的测试方法，但静态测试不能反映ＡＤＣ的动态特性，因此有必要研究动态测试方法。

动态特性包括很多，如信噪比（ＳＮＲ）、信号与噪声＋失真之比（ＳＩＮＡＤ）、总谐波失真（ＴＨＤ）、无杂散动态范围（ＳＦＤＲ）、双音互调失真（ＴＴＩＭＤ）等。

本文讨论了利用数字方法对ＡＤＣ的信噪比进行测试，计算出有效位数，并通过测试证明了提高采样频率能改善ＳＮＲ，相当于提高了ＡＤＣ的有效位数。

在本系统中使用了ＡＤ９２２４，它是１２ｂｉｔ、４０ＭＳＰＳ、单５Ｖ供电的流水线型低功耗ＡＤＣ。

　１　测试系统原理　传统的动态测试方法是用高精度ＤＡＣ来重建ＡＤＣ输出信号，然后用模拟方法分析（如图１所示）。

但这样的测试方法复杂、精度低、能测试的指标有限。

国外从２０世纪７０年代起研究用数字信号处理技术对ＡＤＣ进行动态测试，主要方法有正弦波拟合法［１］、ＦＦＴ法［２～３］、直方图法［４］等，而国内这方面的研究则刚刚起步。

　本文介绍的测试系统是利用作者开发的数字信号处理机中的ＤＳＰ及其仿真系统来进行数据的采集、存储、处理及显示，从而构成可编程、数字化的ＡＤＣ性能测试系统。

　在该信号处理机中，首先采用两路ＡＤＣ进行Ｉ、Ｑ正交采样；然后用ＤＳＰ并行系统进行数据的ＦＦＴ运算、求模以及恒虚警处理；最后将结果通过并口传给笔记本电脑进行显示。

高速ADC测试技术ADC(Analog-to-Digital Converter)即模拟/数字转换器。

现实世界中的信号，如温度、声音、无线电波、或者图像等，都是模拟信号，需要转换成容易储存、进行编码、压缩、或滤波等处理的数字形式。

模拟/数字转换器正是为此而诞生，发挥出不可替代的作用。

高速、高精度、低功耗、多通道是ADC未来的发展趋势目前，随着数字处理技术的飞速发展，在通讯、消费电器、工业与医疗仪器以及军工产品中，对高速ADC的需求越来越多。

以通讯领域出现的新技术“软件无线电”为例，其与传统数字无线电的主要区别之一就是要求将A/D、D/A变换尽量靠近射频前端，将整个RF段或中频段进行A/D采样。

如果将A/D移到中频，那么这种系统会要求数据转换器有几十到上百兆的采样率。

同时要求数据转换器对高频信号有很小的噪音和失真，以避免小信号被频率相近的大信号所掩盖。

高精度也是ADC未来的发展趋势之一。

为满足高精度的要求，数字系统的分辨率在不断提高。

在音频领域，为了在音频处理系统中获得更加逼真的高保真声音效果，需要高精度的ADC。

在测量领域，仪表的分辨率在不断提高，电流到达nA级，电压到mV级。

目前已经出现分辨率达到28bit的ADC，同时人们也在研究更高分辨率的ADC。

低功耗已经成为人们对电子产品共有的的要求。

当SOC（片上系统）的设计者们在为散热问题头疼的时候，便携式电子产品中的开发商们也在为怎样延长电池使用时间而动脑筋。

对于使用于此的ADC而言，低功耗的重要性是显而易见的。

在某些应用中（如医学图像处理），需要多路信号并行处理的，这驱使ADC 的制造商们把多个ADC集成在一块IC上。

在这一类芯片中，如果使用传统的并行接口，将意味着数字管脚的激增，所以大都是使用了CDF （Clock-Data-Frame）的并行转串行技术。

高速AD测试中的难点高精度ADC的采样率不高，测试关键是要有高精度的信号源。

而高速ADC 测试是一项更具挑战性的工作，其中采样时钟的Jitter和高速数字接口是两个必须面对的难题。

高速模数转换器(ADC)的INL/DNL测量摘要：尽管积分非线性和微分非线性不是高速、高动态性能数据转换器最重要的参数，但在高分辨率成像应用中却具有重要意义。

本文简要回顾了这两个参数的定义，并给出了两种不同但常用的测量高速模数转换器(ADC)的INL/DNL的方法。

近期，许多厂商推出了具有出色的静态和动态特性的高性能模数转换器(ADC)。

你或许会问，“他们是如何测量这些性能的，采用什么设备?”。

下面的讨论将聚焦于有关ADC两个重要的精度参数的测量技术：积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)。

尽管INL和DNL对于应用在通信和高速数据采集系统的高性能数据转换器来讲不算是最重要的电气特性参数，但它们在高分辨率成像应用中却具有重要意义。

除非经常接触ADC，否则你会很容易忘记这些参数的确切定义和重要性。

因此，下一节给出了这些定义的简要回顾。

INL和DNL的定义DNL误差定义为实际量化台阶与对应于1LSB的理想值之间的差异(见图1a)。

对于一个理想ADC，其微分非线性为DNL = 0LSB，也就是说每个模拟量化台阶等于1LSB (1LSB = V FSR/2N，其中V FSR为满量程电压，N是ADC的分辨率)，跳变值之间的间隔为精确的1LSB。

若DNL误差指标≤ 1LSB，就意味着传输函数具有保证的单调性，没有丢码。

当一个ADC的数字量输出随着模拟输入信号的增加而增加时(或保持不变)，就称其具有单调性，相应传输函数曲线的斜率没有变号。

DNL指标是在消除了静态增益误差的影响后得到的。

具体定义如下：DNL = |[(V D+1- V D)/V LSB-IDEAL - 1] |，其中0 < D < 2N - 2V D是对应于数字输出代码D的输入模拟量，N是ADC分辨率，V LSB-IDEAL是两个相邻代码的理想间隔。

较高数值的DNL增加了量化结果中的噪声和寄生成分，限制了ADC的性能，表现为有限的信号-噪声比指标(SNR)和无杂散动态范围指标(SFDR)。