基于Matlab和串口通信的ADO动态性能FFT测试法
使用MATLAB进行串口调试的两种方法
使用MATLAB进行串口调试的两种方法在MATLAB中进行串口调试有多种方法，可以使用MATLAB自带的Instrument Control Toolbox，或使用第三方函数库进行串口通信。
1. 使用MATLAB自带的Instrument Control Toolbox进行串口调试Instrument Control Toolbox是MATLAB中用于连接和控制仪器的工具箱。
它提供了一组函数，可以通过串口与仪器进行通信。
第一步是创建串口对象。
使用MATLAB的serial函数可以创建一个串口对象，并设置串口的参数。
例如，以下代码创建一个串口对象并设置波特率为9600，数据位为8位，停止位为1位，校验位为无：```matlabs = serial('COM1');set(s, 'BaudRate', 9600);set(s, 'DataBits', 8);set(s, 'StopBits', 1);set(s, 'Parity', 'none');```第二步是打开串口。
使用MATLAB的fopen函数可以打开串口并进行通信：```matlabfopen(s);```第三步是发送和接收数据。
可以使用MATLAB的fwrite函数向串口发送数据，使用fread函数从串口接收数据。
以下代码发送一个字节的数据，并接收一个字节的数据：```matlabfwrite(s, uint8('A'));receivedData = fread(s, 1);```最后一步是关闭串口。
使用MATLAB的fclose函数可以关闭已经打开的串口：```matlabfclose(s);```2.使用第三方函数库进行串口通信```matlabimport java.io.*;import ng.*;import gnu.io.*;```创建和配置串口对象的步骤与使用Instrument Control Toolbox类似：```matlabport = 'COM1';baudRate = 9600;dataBits = 8;stopBits = 1;parity = 'none';s = serial(port, baudRate, dataBits, stopBits, parity);```打开串口和发送/接收数据的步骤也与使用Instrument Control Toolbox类似：```matlabfopen(s);fwrite(s, uint8('A'));receivedData = fread(s, 1);```关闭串口的步骤也是一样的：```matlabfclose(s);```这些是使用MATLAB进行串口调试的两种常见方法。
matlab的fft函数用法
matlab的fft函数用法MATLAB中的fft函数用于计算快速傅里叶变换（FFT）。
FFT是一种将信号从时域转换为频域的方法，常用于信号处理、图像处理等领域。
在本文中，我将一步一步回答有关MATLAB中fft函数的使用方法。
一、基本语法在MATLAB中，fft函数的基本语法如下：Y = fft(X)其中，X是要进行FFT的向量或矩阵，输出结果Y是X的离散傅里叶变换的向量或矩阵。
二、一维FFT首先我们来看一维FFT的使用方法。
假设有一个长度为N的一维向量x，我们将对其进行FFT变换并得到变换结果y。
1. 创建输入向量首先，我们需要创建一个长度为N的向量x，作为FFT的输入。
可以通过以下代码实现：N = 1024; % 向量长度x = randn(N, 1); % 创建长度为N的随机向量2. 进行FFT变换接下来，我们使用fft函数对向量x进行FFT变换，代码如下：y = fft(x);3. 可视化结果为了更好地理解和分析FFT结果，通常会对结果进行可视化。
我们可以使用MATLAB的绘图函数来绘制FFT结果的幅度和相位谱。
例如，可以使用如下代码绘制幅度谱：f = (0:N-1)./N; % 频率轴amp = abs(y); % 幅度谱figure;plot(f, amp);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Amplitude');title('Amplitude Spectrum');同样，可以使用如下代码绘制相位谱：phase = angle(y); % 相位谱figure;plot(f, phase);xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Phase');title('Phase Spectrum');三、二维FFT除了一维FFT，MATLAB中的fft函数还支持二维FFT。
基于MATLAB的FFT算法实现
基于MATLAB的FFT算法实现摘要：本文研究了基于MATLAB的快速傅里叶变换（FFT）算法的实现。
傅里叶变换是一种重要的信号处理工具，广泛应用于图像处理、语音处理、通信系统等领域。
FFT是一种快速计算傅里叶变换的算法，可以大大提高傅里叶变换的计算效率。
本文详细介绍了FFT算法的原理和实现步骤，并通过MATLAB编程实现了FFT算法，并对不同信号和数据集进行了测试和分析。
实验结果表明，基于MATLAB的FFT算法可以有效地计算傅里叶变换，并且具有较高的精确性和稳定性。
关键词：MATLAB、FFT、傅里叶变换、计算效率、精确性、稳定性一、引言傅里叶变换是一种将时域信号转换到频域的重要工具，可以解析复杂的周期信号和非周期信号。
傅里叶变换在图像处理、语音处理、通信系统等领域有广泛的应用。
由于传统的傅里叶变换算法计算复杂度较高，耗时较长，因此需要一种快速计算傅里叶变换的算法。
快速傅里叶变换（FFT）算法是一种通过分治和递归的方法，将傅里叶变换计算的时间复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)，大大提高了傅里叶变换的计算效率。
二、FFT算法原理FFT算法是一种递归的分治算法，它将长度为N的输入序列分为两个长度为N/2的子序列，然后通过对子序列进行FFT变换，再利用蝶形运算（butterfly operation）将结果合并，最终得到整个输入序列的傅里叶变换结果。
FFT算法的关键步骤包括序列分组、计算旋转因子、递归计算和合并。
通过这些步骤，可以将傅里叶变换的计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)。
三、基于MATLAB的FFT算法实现步骤1.读入输入序列，并将序列长度补齐为2的指数幂，方便进行分组计算。
2.进行FFT算法的递归计算。
首先将输入序列分为两个长度为N/2的子序列，然后对子序列进行递归计算，最终得到子序列的傅里叶变换结果。
3.计算旋转因子。
根据旋转因子的定义，计算出旋转因子的实部和虚部。
用MATLAB进行控制系统的动态性能的分析
用MATLAB进行控制系统的动态性能的分析MATLAB是一款功能强大的工具，可用于控制系统的动态性能分析。
本文将介绍使用MATLAB进行动态性能分析的常用方法和技巧，并提供实例来说明如何使用MATLAB来评估和改进控制系统的性能。
控制系统的动态性能是指系统对输入信号的响应速度、稳定性和精度。
评估控制系统的动态性能往往需要分析系统的阶跃响应、频率响应和稳态误差等指标。
一、阶跃响应分析在MATLAB中，可以使用step函数来绘制控制系统的阶跃响应曲线。
假设我们有一个系统的传递函数为：G(s)=(s+1)/(s^2+s+1)要绘制阶跃响应曲线，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1 1];den = [1 1 1];G = tf(num,den);2.绘制阶跃响应曲线：step(G);二、频率响应分析频率响应分析用于研究控制系统对不同频率输入信号的响应特性。
在MATLAB中，可以使用bode函数来绘制控制系统的频率响应曲线。
假设我们有一个传递函数为：G(s)=1/(s+1)要绘制频率响应曲线，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1];den = [1 1];G = tf(num,den);2.绘制频率响应曲线：bode(G);运行以上代码，MATLAB将生成一个包含系统幅频特性和相频特性的图形窗口。
通过观察频率响应曲线，可以评估系统的增益裕度（gain margin）和相位裕度（phase margin）等指标。
三、稳态误差分析稳态误差分析用于研究控制系统在稳态下对输入信号的误差。
在MATLAB中，可以使用step函数结合stepinfo函数来计算控制系统的稳态误差。
假设我们有一个传递函数为：G(s)=1/s要计算稳态误差，可以按照以下步骤操作：1.自动生成传递函数：num = [1];den = [1 0];G = tf(num,den);2.计算稳态误差：step(G);info = stepinfo(G);运行以上代码，MATLAB将生成一个阶跃响应曲线的图形窗口，并输出稳态误差等信息。
基于Matlab的DFT及FFT频谱分析
基于Matlab的DFT及FFT频谱分析基于Matlab的DFT及FFT频谱分析一、引言频谱分析是信号处理中的重要任务之一，它可以揭示信号的频率特性和能量分布。
离散傅里叶变换（DFT）及快速傅里叶变换（FFT）是常用的频谱分析工具，广泛应用于许多领域。
本文将介绍通过Matlab进行DFT及FFT频谱分析的方法和步骤，并以实例详细说明。
二、DFT及FFT原理DFT是一种将时域信号转换为频域信号的离散变换方法。
它将信号分解成若干个正弦和余弦函数的叠加，得到频率和幅度信息。
FFT是一种高效的计算DFT的算法，它利用信号的对称性和周期性，将计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)。
FFT通过将信号分解成不同长度的子序列，递归地进行计算，最终得到频谱信息。
三、Matlab中的DFT及FFT函数在Matlab中，DFT及FFT可以通过内置函数进行计算。
其中，DFT使用函数fft，FFT使用函数fftshift。
fft函数可直接计算信号的频谱，fftshift函数对频谱进行频移操作，将低频移到频谱中心。
四、Matlab中DFT及FFT频谱分析步骤1. 读取信号数据首先，将待分析的信号数据读入到Matlab中。
可以使用内置函数load读取文本文件中的数据，或通过自定义函数生成模拟信号数据。
2. 时域分析通过plot函数将信号数据在时域进行绘制，以观察信号的波形。
可以设置合适的坐标轴范围和标签，使图像更加清晰。
3. 信号预处理针对不同的信号特点，可以进行预处理操作，例如去除直流分量、滤波等。
这些操作可提高信号的频谱分析效果。
4. 计算DFT/FFT使用fft函数计算信号数据的DFT/FFT，并得到频谱。
将信号数据作为输入参数，设置采样频率和点数，计算得到频谱数据。
5. 频域分析通过plot函数将频谱数据在频域进行绘制，观察信号的频率特性。
可以设置合适的坐标轴范围和标签，使图像更加清晰。
6. 结果解读根据频谱图像，分析信号的频率成分、幅度分布和峰值位置。
MATLAB信号频谱分析FFT详解
MATLAB信号频谱分析FFT详解FFT（快速傅里叶变换）是一种常用的信号频谱分析方法，它可以将信号从时域转换到频域，以便更好地分析信号中不同频率成分的特征。
在MATLAB中，使用fft函数可以方便地进行信号频谱分析。
首先，我们先介绍一下傅里叶变换的基本概念。
傅里叶变换是一种将信号分解成不同频率成分的技术。
对于任意一个周期信号x(t)，其傅里叶变换X(f)可以表示为：X(f) = ∫(x(t)e^(-j2πft))dt其中，X(f)表示信号在频率域上的幅度和相位信息，f表示频率。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，以便更好地分析信号的频率特征。
而FFT（快速傅里叶变换）是一种计算傅里叶变换的高效算法，它通过分治法将傅里叶变换的计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)，提高了计算效率。
在MATLAB中，fft函数可以方便地计算信号的傅里叶变换。
使用FFT进行信号频谱分析的步骤如下：1. 构造信号：首先，我们需要构造一个信号用于分析。
可以使用MATLAB中的一些函数生成各种信号，比如sin、cos、square等。
2. 采样信号：信号通常是连续的，为了进行FFT分析，我们需要将信号离散化，即进行采样。
使用MATLAB中的linspace函数可以生成一定长度的离散信号。
3. 计算FFT：使用MATLAB中的fft函数可以方便地计算信号的FFT。
fft函数的输入参数是离散信号的向量，返回结果是信号在频率域上的复数值。
4. 频率换算：信号在频域上的复数值其实是以采样频率为单位的。
为了更好地观察频率成分，我们通常将其转换为以Hz为单位的频率。
可以使用MATLAB中的linspace函数生成一个对应频率的向量。
5. 幅度谱计算：频域上的复数值可以由实部和虚部表示，我们一般更关注其幅度，即信号的相对强度。
可以使用abs函数计算出频域上的幅度谱。
6. 相位谱计算：除了幅度谱，信号在频域上的相位信息也是重要的。
matlab fft的用法
在MATLAB中，FFT（Fast Fourier Transform）是一种用于计算离散傅里叶变换的快速算法。
FFT广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。
下面是MATLAB中FFT的基本用法和一些重要的概念：1. **基本语法：**在MATLAB中，使用`fft`函数进行傅里叶变换。
语法如下：```matlabY = fft(X);```- `X`：输入信号，可以是向量或矩阵。
- `Y`：傅里叶变换后的结果。
2. **傅里叶频率：**FFT的输出是复数，它包含了信号的幅度和相位信息。
通常，我们关注的是信号的幅度谱。
FFT的输出对应于一系列频率，称为傅里叶频率。
- `frequencies = (0:N-1) * Fs / N`：这是FFT输出的频率向量，其中`N`是信号的长度，`Fs`是信号的采样率。
3. **绘制频谱图：**```matlabFs = 1000; % 采样率t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量x = sin(2*pi*100*t); % 100 Hz正弦波Y = fft(x);N = length(x);frequencies = (0:N-1) * Fs / N;% 绘制频谱图plot(frequencies, abs(Y));title('Frequency Spectrum');xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Amplitude');```这个例子创建了一个100 Hz的正弦波信号，并绘制了其频谱图。
4. **频谱图解释：**- **单边频谱：** FFT输出的频率范围是0到采样率的一半。
由于对称性，通常只关注频谱的一半。
- **峰值位置：** 在频谱图上，峰值的位置对应信号中的频率。
- **谱线形：** 谱线的幅度表示信号在对应频率的分量大小。
5. **使用FFT进行滤波：**FFT也可以用于滤波操作，例如去除特定频率的噪声。
基于MATLAB的FFT算法实现
基于MATLAB的FFT算法实现一、引言快速傅里叶变换（FFT）是一种非常重要的数学方法，广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域。
其主要功能是将时域信号转换为频域信号，对信号的频谱进行分析和处理。
本文基于MATLAB实现了FFT算法，并对其原理和应用进行了简要介绍。
二、FFT算法原理FFT算法通过将一个N点的离散傅立叶变换（DFT）分解为多个较小的DFT来加快计算速度。
其主要思想是利用信号的对称性质和旋转因子的周期性特点进行计算。
具体步骤如下：1.首先将输入信号序列划分为偶数下标和奇数下标的两个子序列；2.对每个子序列分别进行DFT运算；3.将得到的DFT结果进行合并。
三、MATLAB实现FFT算法在MATLAB中，我们可以利用内置函数fft(来实现FFT算法。
以下为MATLAB代码示例：```matlabfunction X = my_fft(x)N = length(x);if N == 1X=x;elsen=0:N-1;W_N = exp(-1i*2*pi/N*n);x_even = x(1:2:end);x_odd = x(2:2:end);X_even = my_fft(x_even);X_odd = my_fft(x_odd);X = [X_even + W_N(1:N/2).*X_odd, X_even - W_N(1:N/2).*X_odd];endend```在上述代码中，x为输入信号序列，N为序列的长度。
如果序列长度为1，则直接返回该序列；否则，利用递归将序列拆分为两个子序列，并进行DFT运算。
最后将两个子序列的DFT结果进行合并，得到最终的FFT 结果。
四、FFT算法的应用FFT算法在信号处理领域有着广泛的应用。
其中最常见的应用包括频谱分析、滤波器设计、图像处理等。
1.频谱分析：FFT可以将时域信号转换为频域信号，计算信号的频谱，分析信号的频率成分和能量分布。
通过频谱分析，我们可以了解到信号的频率特性，从而对信号进行相应的处理和判断。
MATLAB中FFT的使用方法(频谱分析)
说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编一.调用方法X=FFT(x)；X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N)用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。
例：N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn)→Xk =39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929iXk与xn的维数相同，共有8个元素。
Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。
（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。
在IFFT时已经做了处理。
要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。
二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。
采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
clf;fs=100;N=128; %采样频率和数据点数n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅f=n*fs/N; %频率序列subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=128');grid on;%对信号采样数据为1024点的处理fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅f=n*fs/N;subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;subplot(2,2,4)plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;运行结果：fs=100Hz，Nyquist频率为fs/2=50Hz。
基于MATLAB的FFT算法的设计
基于MATLAB的FFT算法的设计FFT算法是一种用于快速计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。
它通过将N点DFT分解为多个长度为N/2的DFT并递归地计算这些子问题来实现快速计算。
FFT算法是一种高效的算法，广泛应用于信号处理、图像处理和通信系统等领域。
MATLAB作为一种流行的科学计算软件，在信号处理中广泛使用。
MATLAB提供了快速计算DFT的函数fft，可以方便地进行信号频谱分析和滤波等操作。
下面将从FFT的理论原理、算法优化以及MATLAB的使用等方面展开讨论，详细介绍基于MATLAB的FFT算法的设计。
1.FFT算法的理论原理FFT算法基于蝶形运算的思想，将N点DFT分解为多级运算，每级运算中都会进行蝶形运算。
蝶形运算是一种两两计算的运算方式，可以将两个复数进行加减运算，并乘以一个旋转因子进行旋转。
FFT算法的主要思想是将N个点的DFT分解为两个N/2个点的DFT，然后再将这两个N/2个点的DFT两两合并为一个N个点的DFT。
这种分解递归进行下去，直到最后只有一个点，即得到DFT结果。
2.FFT算法的算法优化在实施FFT算法时，可以进行一些算法优化，以提高计算速度和效率。
首先是位逆序运算。
在FFT算法中，需要将输入的N个点按照位逆序重新排列，这在MATLAB中可以使用bitrevorder函数实现。
其次是预计算旋转因子。
FFT算法中需要进行的旋转因子的计算比较耗时，可以将旋转因子预先计算好并存储起来，以便使用时直接调用。
最后是避免重复计算。
由于FFT算法的递归特性，可能会重复计算一些结果。
可以使用分治法，将计算结果缓存起来，避免重复计算。
3.MATLAB中的FFT算法使用在MATLAB中，可以使用fft函数进行FFT计算。
这个函数可以接受输入信号和采样频率等参数，同时还可以设定计算结果的长度。
如果不指定计算结果的长度，默认将输入信号进行补零操作，使其长度为2的幂。
MATLAB的fft函数返回的结果是频率域的复数谱，可以使用abs函数取结果的绝对值，得到频谱的幅度谱。
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（）信噪比 （Ｎ ） １ Ｓ Ｒ 信噪比 （Ｎ ）是被测输入信号基波的 ｒ ｓ ＳＲ ｍ 值
与尼奎斯特频率以下所有其他谱 成分（ 包括谐波 ， 但 不包括直流） 的比值的对 数表达式 。对于 有用信
号振幅在 Ａ Ｃ的 Ｆ Ｒ （ Ｄ Ｓ 满刻度输入电平）之内和
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电子科技 ２ ０ ０ ６年第 １ ０期 （ 总第 ２ ５期 ０
基 于 Ｍ ｔ ａ ｂ和 串口通 信 的 Ａ Ｃ Ｉ ａ Ｄ
动态性 能 Ｆ Ｔ测试法 Ｆ
李 宝森 ，杜 洋
（．中国空空导弹研 究院 ，河南 洛阳 ４ １０ ；２ 威盛 电子 （ １ ７０９ ． 中国）有限公司 ，北京 １０８ ） ０ ０５
Ｔｅ ｔｎ ｅＤｙ ａ ｉ ｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｆ ｓｉ ｇ ｔ ｎ ｍ ｃ Ｐ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅｏ Ｃ ｈ ＡＤ
Ｌｉ ｏ ｅ ． Ｂａ ｓ ｎ Ｄｕ Ｙａ ｇ ｎ
（． ｈｎ ｒ ｏ ｎ ｉ ｉ ａ ｅ ， ｕ ｙ ｎ ７ ０ ９ Ｃ ｉａ １ Ｃ ｉａ ｂ ｒｅ ｓ ｌ Ａｃ ｄ ｍｙ Ｌ ｏ ａ ｇ４ ０ ， ｈ ｎ ； Ａｉ Ｍ ｓｅ １
有用信 号带宽为奈奎斯特带宽的输入信号而言 ， Ａ Ｃ的Leabharlann Ｓ Ｒ是一项有用的指标 。 Ｄ Ｎ
（）信噪失真 比 （Ｉ Ａ ２ ＳＮ Ｄ） 当采样频率和输入信号确定后 ，ＳＮ Ｄ 的大 ＩＡ 小 反映了模拟输入信号与噪声和失真之和 比率大
作者简介：李宝森 （ ７ 一 ） １ ３ ，男，工程 师。研 究方向： 电 ９
．
１ 引 言
随着数字 电路应用范围和数量的不断增加 ， Ａ Ｃ（ Ｄ 模数转换模块） 的使用也越来越广泛，Ａ Ｃ Ｄ
用方便。 笔者结合两者优势 ， 提出了一种新的 Ａ Ｃ Ｄ
动态性能 Ｆ Ｔ Ｆ 测试方法 ， 可以方便快捷地测试 Ａ Ｃ Ｄ 的动态性能 。
主要用于把模拟信号变换为数字信号 ， 它的性能直
接决定 了系统性能的好坏 ，因此对 Ａ Ｃ性能的测 Ｄ 试显得尤为重要 。Ａ Ｃ 性能一般包括静态性能和 Ｄ
２ Ａ Ｃ的主要动 态性 能参数 Ｄ
Ａ Ｃ的主要动 ｌ能参数如下 ： Ｄ 生
动态性能，当输入信号频率和采样速率很高时， 对
Ａ Ｃ动态性能有很高的要求。 Ａ Ｃ的动态性能 Ｄ 对 Ｄ 进行测试的方法很多， 但都比较复杂 ， 许多方法还 需要使用价格昂贵的仪器设备 ， 如何快速简便地对 Ａ Ｃ 动态性能进行测试一直是一个难题。串口通 Ｄ 信结构简单、成本低廉 ， ｔ ｂ Ｍａａ 软件功能强大、使 ｌ
数字电路 系统的 Ａ Ｃ动态性 能 实测结果 。 Ｄ 关键词 Ｍ ｔａ ； 串口通信；Ａ Ｃ Ｆ ａｌｂ Ｄ ；Ｆ Ｔ Ｔ ７ Ｎ９ 中图分类号
Ｍ ａ ｌｂ ａ ｄ Ｓ ｒａ ｒ ｓ ｄ Ｆ ｔａ ｎ ｅ ｉｌ Ｐｏ ｔ Ｂａ ｅ ＦＴ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒ Ｍ ｔ ｏ ｏ
２ＶＡＴ ｃｎｌｇ ｓ ｈｎ）ｎ． Ｔ ， ｅｉ １０８， ｈ ａ ． Ｉ ｈｏ ｉ （ ｉ Ｉｃ Ｌ Ｄ Ｂ ｉｎ ００５Ｃ ｉ ） ｅ ｏ ｅＣ ａ ， ｊ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｈｉ ｈ ｓ ｅ ｄ ＡＤＣ ｌ ｉ ｄ ｓ ｅ ｓ ｂ ｅｐ ｒ ｆｔ ｅｄ ｇｔ ｌ ｉｃ ｉ ｓ ｓｅ Ｉｓ ｙ ａ ｃｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｉ ｃ ｙ ｓｒ ｃ ｇ ｐ ｅ ｉ ａｌ ｎ ｉｐ ｎ ａ ｌ ａ ｔ ｉ ｉ ｒ ｕ ｔ ｙ ｔ ｍ． ｔ ｎ ｍｉ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｄ ｒ ｔ ｓ ｏ ｈ ａｃ ｄ ｅｌ ｄ ｔ ｒ ｎ ｓｔ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｆ ｅ ｓ ｓ ｍ． ｅ ｅａ ｅ ｍａ ｙ ｍｅ ｏ ｓ ｏ ｓｉ ｇ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ｅ ｏ ａ ｃ ｆＡＤＣ． ｉ ｅ ｅ ｍｉ ｅ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ｔ ｙ ｔ ｈ ｆ ｍ ｈ ｅ Ｔｈ ｒ ｒ ｎ ｔ ｄ ｒｔ ｔ ｙ ａ ｃ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅｏ ｈ ｆ ｅ ｎ ｈ ｆ ｍ ｈ Ｔ ｓ ｐ ｐ ｒｉ ｔｏ ｕ ｅ ｔ ｏ ｆ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｅ ｖ ｒｕ ｆ Ｍ ａ ｌｂ ｗｉ ｅ ｓ ｒａ ｏ ．Ｂｙ ｔ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ｕ ｅ ｓ Ｃ ｅ ｔｔ ｅ ａ ｅ ｒ ｄ ｃ ｓａ ｍｅ ｄ ｏ ｏ ｉ ｉ ｇ ｔ ｉｔ ｅ ｏ ｔ ｔ ｔ ｅ ｉ ｌ ｒ ｎ ｈ ｈ ａ ｈｈ ｐｔ ｈ ｓ ｔ ｏ ， ｓ ｒ ａ ｔ ｓ ｈ ｎ ＡＤＣ ｙ ａ ｃｐ ｒｏ ａ ｃ ａ ｉ ． ｉ ａ ｌ ｉ ｅ ｓｉ ｇ ｅ ａ ｌ ． ｄ ｎ ｍｉ ｆ ｒ ｎ ｅｅ ｓｌ Ｆ ｎ ｌ ｉ ｇ ｖ ｓ ｔ ｔ ｘ ｍｐ ｅ ｅ ｍ ｙ ｙ ｔ ａｅ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｍ ａ ａ ｓ ｒ ｏ ； ｙ ｒｓ ｉ ｆ ； ｅｉ ｐ ｒ ＡＤＣ； ； ｅ ｔ ｇ ｌ ａ ｔ ＦＦ ｔ ｓｉ ｎ
子工程。杜 洋 （ ９ ９ ） １７ 一 ，男，硕 士研 究生。研究方 向： 芯片设计。
维普资讯
基于 Ｍ ｔａ 和串口通信的ＡＣ动态性能ＦＴ测试法 ａ ｌｂ Ｄ Ｆ
小 ， ＩＡ ＳＮ Ｄ同时是衡量 Ａ Ｃ动态范围宽窄的一个 Ｄ 重要指标 。
摘 要 高速 Ａ Ｃ 是数字 电路 系统 中不可或缺 的组成部 分 ，其动 态性 能直接 决定 了系统性 能的好坏 。Ａ Ｃ Ｄ Ｄ
的动态性能常用测试方法很多， 但都较为复杂。 提出了一种新的ＡＣ动态性能 Ｆ Ｔ Ｄ Ｆ 测试方法， 该方法结合 Ｍ ｔａ ａ ｌｂ 软件和 串口通信 两者优势 ，可以方便快捷地对 ＡＣ 态性能进行 测试 。最后给 出 了采用 该方法对一 包含 ＡＣ的 Ｄ动 Ｄ