ADC测试参数定义、分析及策略之动态测试
ADC测试参数定义、分析及策略之动态测试 2007-11-08 10:50:21
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前言
混 合信号技术给当今的半导体制造商们带来了很多新挑战，以前一些对数字电路只有很小影响的缺陷如今在嵌入式器件中却可能大大改变模拟电路的功能，导致器件无 法使用。为确保这些新型半导体器件达到“无缺陷”水平，需要开发新的测试策略、方法与技术。本文将结合一个简单的混合信号器件——模数转换器(ADC)来对这些策略、技术与方法进行讨论，说明混合信号器件测试的步骤和方法。有了这些基本认识后，就可将其扩展并应用到当前先进的嵌入式半导体器件中，如数字滤波器、音频/视频信号处理器及数字电位计等。
传统半导体器件测试包括基本参数测试(连续性、泄漏、增益等)和功能测试(将器件输出与给定输入相比较)，混合信号测试还要再另外增加两个测试，即动态测试和线性测试。动态参数描述的是器件对一个特定频率或多频率时序变化信号的采样(从模拟信号中建立数字波形)和重现(利用数字输入建立模拟信号)能力。线性参数则相反，描述的是器件内在特性，主要关注数字和模拟电路之间的关系。下面将对这两种特性分别作详细说明。
动态测试
模数转换器的动态特性有时也称作传输参数，代表器件模拟信号采样和输入波形的数字再现能力，信噪比(SNR)、总谐波失真(THD)及有效位数(ENOB)等指标可使制造商对器件输出的“纯度”和数字信息精度进行量化。新型动态测试技术产生于上世纪80年代，主要围绕数字信号处理和傅立叶变换，将时域波形和信号分别转换为频谱成分。这种技术可以同时对多个测试频率进行采样，效率和重复性非常高。图1是对一个普通ADC器件进行快速傅立叶变换(FFT)测试的示意图，图中可以看到模拟信号在时域内转换成数字代码，然后用傅立叶变换转换成频谱。对ADC输出进行傅立叶分析可提供宝贵的性能信息，但如果测试时条件设置不当得到的信息也会毫无意义。为了从器件输出信号的傅立叶分析中提取有意义的性能参数，在讨论FFT结果之前首先需要考虑测试条件，其中包括输入信号完整性、采样频率、一致性及系统测量误差(假频、量化及采样抖动误差)。
图1 ADC器件傅立叶测试示意图
◆输入信号
对于模数转换器来说，输入信号的“纯度”会影响数字输出的性能。输入信号中的耦合噪声将转换为输出信号数字噪声，如果输入信号中有太多噪声和失真，ADC性能实际上会被测试条件所掩盖。输入信号的精度和纯度最终取决于器件的转换分辨率，一般来说测试设备的精度要比被测器件高10倍以上。另外可以考虑在输入端使用滤波器，除去输入信号之外的噪声和失真。
◆采样与一致性
采样频率是采样时间的倒数，如果采样数据点选择正确，一个无限时序变化信号可用有限几个数据点来表示。通过奈奎斯特采样间隔定理，即采样频率必须是被测信号频率的两倍以上，我们可以获得正确的采样频率范围，利用采样点再现输入信号。在我们所举例子中，ADC必须以输入频率两倍以上的频率“运行”或采样，以便正确地数字化再现出输入信号，得到有效动态测试结果。
一致性是动态测试第二个关键的部分，当能对测试信号的生成与采样进行控制时，它可以提供很多东西。一致性采样主要是为了保证采样数据包含完整的输入周期描述信息，使得在有限的样本中收集到尽可能多输入信息。一致性采样定义了测试频率(Ft)、样本大小(M)、采样频率(Fs)以及测试周期(N)之间的关系，如式（1）所示：
M/Ft=N/Fs 式（1）
这里的M和N为互质数。
另外，一致性采样还可以保证傅立叶变换将采样数据的频率成分放入离散频段中。 ◆量化、假频与采样抖动
量化误差指的是从时序变化信号中可分离出的最小量值信息，以我们讨论的ADC测 试为例，量化误差就是最小步距代表的电压，或建立输入测试信号的模拟信号源最小分辨率。假频是由采样产生的，它将高频信号认作低频信号。实际上当采样频率 小于信号频率两倍时，采样周期即已违反了奈奎斯特采样规定，对高频信号采用低采样率的结果就好像它是一个低频信号。抖动误差是指系统输入或采样能力与期望 值之间的差异或偏离，换句话说，本来一个有一定幅度的信号预计在时间X产生，但由于抖动误差会使信号比预期的时间提前或推迟出现；同样抖动误差也可能在采样时产生，原来规定在时间X采集数据但实际却比预期时间提前或推迟。量化误差、抖动误差和假频都会使输入信号失真，在频谱上出现错误信息。
如果测试条件都设置正确，同时也遵守采样规则，那么时基采样信号经傅立叶变换后的频率部分将提供重要的器件性能参数。图2是一个典型的傅立叶变换图，突出的部分是基本频率，定义为器件输入频率，在这个例子中是一个1kHz正弦波，图中也显示了在基本频率倍频上出现的谐波频率和最大幅值。对于我们讨论的ADC器件，从频谱可以算出五个重要动态传输特性，分别是信噪比(SNR)、总谐波失真(THD)、无杂散动态范围(SFDR)、信号与噪声失真比(SINAD)以及有效位数(ENOB)。
图2 傅立叶变换图
·信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）
信噪比是输入信号和噪声(不包括任何谐波以及直流) 的功率比，是定义器件内部噪声大小的基本参数。SNR定义的详细描述如式（2）所示：
式（2）
理论上ADC的信噪比范围取决于系统的位数，式（3）是理想的N bit ADC的理论SNR计算公式：
SNR=6.02N+1.76dB 式（3）
这里N代表位数。
系统内部噪声会使偏离或SNR大于理论值范围，可能造成误差的原因包括：器件量化误差、器件内部噪声和驱动/采样源产生的非线性噪声（应用噪声）。量化噪声关系到转换器的分辨率，转换器内的噪声主要是和输入比较器的完善程度有关。
附声卡中对SNR的定义：SNR是 对声卡抑制噪音能力的一个评价。声卡处理的是对我们有用的音频信号，而噪音是指我们不希望有的音频信号，通常是一些规律且难听的声音，是背景噪声（由机箱 内电磁干扰产生）与声卡各部件在工作时产生的“杂音”的综合，声卡应该尽量屏蔽和减少这些噪音的出现与功率（音量）。在没有出现饱和与截止情况下，有用信 号功率与噪音信号功率的比值就是SNR，单位为dB。SNR值越高说明声卡的滤波效能越好，声音听起来也就越清晰。按照微软在PC98中的规定，声卡的SNR值必须不低于80dB。
·无杂散动态范围（Spurious-free Dynamic Range，SFDR）
无杂散动态范围能对系统失真进行量化，它是基本频率与杂波信号最大值的数量差。杂波通常产生于各谐波中(虽然并不总是这样)，它表示器件输入和输出之间的非线性。偶次谐波中的杂波表示传递函数非对称失真，一个“给定”的输入信号应该产生一个“给定”的输出，但由于系统非线性，实际输出并不等于预期值，当系统接收到大小相等极性相反的信号时，得到的两个输出不相等，这里的非线性就是非对称的。奇次谐波中的杂波表示系统传递函数的对称非线性，即给定的输入产生的输出失真对正负输入信号在数量上都是相等的。
附：在频域中，SFDR是衡量线性特性的有效方法。如果单音正弦信号加到输入，SFDR定义在一定频率范围内的信号与第二大频率成分的功率差。在大多通信应用中，输入是多音信号，信号由幅度、相位、和频率不同的多个信号组成。测量SFDR时将引起一些混淆，有时更好是用称之为多音功率比（Multi-tone Power Ratio，MTPR）进行测量，MTPR定义为单音载波与失真的功率比。我们在多个频率施加一定数量的等幅但相位不同的信号。在某点测量该点的输出和该点失真的功率。注意这有几个参数影响MTPR，例如单音幅度、挑选的单音频率、单音数量。在不同情况下，得出的MTPR也不同。当单音数量增加，将形成一个高的峰值。高峰值可能使放大器饱和并使DAC超出范围。我们用峰值/平均值比（PAR）或峰值因子，测量输入信号的峰值与有效值功率，对单音正弦信号PAR＝A2/(A/sqrt(2))2=2。有时PAR也定义为均方根功率比。如果输入单音幅度相等，单音数量和相位决定PAR。多个信号输出的SFDR见式（4）：
SFDR＝6.02×N＋4.77-10×log(PAR) 式（4）
高速DAC根据奈奎斯特采样定理，如果采样时钟为fs，信号带宽为fn=fs/2，但SFDR可能比较差。提高SFDR的一个有效途径是采用比奈奎斯特频率小的带宽，当信号带宽为fB，定义过采样率OSR＝fs/fB。单个信号输出的SFDR如式（5）所示：
SFDR=6.02×N+1.76+10×log(OSR) 式（5）
采样时钟的抖动影响信号的抖动，并且时钟本身存在杂散，这些杂散通过电路耦合到输出，降低信号质量。
·总谐波失真（Total Harmonic Distortion，THD）
总谐波失真是输入信号与系统所有谐波的总功率比，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。
式（6） 附： 谐波失真是指音箱在工作过程中，由于会产生谐振现象而导致音箱重放声音时出现失真。尽管音箱中只有基频信号才是声音的原始信号，但由于不可避免地会出现谐 振现象（在原始声波的基础上生成二次、三次甚至多次谐波），这样在声音信号中不再只有基频信号，而是还包括由谐波及其倍频成分，这些倍频信号将导致音箱在 放音时产生失真。
总谐波失真是指用信号源输入时，输出信号（谐波及其倍频成分）比输入信号多出的额外谐波成分，通常用百分数来表示。一般来说，1MHz频率处的总谐波失真最小，因此不少产品均以该频率的失真作为它的指标。所以测试总谐波失真时，是发出1MHz的声音来检测，并希望这个值越小越好。
·信号与噪声失真比（Signal to Noise And Distortion，SINAD）
信号与噪声失真比SINAD是输入信号和所有输出信号失真功率（包括谐波成分，不包括直流）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。其定义如下：
式（7）
在完美的转换器中，SINAD和SNR是相同的。SNR是转换器所能达到的理想状态，SINAD是反映转换器实际性能参数的指标，当然，我们希望SINAD越接近SNR越好。
·有效位数（Effective Number of Bits，ENOB）
有效位数ENOB是在ADC器件信噪比基础上计算出来的，它将传输信号质量转换为等效比特分辨率。实际上系统噪声使输出信号失真，失真大小就反映在信噪比上。ADC的比特分辨率可以用来计算给定器件的理论信噪比，反过来也成立，所以器件的信噪比测量值也可用来计算有效器件比特分辨率。所有噪声源和器件的不精确性合在一起，可以转化为量化误差与有效器件分辨率。
让我们再次重新温习一下在ADC中的两个重要的概念： SINAD表示ADC的信噪失真比，指ADC满量程单频理想正弦波输入信号的有效值与ADC输出信号的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）的总有效值之比。
DNL and INL 文档
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 = VFSR/2N，其中VFSR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 = |[(VD+1- VD)/VLSB-IDEAL - 1] |，其中0 < D < 2N - 2
VD是对应于数字输出代码D的输入模拟量，N是ADC分辨率，VLSB-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)。
ADC动态特性测试中采样率的选取研究
・８・ 《测控技术））２００７年第２６卷第１０期
ＡＤＣ动态特性测试中采样率的选取研究
颜小云，李平，文玉梅
（重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室，重庆４ｏ（ｘ）４４）
摘要：从ＡＤＣ的模型建立出发，通过分析量化误差的频域特性和采样过程，提出了一种在频域对ＡＤＣ进行动态特性测试
时，如何根据输入信号频率 选取恰当的ＡＤＣ采样率 的方法，从而有效避免谐波混叠现象，提高测试准确度。实验结
果证明了理论分析的正确性，分析结果对ＡＤＣ的测试和设计具有理论指导意义。
关键词：ＡＤＣ动态测试；量化误差；采样率
中图分类号：ＴＰ２７４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００—８８２９（２００７）１０—０００８—０３
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ Ｓａｍｐｌｉｎｇ Ｒａｔｅ ｉｎ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ ＡＤＣ
ＹＡＮ Ｘｉａｏ．ｙｕｎ，ＬＩ Ｐｉｎｇ，ＷＥＮ Ｙｕ．ｍｅｉ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ Ｋｅｙ Ｌａｂ．ｏｆ Ｏｐｔｏｅｌｅｅｔｍｎｉｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ４０００４４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂｅｏｎｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ＡＤＣ ｍｏｄｅｌ，ｔｈｒｏｕｇｈ ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒ ｏｆ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｅｒｒｏｒ ａｎｄ ｓａｍ—
ｐｌｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ，ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｈｏｉｃｅ ｏｆ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｓｉｇｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｗｈｉｌｅ ｉｎ ＡＤＣ ｄｙｎａｍｉｃ ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ ｆｒｅ—
ADC中的ABC：理解ADC误差对系统性能的影.
ADC中的ABC：理解ADC误差对系统性能的影响
摘要：许多工程师会在设计中遇到一些很微妙的问题：ADC的规格常常低于系统要求的指标。本文介绍了如何根据系统需求合理选择ADC，列举了ADC测量中可能遇到的各种误差源。
采用12位分辨率的模数转换器(ADC)未必意味着你的系统将具有12位的精度。很多时候，令工程师们吃惊和不解的是：数据采集系统所表现出的性能往往远低于期望值。如果这个问题直到样机运行时才被发现，只好慌慌张张地改用更高性能的ADC，大量的时间被花费在重新更改设计上，同时，试投产的日程在迅速临近。问题出在哪里? 最初的分析中有那些因素发生了改变? 对于ADC的性能指标有一个深入的了解，将有助于发现一些经常导致性能指标不尽人意的细节所在。对于ADC指标的理解还有助于为你的设计选择正确的ADC。
我们从建立整个系统的性能需求入手，系统中的每个元器件都有相应的误差，我们的目标是将整体误差限定在一定的范围内。ADC是信号通道的关键部件，必须谨慎选择适当的器件。在我们开始评估整体性能之前，假设ADC的转换效率、接口、供电电源、功耗、输入范围以及通道数均满足系统要求。ADC的精度与几项关键规格有关，其中包括：积分非线性(INL)、失调和增益误差、电压基准的精度、温度效应、交流特性等。最好从直流特性入手评估ADC的性能，因为ADC的交流参数测试存在多种非标准方法，基于直流特性比较容易对两个IC进行比较。直流特性通常比交流特性更能反映器件的问题。
系统要求
确定系统整体误差的常见方法有两种：均方根和(RSS)、最差工作条件下的测试。采用RSS时，对每项误差取平均，然后求和并计算开方值。RSS误差由下式计算：
其中EN代表某个特定电路元件或参数的误差项。当所有误差不相干时这种方法最准确(实际情况可能如此，也可能不同)。利用最差条件分析法，所有误差项相加。这种方法能够确保误差植不会超出规定范围，它给出了最差条件下的误差限制，实际误差始终小于该值(通常会低出若干倍)。
基于Matlab的高速高精度ADC测试研究
基于Matlab的高速高精度ADC测试研究
戴澜;姜岩峰;刘文楷
【摘 要】高速高精度模数转换器(ADC)一直是研究热点,相应地ADC的测试技术显得尤为重要;文章首先对ADC动静态参数进行研究,利用概率统计理论得到性能参数的数学表示;然后提出一种ADC动静态参数测试电路实现方案,利用上述性能参数的研究成果和提出的测试电路,对所设计的一种12位50MHz流水线ADC性能参数进行测试,并基于Matlab工具对测试数据进行分析,得到SFDR为65dB,ENOB为9.1位,SNR为56.9 dB,SNDR为56 dB,INL为I.8LSB,试验数据证明了测试方案的可行性.
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2010(018)009
【总页数】3页(P2044-2045,2049)
【关键词】频谱分析;Matlab;动/静态参数;信噪比
【作 者】戴澜;姜岩峰;刘文楷
【作者单位】北方工业大学信息学院微电子系,北京,100144;北方工业大学信息学院微电子系,北京,100144;北方工业大学信息学院微电子系,北京,100144
【正文语种】中 文
【中图分类】TN792
0 引言 随着电子技术的发展，模数转换(ADC)在电子系统中显得尤为重要，对ADC的速度和精度要求也越来越高，高速高精度ADC的设计逐步成为研究热点，相应测试技术研究的也更加关注[1]。
论文对高速高精度ADC动静态参数测试方法进行研究:基于Matlab工具对ADC静态参数、动态参数进行分析;提出高速高精度ADC测试方电路，并对12位50M
Hz流水线ADC进行测试，给出测试结果。
1 静态性能测试
积分非线性(INL)、差分非线性(DN L)、失调(O ffset)等参数是属于静态性能测试范畴。静态性能参数采用码密度直方图来进行测试，码密度直方图测试是基于ADC对输入信号的采样是随机的，即对输入信号的同一电平不存在重复采样，然后通过对输出的不同代码的个数进行统计、计算每一个代码出现的概率，利用统计的概率和理想概率的对照，得到静态性能参数[2-3]。
SOC芯片中高速ADC的测试方法
耢 ２００７．１０
１ 弓ｌ言 书商速 蚴测 法
■北京华大泰思特半导体检测技术有限公司 刘 炜 张琳石志刚
要：本文简单描述了ＳｏＣ芯片测试技术，模数转换器（ＡＤＣ）是ＳＯＣ芯片中 的重要模块，随着器件时钟频率的不断提高，如何高效、准确地测试 ＡＤｅ的动态参数和静态参数是当今ＳＯＣ芯片中的ＡＤＣ测试研究重 点。本文重点介绍了一款ＳＯＣ芯片中高速ＡＤＣ测试的方法。 关键词：片上系统。模数转换器
随着集成电路制造工艺的进步，把数字和模拟电
路设计在同一个芯片中，已进入市场，越来越受欢迎，至
此ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－Ｃｈｉｐ，系统单芯片）的组成越来越
复杂，可能包含有中央处理器（ｃＰｕ）、嵌入式内存（Ｅｍ—
ｂｅｄｄｅｄ ｍｅｍｏｒｙ）、数字信号处理器（ＤＳＰ）、模拟数字转 换器（ＡＤＣ或ＤＡＣ）、Ｆｌａｓｈ、射频发生器以及各种外围
配置（ＵＳＢ，ＭＰＥＧ，…）等等，目前，消费性电子产品如
视频转换器（Ｓｅｔ－ｔｏｐ ｂｏｘ）、移动电话（ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅｓ）和
个人数字助理（ＰＤＡ）等等，都可称之为ＳｏＣ芯片。
芯片测试从来都是集成电路产业中不可或缺
的重要环节，而测试时间和测试效能是制约集成电
路产业发展的两个重要因素。对ＳｏＣ芯片测试，更
是提出了更高的要求，为客户提供全面的测试解决
方案，削减芯片单价的测试成本，面对内部非常复
杂的ＳｏＣ芯片，测试时需解决的关键技术如下：
（１）集成度越来越高。 （２）为了符合顾客的需求，芯片所提供的功能
越来越多。
（３）各个不同功能模块运作的频率往往不同。
（４）各功能模块所使用的电压有差异。
（５）各功能模块的测试原理不同。
２ ＳＯＣ中高速ＡＤＣ的测试
２．１ ＳＯＣ中模拟电路测试技术
模拟／混合电路核的测试技术还很不成熟，为了 提高电路的可测性，常采用三种技术：第一，功能结
构重组，此方法是利用电路的功能结构经过重组而 与正常工作模式不同，利用输出信号判别电路是否
动态测试方法
动态测试方法
动态测试方法是软件测试中常用的一种测试手段，它通过运行程序来检验软件的功能和性能，以发现潜在的缺陷和问题。动态测试方法可以帮助开发人员和测试人员更好地了解软件的运行情况，从而提高软件质量和用户体验。
动态测试方法包括黑盒测试和白盒测试两种基本形式。黑盒测试是基于软件需求规格说明书和用户需求进行测试，主要关注软件的功能和用户界面，通过输入一些数据，观察输出结果是否符合预期。而白盒测试则是基于软件内部结构和代码进行测试，主要关注软件的逻辑覆盖和代码覆盖，通过检查程序的内部结构和执行路径来发现潜在的问题。
在进行动态测试方法时，需要注意以下几点：
首先，要充分了解软件的功能和需求，明确测试的目标和范围。只有对软件的功能和需求有深入的了解，才能更好地进行测试，发现潜在的问题。
其次，要设计合理的测试用例，覆盖软件的各种功能和情况。测试用例设计是动态测试方法中非常重要的一环，它直接影响到测试的效果和覆盖范围，需要根据软件的实际情况和用户的需求进行充分的考虑和设计。
然后，要进行测试执行和结果分析，及时记录测试过程中的问题和异常情况。在测试过程中，需要对测试用例进行执行，并及时记录测试结果和发现的问题，以便后续的问题分析和修复。
最后，要进行问题追踪和修复验证，确保软件的质量和稳定性。通过对测试过程中发现的问题进行追踪和修复验证，可以及时地发现和解决软件中的潜在问题，保证软件的质量和稳定性。
总之，动态测试方法是软件测试中非常重要的一种测试手段，它可以帮助开发人员和测试人员更好地发现和解决软件中的问题，提高软件的质量和用户体验。在进行动态测试方法时，需要充分了解软件的功能和需求，设计合理的测试用例，进行测试执行和结果分析，以及进行问题追踪和修复验证，从而保证软件的质量和稳定性。
基于自动测试系统的ADC测试开发
第２８卷第２期 ２００７年２月 仪 器 仪 表 学 报
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｖ０１．２８ Ｎ ２ Ｆｅｂ．２００ｒ７
基于自动测试系统的ＡＤＣ测试开发
张建强 ，冯建华 ，冯建科
（１北京大学深圳研究生院深圳５１８０５５；
２北京大学微电子学系北京１００８７１； ３北京自动测试技术研究所北京１０００８８）
摘要：Ａ／Ｄ转换器（ＡＤＣ）是混合信号系统中的重要模块，是电子器件中的关键器件。随着器件时钟频率的不断提高，如何高
效、准确地测试ＡＤＣ的动态参数和静态参数是当今ＡＤＣ测试研究的重点。本文阐述了ＡＤＣ的静态和动态参数测试，并在自动
测试系统的ＡＤＣ测试过程中，深入分析了ＡＤＣ测试环境的配置，从而实现了一种低成本、高可靠性的ＡＤＣ计算机辅助测试方
法，并在ＢＣ３１９２Ｖ５０测试系统上得到了验证。
关键宇：模拟数字转换器；参数；计算机辅助测试
中图分类号：ＴＰ２７３ 文献标识码：Ａ 国家标准学科分类代码：５１０．１０３５
Ｔｅｓｔｉｎｇ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｆｏｒ ＡＤＣ ｏｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｔｅｓｔ ｓｙｓｔｅｍ
Ｚｈａｎｇ Ｊｉａｎｑｉａｎｇ ，Ｆｅｎｇ Ｊｉａｎｈｕａ２，Ｆｅｎｇ Ｊｉａｎｋｅ
（１ Ｓｈｅｎｚｈｅｎ Ｇｒａｄｕａｔｅ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｐｅｋｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ ５１８０５５，Ｃｈｉｎａ；
２ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＭｉｃｒｏｅｌｅｅｔｒｏｎｉｃｓ，Ｐｅｋ￣ｅ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｎｇ １００８７１，Ｃｈｉｎａ；
３ Ｂｅｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃ Ｔｅｓｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－ｄｉｇｉｔａｌ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ（ＡＤＣ）ｉｓ ｔｈｅ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｍｏｄｕｌｅ ｉｎ ｍｉｘｅｄ ｓｉｇｎａｌ ｓｙｓｔｅｍ．Ａｓ ｔｈｅ ｃｌｏｃｋ－ｒａｔｅ ｏｆ
高性能ADC芯片测试技术研究
高性能ADC芯片测试技术研究
王华
【期刊名称】《中国集成电路》
【年(卷),期】2018(27)6
【摘 要】随着集成电路技术的高速发展,高性能模数转换芯片的测试验证分析难度越来越大,通常只能在实验室里通过高性能分立仪器设备对ADC动态性能指标进行验证.本文通过介绍ADC的动态参数测试原理和方法,提出主要的测试难点.从测试硬件布局,高速采样时钟设计、滤波器使用方面进行讨论和实际验证分析,基于泰瑞达UltraFLEX自动测试系统实现对一款12位高性能ADC性能评估.通过本论文的研究,可以为高性能ADC芯片提供基于自动化测试系统的测试解决方案.
【总页数】5页(P72-76)
【作 者】王华
【作者单位】上海华岭集成电路技术股份有限公司,上海,201203
【正文语种】中 文
【相关文献】
1.一种光信号处理芯片测试技术研究 [J], 张鹏辉
2.液晶屏显示驱动芯片测试技术研究 [J], 濮德龙;刘春来;张东
3.高性能AI芯片测试需求及其解决方案的建议 [J], 李凯;马卓凡;张涛;朱彬
4.高性能音频模数转换器TLV320ADC6140的应用技术研究 [J], 张军;何方;徐海宁;袁峰;王松亭;张海军;张娜;常伟
5.千兆以太网收发器芯片测试技术研究 [J], 武新郑;李斌 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
高速ADC的性能参数与测试方法
第５卷第１期 实验科学与技术 ・１４５・
高速ＡＤＣ的性能参数与测试方法’
骆丽娜”，杨万全
（四川大学电子信息学院四川成都６１００６４）
摘要：随着计算机技术的飞速发展和普及，数据采集系统迅速得以应用。ＡＺＤ转换器是采集通道的核心， 也是影响数据采集系统速率和精度的主要因素。因此对ＡＺＤ性能的测试变的尤为重要。该文介绍高速ＡＤＣ的各 项性能指标。重点讨论利用仿真软件Ｍａｔｌａｂ和ＦＦＴ算法仿真分析测试ＡＤＣ性能的方法。 关键词：ＡＤＣ参数；快速傅里叶变换；信噪比；谐波失真；无杂散动态范围 中图分类号：Ｔｉｔ２７４・２ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１６７２－４５５０｛２００７）０１一Ｏｌ４５一ｏ３
ＡＤＣ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｔｅｓｔ Ｍｅｔｈｏｄ
ＬＵＯ Ｌｉ・Ｈａ，ＹＡＮＧ Ｗａｎ－ｑｕａｎ
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ０ｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ Ｕｎｌｖ．Ｃｈｅｎｇｄｕ Ｓｉｃｈｕａｎ ６１００６４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｔａ ａｅｑｕｌｓｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｄｅｖｅｌｏｐｓ ｑｕｉｃｋｌｙ ａｌｏｎｇ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａ／Ｄ ｃｏｎ。 ｖｅｒｔｅｒ ｉｓ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｏ ｔｈｅ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅ１．Ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒ ｗｈｉｃｈ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｔｈｅ ｒａｔｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｅ－ ｑｕｉｓｉｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ，ｉｔ ｉｓ ｖｅｒｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｔｅｓｔ ｔｈｅ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ Ａ／Ｄ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ＡＤＣ．ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｓｉｎｅ ｗａｖｅ ａｆｔｅｒ Ｆｌ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｐｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ Ｍａｔｌａｂ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｍ）Ｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒ；Ｆｌ ：ＳＮＲ；ＳＩＮＡＩ）；ＥＮＯＢ；ＴＨＤ；ＳＦＤＲ
高速ADC、DAC测试原理及测试方法
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，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ADCADC、、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芯片的性能测芯片的性能测试试是由芯片芯片生产厂家完成生产厂家完成生产厂家完成的，的，的，需需要借助昂贵借助昂贵的的半导体
测试仪器试仪器，，但是对于是对于板级板级板级和系统和系统和系统级级的设计人员来说设计人员来说，，更重更重要的是如要的是如要的是如何验何验何验证芯片在证芯片在
板级或板级或系统系统系统级级应用应用上上的真正真正性能指标。性能指标。
一、ADC的主要参数
ADC的主要指标分要指标分为静态为静态为静态指标和动指标和动指标和动态态指标2大类大类。。静态静态指标指标指标主主要有要有：：
•Differential Non-Linearity (DNL)
•Integral Non-Linearity (INL)
•Offset Error
•Full Scale Gain Error
动态指标指标主主要有要有：：
•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这些众多这些众多指标的指标的指标的验验证，证，基本基本基本的方的方的方法法是给ADC的输入的输入端端输入一个理