附加信息:高速adc的动态测试，第2部分

adc的动态规格在数字通信、超声成像、仪器仪表和中频数字化等高速应用中非常重要。下面的讨论提供了每个参数的定义和数学基础，提供了评估高速ADC动态性能的有用技术，并解释了动态参数如何与ADC性能相关联。这个由两部分组成的讨论的第1部分涵盖了这些规范的定义:

• 信噪比(SNR)

• 信噪比和失真比(SINAD)

• 有效位数(ENOB)

• 总谐波失真(THD)

• 无杂散动态范围

• 双音互调失真(TTIMD)

• 多音互调失真(MTIMD)

• 电压驻波比

在解释如何测量这些参数时，第2部分将深入了解动态性能测试的实际方面。请注意，有些规范允许使用多种方法进行测量甚至定义。因此，第2部分的测试技术代表了一种方法，并不是强制性的。所描述的任何方法都可以根据需要进行扩展或更改，以适应手头的应用程序。

在测试高速A/D转换器时，要模拟用于量化电路线性度的频谱分析仪的操作。对于该仪器和测试程序，动态规格通常在频域中表示，使用快速傅里叶变换(FFT)。在这两种情况下，数据输出都表示该FFT的幅度。作为一个例子(图1)，考虑为超声成像和基带/中频数字化而设计和优化的80Msps 10位ADC的FFT图。这样的FFT图包含了大量的信息，并且可以快速生成。然而，要使用FFT，必须理解其参数是如何定义的。

信噪比(SNR)

对于从数字采样中完美重建的波形，信噪比是有效值(均方根)满量值输入与其有效值量化误差之比(a (quantization)[rms] = a (LSB)/√12 = a (REF)/[2(N ×)√12])。正弦波的有效值是其峰对峰值除以√2的一半，量化误差是波形与其数字重建副本之间的差异，其特征是阶梯形传递曲线。差函数类似于锯齿波，每个样本在+1/2LSB和-1/2LSB (LSB是最低有效位)之间振荡一次。差函数的均方根值是其峰值(1/2LSB)除以√3。对于理想的n位变换器，信噪比定义为

信噪比- 2(n) ×√3 /√2 = 1.23 × 2(n)

大多数动态规格是用相对测量的比率而不是绝对单位来表示的。因此，在交流功率等于a (REF) / (2 ×√2)分贝的满满正弦输入驱动下，理想ADC的信噪比为

信噪比(dB) = 20 × log(10) (A(IN)[rms] / A(QUALITIZATION)[rms]
信噪比(dB) = 20×日志(10)((REF) /[2×√2]/ (REF) / [2 (N)×√12])
信噪比(dB) = 6.02 × N + 1.76

除了量化噪声外，许多噪声源也会降低信噪比(见附录1)。数据转换器的分辨率和量化水平都有助于建立其本底噪声。因此，正弦输入信号的实际信噪比可以描述为

信噪比(dB) = 20 × log(10) (A(SIGNAL)[rms] / A(TOTAL_NOISE)[rms]，

其中A(SIGNAL)[rms]表示输入信号的有效值幅度，A(TOTAL_NOISE)[rms]是限制转换器动态性能的所有噪声源(热噪声、量化噪声等)的有效值之和。将此定义应用于10位ADC(如MAX1448)，在40MHz奈奎斯特频率(f(SAMPLE) = 80Msps)下，典型的信噪比值为58.4dB。该信噪比为理想10位ADC的62dB信噪比的94%。

对于由振幅等于ADC满量程输入的正弦输入驱动的ADC，最大理论信噪比为

信噪比(dB) = 6.02×N + 1.76 + 10×日志(10)(f(样本)(rms) / 2×f (MAX),

其中f(MAX)表示输入音的最大带宽，f(SAMPLE)表示转换器的采样频率。从这个方程中可以注意到，当采样频率超过奈奎斯特速率(2 × f(MAX))时，信噪比会增加。这种效应被称为处理增益，是由量化噪声功率(它是固定的，与带宽无关)随着采样频率的增加而产生的。这种“过采样”有助于最小化噪声的影响，噪声落在DC到f(MAX)的奈奎斯特带宽内。

信噪比和失真比(SINAD)

对于正弦输入信号，SINAD定义为信号均方根与噪声均方根之比(包括THD的前N次谐波:通常为二阶到五阶谐波)。对于给定的采样率和输入频率，SINAD提供输入信号与噪声加失真的比值(以dB为单位)。SINAD描述了ADC动态范围的质量，表示为最大振幅输出信号与转换器可以产生的最小输出信号增量之比。数学上，SINAD被描述为

SINAD (dB) = 20×日志(10)((信号)(rms) /(噪声+ HD) (rms)),

其中A(SIGNAL)[rms]表示输出信号电平的均方根，A(NOISE+HD)[rms]表示奈奎斯特频率以下所有频谱分量的均方根和，不包括直流。SINAD的质量还取决于正弦输入音的幅度和频率。

有效比特数(ENOB)

对于实际的(相对于理想的)ADC，通常用来代替信噪比或SINAD的规范是ENOB，它是在特定输入频率和采样率下ADC精度的全局指示。由变换器的数字数据记录计算为实测误差与理想均方根误差之比的N - log(2):

ENOB = N × log(2) (A(MEASURED_ERROR)[rms] / A(IDEAL_ERROR)[rms])，

式中，N为数字化位数，A(MEASURED_ERROR)[rms]为平均噪声，A(IDEAL_ERROR)[rms]为量化噪声误差，表示为q /√12 = A(FS) / [2(N) ×√12]。A(FS)是转换器的满量程输入范围，由参考电压A(REF)决定。

ENOB = log(2) (A(FS) / A(MEASURED_ERROR)[rms] ×√12)

或

ENOB = log(2) (A(REF) / A(MEASURED_ERROR)[rms] ×√12)

ENOB通常取决于所施加的正弦输入音的幅度和频率，并且必须在此特定测试中指定两者。该方法将被测ADC产生的均方根噪声与具有相同分辨率的理想ADC的均方根量化噪声进行比较。如果具有给定频率和幅度的正弦波输入的实际10位ADC的ENOB = 9.0位，那么它对该输入产生的rms噪声水平与理想的9位ADC相同。

ENOB与SINAD直接相关，常表达为

Enob = (sinad - 1.76) / 6.02。

理想模数转换器的误差仅由噪声组成。然而，对于实际的变换器，测量误差包括量化噪声以及像差，如缺少输出代码，AC/DC非线性和孔径不确定性(抖动)。参考线和电源线上的噪声也会降低ENOB。

总谐波失真(THD)

当ADC对周期信号进行采样时，动态误差和积分非线性会导致谐波失真。对于纯正弦波输入，输出谐波失真分量的频谱值的非混叠频率是应用正弦波输入音调的整数倍。非混叠频率的振幅取决于施加的输入正弦波的振幅和频率，通常以相对于施加的输入正弦波的振幅的db比给出。它们的频率通常表示为应用正弦输入信号频率的倍数。

THD是输出信号的快速傅里叶变换(FFT)频谱中所有谐波的有效值和。根据定义，所有谐波都包括在内，但前三个(在大多数情况下)代表了给定转换器中输出失真的主要贡献。在通信和RF/IF应用中，与描述转换器静态性能的dc -非线性规格相比，THD通常是adc更重要的性能指标。THD由

(THD (dBc) = 20×日志(10)(√{(HD_2 (rms))²+ (HD_3 (rms))²+……+ A(HD_N[rms])²}/ A[f(IN)](rms))，

式中A[f(IN)](rms)为基频的均方根幅值，A(HD_2[rms])至A(HD_N[rms])为二阶至n阶谐波的均方根幅值。在一个集合中包含的谐波分量的选择通常是在包含所有谐波的愿望和排除离散傅立叶变换(DFT)频率箱之间的权衡，其能量含量主要由随机噪声支配(见附录2)。

除非另有说明(请参阅数据表中的制造商规格)，否则THD通常由正弦输入音调的最低4至9次谐波(包括2至10次谐波)组成。请注意，制造商可以以分贝(dB)或参考载波频率或基波(dBc)的分贝来指定其THD值。这两种单位都是常用的，并且THD是根据输入音调来定义的。

无杂散动态范围

术语无杂散动态范围通常应用于谐波失真和杂散信号在采样的纯正弦输入音调的输出频谱中被视为不希望出现的杂散的情况。SFDR表示ADC的可用动态范围，超过该动态范围时，频谱分析会产生特殊的检测和阈值问题。虽然类似于THD，但SFDR解决了转换器的带内谐波特性。

无杂散动态范围是指在特定频率范围内基波(最大信号分量)的有效值与最大失真分量的有效值之比。在设计良好的系统中，这种刺激应该是基本要素的调和。SFDR很重要，因为噪声和谐波限制了数据转换器的动态范围。例如，在中频带通转换器中，杂散可以解释为相邻通道信息。

在其他应用中，诸如低空雷达信号等感兴趣的信号无法从谐波内容中区分出来。为了帮助确定SFDR值，建议使用带集成数字转换器(DAC)的频谱分析仪进行重建。通常的步骤是应用一个接近满量程的输入信号(首选的输入音幅度为-0.5dB到-1dB FS)，测量响应，然后获取并测量最大杂散分量的幅度。SFDR是第一次测量与第二次测量的比值。SFDR也可以通过检查被测ADC的FFT频谱(图)来确定。

对于频谱纯粹的正弦波输入，SFDR是基频处平均DFT值的幅度(A[f(IN)])与整个奈奎斯特频带内观测到的最大振幅谐波(A(HD_MAX)[rms])或杂散信号分量(A(SPUR_MAX)[rms])的平均DFT值的幅度之比。

SFDR (dBc) = 20×日志(10)(| (f  ) (rms) | / | (HD_MAX) (rms) |)

或

SFDR (dBc) = 20×日志(10)(| (f  ) (rms) | / | (SPUR_MAX) (rms) |)

一般来说，SFDR是输入音调的幅度和频率(a [f(In)]， f(In))的函数，在某些情况下，甚至是被测转换器的采样频率(f(SAMPLE))的函数。因此，在测试ADC的无杂散动态范围时，您应该指定采样频率以及输入频率和幅度。

双音互调失真(Two-Tone IMD)

IMD通常是由调制引起的，当ADC对由两个(或多个)正弦波信号组成的信号进行采样时，就会发生这种情况。对于基频(输入音调)或信号组频率的所有可能整数倍，IMD频谱分量可以出现在和(f(IMF_SUM))和差(f(IMF_DIFF))频率上。

对于双音IMD测试，输入测试频率f(IN1)和f(IN2) (f(IN2) >f(IN1))设置为远离奈奎斯特频率(f(SAMPLE)/2)的DFT箱的奇数的值。这些设置保证两个输入音调之间的差异始终是偶数个DFT箱。得到的谱(图2)是平均振幅谱A[f(IMF)](rms)。双音输入信号的IMD幅值是在指定的和频和差频下得到的:

f (IMF_SUM) = | m×f (in) + n×f (IN2) |和| m×f (in) - n×f (IN2) |

其中m和n是正整数。m和n大于零的条件产生二阶(f(IN1) + f(IN2)和f(IN1) - f(IN2))和三阶(2f(IN1) + f(IN2)、2f(IN1) - f(IN2)、f(IN1) + 2f(IN2)和f(IN1) - 2f(IN2)、3f(IN1)和3f(IN2))互调产物。

因为测试参数通常是特定于应用的，所以没有必要(或可用)的特定指南来指定用于互调测试的频率和信号幅度。f(IN2) - f(IN1)|的大小完全取决于应用程序和所需的信息。请注意，两个输入音调的微小差异导致互调频率聚集在f(IN1)和f(IN2)的谐波失真分量周围。

双音互调失真通常是输入分量的振幅(a [f(IN1)](rms)和a [f(IN2)](rms)和频率(f(IN1)和f(IN2))的函数。因此，必须指定执行双音IMD测量的输入音调和幅度。至关重要的是，输入测试信号几乎没有互调和谐波失真。对于动态范围更大、带宽更宽的adc来说，这一条件越来越难以实现。

两个信号发生器，包含输出调平电路，并通过平衡或隔离输出或任何其他耦合电路连接，可以很容易地产生IMD效果。因此，为了避免测试信号中的互调失真，您应该在其线性范围内操作功率分配器/合成器(用于组合或拆分两个输入音调)。图3描述了用于10位80Msps ADC的二阶和三阶IMD产品的双音IMD。为了获得最佳效果，选择该ADC的双音包络为-0.5dB FS，两个输入音调的幅度归一化为-6.5dB FS。

多音互调失真(Multi-Tone IMD)

多音互调失真测试通常用于系统设计，以确定信号动态范围的限制，不同信号组的有用频带，以及在何处设置输入信号的本底噪声以掩盖给定ADC的小互调分量。单音谐波失真的测量对于获得给定ADC线性度的一般概念是有用的，但这些数据并不能直接导致预测独立输入信号音调互调性能有用测量的模型。

典型的测试程序以计算机控制的DAC为特征，该DAC产生由DFT二进制中心频率的一组正弦波组成的信号。由于音调幅度均匀地增加，从噪声底开始并继续到裁剪开始的满量程ADC电平，音调之间的间隙作为观察点来分析任何产生的IMD。这些测试提供的结果与噪声功率比(NPR)测试(见附录3)相似。然而，它们可以更好地模拟预期的信号组波形。

电压驻波比

在高速数据转换器的数据手册中很少指定，虚波比是实际阻抗与期望或期望阻抗之间的不匹配比率。它可以通过应用测试信号和测量ADC输入端的反射系数来计算。计算如下，驻波比与简单终端阻抗Z(T)的反射系数ρ直接相关:

VSWR = (1 + |ρ|) / (1 - |ρ|)
式中ρ = (Z(T) - Z(0)) / (Z(T) + Z(0))

Z(T)表示ADC输入端阻抗，Z(0)表示传输线阻抗(名义上为50欧姆)。为了补偿测量中的电路误差，建议在可用的情况下使用校准标准(通常是短的、开的和50欧姆)。

结论

前面的讨论回顾了高速数据转换器最重要的动态规范。本文将在第2部分中结束，第2部分将详细介绍最适合捕获数据记录和在测试上面定义的动态性能参数时使用这些记录的工具。除了测试设置信息外，第2部分还提供了MATLAB 和LabWindows/CVI 源代码示例，使设计人员能够通过快速捕获数据记录并有效地处理它们来分析ADC的动态性能。

附录

附录1

术语“噪音”是相当模糊的，如果不限定类型。一般来说，它包括非线性效应(INL, DNL)，随机和固定模式效应以及采样时间误差的影响。总噪声(A(TOTAL_NOISE)[rms])是指输出信号(转换为输入单位)与输入信号的任何偏差，不包括由差分增益和相位误差或直流电平移位引起的偏差。值得注意的例子，这种影响，这里定义为噪声，包括量化误差，谐波和互调失真，和伪失真。

附录2

测试高速adc的动态性能通常需要使用离散傅立叶变换(DFT)或快速傅立叶变换(FFT)分析对捕获的数据记录进行频率变换。FFT产生与DFT相同的结果，但通过利用DFT分析中的计算对称性和冗余来最小化计算需求。通过加快计算速度，该方法可以实现虚拟实时的光谱分析。

假设周期输入信号的采样频率足够高(即≥2 × f(MAX)，其中f(MAX)为正弦输入测试音的最大带宽，而不是待测数据转换器的带宽)，则定义DFT方程对为

采集的数据记录通常包含正弦输入信号、谐波、互调产物和其他杂散信号，必须对这些信号进行分析以正确表征ADC。假设所有输入信号都是周期性的，不包含所有正弦输入信号的整数个周期的数据记录的DFT将包含与所选输入音调相对应的频率以外的频谱分量。也称为频谱泄漏，这些组件应该避免，因为它们掩盖了ADC本身的杂散性能。为了精确表征，必须通过选择适当的输入音调(相对于f(SAMPLE))和使用低噪声高精度信号源，将频谱泄漏保持在最低限度。

为了完全避免光谱泄漏，建议采用相干采样的方法。相干采样要求输入频率和时钟频率发生器是锁相的，并且根据这种关系选择输入频率:

f(IN)/f(SAMPLE) = N(WINDOW)/N(RECORD)，其中

f(IN)为期望输入频率，
f(SAMPLE)为待测数据转换器的时钟频率，
N(WINDOW)是数据窗口中的循环次数(为了使所有样本唯一，选择奇数或素数)，和
N(RECORD)是数据记录长度(对于8192个点的FFT，数据记录包含8192个点)。

由于f(IN)和f(SAMPLE)的比值为整数值，因此信号和时钟源必须具有足够的频率调谐分辨率，以防止频谱泄漏。

附录3

噪声功率比(NPR)是定义被处理和分析的复合输入信号基带内小频带内贡献误差(如IMD和THD)的频谱功率的一个性能指标。

在这个测试中，产生的随机噪声的频谱在小于采样频率一半的预定截止频率范围内近似均匀。然后，陷波滤波器从噪声中去除窄频带。为了改善测量效果，建议缺口深度至少比被测NPR值大10dB ~ 15dB。与总噪声带宽相比，陷波宽度应该窄一些。将此陷波噪声应用于ADC输入后，计算得到的编码序列的频谱，然后计算NPR为陷波频带内平均功率谱密度与陷波频带外平均功率谱密度之比(以dB为单位)。

文献来源

1. 低压/低功耗集成电路与系统——低压混合信号电路，E. Sanchez-Sinencio &A. G. Andreou, IEEE出版社，1999。

2. MAX1448数据表Rev. 0,7 /00, Maxim Integrated。

3. MAX1448EVKIT数据表Rev. 0,7 /00, Maxim Integrated。

4. 集成电路设计，D. Johns &K. Martin, John Wiley &;儿子公司，1997年。

5. 集成到数字和数字到转换器，R. van de Plasche, Kluwer学术出版社，1994。

6. -数字转换手册，设备公司的工程人员，PTR普伦蒂斯霍尔出版社，1986年。

这篇文章的类似版本出现在2000年11月的《微波与射频》杂志上。