信号处理机的高速ADC模块动态性能在线测试
摘要：在设计信号处理机的工作中,需要分析模数转换电路模块对整个系统的影响。本文介绍了一种基于DSP技术在线测试信号处理机的高速ADC转换电路动态性能参数的方法。该方法利用信号处理机的本身的DSP数据采集系统，实时采集标准测试信号。再利用matlab软件对数据进行频谱分析，计算出高速ADC模块的SENAD，SNR 等几个主要的动态参数。实现了电路板的ADC器件及周边电路的性能进行在线评估，对工程实践有一定的指导作用。
高速ADC是信号处理机的不可欠缺的组成部分，其性能的好坏对信号处理系统的整体性能也至关重要。通常ADC的技术参数是由生产厂商提供，可作为设计的重要依据，但是在电路板上形成的ADC模块的性能如何，还与ADC的周边电路或输入信号密切相关，比如参考电压源、取样时钟、输入运算放大器以及电源，地线和信号线上的干扰等。因此有必要在线评估高速ADC模块的动态性能，分析其对信号处理机系统性能的影响。本文介绍了一种在信号处理机实际设备上在线评估高速ADC模块的动态性能的的方法。该方法利用信号处理机本身的数据采集能力，通过在模拟输入端增加标准测试信号，经过AD转换后，由信号处理机的DSP读入转换结果，通过DSP仿真系统将数据读入PC机，然后利用MATLAB软件对数据进行频谱分析，最终计算出SNR，SENAD等几项动态参数。本文还给出了具体测试结果及其分析，并对高速ADC模块设计给出了一些意见。
一、高速ADC的动态性能参数
评估ADC动态性能的主要参数定义如下：
1、信噪比(dB)
其中Asignal为满幅度正弦模拟输入信号的均方根值，Anoise为所有噪声源之和的均方根。
2、信噪失真比（SINAD）
（dB）
其中AHarmonic为各次谐波（除直流外）的频率分量的均方根之和。
3、有效比特位数（ENOB）
其中N是转换电路的量化比特位数，A测量误差下为测量噪声平均值，A测量误差为量化误差平均值。
4、总谐波失真其中，AF_IN为输入信号基波的均方根值，AHD_2下至AHD_N为采样所得信号频域中2次到N次谐波分量的均方根值。
5、无杂散动态范围其中，AF_IN为输入信号基波分量的均方根值，AHD_MAX为采样波形频谱中最大失真谐波分量或最大杂散信号的均方根值。
通过这些参数的定义，可以看出高速ADC电路的大部分动态参数能在频域上表现出来；所以对高速ADC电路进行频域的测试可以获得相应的动态性能参数。
二、传统的测试方法
传统测试中，利用一个精度比被测模数转换电路精度高2位以上的DAC产生一个单频正弦波作为被测模数转换电路的测试信号，在被测电路的后端也接一个DAC将波形恢复。如图1。
图1传统测试结构
这种测试结构简单，直观。但是在工程实践中为了评估模数电路必须增加一块DAC电路，会与实际模块连接困难和引入DAC的误差。因此在线评估不好采用。
三、基于DSP技术的测试方法
利用DSP技术可构成简便且准确的测试结构，在ADC电路的后端利用数字信号处理器将输出数据采集保存起来，然后利用DSP仿真设备的JTAG接口将数据传送到PC机中，利用Matlab软件进行相关频域处理，以获得高速模数转换电路的实际转换特性参数。结构如图2所示。
图2 基于DSP技术的测试结构
在这里用基于DSP的频域分析工具替代了模拟的测试仪表，可以提供更高精度及可重复观察的测试结果。将数据采集到PC机中后，在Matlab这一平台中将时域的离散信号波形通过DFT（FFT）算法转换到频域。在频域中根据定义求出相关的动态性能参数。在输入信号没有失真的理想情况下，输入模拟量为正弦波时，输出频谱应为频率等于输入频率的冲激函数图形。事实上，ADC的量化误差，转换器内部各种噪声，甚至包括测试系统噪声，都会在频谱图上噪声背景中体现出来。基于FFT信号分析的基本函数就是FFT本身和功率谱。FFT 算法中假设离散时间序列可以精确地在整个时域进行周期延拓，所有包含该离散时间序列的信号为周期函数，周期与时间序列的长度相关。然而如果时间序列的长度不是信号周期的整数倍，即，就会发生频谱泄漏。这里是输入信号频率；Fsample是采样频率；Nwndows窗函数长度；Nrecord采样信号数据长度。在测试中一般选用采用汉宁(Hanning)窗函数，以减少频谱泄漏。
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