基于極大似然估計(jì)的ADC測試算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，模數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog-to-digital converter, ADC)已經(jīng)成為現(xiàn)代先進(jìn)電子設(shè)備或電子系統(tǒng)中不可或缺的組成部分。隨著ADC的分辨率不斷提高，現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)測試方法實(shí)施過程越來越困難。基于極大似然估計(jì)的ADC測試算法是正弦擬合算法的一種拓展，具有更高的測試精度，同時可以獲取更多的ADC性能參數(shù)，但是該算法所需的測試時間過長，限制了該算法在實(shí)際測試中的應(yīng)用。
　　本文開展基于極大似然估計(jì)的ADC測速算法的研究

2、與改進(jìn)，重點(diǎn)改進(jìn)該算法因求解似然方程的計(jì)算量巨大而帶來的測試時間過長的問題，從而提高該算法的實(shí)用性。該算法主要包含兩部分:初值的獲取及似然方程的求解。本論文對初值求取方法的要求是計(jì)算量少、不需要重復(fù)采樣以及具備一定精度。根據(jù)這一要求本文經(jīng)過仿真比較選取一種三譜線插值DFT算法估算輸入正弦激勵的頻率值，該方法對噪聲環(huán)境以及非相干采樣條件具有良好的適應(yīng)性，在仿真環(huán)境下能夠取得相對誤差為10-6數(shù)量級的估算精度;輸入正弦激勵的振幅、相位及偏置

3、的初始值通過標(biāo)準(zhǔn)IEEE測試標(biāo)準(zhǔn)1241中定義的三參數(shù)正弦擬合算法確定，該擬合過程快速且絕對收斂;轉(zhuǎn)換電平的初始值范圍以每個數(shù)字碼對應(yīng)的差分非線性(DNL)給定。最后采用粒子群算法求解似然函數(shù)的極值，并對標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法中加速粒子的值做出了改進(jìn)，使其能夠在高維數(shù)、多峰值的情況下取得較好的收斂精度和收斂速度。利用MATLAB軟件作為算法實(shí)現(xiàn)平臺，采取并行計(jì)算的方式提高運(yùn)算效率。在改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，通過MATLAB軟件進(jìn)行一系列仿真，以8比

4、特ADC芯片MAX1195作為待測器件，設(shè)計(jì)測試電路，搭建測試平臺，共同驗(yàn)證算法的有效性。測試結(jié)果表明:本文中的改進(jìn)算法，迭代次數(shù)約為1500～1700次，而采取差分進(jìn)化算法的傳統(tǒng)極大似然估計(jì)法，所需的迭代次數(shù)約為3000～3500次。以上兩種算法單次迭代所耗時間相當(dāng)，故可以用迭代次數(shù)來對比二者的測試時間，對比二者的迭代次數(shù)可知，本文的改進(jìn)算法的測試時間減少了50％以上;本文的改進(jìn)算法測試所得信納比為46.79dB，有效位數(shù)為7.48，