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cadence中怎么对adc测试INL与DNL

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解决时间 2021-03-03 02:45
  • 提问者网友:蓝琪梦莎
  • 2021-03-02 23:13
cadence中怎么对adc测试INL与DNL
最佳答案
  • 五星知识达人网友:梦中风几里
  • 2021-03-03 00:38
我不是太懂,但我帮楼主找了些资料,希望能对你有帮助~

inl/ dnl测量高速模拟-数字转换器

虽然积分和微分非线性可能不是对高速来说最重要的参数,高动态性能和数据转换,他们获得意义的时候,高分辨率成像应用。以下应用说明充当课程的定义和详细两种,但常用的技术措施是inl和dnl高速模拟-数字转换器 。
厂商最近推出高性能模拟-数字转换器 ,特色突出的静态和动态性能。你可能会问, "如何衡量他们的表现,以及哪些设备能用?"以下讨论应该说说技术测试准确性的重要参数转换为:积分非线性(inl)和微分非线性( dnl ) 。

虽然inl和dnl并非其中最重要的电气特性,具体的高性能数据转换器用于通信和高速数据采集申请,他们获得意义,在高分辨率成像时应用。然而,除非你的工作和转换定期,你可以轻易忘记确切定义,并强调这些参数。

inl和dnl定义
dnl定义为区别一个实际步骤宽度与理想值1lsb。其中微分非线性dnl = 0lsb ,每一步模拟等于1lsb ( 1lsb = vfsr/2n)和过渡价值观间隔刚好1lsb。1dnl规格误差小于或等于1lsb保证了单调传递函数的无失码。一种艺术的单调性,是保证其数字输出增加(或不变),随着越来越多的信号输入,从而避免了变化。 dnl指定后,静态增益误差已经拆除。它的定义如下:
dnl = | [ (VD+1-VD) / vlsb理想-1 ] | ,其中0 <四<为2 n- 2。
VD是实物价值对应的数字输出代码, vlsb理想的间隔为两个相邻数字码。加入噪声和杂散成分之外的影响量化,更高的价值通常dnl极限艺术的表现而言,信号-噪声比(信噪比)和无杂散动态范围( sfdr ) 。

inl误差称为偏差,在隶属%或全尺度范围( fsr ) ,一个实际的传递函数从直线。该inl误差幅度则直接取决于位置选择这直线。至少有两个定义很常见: "最佳直线inl"和"结束点inl" (见图1b )如:

最佳直线INL提供的资料偏移(拦截)和增益(坡)的误差,再加上位置的传递函数(下文讨论) 。它断定,在形式直线,最接近逼近艺术的实际传递函数。确切位置线,是没有明确界定,但这种做法的收益最好的重复性,它作为一个真正的代表性直线。
终点inl及格直线通过端点变换器的传递函数,从而确定一个准确的定位线。因此,以直线为一个n位艺界定其为零(所有零点)及其全部规模(所有的)产出。
最好以直线方式一般是首选,因为它产生了较好的效果。inl的规格是衡量后,静态偏移和增益误差已宣告无效,并可以描述如下:

inl= | [ (VD-v zero) / v lsb理想]-四| ,其中0<四<为2 n -1 。

VD是模拟值所代表的数字输出码四, n是艺术的决议, vzero是最小模拟输入相应的所有零输出码, vlsb理想是理想的间距为两相邻输出码。

最佳直线和终点都是适合两种可能的方式确定线性特征一种艺术。

传递函数
传递函数为理想艺是一个楼梯,其中每个胎面代表某个数字输出代码和冒口各代表之间的过渡相邻码。输入电压对应这些跃迁必须设订许多模数转换器的性能参数。此打零工,可复杂,尤其对于嘈杂跃迁发现在高速数据转换器和数字码是近最终结果,并慢慢地改变。

变不大幅界定所示,在图1b款,但更确切地介绍了作为一个概率函数。由于缓慢增加输入电压通过一个过渡,艺术转换越来越频繁地到下一个相邻码。顾名思义,转型对应,输入电压为艺皈依等概率每侧翼码。

权过渡的一个过渡电压,是指输入电压,有平等的概率生成两种相邻码。象征类比价值,对应的数字输出代码生成一种模拟输入介于一双毗邻变,是指中点( 50 %点)的范围。如果限制的过渡区间已知,这百分之五十点,是很容易计算。过渡点,可确定在测试测量极限过渡区间,然后再除以间隔次数每相邻码出现。

一般设置为静态测试inl和dnl
inl和dnl可以衡量的,无论是准直流电压匝道或低频正弦波作为投入。一个简单的直流(匝道)试验可以把逻辑分析仪,高精度援(可选) ,高精度直流电源清扫投入各种仪器测试下( dut ) ,并控制界面到附近的电脑或x - y的策划者。

如果安装包括一个高精度援(远高于该dut ) ,逻辑分析仪能监测偏移和增益误差的处理艺术的数据输出直接。精密信号源产生的测试电压为dut扫慢慢透过输入范围艺从零规模,以充分规模。一旦重建援,每次试验电压投入减去其相应的区一级援输出,产生一个小电压差( vdiff ) ,可以显示一个x - y的绘图机和连接到inl和dnl错误。改变量化水平标志着微分非线性,并绕vdiff从零开始显示驻留积分非线性。

整合模拟伺服回路
另一种方法来确定静态线性参数为艺,类似前面,但更精细,是用类比整合伺服回路。这种方法通常是预留作测试设置侧重于高精度测量,而不是速度。

一个典型的模拟伺服回路包含一个积分和两个电流源连接到艺术的投入。来源之一力量,目前进入积分,而其他作为当前下沉。数码幅度比较连接艺输出控制两个电流源。其他投入规模比较控制电脑,,它通过为2n -1测试码的n位转换器。

如果极性各地反馈回路是正确的,规模比较导致电流源伺服模拟输入围绕某一码过渡。最理想的是,这一行动产生的一个小三角波在模拟输入。规模比较对照两种速率和方向,为这些斜坡。积分的匝道速度必须快走近一个过渡,还不够慢,以尽量减少高峰偏移叠加三角波时,测量精确度数字电压表( dvm实例) 。

为inl/ dnl试验研究max108 ,伺服回路板连接至评估板通过两个头(见图3 ) 。头一个建立联系max108的小学(或辅助)输出端口和幅度比较的latchable输入端口(磷) 。二,确保头之间的连接伺服回路(震级比较的问港口)和计算机生成数字参考代码。

完全破解决定由此比较,可在比较输出磷>簸箕,然后转嫁到整合配置。每个比较结果控制逻辑输入的开关和独立产生电压斜视需要驾驶接替积分电路都投入了dut 。这种方式有其优点,但也有几个缺点:

三角匝道应该有低的dv / dt ,以减少噪音。这种状况带来的重复号码,但结果在很长的整合时间为精密仪表。
正面和负面的匝道率必须匹配到达百分之五十点,而低级别的三角波必须平均,以达到预期的直流水平。
积分设计通常需要仔细挑选电荷的电容器。尽量减少潜在的错误,因为电容器的"记忆效应" ,举例来说,选择积分电容与低介电吸收。
准确性是成正比的整合期成反比沉降时间。
一的dvm连接到模拟集成伺服回路措施inl/ dnl误差与输出码(数字4a和4b )的。注一抛或弓形状的阴谋" ,inl与输出码" ,显示绝大多数偶数阶谐波, " s形" ,显示绝大多数奇次谐波。

图4a 。这项阴谋显示典型积分非线性为max108艺被俘与模拟相结合的伺服回路。

图4b条。这项阴谋显示典型的微分非线性为max108 ,被俘与模拟相结合的伺服回路。

为了消除负面影响,在以往的做法,你可以取代伺服回路的积分与第一个l位逐次逼近寄存器(特区) ,捕捉dut的输出码,以l位援,并简单平均电路。连同震级比较,这种电路形式特区式转换配置(见图5和"特区转炉"讨论以下) ,其中规模比较节目援,其内容产出,并进行逐次逼近。同时,介绍了高分辨率直流一级输入的n位测试。在这种情况下, 16位被选为装饰艺术1/8lsb准确性,并获得最佳传递曲线。

图5 。逐次逼近和配置取代积分一段模拟伺服回路。

好处是一个平均电路显然,当噪声引起的幅度比较渲染,并成为不稳定,因为它没有接近最后的结果。两个隔膜式柜台都包括在平均电路。 "参考"反了一段200个时钟周期,其中m是一个可编程整数执政时期(因而测试时间) 。 "数据"的柜台,其中增量只有规模产量比较高,有一个时期,以平等的二分之一首200 - 1周期。

合计,参考和资料平均人数高14.08点,商店,结果在一个触发器,并通过它来对特区注册。这个程序是重复了16倍(在此情况下) ,以产生完整的输出码字。像以前的方法,这其中有利也有弊:

试验装置的输入电压是指数字化,使易改性的样品数量超过它的结果是要平均。
特区的做法提供了一个直流水平,而不是一个坡道时dut的模拟输入。
作为一个劣势,在援反馈集有限极限分辨率输入电压。
特区变换器
特区转炉工程像老式化学家的平衡。一边是未知样品的投入,另一方面是首重产生的,由特区/援配置(最重要比特,相当于一半的全面输出) 。如果不明重量大于1/2fsr ,这首重量仍然平衡,并增强1/4fsr 。如果不明重量越小,重量是拆除,取而代之的是一个重量1/4fsr 。

特区转炉,然后确定理想的输出码重复此程序n次,逐步从以msb lsb的。 n是解决援在特区配置,而每个重量占1二进制位。

动态测试的inl和dnl
衡量一个艺术的动态非线性的,你可以申请一个全面正弦输入和测量变换器的讯号杂讯比(信噪比) ,其整全功率输入带宽。理论信噪比为理想氮位转换器(仅受量化噪声,无失真)如下:

信噪比(分贝) =氮× 6.02 1.76 。
内嵌在这个数字的优点是对故障,积分非线性,并采样时间不确定。你可以得到更多的信息线性表演信噪比测量在恒定频率和作为一个函数的信号振幅。席卷整个幅度范围内,例如,从零到全面反之亦然,产生大的偏差,从源头上信号源的振幅接近转炉的全面限制。确定造成这些偏差,而排除效果失真和时钟不稳定,使用频谱分析仪进行分析量化误差信号随频率。

无数其他方式可供测试的静态和动态inl和dnl两高和低速数据转换。意图在这里已经给你更好地了解产生强大的技(典型的运行特性)使用的工具和技术,很简单,但仍智能和准确。
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