高速ADC的性能测试

采用ＤＥＴ技术时，噪声既包括量化噪声，也包括采样过程中奈奎斯特带宽外的谐波与带宽内信号混迭产生的噪声。另外，因为正弦信号容易产生和便于数学分析，所以在评估ＡＤＣ的动态性能时，它是最常用的信号。

３ 用ＦＦＴ法测试ＡＤＣ信

ＦＦＴ是从频域测试ＡＤＣ信噪比的方法，步骤如下:

(１)用高精度正弦波输入被测ＡＤＣ,正弦波频率ｆ＝１．８６２５ＭＨｚ，采样频率分别为ｆｓ＝３．７２５ＭＨｚ和ｆｓ＝７．４５ＭＨｚ?熏正弦波频率小于采样频率的一半，保证不会发生混叠。用ＤＳＰ顺序记录ＡＤＣ输出数据。

(２)接着用ＤＳＰ进行ＦＦＴ运算。当数据记录不是包含整数个信号周期时,要加窗函数来抑制频谱泄漏。可选择适当的窗函数，使信号能量集中在主瓣内，主瓣外能量可忽略。

(３)根据ＦＦＴ运算的结果，首先计算信号的有效值。然后取基频和其两旁适当数目的采样值,求它们的平方和的平方根。所需采样的数目由已知的ＡＤＣ的分辨率决定。其余的频率采样值的平方和的平方根作为噪声的有效值，它包括量化噪声、ＡＤＣ的谐波噪声、超越噪声及ＦＦＴ的舍入误差。有了这两个有效值就能计算ＡＤＣ的信噪比（ＳＮＲ）：

ＳＮＲ＝２０ｌｇ(Ｖｓ／Ｖｎ)    （３）

其中，Ｖｓ表示信号电平的有效值,Ｖｎ表示噪声电平的有效值。

(４)计算出信噪比后(噪声包括高次谐波失真、杂散波失真和宽带噪声)，根据公式（２）即可计算出ＡＤＣ的有效位数。

４ 测试结果

利用上述测试系统和测试参数对ＡＤＣ采样的数据进行ＦＦＴ运算，并按上述算法进行计算，结果表明，在ｆｓ＝２ｆ时，ＳＮＲ＝６７．６ｄＢ，根据公式（２）得出有效位数为：

ＥＮＯＢ(Ｎ)＝[SNR(实际）-1.7dB-10lg(fs/2B)]/6.02

＝(67.6-1.7)/6.02＝１０．９５ｂｉｔ

在ｆｓ＝４ｆ时，采样频率提高一倍，ＳＮＲ＝７０．３ｄＢ，提高了２．７ｄＢ左右。理论上，采样率提高一倍时，由公式（１）得：

ΔＳＮＲ＝１０ｌｇ(ｆｓ′／２Ｂ)－１０ｌｇ(ｆｓ／２Ｂ)＝１０ｌｇ２－１０ｌｇ１＝３ｄＢ

即采样率提高一倍，信噪比提高３ｄＢ，相当于ＡＤＣ有效位数提高半位。可见实际测试数据结果跟理论值基本吻合。以２倍速采样频率和４倍速采样频率采样后作ＦＦＴ的结果如图４和图５所示。

对于高速ＡＤＣ来说，其动态特性格外重要，因而精确地测试ＡＤＣ的动态指标成为非常有意义的工作。对于实时信号处理机而言，ＡＤＣ模块单元的大动态范围、高信噪比等显得尤为重要，这些性能将直接影响到后续的信号处理和检测。因此利用实时信号处理机本身的硬件平台，通过软件编程来实现对ＡＤＣ的测试是一种高效、高精度的方法。