高速模数转换器动态参数的定义和测试

高速模数转换器（ADC）的参数定义和描述如表1所示。

表1 动态参数定义

测试方案中的线路板布局和硬件需求

为合理测试高速ADC的动态参数,最好选用制造商预先装配好的电路板,或是参考数据手册中推荐的线路板布局布板,高速数据转换器的布板需要高速电路的设计技巧,通常应遵守以下基本规则：

所有的旁路电容尽可能靠近器件安装,最好和ADC在同一层面,采用表面贴装元件使引线最短,减小寄生电感和电容。
模拟电源、数字电源、基准电源和输入公共端采用两个0.1MF的陶瓷电容和一个2.2M(F双极性电容并联对地旁路。
采用具有独立的地平面和电源平面的多层电路板,保证信号的完整性。
采用独立的接地平面时应考虑ADC模拟地和数字地的物理位置。两个地平面之间的阻抗要尽可能低,二者间的交流和直流电压差低于0.3V以避免器件的损坏和死锁。模拟地与数字地应单点连接,可以用低阻值表贴电阻（1Ω~5Ω）、铁氧体磁珠连接或直接短路,避免充满噪声的数字地电流对模拟地的干扰。
如果模拟地与数字地充分隔离时,也可以将所有的接地引脚置于同一平面。
高速数字信号线应远离敏感的模拟信号线。
所有的信号线应尽可能短,而且无90(拐角。
时钟输入要作为模拟输入信号来处理,远离任何模拟输入和数字信号。
选择恰当的测试方案和正确的测试设备是获得数据转换器最佳参数的重要环节。以下提出的硬件选择方案对高速ADC MAX1448的测试是必需的,也是行之有效的。
直流电源 (Hewlett Packard E3620A, 双电源 0-25V, 0-1A): 为模拟和数字电路提供独立的供电电源。每个电源必须能够提供100mA 的驱动电流.
时钟信号函数发生器 (Hewlett-Packard HP8662A): 被测器件的时钟输入端接受兼容于CMOS电平的时钟信号。由于MAX1448内部采用十级流水线结构、级间转换依赖于外部时钟上升沿和下降沿的可重复性,所以需用一个低抖动、快速上升/下降的外部时钟信号。尤其是本转换器的采样出现在时钟信号的下降沿,应确保下降沿的抖动最小。孔径抖动限制了ADC的SNR性能：

SNRdB = 20·log10 (1 / 2π·fIN·TAj)

式中fIN 为模拟输入频率,tAJ 为孔径抖动时间。欠采样应用中对时钟抖动指标要求更严格。

输入信号函数发生器 (Hewlett-Packard HP8662A):

为保证正常工作,两个函数发生器（时钟与输入信号）必须是相位锁定的。

逻辑分析仪- (Hewlett-Packard HP16500C):

根据FFT所需的采样点选择逻辑分析仪,如HP1663C具有不到4k的数据记录容量,可以用于本测试中。

模拟带通滤波器(TTE 椭圆函数带通滤波器 Q56 系列):

截止频率：7.5MHz, 20MHz, 40MHz 和 50MHz

数字万用表 (DMM): 用于检查基准、电源和共模电压。

被测器件的评估板

采用源自电路板的外部时钟信号同步逻辑分析仪,并在时钟的上升沿锁相。采集数据时,数据可以存储在数据采集板上、通过逻辑分析仪的HPIB总线进行数据交换,也可以存储在逻辑分析仪的硬盘或软盘中。

接着要考虑的是选择合适的软件工具。下列软件工具被选择用于数据的采集和分析：

* LabWindows/CVI：在逻辑分析仪和数据采集板之间建立通讯链路并进行数据采集。

* MATLAB：用于对所采集的数据进行FFT和动态参数分析的软件工具,源程序可由Maxim中文网站获得（www.maxim-ic.com.cn）。

用于测试的总体电路框图如图一所示。

功率谱、频率分辨率、频谱泄漏与窗函数

在分析和测定所采集的数据记录时,快速傅立叶变换（FFT）和功率谱是非常有用的工具。借助这些工具能够有效地采集时域信号、测定其频谱成分、并对结果进行显示。

功率谱图（参考抽样程序）在频率轴（x轴）上的频率范围和分辨率取决于采样速率和数据记录的长度（采样点数）。功率谱图上的频率点数或谱线数为N/2 ,N是信号采样记录中包含的点数。所有的频点间隔为fSAMPLE/N ,通常称之为频率分辨率或FFT 分辨率：

Bin = fSAMPLE/N = 1 / (N · (tSAMPLE)

频谱泄漏和窗函数

FFT分析中常常要用到窗函数。在基于FFT的测量中正确选择窗函数非常关键。频谱泄漏是由FFT算法中的假设造成的,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(fIN/fSAMPLE ( NWINDOW/NRECORD) ,假设条件即不成立,就会发生频谱泄漏。绝大多数情况下所处理的是一个未知的平稳信号,不能保证采样点数为周期的整数倍。频谱泄漏使给定频率分量的能量泄漏到相邻的频率点,从而在测量结果中引入误差。选择合适的窗函数可以减小频谱泄漏效应。

为进一步了解窗函数对频谱的影响,我们考察一下窗函数的频率特性。输入数据通过一个窗函数相当于原始数据的频谱与窗函数频谱的卷积。窗函数的频谱由一个主瓣和几个旁瓣组成,主瓣以时域信号的每个频率成份为中心。旁瓣在主瓣的两侧以一定的间隔衰减至零。FFT产生离散的频谱,出现在FFT每个谱线的是在每个谱线上的连续卷积频谱。如果原始信号的频谱成份与FFT中的谱线完全一致,这种情况下采样数据的长度为信号周期的整数倍,频谱中只有主瓣。没有出现旁瓣的原因是旁瓣正处在窗函数主瓣两侧采样频率间隔处的零分量点。如果时间序列的长度不是周期的整数倍,窗函数的连续频谱将偏离主瓣的中心,频率偏移量对应着信号频率和FFT频率分辨率的差异,这个偏移导致了频谱中出现旁瓣,所以,窗函数的旁瓣特性直接影响着各频谱分量向相邻频谱的泄漏宽度。

窗函数特性

为简化窗函数的选择,有必要定义一些参数以便对不同的窗进行比较。这些参数有：-3dB主瓣带宽、-6dB主瓣带宽、旁瓣峰值、旁瓣衰减速度(表二)。

表二 常用的窗函数特性参数

每种窗函数有其自身的特性,不同的窗函数适用于不同的应用。要选择正确的窗函数,必须先估计信号的频谱成份。如若信号中有许多远离被测频率的强干扰频率分量,应选择旁瓣衰减速度较快的窗函数;如果强干扰频率分量紧邻被测频率时,应选择旁瓣峰值较小的窗函数;如果被测信号含有两个或两个以上的频率成份,应选用主瓣很窄的窗函数;如果是单一频率信号,且要求幅度精度较高,则推荐用宽主瓣的窗函数。对频带较宽或含有多个频率成份的信号则采用连续采样。绝大多数应用采用汉宁（Hanning）窗即可得到满意的结果,因为它具有较好的频率分辨率和抑制频谱泄漏的能力。

动态参数： SNR、 SINAD、 THD、SFDR与TTIMD

参照上述内容,由FFT可利用MATLAB软件计算出功率谱、频谱泄漏、窗函数、SNR、SINAD、THD、SFDR：

SNR=10*log10(Ps/Pn)

SINAD=10*log10(Ps/(Pn+Pd))

THD=10*log10(Pd/Ph(1))

SFDR=10*log10(Ph(1)/max(Ph(2:10)))

其中：Ps——信号功率、Pn——噪声功率、Pd——由二到五次谐波引起的失调功率、Ph(1)——谐波功率（基波）、Ph(2:10)——二到九次谐波功率。

表三 信号频谱与窗函数的选择

双音互调（TTIMD）的测量非常巧妙,通过功率合成器将两个输入频率相组合产生互调成份,用于模拟ADC的互调失真。选择输入频率时必须考虑以下条件去优化互调性能：选择输入滤波器通带以内的频率;如果选择的两个输入频率非常接近时,还必须选择正确的窗函数。然而如果频率靠得太近,功率合成器会模拟二次和三次互调产生的全部互调分量;两个输入频率相差太大时可能需要选用频率分辨率较低的窗函数。

结论

在从高速ADC中捕获信号并进行分析从而确定数据转换器的动态性能时,需要考虑许多因素。理解基于FFT测量的基本知识和相关的计算、频谱泄漏效应,了解如何借助适当的测试设备避免频谱泄漏,掌握布线技巧就能成功地进行数据采集和分析。