单一ADC采集通道动态特性测试方法技术

一种单一ADC采集通道动态特性测试方法，属于电子测量领域。测试流程为对激励信号进行采样，获得观测样本；确定频率搜索边界，频率选择点，计算频率选择点对应的最小二乘残差，确定基频信号的模型；估计信噪谐波比SINAD和有效位数ENOB；构建残差序列矩阵，计算其协方差矩阵，进行特征分解，在相应谱峰的邻域搜索计算谐波频率，估计谐波幅值；估计信号非谐波比SNHR、无杂散动态范围SFDR和总谐波失真THD。本发明专利技术首次采用时‑频域分析与空间谱分析相结合的方法，准确估计观测样本中包含的激励信号，噪声成分以及谐波失真成分，能有效改善频谱分析存在的频谱泄露和栅栏效应，算法估计精度高，运算量小，便于硬件实现。

【技术实现步骤摘要】
单一ADC采集通道动态特性测试方法
本专利技术属于电子测量领域，具体涉及一种单一ADC采集通道动态特性测试方法。
技术介绍
采集电路在动态工作过程中，由于采样时钟的不确定性，采集电路中存在的非线性元器件产生的误差、模数转换的量化误差以及谐波失真等因素，导致电路在模数转换过程中会产生各种误差。采集通道动态参数测试与评估就是对这些误差项定量的表征。采用正弦波信号对采集通道的动态特性测试算法主要有两类：一类为非参数法，典型算法是离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)以及其快速实现算法快速傅里叶变换(FastFourierTransform，FFT)。另外，还包括有小波变换(WaveletTransform，WT)，希尔伯特-黄变换(Hibert-Huangtransform)以及ChirpZ变换也被用于分析正弦信号谐波参数。在信噪比条件较差或是小样本条件下，由于存在频谱泄露和栅栏效应，FFT频谱估计精度低。另一类为参数法，例如极大似然估计法(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)，非线性最小二乘估计(NonlinearLeastSquare,NLS)方法，正弦拟合算法(SineFitting)，基于模型的功率谱估计方法，以及基于子空间特征分解的高分辨率谱估计。已有文献表明，朱仕银等人在《北京理工大学学报》发表的“改进的数据采集系统性能测试的正弦拟合法”，提出了一种基于正弦拟合的采集电路性能测试算法，该方法最多只考虑信号中的三次谐波失真成分，设置拟合目标函数为基波的幅度Av1、角频率ω、相位二次谐波和三次谐波的幅度Av2，Av3、相位共七个参数的函数。该算法的估计结果需要确保预置的基波幅度Av1与角频率ω与真实值在非常接近的前提下，通过多次迭代过程，调整其他参数才能够获取较高的估计结果。对于激励正弦信号的频率参数未知的情况下，很难准确估计信号中包含的谐波成分。王慧等人在《电子学报》发表的“测试高分辨率ADC有效位数的HHT方法”拟合出激励信号的基波和谐波参数，得到待测ADC的有效位数ENOB。该算法与传统的四参数正弦拟合算法相比省去了需要对初始频率进行严格选择的限制，但是需要进行多次重复筛选，算法计算量和复杂度高。现有技术的不足之处是，实际的采样过程大多为非相干采样，对正弦信号量化输出样本进行直接进行FFT频谱分析，会出现频谱泄露和栅栏效应，频率分辨率低。增加样本观测长度能在一定程度上提高频谱分辨率，但无法解决根本问题，并且导致算法计算量增加和硬件存储成本增加。并且在频率参数无法精确已知的情况下，传统的四参数正弦拟合算法为非线性迭代问题，若初始频率参数选取不当，迭代次数多，最终可能会导致算法局部收敛甚至发散。此外基于小波变换的参数估计，估计精度取决于母波的选择，并且无法直接估计谐波信号参数。
技术实现思路
专利技术目的是提供一种单一ADC采集通道动态特性测试方法，可以有效克服现有技术中存在的缺点。本专利技术是这样实现的，其特征是包括如下步骤：(1).对激励信号进行采样，获得观测样本y(n)：(1.1).设对待测的单一ADC采集通道施加具有一定幅值特征和频率特征的单音正弦激励波形为：式中，Avin，fin，和C分别表示单音正弦信号的幅值、输入频率、相位以及直流分量；(1.2).待测采集通道以固定采样频率fs对激励单音正弦信号e(t)进行采样，得到N点观测样本：y(n)＝e(n)+b(n)+h(n),0≤n≤N-1(2)其中，N为观测样本长度，e(n)为输入信号采集样本，即其中fs为采样频率，b(n)表示随机噪声成分，包括有量化噪声，抖动噪声。h(n)表示谐波失真成分，即式中，P为谐波个数，fi为第i个谐波成分对应的频率，为第i个谐波成分的初始相位；(2).确定频率搜索边界，频率选择点，计算频率选择点对应的最小二乘残差，估计基频信号的模型参数：(2.1).对N点观测样本做DFT，N点DFT频谱峰值X[k0]对应索引值为k0求观测样本的N点DFT频谱确定基频信号初始频率粗略估计值设置基于优选法的四参数正弦拟合算法的停止条件p或算法迭代次数I；(2.2).根据最大谱线索引值k0，确定优选法搜索的左、右边界点F(l)和F(r)，分为两种情况：a.若k0≠0，则b.若k0＝0，则F(l)＝Δf·ξ，其中Δf为频率分辨率，ξ为边界系数，使得F(l)<f1；(2.3).运用优选法系数，根据搜索边界确定优选法频率搜索点F(m)和F(t)；构造矩阵D和样本矩阵Y其中，fc为设置的频率搜索点；应用三参数正弦拟合算法，对设置的频率搜索点fc借助构造矩阵D和样本矩阵Y得到正弦信号其他三参数的最小二乘解向量θ：其中，A，B是满足的两个相位正交的幅值参量，C为单音正弦信号直流分量，将估计出的正弦信号三参数分别代入最小二乘残差函数，求出频率优选法搜索点F(m)和F(t)对应最小二乘残差ε(m)、ε(t)：(2.4).判断迭代次数I或停止条件p是否成立，若条件成立，设置标志位flag＝1，则转至步骤(2.5)；若不成立，则判断ε(m)<ε(t)是否成立，若成立，修正边界F(l)＝F(t)；若不成立，修正边界F(r)＝F(m)，重复步骤(2.3)；当ε(m)<ε(t)条件满足，修正F(r)＝F(m)，标志位flag＝1，当ε(m)<ε(t)条件不满足，修正F(l)＝F(t)，标志位flag＝0，(2.5).根据标志位“flag”取值，得到输出信号中基频信号频率幅值相位和直流分量估计值其中，激励单音正弦信号模型中幅值参数激励单音正弦信号模型中的初始相位激励正弦信号模型为(3).将步骤(2)估计出的激励单音正弦信号四个参数：幅值、频率、初始相位、直流分量，代入SINAD定义式(13)和ENOB定义式(14)，推导出待测单ADC采集通道的信噪谐波比SINAD和有效位数ENOB两个动态参数：其中，Vin为输出基波信号rms幅度，(4).构建残差序列矩阵ERR，计算协方差矩阵Rx，进行特征分解，在相应谱峰邻域搜索计算谐波频率，估计谐波幅值：(4.1).将待测采集通道N点观测序列y(n)减去步骤(2)估计出的单音正弦模型s(n)，得到观测样本残差值序列err(n)：err(n)＝y(n)-(Acos(2πf0·tn)-Bsin(2πf0·tn)-C),n＝0,1,...,N-1(15)则残差样本可以表示为：其中，P表示残差模型的阶次，即残差信号中所包含谐波失真频谱成分的个数，每个频率谐波的相位角相互独立并且满足在(-π,π]范围内均匀分布，b(n)表示随机噪声，满足高斯白噪声模型，谐波信号hk(n)与噪声b(n)相互独立；(4.2).对N点残差观测序列err(n)进行FFT变换，找出最大的P个峰值谱线对应频率索引值kp(p＝1,2,…P)，邻域范围[kp-1,kp+1]·Δf；(4.3).将连续M点残差序列err(m)构建成阵元数为L,快拍数为q的L×q阶残差数据阵列ERR，其中M满足2P<M≤N计算其残差样本协方差矩阵Rx：由于噪声与信号相互独立，因此其中，σ2为高斯白噪声的方差，噪声均值为0；(4.4).对RX进行特征分解，分离出大特征值对应的信号子空间和小特征值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种单一ADC采集通道动态特性测试方法，其特征在于，测试过程包括以下步骤：(1).对激励信号进行采样，获得观测样本y(n)：(1.1).设对待测的单一ADC采集通道施加具有一定幅值特征和频率特征的单音正弦激励波形为：

【技术特征摘要】
1.一种单一ADC采集通道动态特性测试方法，其特征在于，测试过程包括以下步骤：(1).对激励信号进行采样，获得观测样本y(n)：(1.1).设对待测的单一ADC采集通道施加具有一定幅值特征和频率特征的单音正弦激励波形为：式中，Avin，fin，和C分别表示单音正弦信号的幅值、输入频率、相位以及直流分量；(1.2).待测采集通道以固定采样频率fs对激励单音正弦信号e(t)进行采样，得到N点观测样本：y(n)＝e(n)+b(n)+h(n),0≤n≤N-1(2)其中，N为观测样本长度，e(n)为输入信号采集样本，即其中fs为采样频率，b(n)表示随机噪声成分，包括有量化噪声，抖动噪声，h(n)表示谐波失真成分，即式中，P为谐波个数，fi为第i个谐波成分对应的频率，为第i个谐波成分的初始相位；(2).确定频率搜索边界，频率选择点，计算频率选择点对应的最小二乘残差，估计基频信号的模型参数：(2.1).对N点观测样本做DFT，N点DFT频谱峰值X[k0]对应索引值为k0求观测样本的N点DFT频谱确定基频信号初始频率粗略估计值设置基于优选法的四参数正弦拟合算法的停止条件p或算法迭代次数I；(2.2).根据最大谱线索引值k0，确定优选法搜索的左、右边界点F(l)和F(r)，分为两种情况：a.若k0≠0，则b.若k0＝0，则F(l)＝Δf·ξ，其中Δf为频率分辨率，ξ为边界系数，使得F(l)<f1；(2.3).运用优选法系数，根据搜索边界确定优选法频率搜索点F(m)和F(t)；构造矩阵D和样本矩阵Y其中，fc为设置的频率搜索点，应用三参数正弦拟合算法，对设置的频率搜索点fc借助构造矩阵D和样本矩阵Y得到正弦信号其他三参数的最小二乘解向量θ：其中，A，B是满足的两个相位正交的幅值参量，C为单音正弦信号直流分量，将估计出的正弦信号三参数分别代入最小二乘残差函数，求出频率优选法搜索点F(m)和F(t)对应最小二乘残差ε(m)、ε(t)：(2.4).判断迭代次数I或停止条件p是否成立，若条件成立，设置标志位flag＝1，则转至步骤(2.5)；若不成立，则判断ε(m)<ε(t)是否成立，若成立，修正边界F(l)＝F(t)；若不成立，修正边界F(r)＝F(m)，重复步骤(2.3)，当ε(m)<ε(t)条件满足，修正F(r)＝F(m)，标志位flag＝1，当ε(m)<ε(t)条件不满足，修正F(l)＝F(t)，标志位flag＝0；(2.5).根据标志位“flag”取值，得到输出信号中基频信号频率幅值相位和直流分量估计值其中，激励单音正弦信号模型中幅值参数激励单音正弦信号模型中的初始相位激励正弦信号模型为(3).将步骤(2)估计出的激励单音正弦信号四个参数：幅值、频率、初始相位、直流分量，代入SINAD定义式(13)和ENOB定义式(14)，推导出待测单ADC采集通道的信噪谐波比SINAD和有效位数ENOB两个动态参数：其中，Vin为输出基波信号rms幅度，2(4).构建残差序列矩阵ERR，计算协方差矩阵Rx，进行特征分解，在相应...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，张光宇，董增寿，
申请(专利权)人：太原科技大学，
类型：发明
国别省市：山西,14