一种基于统计学的Sar ADC建模方法技术
A Sar ADC modeling method based on statistics
The present invention relates to a Sar ADC modeling method based on statistics, according to the technological documents provided, a behavioral model from the perspective of statistics by Matlab, a SAR ADC to determine the optimal structure of segmented digit DNL and INL graph, then the Verilog A language built structure model, simulation circuit parameters. Based on the modeling of Matlab and Verilog A on the choice of a in the precision, speed and power consumption to meet the requirements of the ADC SAR structure transistor circuit design.
【技术实现步骤摘要】
一种基于统计学的SarADC建模方法
本专利技术属于集成电路设计领域，具体涉及一种基于统计学的SarADC建模方法。
技术介绍
随着物联网的迅猛发展，传感器的应用也越来越广泛，比如指纹传感器、温度传感器、湿度传感器、重力传感器等。传感器将待感测的信号转换成电信号后经过模数转换器ADC量化，进而交给数字电路进行处理。所以ADC是传感器的重要组成部分，其精度、功耗、速度等直接影响着整个传感器系统的性能。SARADC(逐次逼近型模数转换器)以适中的速度和较低的功耗在各种传感器中使用非常广泛，但是SARADC结构众多，有分段电容结构、电阻-电容分段结构、电容-电阻分段结构、电阻-电容-电阻分段结构和电阻梯复用结构等，且受工艺匹配精度影响较大。面对各式各样的SARADC结构，设计者在选择系统结构的时候，为了方便估算，通常从极限的情况来考虑，从而导致对工艺要求过于严苛。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术基于Matlab和Verilog-A从行为级和结构级两个方面建模，根据具体的工艺，在精度、速度和功耗上折衷，较快的确定最符合系统要求的SARADC结构。本专利技术提供一种基于统计...
【技术保护点】
一种基于统计学的Sar ADC建模方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据工艺提供的电阻和电容匹配数据，利用randn函数定义单位电阻的正态分布形式和单位电容的正态分布形式，定义斜坡输入信号；S2、用Matlab代码以正态分布的电阻和电容模型实现相应结构的逐次逼近量化过程；S3、将斜坡信号用步骤S2中的相应逐次逼近量化过程一一量化并保存下来；S4、将步骤S3产生的量化数据用直立方图码密度法计算出ADC的微分非线性DNL和积分非线性INL；返回步骤S2，循环执行M次步骤S2、S3、S4；S5、在[0 2
【技术特征摘要】
1.一种基于统计学的SarADC建模方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据工艺提供的电阻和电容匹配数据，利用randn函数定义单位电阻的正态分布形式和单位电容的正态分布形式，定义斜坡输入信号；S2、用Matlab代码以正态分布的电阻和电容模型实现相应结构的逐次逼近量化过程；S3、将斜坡信号用步骤S2中的相应逐次逼近量化过程一一量化并保存下来；S4、将步骤S3产生的量化数据用直立方图码密度法计算出ADC的微分非线性DNL和积分非线性INL；返回步骤S2，循环执行M次步骤S2、S3、S4；S5、在[02N-1]量化数值范围内，每个数值对应M个DNL和INL，产生了M组DNL和INL；比较这M组DNL和INL，取绝对值最大的DNL和INL，所述N为ADC的位数；S6、以ADC量化值[02N-1]为横坐标，每个量化值对应的绝对值最大的DNL和INL为纵坐标，绘制成DNL、INL图；S7、改变分段位数，返回步骤S2，循环执行M’次步骤S2-S7；S8、直观比较不同分段位数的DNL、INL图的精度，选择精度最优的分段位数；S9、用Verilsog-A语言建立结构级模型，模拟电路参数；S10、判断电路参数是否满足设...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖山，
申请(专利权)人：深圳指瑞威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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