ADC的一些性能指标
这个月刚入职实习,师傅一直安排我测试ADC性能测试。
通过一张MATLAB测试数据图来分析:
图1
从图中,我最关系的是ENOB和SFDR这两个数值,先分析一下这两个数值。
1.ENOB是ADC的转换有效位数,由于ADC做不到完全线性转化,总是会有一些精度损失,从而影响ADC的分辨率,降低ADC的转换位。
需要注意区分ENOB和有效分辨率。在我测试数据中,发现频率的高低和温度都会影响ENOB 。
频率越高,ENOB会下降:频率越高,拥有的底噪就有越高,从而影响性能。
低温也会影响:在做-40低温测试时,ENOB整体比常温下有低零点几个bit。
2.SFDR:无杂散动态范围。
说的通俗点就是,输入信号经过傅里叶变换,可以得到基波和谐波信号,而SFDR就是基波信号和第二谐波信号之间的功率差,如图1中所示,其中F就是基波信号功率,S是第二基波信号。蓝色区域就是SFDR,可以看的出来,SFDR=F-S。当然谐波有很多,但是第二谐波的影响比较大。SFDR不仅受谐波的影响,还会受底噪的影响,低噪的比较杂乱,但是一般都会在一个动态范围类,比图中的低噪平均在-100db左右,如果低噪整体功率比较大,就会造成第二谐波的提高,从而导致SFDR降低。
当SFDR数值不满意时,可以先先看看低噪和S的是否异常,最大功率是否太低,归一化幅度是否满幅度。然后分析是算法问题,还是输入信号的质量不够,是否要适当的提高输入信号的功率。
在查看ADC数据手册时,SFDR会受到温度的影响,当温度过低时,会导致ADC的供电端口电压降低,导致整体性能减低。这点不知道是芯片本身问题还是外搭电路在低温下受到影响导致的。
3.图1下部分就是信号经过傅里叶变换后的时域频率,正常的信号是有规律,连续性,无杂乱点的。如果发现点比较杂乱,需要检测下输入信号的质量。
4.归一化的幅度以及最大功率在同一个频率点时应该是差不多不大的,如果发现相差比较大时,说明整体系统某部分出现问题,需要排查。目前这问题还没发现出现在什么原因,等分析完数据,再补充。
待补充,以后有新的发现和分析都会陆续补上。