英文译文-基于PC的数据采集和信号处理的水下传感器阵列

编号： 毕业设计外文翻译（译文）院 （系）： 电子工程与自动化学院 专 业： 测控技术与仪器 学生姓名： 苏俊华 学 号： 1000820416 指导教师单位： 电子工程与自动化学院 指导教师： 杨辉华 职 称： 教授 2014 年 5 月 10 日桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 0 页 共 43 页基于PC的数据采集和信号处理的水下传感器阵列Umar Hamid, Rahim Ali Qamar, Mohsin ShahzadCentres of Excellence in Science and Applied Technologies, Islamabad, Pakistanumar _ , , 摘 要-利用 基于 PC 的数据采集（DAQ）系统，模拟信号可以被采集并处理。通过使用商用现成的（ COTS）数据采集板，这些数据采集和处理系统可以提供设计的灵活性和成本优势。今天，基于英特尔多核处理器的多通道数字化数据的水下监测系统已经获得了执行信号处理的功能的能力。一个主要关注的问题是利用水下传感器阵列进行数据采集时，该传感器基于多个模拟输入通道。大部分的水下阵列比目前具有最大数量模拟输入的商用数据采集板具有更多数量的模拟输入。这需要一个基于利用多个数据采集板的 PC 系统。本文提出了一个 96 通道的数据采集系统，包括基于英特尔处理器的工业 PC 主机上运行的 Windows。该系统由三个 PCI 数据采集板组成，用来获取96 路声音数据。该系统通过数字化数据显示频域波束形成算法并在 MATLAB 窗口中以96 个波束的形式呈现。关键词数据采集；传感器阵列；波束形成桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 1 页 共 43 页I.介绍一个典型的基于 PC 的数据采集系统有如下四个主要模块:a. PCb. 模拟输入模块c. 前端调理d. 数据采集板和软件声学传感器将声压转换成电信号。这些传感器的输出通常使用前端调理模块，包括放大，隔离和模拟信号的滤波。信号放大了从水下传感器获得的信号的振幅。隔离电子避免接地回路，大的共模电压，高电压。过滤用来拒绝 50 赫兹和 60 赫兹的电源噪声 1 。多家 COTS DAQ 板的全球供应商诸如美国国家仪器和 GE 智能平台等提供的多路数据采集板有相应配套支持的软件设计和开发。通常这些 DAQ 板支持多板同步及同步采样。这两个因素对于水下传感器阵列获得精确的波束输出有极其重要的意义。II.基于 PC 的数据采集板基于 PC 的数据采集系统在本文中包括由 ACQUITEK 生产的 32 通道的模拟输入板PCI-24DSI32。该数据采集卡适用于音频处理中的应用。它支持多板同步2。数据采集板如图 1 所示：图 1 PCI-24DSI32 数据采集板2III.ACQUITEK PCI-24Ds132 数据采集板的性能指标PCI-24DS132 数据采集板的主要特点如下2：32 个模拟输入通道24 位分辨率32 个差分输入对每通道采样率范围从 2 千赫兹至 200 千赫兹输入电压范围为2.5V，5V，10V桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 2 页 共 43 页256 字节 FIFO 缓冲区；其中 K=1024同时对所有的输入通道采样多板同步低功耗高达 20W100 分贝动态范围PCI 总线形式的因素IV.其他基于 PC 的数据采集板A.Deljin-PCI 数据采集板的集成创新Delfin-32 DAQ 板具有 32 个模拟输入和 6 个 24 位分辨率的模拟输出。每个通道的采样率范围从直流到 192KHz。该数据采集板具有 TI DSP C6711 船上执行的信号处理功能。而多板同步只可能适用于这两种数据采集板。该数据采集卡适用于专业音频应用3。数据采集板如图 2 所示：图 2 Delfin-32 数据采集板3B.GE Fanuc ICS-610-PCI/cPCI 数据采集板该数据采集卡具有 32 个模拟输入和 24 位分辨率。多个数据采集板可以实现同步。每通道采样率范围从直流到 108 千赫4。该数据采集板如下图 4 所示：图 3 ICS-610-32 数据采集板4C.美国国家仪器 NI-6255-PCI 数据采集板NI-6255 数据采集板有 80 个模拟输入和模拟多路复用，其有 2 个模拟输出。ADC 的分辨率是 16 位。当 80 个输入通道全部使用时，该数据采集板的采样率可以桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 3 页 共 43 页达到 15Khz。单通道的采样率可上升至 1.25MS/s，同时该数据采集板支持多板同步5。该数据采集板如下图 4 所示：图 4 NI-6255-PCI 数据采集板5V.基于 PC 的数据采集板的数据流管理所以上面提到的数据采集板都含有 PCI 形式因素。基于 PC 的数据采集板系统的数据流管理通过 PCI 总线来使用 PCI 数据采集板。如今大多数基于 PC 的系统组成的多个PCI 插槽或 PCI 底板容纳多个采集板。在该配置中 PC 内部的处理器执行多个读/写操作和在大量输入通道情况下应对可能给处理器带来较大负担的多个中断。每个数据采集板有一个在板 FIFO 缓冲区，数据从多个被设置的采集板中获取，同时促进采集板一次性地将数据传输到主机或从主机获取数据6。数据缓冲区的大小范围 256Kb 的内存取决于数据采集板的资源。PCI-24DS132 数据采集板有 256Kb 在板FIFO 缓冲区，这比上述其它三种 PCI 数据采集板的缓冲区更大。PCI 总线提供 DMA 数据传输速度达到 100mb/sec 以上。这些数据传输处理器空闲，从而提供更好的系统性能。所以上述 PCI 数据采集板支持总线控制。所以这些数据采集板支持多板同步但区别在于负责硬件同步的时钟和触发总线信号。VI.基于 PC 的数据采集板的相关工作A.采用 ICS-610 的基于 PC 的 DAQ 系统ICS 开发了 32 通道的 DAQ 系统，它采用了一块采样率为 15Hz 的 ICS-610 板。时域波束形成算法应用于数字化数据，其中 32 个波束实时形成。B.采用 Delfin-32 DAQ 板的基于 PC 的 DAQ 系统两个 Delfin-32 DAQ 最多可以不断获取 64 个通道的同步数据。为了获得更多的输入通道，使用单一 Delfin-32 采集板设计并实现了一种模拟多路复用的方法。通过模拟多路复用，使得大量信号可以通过一个路由进入到单一的 ADC 通道成为可能，该通道可以极大地扩展洗的通道数。该系统是用于获取 100 个以上模拟输入通道的。16（8x1）模拟多路复用器用于多路复用。该系统共有 17 个模拟多路复用器。第 17 多路复用器被用于在数据采集软件进行适当的解复用信道数输入通道。该 17桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 4 页 共 43 页路多路复用器的输出终端被连接到 Delfin DAQ 板的 17 个输入通道，并将模拟信号转换成数字信号。该数据采集软件执行以下功能：a.16 路多路模拟信号解复用成 128 路数字信号。b.所获取的数据和 ADC 时钟之间的同步通过参考 17 多路输出。c.数字数据帧的形成用于进一步的处理。在模拟信号多路复用器中确定的两个主要问题是存在于民多路复用通道之间的干扰和相移。噪声干扰被最小化在一定程度上是因为通过分析 DAQ 时钟信号同步多路复用器与数据采集系统。相移变化被最小化在一定程度上是因为采用了多速率信号处理技术8。A.采用 NI-6255 DAQ 板的基于 PC 的 DAQ 系统作者提出了一个采用一块 NI-6255 板的 64 通道的数据采集系统，其采样率是5KHz。该系统包括独立的数据采集和信号处理单元。64 个通道的数字化数据以超过1000 的双绞线网络传输到信号处理单元。频域波束形成算法实时应用和 64 束形成9。VII.基于 PC 的 DAQ 系统进行水下传感器阵列处理一个线性阵列传感器主要用于检测和目标定位。64 通道和 96 通道线性阵列传感器用来评估上述四种 PCI 数据采集板并选择最优的一种用于 DAQ 系统。阵列频率范围从 1KHz 到 12KHz。选择每通道 24KHz 的采样率以保持检测最高信号频率。对于一个 64 通道的线性传感器阵列，上面提到的三种采集板可用于数据采集即 Delfin-32,PCI-24DS132 和 ICS-610 数据采集板。两个这样的采集板结合在一起可以获得实时同步数据。相比之下，对于单个 NI-6255 采集板，80 个可用输入中的 64 个输入通道达到 20KHz 的采样率是可能的，因此在我们的案例中不是一个可能的解决方案。64 通道的 DAQ 系统的成本比较如下所示：表 I对于一个 96 通道的线性传感器阵列，上面提到的两种 DAQ 板可用于进行数据采集，即 PCI-24DS132 和 ICS-610 数据采集板。三种采集板每种各有 32 个输入通道，只要做到适当同步就可以很容易获取采集数据。相比之下，对于单一的 NI-6255 DAQ 板，80个可能输入通道的采样率达到 15KHz 是可能的，因此在外我们的案例中不是一种可能的解决方案。然而采用 RTSI 触发总线可使两块 NI-6255 DAQ 板实现同步。每个单板可用于 48输入通道数据采集。在这种情况下，每个采集板可以提供每通道采样率高达 26KHz，很难满足提出的系统要求。然而与其他三种采集板相比，NI-6255 采集板不支持同步采样。此外其 ADC 分辨率和板载 FIFO 缓存与其他三种 DAQ 板相比也较少。96 通道的 DAQ 系统的成本比较如下：桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 5 页 共 43 页表 IIPCI-24DS132 采集板不仅符合所有提出的系统需求，而且具有与 ICS-610 采集板相同的功能。此外 PCI-24DS132 的采样率和板载 FIFO 缓存规范也优于 ICS-610 DAQ 板。显然 PCI-24DS132 在成本和功能方面是一个不错的选择。根据上述讨论，建议系统使用三个 PCI-24DS132 采集板进行 96 通道实时数据采集。利用英特尔双核处理器，频域波束形成采用 2D-FFT 算法应用于数字化数据。96 束形成图在 MATLAB 窗口显示。VIII.推荐的基于 PC 的 DAQ 系统本文提出了一种基于 PC 的 DAQ 系统，包括一台工业电脑，3 块 PCI-24DS132 96通道数据采集板，和一块用于模拟输入连接的前面板 BNC 板。工业计算机包括英特尔3.0 GHz IG 内存,320 gb SATA 硬盘,Windows XP,DVD,和千兆以太网,4 PCI 插槽,和AcquiFLEX-32 通道软件设置，用以一次性获取和存储 32 通道数据。DAQ 系统配置如下图所示：图 5 基于 PC 的 DAQ 系统-前视图96-通道面板 BNC 板配置如下图所示：桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 6 页 共 43 页图 6 96 模拟输入前面板 BNC 板通道 1 到通道 32（第 1 排和第 2 排）连接到主设备（即右边的单元）。通道 33到 64（第 3 排和第 4 排）连接到从者单元（即中间单元）。通道 65 到 96（第 5 排和第 6 排）连接到从者单元（即左边的单元）。IX.实时数据采集方法给定输入通道的数量、采样率和 ADC 样本量，ADC 数据速率可以使用以下公式计算:数据率=输入通道数 x 采样率 x 样本量数据率的表达单位是 Mbytes/s 和 Kbytes/s 6。该公式同样适用于不同的传感器阵列配置和给出了建议传感器阵列的数据率如下：输入通道= 96采样率 = 24KHzADC 样本量= 32 位或 4 字节数据率 = 96 x 24KHz x 4 字节9.0 Mbytes/s96 通道在 24KHz 的采样率下的总的数据是 9 Mbytes/s。该数据量需要实时获取。一块单一的 PCI-24DS132 板可以控制 32 个输入通道并能实时获取 3 Mbytes/s 的数据。本文采用的获得 96 通道实时数据方法涉及硬件和软件配置。硬件配置包括 3 块安装到个人计算机的主-从配置 PCI 插槽的数据采集板。主从配置是一种时钟和触发机制在采集板之间分享的机制。第一块板(主板)提供自己的时钟和触发给另外两块板(从者 l 和从者 2)。结果是获得 96 个通道完全同步连续的数据流。96 个通道数据采集的软件配置是首先考虑来解释一个 32 通道采集板的例子。每个采集板有 32 个输入通道和 256 KS 板载内存。这意味着在 K 是 1024 时每通道最多存储8 K 数据样本。因此一个 32 通道采集板的数据缓冲区大小是 32 x8k 和数据交叉和编码在 4 个字节中，如下所示:D 23 . 0 = 24 位值D 28 . 24 = 通道标识符D 31 . 29 = 总是零D23-DOCH-l_ 样本-OCH-2_ 样本-OCH-32_ 样本-OCH-l_ 样本-1桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 7 页 共 43 页CH-2_ 样本-1CH-32_ 样本-1CH-32_ 样本-N； 其中 N = 8192对于 32 通道数据缓冲区, 样本保存到由以下公式给出各自的位置：CH-p_样本-n；其中 p = 1,2,3, . , 32n = 0,1,2, . , N-l所有 3 DAQ 采集板都有 3 个大小为 32 x8k 的数据缓冲区和不断以如前所述类似的方式获取数据。在本文中，数据采集方法包括对三种数据采集板各自 32 kb 空间进行三个独立的缓冲区分配。从每个 DAQ 采集板数字化数据已经收集和安排,这样每个输入通道 1 k 样本被放置到各自的 DAQ 缓冲区中。对于通道 p 的 1K 样本，数据收集的位置是(32 x n)p - 1。对于通道 1，其位置是32 xn + 0，对于通道 2，其位置是 32 x n + 1，类似地，通道 32 的位置是 32 x n + 31。以这种方式重新排列数据缓冲区如下:通道号 数据样本样本-0 样本-1 . . .样本-m样本-0 样本-1 . . .样本-m.32 样本-0 样本-1 . . .样本-m其中 m = 0,1,2,，1023所有三个采集板的数字化数据以类似的方式获得。当读取数据时，数据从第一采集板每个通道的 1024 个位置中获取，然后 p 的值从第二 DAQ 板 33 64 中获取和第三块板的 p 值从 65-96 中获取。对于 96 通道的数据缓冲区，样本保存到由以下公式确定的各自的位置：CH-p_样本-m； 其中 p = 1,2,3, . , 96m = 0,1,2, . , 1023一个已被定义为 MAX- SAMPLE- SIZE 变量，其大小是 32 kb,对于每一个即将到来的数据块，它负责限制每个 DAQ 板的缓冲区为 32 kb,其中 K 是 1024。根据下面给出的机制，每个板采集数据获取和存储在一个数据文件中:通道号 = 32 （对一块 DAQ 板）采样率 = 24 kHz采集时间 = 10 秒获得的总数据样本 = 32*24000*10 = 7680000MAX- SAMPLE- SIZE = 32K在 10 秒数据块的数量 = 234数据文件大小 = 234*32K*4 = 29 Mb在 MATLAB 中的数据文件内容 = 234*32K = 7667712桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 8 页 共 43 页对于所有三种采集板，这种方法已经被测试和验证以保证实时数据的采集。对于96 通道数据采集，一个单独的 96 kb 缓冲区被分配以适应 3 套 32 kb 的数据采集板，分别如下图 7 所示:通道号 数据样本1 - - - - - - - - 10242 - - - - - - - - 1024 第一块数据采集板，32K 样本32 - - - - - - - - 102464- - - - - - - - 102496 - - - - - - - - 1024图 7 96 通道数据采集所有三个 DAQ 板根据上述计算结果获得数据连续采集和同步,从而最后填充完 96 k 字节缓冲区。数据文件再次为 96 个通道数据进行计算,结果发现是正确的，如下所示:数据文件大小 = 234*96K*4 = 87 MbMATLAB 中的数据文件内容 = 234*96K = 23003136这种方法保证了对所有 96 个通道实时数据的采集和连续流。这些数据都可以存储在电脑硬盘或系统内存(RAM)。X.频域波束频域波束形成算法涉及 2D-FFT 处理传感器阵列数据。该结果同时在多个光束形成 10。本文中采用的方法适合 2 D-FFT 处理,如下所示:.FFT 大小选择基于传感器阵列的几何图，如下图 8 所示. 第一时域 FFT 即 FFT 为每个传感器(M)对时间样本实施计算和积累的结果. 第二个空间域 FFT 即 FFT 对所有传感器(N)进行覆盖和积累的结果N 个传感器的传感器阵列桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 9 页 共 43 页M 时间 M 频率M 频率在该空间域的应用 M F F T sN空间N空间N个波数在该空间域的应用N F F Ts图 8 2D-FFT 传感器阵列的波束形成11XI.实现和结果本文提出了一个基于 PC 和信号采集处理系统,包括 96 个频道数据采集及之后的2D-FFT 声源定位实现传感器阵列数据窄带和宽带频率检测。阵列频率变化范围从 1 KHz 到 12 KHz。所有的 96 个传感器可以有不同的模拟输入电压范围。该 96 路通道的 DAQ 系统的 2D-FFT 的实时要求给出如下：阵列频率 = 12 KHz采样率（fs） = 24KHzFFT 数据点（N） = 1024计算 N 点 FFT 时间（Pt）= N/fsPt = 1024/24 KHz = 46 ms系统实现包括四个信号发生器,在阵列频率范围内产生四种不同的频率即 1500 Hz,2200 Hz,2800 Hz,3700 Hz。这些模拟信号输送到上述第四节中使用前面板 BNC 板的 DAQ 系统的模拟输入模块。这些信号成为 3 种 DAQ 采集板的输入，如下图 9 所示。这些采集板插入主从配置的工业计算机的 PCI 插槽和同时获得 96 通道声学数据。数字化数据积累到一个放置在主机内存中的缓冲区即 RAM。信号处理软件是数据采集软件的一部分,使用数字化数据缓冲区并执行 2D-FFT 波束形成并实时对 96 束波束进行计算。时间序列数据(M)为每个传感器的 1024 个时间样本和(N)为 96 年即传感器的数量。英特尔处理器执行 2D-FFT 花费的总时间是 20 - 25 ms，在 46 ms 之内以保持实时操作。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 10 页 共 43 页图 9 基于 PC 的 DAQ 板和数据处理系统实现处理过的数据以数字文件形式存储到硬盘和结果利用 MA TLAB 显示，如图 10 所示。下图强调了如上所述的信号发生器生成的四种频率并验证 FFT 输出结果。图 10 2D-FFT 声源定位输出XII.结论基于 PC 的数据采集和信号处理系统包括硬件和软件组件。这些组件总是应该根据系统设计需求选择。此外软件设备驱动程序和示例应用程序支持不仅可以方便系统程序员,也节省时间和金钱。本文强调为开发基于 PC 的 DAQ 系统使用具有多个输入 COTS DAQ 板。本文提出了一种数据采集板和一种用于接收处理水下传感器阵列的信号处理系统，可以帮助需要设计师在开发类似系统时提供一个最优解。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 11 页 共 43 页参考文献1 Signal Conditioing Tutorial by National Instruments Information on m2 PCI-24DSI32 DAQ board data sheet Information on 3 Delfin-32 DAQ board data sheet Information on 4 ICS-61O-32 DAQ board data sheet Information on 5 Nl-6255 DAQ board data sheet Information on 6 Choosing Data Acquisition Boards and Software by DataTranslation Information on 7 PC based Sonar Processing, Application Note AN-SN-6 by ICS, 2004 Information on 8 Hamid U, Shahzad M, Evaluating an Analog Signal Multiplexing Approach for Data Acquisition and Processing in Towed Array Sonar Systems, 8th IBCAST, 20119 Hamid U, Shahzad M, Deploying Commercial Off-the-Shelf Solutions in Defense Applications, 7th IBCAST, 201010 Heinz G. Urban, Handbook of Underwater Acoustic Engineering, STN ATLAS Elektronik GmbH, Bremen, 200211 Martinez, Bond, Vai, High Performance Embedded Computing Handbook A Systems Perspective, CRC Press NW, 2008桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 12 页 共 43 页实际应用中的 ADC 的动态测试D. K. MishraElectronics and Instrumentation EngineeringS. G. S. Institute of Technology & ScienceIndore, M. P., Indiae-mail:mishrad_R. S. GamadElectronics and Instrumentation EngineeringS. G. S. Institute of Technology & ScienceIndore, M. P., Indiae-mail:摘 要-本文提出了一种新的非线性和有效的测定数模转换器（ADC）比特数的方法。很多时候 ADC 在其他应用程序的输入是相当标准的，如正弦波和三角波信号。如果输入信号是不同的，那么利用标准信号进行的动态测试所确定的 ADC 的参数就不是有效的。不同的正弦输入组件的应用程序可以由频谱分析仪确定。应用程序输入可以在任意一台波形发生器(AWG)中由计算机生成的下载数据点生成。ADC 微分非线性(DNL)由使用实际从参考直方图或理想的直方图的偏差确定。积分非线性（INL）的进一步估算由 DNL 的总和完成。ENOB 是由估计实际理想的均方根误差和均方根误差确定的这些均方根误差是由采取计算机中可用的 ADC 采样值和相应的 ADC 输出计算得出的。5 位和8 位 ADC 的仿真结果和一个实际 8 位 ADC 的实验结果都报道过。仿真结果的比较通过采用标准正弦波，三角波和应用输入。预计这项工作将启动对 ADC 测试使用应用程序的输入研究。关键词-微分非线性；积分非线性；有效值的位数；样品的数量；柱状图；代码转换水平桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 13 页 共 43 页I.介绍对于 ADC 的动态测试，除了快速傅立叶变换（FFT）和正弦波曲线拟合技术之外，正弦波输入标准直方图技术是最流行的。如果输入到 ADC 的不是正弦波或三角波等，那么用这些输入确定的参数是没有用的。通常设备的制造商在某些测试条件下提供规范的数据表。如果一个设备的用户的应用条件超出用户的条件，那么数据表规格对用户的应用程序没有太大的作用。如果目的是为应用选择一个比较好的设备或器件，那么数据表规格可以在选择中作为有效的参考。但是，如果所选择的设备被应用于一个设计中，则测定其应用条件下的功能参数是必须的。在本文中，我们要探讨使用应用输入的 ADC 的动态测试方法。从制造商的角度来看以及用户的角度来看，这个测试将是有效的。由于 ADC 的成本高，动态测试方法及其测试仪器的发展都通过软件进行了仿真。通过仿真开发的测试方法同样适用于测试一个现实生活中的 ADC 的应用条件与硬件和软件相关的细微变化。标准直方图技术是基于由概率估计测定的 DNL 和代码转换电平由相位估计1，2，10 - 13决定的累积直方图的来决定。众所周知，对于频率应用信号来说，推导基于概率估计及基于相位估计代码转换电平的 DNL 公式是非常困难的。如果不是可能的应用程序的输入，同样测定采用正弦波曲线拟合技术 ADC的 ENOB 是非常困难的。对于使用多个频率应用信号的 FFT 技术，再生基带频谱的采样率使得固定的间隔 FFT 技术使得很难精确地确定不同组成部分的频率，振幅和相位。因此，用于测试一个任意输入的 ADC，需要完全不同的方法或需要在现有的测试方法3 - 5 作合适的修改。在我们提出的方法中，我们通过应用 IFFT 算法确定应用程序的输入不同的正弦分量。为了达到这个目的，高分辨率和高精确度的频谱分析仪可以用于确定应用程序的输入组件。进一步确定应用程序的输入的部件，这些部件均采用通过软件来模拟应用程序的输入和其样品通过一个模拟的 ADC 数字化来采集。当然一个AWG 也可以生成这个应用程序的输入。应用程序输入部件也可以由 IFFT 方法6,7确定 ，如图 1 所示。图 2 显示了使用理想的 ADC 应用程序的输入数字化。第二部分显示了DNL 和 INL 的测定过程。ENOB 的测定报告如第三节所示。第四部分提出结果和讨论。最后的结论在第五节给出。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 14 页 共 43 页图 1 基于 IFFT 方法对的应用输入组件测定仿真应用模型输入理想仿真A D C理想 A D C输出图 2 基于理想 ADC 的应用输入的数字化II.非线性估计应用程序输入的 DNL 测定是通过采取实验计数偏差和相应的引用计数的方法和 INL的测定是通过采取 DNL 的总和为所有前面的代码 8，9 进行计算。其中 H EXP (i) = 代码 I 的实验数，H REF (i) = 代码 I 的引用计数。当实际应用中输入被测试 ADC 数字化时，实验计数通过发生的每个代码的频率计算每个码斌。当应用程序的输入是使用模拟理想的 ADC 通过软件数字化时，引用计数是按发生的每个代码的频率来决定的。图 3 是基于测试 ADC 的应用输入的数字化。应 用 输 出 ADC输 出测 试 ADC测试 A D C桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 15 页 共 43 页图 3 基于测试 ADC 的应用输入的数字化应用模式输入被建模为无限正弦波的总和如其中Ai 是每个正弦波的振幅; wi 是每个正弦波的基波频率; i 是正弦波的数量; C 是偏移量;应 用 模 式 输 入x(t) 增 益偏 移 量非 线 性理 想 量 化理 想 量 化偏移量图 4 应用模式输入下的 ADC 的真正的实际模式ADC 的实际生活模型如图 4 所示。该 ADC 可以建模为增益误差，失调误差为代表的非线性 H（X）和其次是理想的量化处理。这种应用模式输入施加到 ADC 且其输出样本用 y（n）表示。这些输出样本被转移到计算机和由313计算得到的 FFT 该 INL h（x）现在可以被定义为 Ist 正弦波：IInd 正弦波的 h(x)为：桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 16 页 共 43 页最后,应用模式输入 h(x)表示为：其中，J 为正弦波的伪随机模型的数量; n 为频谱分量的数目; Tn 为第一类 n 次切比雪夫多项式; A j 为输出信号的振幅若 INL 可以由 DNL（4）的积分来表示，该 DNL 可估计为：III.ENOB 的测定如前面讨论的应用程序的输入组件是在模拟采样频率中通过软件模拟和采样完成仿真的。这个模拟输入被施加到模拟 ADC 和 ADC 输出抽取样本。ADC 输出和采样 ADC 输入的差异被视为错误。此错误包括出现在 ADC 量化误差和非线性误差。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 17 页 共 43 页ENOB 可以被认为是一个完美的 ADC，其均方根量化误差将等于从所有 ADC 被测总均方根误差的比特数。ENOB 可以表示为1 9：现实与理想噪声的均方根值可以通过一下公式计算：图 5 显示了在采样点错误的典型情节。从这个错误中曲线图上可以为理想的情况下，作为一种理想的均方根误差确定均方根值。同样这个误差曲线可以用来为实际均方根误差计算均方根误差。采样间隔图 5 在采样点错误典型情节其中 e 是 ADC 输出 之间的误差信号和采样应用输入 “m”，表示为：方程（10）通过两个点( x(K), e(K) ) 和( x(K+1), e(K +1) )。参数 p 和 q 可由下式求得：桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 18 页 共 43 页在理想情况下：e（K）理想=理想的 ADC 输出 - 采样输入的应用 (13)其中，e（K）是编号 K 的理想错误。在实际情况下：E（K）实际=实际 ADC 输出 - 采样应用程序的输入 （14）其中，e（K）实际是编号 K 的实际错误。IV.结果与讨论A. 仿真结果对 5 位和 8 位 ADC 的传输特性进行了模拟，并引入了任意 INL 误差。在 5 MHz的采样频率中大量样品被当作具有三个应用到 ADC 输入的类型，即（1）满量程正弦波输入（2）三角波输入和（3）通过增加两个正弦信号创建的应用程序模式的输入。由本文方法估计 DNL 误差为 5 和 8 位的 ADC 和绘制出图 6，7，8 和 9。可以观察到，DNL 误差为应用模式的输入和正弦波输入是接近对方，同时为三角波输入 DNL 是更为接近。同样预计 5 和 8 位 ADC 的 INL 误差为所有三种情况，并绘制在图 10，11，12 和 13 中。据观察，当 INL 是不同的三角波输入时，INL 误差为应用程序输入和正弦波输入时接近对方。原因是由于应用输入中的两个成分中的一个是正弦波输入。所以 DNL 和 INL 在这两种情形下中的变化是非常少的。由于三角波输入是由不同的正弦波分量合成的，所以获得更高的错误值是符合预期的。表 I 显示了采用提出的方法用于不同的输入信号对 5 位 ADC 进行 ENOB 的比较。相对于于三角波输入，用于应用程序的输入和正弦波输入得到的 ENOB 是更加彼此接近的。这是因为三角波输入以较少的 ENOB 而导致的非线性误差是比较领先的。表 II 中给出了 INL 对应施加到 5 位 ADC 的各种输入信号进行比较结果。对应于各种输入信号施加到 5 位 ADC，积分非线性 h（x）的值，第二个正弦波观察到最低，第一的正弦波 h（x）的值更多和 h（x）的值在应用模式输入中是最高的。这些数值表明，更多的频率成分导致更多的非线性。表 III 显示了 8 位 ADC 的应用程序的输入 ENOB 值。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 19 页 共 43 页应用模型三角波正弦波D N L错误A D C 代码图 6 采用提出的方法用不同的输入信号对 5 位 ADC 进行 ENOB 的比较正弦波A D C 代码D N L错误图 7 通过提议方法采用正弦波输入的 8 位 ADC 的 DNL 误差估计应用模型D N L错误A D C 代码图 8 通过提议方法采用应用模式输入输入的 8 位 ADC 的 DNL 误差估计桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 20 页 共 43 页A D C 代码水平图 9 利用提出的方法针对不同的输入信号的 8 位 ADC 的 DNL 误差估计比较ADC代 码DNL错 误应 用 模 型 三 角 波 正 弦 波I N L 错误图 10 采用提出的方法用不同的输入信号对 5 位 ADC 的 INL 误差估计比较桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 21 页 共 43 页正弦波I N L错误A D C 代码图 11 采用提出的方法针采用正弦波输入信号的 8 位 ADC 的 INL 误差估计比较应用模型I N L错误A D C 代码图 12 采用提出的方法针采用应用模式输入的 8 位 ADC 的 INL 误差估计比较图 13 采用提出的方法针对不同的输入信号的 8 位 ADC 的 INL 误差估计的比较桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 22 页 共 43 页图 14 实验装置摄影表 I56 位 ADC 的 ENOB 评估桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 23 页 共 43 页表 II采用不同输入信号的 5 位 ADC 的 INL 比较表 III采用应用输入的 8 位 ADC 的 ENOBB. 实验结果实验装置的照片如图 14 所示。测试 ADC（TLC5510）采用现场可编程门阵列（FPGA）的系统接口与微机。采样时钟也在 FPGA 的帮助下产生。应用模式的输入与它的两个同频率 0.98MHz 和 1.96MHz 与 1.0V 和 0.5V 的幅度正弦分量信号分别由任意波形发生器产生并施加到测试 ADC。抽取样本在 5 MHz 的采样频率和传输到微机。对于生成应用模式输入，通过计算机来生成与任意波形发生器下载第一个数据点。测试算法计算 ADC 输出值和 ADC 的输入，根据对应的数据点作为错误桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 24 页 共 43 页的采样值的差。采用应用输入的 8 位测试 ADC 的 ENOB 值，利用不同的样本数量来计算得到并如图 III 所示。计算 DNL 数值可以通过计算实际的直方图值和参考值的直方图参考直方图值除以差异来做。同样的方法可以用于测试 ADC 的 INL 值的计算。从观察得知，计算出的 DNL 和 INL 值在较高一侧。DNL 计算值较高的原因是不匹配 ADC 输入和 ADC 输出的样本的不匹配。同样的效果在 ENOB 值的计算上可以观察到。此外在采用频率比例和输入信号频率的选择的不匹配更少。也用于获取参数的正确值，需要大量的样本是因为这样一来参考直方图对于任何 ADC 代码不会有零值。作为采样频率为 5MHz 不是很高的相对于输入频率，因此有效位数和DNL 得到的值不准确。进一步更好的效果可以通过选择输入适当的值和采样频率来获得。V.结论在本文中，我们提出了估算 DNL 误差，INL 误差和 ENOB 的应用模式输入。重要的是要计算 ADC 在应用程序中实现最佳的性能这些参数。这些值是对不同类型的输入到 ADC 的比较。从观察中得知，如果输入频率增加或者输入信号的成分数量增加，非线性就可以更容易被观测到，该非线性导致更多的 DNL 和 INL 及更少的ENOB 值。对于 INL 估计 5 位 ADC 新方法是基于估计第一类切比雪夫多项式的介绍。本文是已有文献中报道的延伸。一个 8 位 ADC 的测试是通过应用产生的特设工作组的计算机编程输入完成。从采样时序不匹配非线性和 ENOB 的不太准确的值获得。希望提出的工作对 ADC 的用户以及该设备的制造商有用。致 谢本项工作已经在印度印多尔的 Shri GS 学院电子与仪表工程系 SMDP 超大规模集成电路实验室实施。该 SMDP 超大规模集成电路项目由信息产业和通信技术部建立，印度政府资助。作者感谢该部为这个项目所提供的设施。作者还感谢技术教育质量改进计划（TEQIP）为这项工作提供的测试设备。桂林电子科技大学毕业设计外文翻译用纸 第 25 页 共 43 页参考文献1 Jerome Blair, “Histogram measurement of ADC nonlinearity using sine waves”, IEEE transaction on instrumentation and measurement,Vol 43, no 3, PP 378-383, June 1994.2 M F Wagdy & Selim Awad, “Determining ADC effective number of bits via Histogram testing”, IEEE transaction on instrumentation and measurement, vol 40, no 4, august 1991.3 J. Schoukens, R. Pintelon, and H. V. Hamme, “The Interpolated Fast Fourier Transform: A comparative study”, IEEE transaction on instrumentation and measurement, Vol 41, no 2, pp. 226-232, April 1992.august 1991.4 D. K. Mishra, “ADC testing using interpolated Fast Fourier transform (IFFT) technique”, International journal of Electronics,Taylor and Francis, Vol, no 7, pp 459-469, 2003.5 T. Grandke, “Interpolation Algorithms for Discrete Fourier Transforms of weighted signals” IEEE transaction on instrumentation and measurement, vol IM 32, pp. 350 - 355, June 1983.6 D K Mishra, “Some Methods for Dynamic Testing of A/D Converters” Ph. D. Thesis, DAVV University , Indore, India, May 2000.7 D K Mishra, Dynamic testing of high speed A/D converters using triangular Wave as input test signal, IE (I) Journal-ET-2005, Vol 85, pp68-71, January 2005.8 IEEE std- 1057-1994, “IEEE standard for digitizing waveform recorders”.9 John E Freund, Mathematical Statistics, Prentice- Hall of India Private Limited, New Delhi, India, 1992.10 Hsin-Wen Ting, Bin-Da Liu and Soon-Jyh Chang, “A Histogram-Based Testing Method for Estimating A/D Converter Performance” IEEE transaction on Instrumentation and measurement, vol 57,No 2, pp. 420-427, Feb. 2008.11 M. da G. Cataldi Flores et. al “INL and DNL Estimation based on noise for ADC test”, IEEE Transaction on Instrumentation and measurement, vol 53, No 5, pp. 1391-1395, Oct. 200412 H. W. Ting, B. Liu and S. J. Chang “A histogram based testing method for estimating A/D Converter p