有效位测试评估数字化仪器的动态性能

有效位的概念

不管是设计还是购买数字化系统，您都需要某种手段来确定系统的实际数字化性能。模数转换器(ADC)、波形数字化仪或数字存储示波器的输出信号与模拟输入信号的实际接近程度怎样呢?

在最基本的层次上，数字化性能似乎只是简单的分辨率问题为了得到理想的幅度分辨率，应采用拥有必要“位”数(量化等级)的数字化器件。为了得到理想的时间分辨率，需要有必要取样速率的数字化器件。这些问题看上去非常简单，但遗憾的是，它们也很容易会出现误导，尽管“8位数字化器件”可能会在DC或缓慢变化的信号上提供接近8位的准确性和分辨率，但却不适用于速度较高的信号根据采用的数字化技术及其它系统因素，动态数字化性能会随着信号速度提高而明显下降。在到达指定带宽之前，8位数字化器的性能可以下降到6位、4位、甚至更少的有效位。

如果您正在设计ADC设备、数字化仪器或测试系统，那么必需了解影响数字化性能的各种因素，并通过某种手段评估数字化器件的整体性能。有效位测试为确定动态数字化性能指标提供了一种手段。有效位不仅可以作为各个设计阶段(从ADC设备设计或选型开始)的评估手段，还可以用来提供整个系统动态性能指标。

对数字化系统采购决策者来说，有效位同样是一个重要的评估工具手段。在某些情况下，有效位可能已经被作为系统或仪器指标的一部分，这在波形数字化仪器中正变得越来越常见。但是，并不是每台仪器，每个系统部件都给出了有效位指标，因此，可能需要评估有效位，以便进行比较。如果数字化器件嵌入到系统中，那么有效位评估可以为动态数字化系统性能提供整体系统指标。

通常，有效位提供了，来指定数字化设备或仪器表示各种频率的信号的能力的一种手段。基本概念如图1所示，其中图中显示了有效位与频率关系情况。

图1显示了两台数字化器件的有效位数与频率关系，与增益带宽或波特图一样，ENOB一般(但不总是)随着频率下降。主要区别在于:ENOB图比较的是数字化精度或数字位的准确性，而不是模拟增益(或衰减)准确性。

图告诉我们，有效数字化的准确性随着数字信号频率增加而下降。换句话说，8位数字化器只在DC和低频或低信号斜率上提供了8个有效位的准确性。随着被数字化的信号的频率或速度提高，数字化性能下降到越来越低的有效位值。

数字化过程中的误差来源

与数字化有关的噪声或误差可能自有各种来源。即使在理想的数字化器中，量化也会有最低的噪声或误差大小。这种“量化误差”总计为±1/2LSB(最低有效位)，如图2和表1所示这个误差是数字化本身的一部分，它是与理想的数字化有关的分辨率极限或不确定性。在这个基本的理想本底误差之上，实际的数字化器进一步增加了误差。这些进一步增加的实际误差可以划分成几大类:

-DC偏置(也是AC偏置或“码型”误差，有时称为“固定码型失真”，与交错的采样方式有关)

增益误差(DC和AC)

非线性度(模拟)和非单调性(数字)

相位误差

随机噪声

频率(时基)不准确性

-孔径不确定性(取样时间抖动)

数字误差(如由于亚稳定性、代码丢失等导致的数据丢失)

其它误差来源，如触发抖动

图说明了部分其它基本误差类别，使您能够对其影响有一个直观认识。数字化器中的许多误差都是指定的或与任何放大器或模拟网络有关的经典误差类型。例如，DC偏置、增益误差、相位误差、非线性度和随机噪声可能会发生在波形捕获过程(从模拟波形输入到数字化波形值输出)中的任何部分。

有效位测量流程

除上面提到的误差来源和考虑因素外，数字化误差还可能有其它来源。例如，在没有采样保持或跟踪保持的实时高速数字化中，最低有效位必须以非常高的速率变化，以跟踪高速变化的信号。这对数据线路及这些低有效位缓冲输入提出了高带宽要求。如果没有达到这些带宽要求，快速变化的低有效位将被“丢失”，造成数字化器的有效位性能下降。当然，在数字化设备之前和之后还有许多其它可能的误差来源。

比起区分和测量数字化系统中的各个误差源而言，测量整体性能要更加简便。换句话说，在理想的输入信号一定时，数字化系统对输出信号的整体误差有什么影响?一个很好的起点是确定数字化系统的SNR及公式2、3、4定义的有效位这提供了容易理解的通用比较指标。

基本测试流程如图所示。需要把已知的理想信号应用到数字化器件中，然后由计算机分析数字化后的波形。由于理想正弦波生成和表征相对简便，所以使用正弦波作为测试信号，整体测试要求是:正弦波的发生器的性能必须超过被测数字化器的性能。否则，测试将不能把数字化误差与信号源误差分开。可能需要在信号源中增加滤波器，以把信号源谐波降低到明显低于被测数字化器期望的水平。

其它动态性能测试

除有效位测试外，还可以使用其它测试方法来评估数字化器的动态性能，其中包括FFT测试、频谱平均测试和直方图测试。一般来说，使用这些测试可以增强有效位测试结果，或者获得数字化器性能的某些特定方面的具体信息。表2概括了各种测试进行的误差测量。

简单地说，FFT测试可以测量由于积分非线性度导致的数字化器的本底噪声和谐波失真，通过简单地计算数字化的正弦波测试信号的FFT来完成。假设FFT计算的精度远远高于数字化的正弦波，FFT结果的本底噪声就是数字化器的本底噪声，此外，来自非线性度的任何谐波都将反映在FFT结果中。假设信号源波形中的谐波失真达到最小，谐波幅度表明数字化器的非线性度，应该指出的是，数据上使用的窗口类型及是否在FFT应用之前从数据中去掉了均值，会影响对结果分析

除重复采集的测试波形变换成频域之外，频谱平均与FFT测试类似。将逐点平均计算，获得频谱平均值。这可以更简便地查看数字化器的性能，更简便地分析本底噪声和谐波。但是，为有效分析结果，结果中应有测试信号幅度和频率信息。

直方图测试采用不同的方式研究数字化信号代码密度。在测试时，数字化器件数字化输入的纯正弦波，不同数字输出代码的相对发生数量称为代码密度。这被视为归一化的直方图，显示了从零到满刻度的每个代码的发生频率。输出“0”代码密度表明了代码丢失，密度偏离理想值一般表明线性度误差。

是否苊箒绯秀进行覡乘附加测试取决于有疑问的数字化器期望的误差指标数量。如图1和表2所示，有效位很好地从整体上表明了数字化器的动态性能。可以使用其它测试扩展这一测试，反映与具体误差来源有关的更多细节。但是，有效位仍是基本指标中最主要的指标，在很大程度上就像带宽是放大器和示波器的基本指标一样。