基于NI VirtualBench和LabVIEW的ADC自動化測試

作者 張曜 孟天奕 陳尚存 合肥工業(yè)大學(xué)集成電路設(shè)計與集成系統(tǒng)專業(yè)(安徽合肥230601)

　　摘要：伴隨著通信系統(tǒng)對高頻率、大帶寬以及多通信模式的需求，模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog-to-DigitalConvertor,ADC)的設(shè)計正趨向于高速高精度發(fā)展，與此同時也給芯片測試帶來了更大的挑戰(zhàn)。本文基于NIVirtual Bench硬件平臺，提出了一套自動化測試方案，該測試方案采用碼密度直方圖法和FFT頻譜分析法實現(xiàn)ADC芯片的靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)的自動化測試。

　　關(guān)鍵詞：ADC測試;Virtual Bench;LabVIEW;碼密度直方圖法;FFT頻譜分析法

　　*第二屆全國大學(xué)生集成電路創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽NI杯全國特等獎張曜：合肥工業(yè)大學(xué)集成電路設(shè)計與集成系統(tǒng)專業(yè);孟天奕：合肥工業(yè)大學(xué)集成電路設(shè)計與集成系統(tǒng)專業(yè);通訊作者：陳尚存，合肥工業(yè)大學(xué)集成電路設(shè)計與集成系統(tǒng)專業(yè)。

　　0引言

　　模數(shù)轉(zhuǎn)換器是通信系統(tǒng)的重要組成部分，對通信系統(tǒng)的發(fā)展具有非常重要的意義。近年來，通信系統(tǒng)對高速高精度ADC的要求越來越高。當(dāng)有效位數(shù)要求超過12位時即進入了高精度ADC的范疇，傳統(tǒng)的測試方法已經(jīng)很難適應(yīng)要求。

　　National Instruments(NI)公司為芯片測試提供了完善的硬件和軟件平臺，基于NI公司的產(chǎn)品可以極大地優(yōu)化測試步驟，便捷地得到可靠的測試結(jié)果。本文中，我們提出了一種運用Virtual Bench進行ADC參數(shù)測試的自動化方法，不僅對ADC的靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)進行了詳細地分析，而且實現(xiàn)了碼密度直方圖法和FFT頻譜分析法在LabVIEW編程語言中的具體運用。相比于傳統(tǒng)的手動測試，自動化測試實現(xiàn)了從激勵產(chǎn)生輸入到響應(yīng)采集輸出，以及計算出相應(yīng)參數(shù)這一整個流程的全自動化，極大地提高了測試速度和測試準(zhǔn)確度，為優(yōu)化ADC的測試提供了一種新的可能性。NIVB-8012是一款Virtual Bench多功能一體式儀器，它將具有協(xié)議分析功能的雙通道100MHz混合信號示波器、任意波形發(fā)生器、數(shù)字萬用表、可編程直流電源和數(shù)字I/O結(jié)合到單個設(shè)備中,Virtual Bench還與Python、LabVIEW等緊密結(jié)合，支持編程控制和自動化測試序列，從而可以輕松實現(xiàn)自動化測試。

　　1ADC主要參數(shù)介紹

　　體現(xiàn)ADC性能的參數(shù)主要分為靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)。靜態(tài)參數(shù)體現(xiàn)了ADC電路在轉(zhuǎn)換時間內(nèi)輸入信號保持不變的情況下的工作性能。動態(tài)參數(shù)體現(xiàn)了ADC電路在動態(tài)環(huán)境下的性能，因此其測試要求輸入信號是時間的函數(shù)。所以與此對應(yīng)的分別是ADC時域下的靜態(tài)參數(shù)和頻域下的動態(tài)參數(shù)。下面將對這兩種參數(shù)進行說明。

　　1.1靜態(tài)參數(shù)

　　靜態(tài)參數(shù)描述的是器件的內(nèi)在特性，和器件內(nèi)部電路的誤差相關(guān)。靜態(tài)參數(shù)反映ADC的靜態(tài)誤差，即轉(zhuǎn)換器量化直流信號時影響精度的誤差。主要的靜態(tài)參數(shù)有：微分非線性和積分非線性。

　　(1)微分非線性(DifferentialNon-Linearity，DNL)：ADC實際相鄰數(shù)字碼對應(yīng)的模擬量差值與理想相鄰數(shù)字碼對應(yīng)的模擬量差值(即1LSB)之差。

　　(2)積分非線性(IntegralNon-Linearity，INL)：ADC的數(shù)字輸出碼對應(yīng)的模擬值和實際的模擬輸入值之間的差值^[1]。通常我們比較關(guān)注的是微分非線性和積分非線性中的最大值，通過將其與LSB比較來判斷ADC是否達到所需精度。

　　1.2動態(tài)參數(shù)

　　ADC動態(tài)參數(shù)反映了ADC在高速工作條件下的性能，可以通過對輸出頻譜圖進行計算分析得出。常用的動態(tài)性能參數(shù)有如下幾種：

　　(1)信號噪聲比(SignaltoNoiseRatio,SNR)：簡稱信噪比，指ADC輸出信號功率與量化噪聲和電路噪聲的總功率的比值。表達式如下：

　　(2)總諧波失真(TotalHarmonicDistortion,THD)：輸入信號與系統(tǒng)所有諧波的總功率比。表達式如下：

　　(3)信號與噪聲失真比(SignaltoNoiseAndDistortion，SINAD)：輸入信號和所有輸出信號失真功率(包括諧波成分，不包括直流)比。表達式如下：

　　(4)無雜散動態(tài)范圍(Spurious-freeDynamicRange，SFDR)：對系統(tǒng)失真進行量化，它是基本頻率與雜波信號最大值的數(shù)量差。表達式如下：SFDR=6.02×N+1.76+10×log(OSR)其中N為有效位數(shù)，OSR為過采樣率，計算公式為：OSR=fs/fB。

　　(5)有效位數(shù)(EffectiveNumberofBits，ENOB)：在ADC器件信噪比基礎(chǔ)上計算出來的，它將傳輸信號質(zhì)量轉(zhuǎn)換為等效比特分辨率。表達式如下：ENOB=[SINAD(dB)-1.76dB]/6.02dB

　　2自動化測試方案

　　本文提出的ADC芯片自動化測試方案基于Virtual Bench系列中的VB-8012。對于Virtual Bench系列儀器，我們有兩種辦法實現(xiàn)其自動化測試：

　　(1)基于LabVIEW的自動化：構(gòu)建自定義應(yīng)用程序，以編程方式控制Virtual Bench，防止重復(fù)測量中出現(xiàn)人為失誤，并減少測試時間。

　　(2)基于Python的自動化：使用Python為Virtual Bench的各種測量編寫腳本，以驗證和測試電子設(shè)備。

　　NI LabVIEW是儀器自動化行業(yè)最流行的系統(tǒng)設(shè)計軟件。使用圖形化開發(fā)環(huán)境，構(gòu)建自定義的應(yīng)用程序，通過編程控制NI Virtual Bench多功能一體化儀器，能夠減少重復(fù)測量中的人為錯誤并節(jié)省測試所需時間。本文主要是運用LabVIEW來實現(xiàn)測試自動化。

　　實現(xiàn)測試的自動化，主要依靠LabVIEW提供的設(shè)備驅(qū)動程序和儀器應(yīng)用程序接口(API)：設(shè)備驅(qū)動程序與計算機操作系統(tǒng)相配合，可在計算機和Virtual Bench之間建立起通信機制;儀器API是一組易于理解的高層函數(shù)，在LabVIEW中用于控制儀器并與儀器進行通信^[2]。

　　使用LabVIEW進行編程，通過初始化、配置儀器、執(zhí)行操作、關(guān)閉設(shè)備和錯誤處理等步驟，獲取VB-8012測得的數(shù)據(jù)，并進一步分析和處理測試數(shù)據(jù)，從而計算得出ADC的性能參數(shù)。以上測試過程，僅需編寫好的LabVIEW程序進行控制，實現(xiàn)了ADC的自動化測試。整個自動化測試系統(tǒng)的原理框圖如圖1。

　　2.1靜態(tài)參數(shù)測試

　　碼密度直方圖測試主要是基于數(shù)理統(tǒng)計理論，待測ADC對模擬輸入信號進行隨機采樣，不同數(shù)字碼輸出的出現(xiàn)次數(shù)為碼密度。以ADC的輸出數(shù)字碼和相應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)為坐標(biāo)作圖，所得的圖形稱為直方圖。在直方圖上，每個數(shù)字碼稱為碼箱，每個數(shù)字碼出現(xiàn)的次數(shù)為碼箱寬度，即碼密度。根據(jù)相應(yīng)的碼箱寬度就可以估計出ADC的靜態(tài)參數(shù)^[3]。

　　在選定測試信號時為了避免邊界值的影響，選擇輸入信號為略大于ADC量程的正弦信號。在輸入信號頻率選擇上必須滿足相干采樣原理，使得輸入信號的頻率與采樣頻率成互質(zhì)關(guān)系從而符合統(tǒng)計的隨機性。在滿足上述條件后，可以近似認為ADC的采樣是隨機的，因此采樣輸出為隨機樣本，就可以利用統(tǒng)計學(xué)原理來計算相關(guān)的靜態(tài)參數(shù)^[4]。

　　下面我們給出相應(yīng)的計算公式：

　　對于本文所需測試的12位ADC來說，要使DNL和INL的誤差精度達到0.1LSB的最低置信水平為95%，所以需要采樣的樣本數(shù)^[5]為：

　　得到總樣本數(shù)后，本設(shè)計利用相應(yīng)數(shù)字碼的階躍過渡電壓差來得到實際電壓，并利用計算公式得到失調(diào)電壓：

　　A為正弦波幅值，得到失調(diào)電壓后，可以得到每個數(shù)字碼的階躍過渡電壓值：

　　得到數(shù)字碼后進而可計算出相應(yīng)的DNL的值：

　　其中VF為滿量程電壓。最后可以通過積分計算得到相應(yīng)的INL的值：

　　本文中ADC轉(zhuǎn)換的數(shù)字碼在LabVIEW程序中以數(shù)組的方式存儲，基于算法的要求本設(shè)計將數(shù)組中的數(shù)字碼以十進制的形式表示出來，統(tǒng)計每一個碼出現(xiàn)的次數(shù)即為相應(yīng)碼的碼箱寬度，之后可根據(jù)公式計算出所有的靜態(tài)參數(shù)。

　　統(tǒng)計碼箱寬度是碼密度直方圖法中尤為重要的一環(huán)，具體程序如圖2。先將十進制數(shù)組表示的所有輸出碼進行排序，得到按照輸出碼從小到大排列的有序數(shù)組。然后將該數(shù)組按照碼的大小進行分離，把具有相同碼值的元素分別組成新的數(shù)組，每一個新數(shù)組的元素個數(shù)即為不同碼值的數(shù)字碼所對應(yīng)的碼箱寬度。

　　對我們所搭建的LabVIEW程序框圖進行驗證，得到運行結(jié)果如圖3所示。

　　根據(jù)波形圖可以發(fā)現(xiàn)DNL近似均勻分布于0的兩邊，而INL則表現(xiàn)出MSB處最大的特性，由此可以判斷程序的輸出結(jié)果正確，并且從具體數(shù)值來看ADC達到了相應(yīng)的精度。

　　2.2動態(tài)參數(shù)測試

　　為了得到ADC的動態(tài)參數(shù)，在輸入端施加正弦信號后，我們使用VB-8012內(nèi)的邏輯分析儀對ADC輸出端的數(shù)據(jù)進行采樣，之后進行快速傅里葉變換(FFT)在頻域上得到頻譜圖。

　　VB-8012獲得采樣數(shù)據(jù)并發(fā)送到上位機，在LabVIEW程序中調(diào)用VB-8012的混合信號示波器(MSO)數(shù)字通道VI，可以得到數(shù)據(jù)波形格式的采樣數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行初步處理后調(diào)用頻譜測量VI進行快速傅里葉變換，進而可以獲得信號的功率譜。

　　根據(jù)頻譜圖，按照定義計算出基波信號分量P₁，諧波信號分量P_D，噪聲功率P_N，最大雜波分量功率P_S，根據(jù)下面的公式^[6]計算出相應(yīng)動態(tài)參數(shù)：

　　相應(yīng)的LabVIEW程序框圖如圖4所示。

　　為了驗證該程序框圖及算法的正確性，我們使用加入了均勻白噪聲的正弦波作為激勵信號進行程序檢驗，計算得到的有效位數(shù)(ENOB)和其它參數(shù)均符合預(yù)期，輸出的功率譜波形也正確體現(xiàn)了信號功率和噪聲功率。對于功率譜分析需要注意的是，必須正好采集整數(shù)個周期的輸入信號，以實現(xiàn)相干采樣防止頻譜泄露，這反映到頻域上就表現(xiàn)為譜線能量非常集中。如圖5所示。

　　3結(jié)束語

　　長期以來高速高性能的ADC主要依靠國外進口。隨著國內(nèi)集成電路技術(shù)水平的不斷提升，很多ADC已經(jīng)完成了國產(chǎn)化，如何更加有效地實現(xiàn)ADC的測試成為我們需要重視的問題。本文提供了一種利用NI Virtual Bench來實現(xiàn)ADC自動化測試的方案，并且給出了LabVIEW程序的部分框圖，可供搭建ADC自動化測試系統(tǒng)時進行參考。

　　參考文獻:

　　[1]R. Jacob Baker. CMOS Circuit Design, Layout, and Simulation, Second Edition[M]. WileyIEEE Press, 2004.

　　[2]National Instruments. 《如何使用LabVIEW自動運行Virtual Bench》. https://www.ni.com/tutorial/52110/zhs/. 2014.

　　[3]薛亮, 沈延釗, 張向民. 一種A/D靜態(tài)參數(shù)和動態(tài)參數(shù)的測試方法[J]. 儀器儀表學(xué)報(第A1期). 2004:771-796.

　　[4]方穗明, 王占倉. 碼密度法測量模數(shù)轉(zhuǎn)換器的靜態(tài)參數(shù)[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(第11期). 2006: 977-981.

　　[5]Maxim Corp. Histogram testing determines DNL and INL errors, application note 2085.Sunnyvale, USA: Maxim corp, 2003.

　　[6]朱江. 高精度ADC測試技術(shù)研究[J]. 電子與封裝(第9期). 2014:9-12,16.

本文來源于中國科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第1期第73頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處