基于过零点检测的高分辨率DAC静态测试方法研究

但事实上，我们并不需要测试每一个Vk。对静态测试而言，主要是了解被测DAC的线性度，如图4所示。影响DNL的主要是相邻两个输入代码的输出电平幅值之差与理想步长之间的偏差，即Vk+1-Vk与LSB之差。将DNL、INL的计算公式适当变化如下：

由图4和式(7)、(9)可以看出，只要知道输入代码的实际电压与理想电压的差值，一样能计算出DAC的静态参数。
基于以上认识，设计了如下的测试系统架构模型。

设参考锯齿波的信号f(x)*δT(x)，其中：

参考斜坡的信号可以表示为：，[]为取整函数。
令DUT产生的信号为g'(x)，经过叠加的均匀抖动上升的锯齿信号为f(x)*δT(x)+g(x)，ADC采集的信号就是f(x)*δT(x)+g(x)-g'(x)。显然，g(x)-g'(x)的值代表了△Vk的大小，而△Vk很小，低精度的ADC是无法将其反映出来的。通过借助参考锯齿波形在时域上的过零点分布却能够表达出来。
如果被测DAC表现出完美的静态特性，那么ADC会恢复出参考锯齿波信号，如果一旦被测DAC的输出电压Vk与理想值存在偏差(如图4)，则会在时域图上明显地反映出来，如图6所示。

图中△Vk代表了在输入代码为k时，实际测量电平与这一点的理想电平的差值，虚线代表参考锯齿波信号，实线表示被测DAC与参考信号的差分信号。用一个双通道的ADC同时对两种信号进行采集，通过检测过零点，得到△tk、△tk+1的值，不难看出：

N代表锯齿波一个周期内的采样点，A表示锯齿波的幅值，然后有：

结果证明，在上述方法中，知道锯齿波的幅值以及△tk内的采样点数Nc，便可得到△tk的值，在这种方法中，并不需要知道每一个Vk的值，也可以轻松地获得DNL和INL的值。

3 仿真实验
为了验证此方法的可靠性，本文采用Labview虚拟仪器进行仿真测试。仿真中采用8位DAC产生标准的斜坡波形和锯齿波形，将两种信号的加法形式作为参考波形，设置随机白噪声点逐点加到标准斜坡波形上，使得LSB的范围限制为，以便用程序计算出实际仿真的DNL和INL的大小。程序的最终目的在于，将提出方法测试所得的结果和真实计算结果的偏差做一个比较。
通过编写测试程序，可以得到以下规律：
(1)ADC的采样率越高，实际测试得到的DNL和INL会更加接近真实的计算结果；
(2)参考锯齿波的幅值越小，测试的结果会越精确；
(3)ADC位数与测试精度几乎没有关系。
需要注意的是，增加采样点数会使测试时间增加，因此ADC的采样率不可以无限制提高，但是可以根据测试的实际情况对其作最佳评估。关于幅值的设定，其最低值必须使得每个差分锯齿波都有过零点。然后设置程序来比较标准锯齿波的过零点和差分锯齿波的过零点数，当两者不同时，程序中的指示灯报警。
在仿真测试中，设置DAC范围为10V，幅值为80mV；产生的斜坡中，每个输入代码重复100次，设置采样率为1k，采集256000个点。设置ADC的分辨率为2位。得到结果如图6所示。

通过比较图6中两个波形的过零点之间的采样数，比较最终得到的INL值与计算所得INL值：图7 a．实际的INL值，b．用本方法测得的INL值。

4 结束语
本文对高精度DAC的动态测试提出了新的评估方法，这个方法通过比较参考锯齿波与实际得到的锯齿波在时域上的过零点，精确地获得了DAC的静态参数INT、DNL的值。并且在Labview仿真测试系统中进行了验证，结果证明了此方法的有效性和实用性。