本發(fā)明屬于集成電路，具體涉及一種基于諧波失真分量提取的sar?adc非線性校準(zhǔn)算法及裝置。

背景技術(shù)：

1、模數(shù)轉(zhuǎn)換器(analog-to-digital?converter，簡稱adc)是實(shí)現(xiàn)連續(xù)模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)字信號(hào)必不可少的模塊。adc種類較多，然而逐次逼近型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(successiveapproximation?register?adc，簡稱sar?adc)，因其結(jié)構(gòu)簡單、面積小、功耗低以及更適用于先進(jìn)工藝的不斷演進(jìn)等獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)，在便攜式消費(fèi)類電子產(chǎn)品、醫(yī)療器械設(shè)備、工業(yè)自動(dòng)化、通信系統(tǒng)、傳感器接口以及數(shù)字采集等領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用。在上述應(yīng)用領(lǐng)域中，對(duì)sar?adc的性能提出了更高的要求?；陔娙莸膕ar?adc通過逐次比較輸入電壓信號(hào)和電容陣列產(chǎn)生的電壓值，從高位到低位，得到輸入信號(hào)對(duì)應(yīng)的數(shù)字編碼。電容陣列產(chǎn)生的電壓值由已得到的比較結(jié)果決定。sar?adc的精度受限于各模塊的噪聲和電容的失配。噪聲可以通過電路設(shè)計(jì)方法達(dá)到要求指標(biāo)，電容失配處理起來就較為復(fù)雜與困難。

2、由cmos制造變化引起的電容失配是必須考慮的關(guān)鍵因素，它會(huì)導(dǎo)致數(shù)模轉(zhuǎn)換器(digital-to-analog?converter，簡稱dac)出現(xiàn)非線性問題，進(jìn)而導(dǎo)致比較器出現(xiàn)錯(cuò)誤；這些誤差會(huì)在頻譜中產(chǎn)生諧波失真，從而降低整體性能。動(dòng)態(tài)元素匹配(dynamic?elementmatching，簡稱dem)技術(shù)是一種可用于降低失配誤差的方法，但dem技術(shù)在高分辨率設(shè)計(jì)中的實(shí)施成本很高，因?yàn)樗枰獙?duì)校準(zhǔn)dac進(jìn)行溫度計(jì)編碼，從而需要復(fù)雜的控制邏輯。雖然dac失配誤差也可以通過失配誤差整形(mismatch?error?shaping，簡稱mes)技術(shù)進(jìn)行整形，但應(yīng)用反向最低有效位(least?significant?bit，簡稱lsb)操作會(huì)犧牲6db的動(dòng)態(tài)范圍。噪聲整形(noise?shaping，簡稱ns)技術(shù)需要在adc內(nèi)嵌入噪聲整形模塊和dac校準(zhǔn)模塊，雖然在帶內(nèi)實(shí)現(xiàn)了噪聲整形，但增加了額外的面積功耗，并且使得時(shí)序更加復(fù)雜。失調(diào)雙注入數(shù)字最小均方(least?mean?square，簡稱lms)算法校準(zhǔn)方案需要兩個(gè)相互獨(dú)立且存在偏差的n位sar?adc并內(nèi)嵌數(shù)字校準(zhǔn)模塊，所需面積較大，設(shè)計(jì)復(fù)雜度高、可移植性較差。

3、精準(zhǔn)的校準(zhǔn)技術(shù)可以減少adc工作時(shí)的功耗，提高系統(tǒng)的能效比并且可以減小adc在不同工作條件下的偏差，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性和精度。因此，急需要設(shè)計(jì)一種不需要在sar?adc內(nèi)嵌入電路模塊、可移植性強(qiáng)、面積較小、校準(zhǔn)精度高的片外數(shù)字校準(zhǔn)方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種基于諧波失真分量提取的sar?adc非線性校準(zhǔn)算法及裝置。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于諧波失真分量提取的sar?adc非線性校準(zhǔn)算法，所述校準(zhǔn)算法包括：

3、利用sar?adc對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行量化獲得數(shù)字輸出矩陣；

4、將所述數(shù)字輸出矩陣按列分離，構(gòu)建新的數(shù)字輸出矩陣；

5、根據(jù)理想權(quán)重向量和所述新的數(shù)字輸出矩陣計(jì)算數(shù)字求和向量；

6、對(duì)所述輸入信號(hào)的頻率進(jìn)行歸一化得到多個(gè)奇次諧波的歸一化頻率；

7、針對(duì)每個(gè)奇次諧波，執(zhí)行步驟包括：根據(jù)當(dāng)前奇次諧波的歸一化頻率對(duì)所述數(shù)字求和向量進(jìn)行抽取濾波，得到當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的諧波向量；根據(jù)待估計(jì)諧波權(quán)重向量，構(gòu)建所述新的數(shù)字輸出矩陣和所述諧波向量的線性組合表達(dá)式；對(duì)所述線性組合表達(dá)式進(jìn)行求解，得到當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的待估計(jì)諧波權(quán)重向量；

8、根據(jù)所有奇次諧波對(duì)應(yīng)的待估計(jì)諧波權(quán)重向量計(jì)算總待估計(jì)諧波權(quán)重向量；

9、根據(jù)所述理想權(quán)重向量和所述總待估計(jì)諧波權(quán)重向量計(jì)算校準(zhǔn)權(quán)重向量，并將所述校準(zhǔn)權(quán)重向量返回sar?adc。

10、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述輸入信號(hào)為標(biāo)準(zhǔn)正弦波信號(hào)。

11、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，構(gòu)建的所述新的數(shù)字輸出矩陣，公式表示為：

12、dnew＝[d0,…,dn,…,dn-1]；

13、其中，dnew表示新的數(shù)字輸出矩陣，dn表示新的數(shù)字輸出矩陣中第n+1個(gè)向量，即數(shù)字輸出矩陣中第n+1列的所有元素，n取值為0～n-1，n表示sar?adc的轉(zhuǎn)換位數(shù)。

14、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，計(jì)算數(shù)字求和向量，公式表示為：

15、

16、其中，dsum表示數(shù)字求和向量，dn表示新的數(shù)字輸出矩陣中第n+1個(gè)向量，由20，21，……，2n-1構(gòu)成理想權(quán)重向量。

17、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述多個(gè)奇次諧波包括3次諧波、5次諧波、7次諧波和9次諧波。

18、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)當(dāng)前奇次諧波的歸一化頻率對(duì)所述數(shù)字求和向量進(jìn)行抽取濾波處理，包括：

19、利用fir1函數(shù)與filter函數(shù)，根據(jù)當(dāng)前奇次諧波的歸一化頻率對(duì)所述數(shù)字求和向量進(jìn)行抽取濾波處理，并去除抽取帶來的群時(shí)延。

20、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，構(gòu)建的線性組合表達(dá)式，公式表示為：

21、

22、其中，dnew表示新的數(shù)字輸出矩陣，wk表示當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的待估計(jì)諧波權(quán)重向量，k取值為1～k，k表示奇次諧波數(shù)，yk表示當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的諧波向量，y′k＝dnewwk。

23、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)所述線性組合表達(dá)式進(jìn)行求解，包括：

24、利用最小二乘法，對(duì)所述線性組合表達(dá)式進(jìn)行求解。

25、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述校準(zhǔn)算法還包括：

26、根據(jù)所述新的數(shù)字輸出矩陣和所述理想權(quán)重向量計(jì)算校準(zhǔn)前的電平信號(hào)；

27、根據(jù)所述新的數(shù)字輸出矩陣和所述校準(zhǔn)權(quán)重向量計(jì)算校準(zhǔn)后的電平信號(hào)；

28、對(duì)所述校準(zhǔn)前的電平信號(hào)和所述校準(zhǔn)后的電平信號(hào)分別進(jìn)行fft處理，并比較兩個(gè)fft處理結(jié)果，根據(jù)比較結(jié)果判斷是否將所述校準(zhǔn)權(quán)重向量返回sar?adc。

29、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于諧波失真分量提取的sar?adc非線性校準(zhǔn)裝置，所述校準(zhǔn)裝置包括：

30、量化模塊，用于利用sar?adc對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行量化獲得數(shù)字輸出矩陣；

31、構(gòu)建模塊，用于將所述數(shù)字輸出矩陣按列分離，構(gòu)建新的數(shù)字輸出矩陣；

32、第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)理想權(quán)重向量和所述新的數(shù)字輸出矩陣計(jì)算數(shù)字求和向量；

33、歸一化模塊，用于對(duì)所述輸入信號(hào)的頻率進(jìn)行歸一化得到多個(gè)奇次諧波的歸一化頻率；

34、估計(jì)模塊，用于針對(duì)每個(gè)奇次諧波，執(zhí)行步驟包括：根據(jù)當(dāng)前奇次諧波的歸一化頻率對(duì)所述數(shù)字求和向量進(jìn)行抽取濾波，得到當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的諧波向量；根據(jù)待估計(jì)諧波權(quán)重向量，構(gòu)建所述新的數(shù)字輸出矩陣和所述諧波向量的線性組合表達(dá)式；對(duì)所述線性組合表達(dá)式進(jìn)行求解，得到當(dāng)前奇次諧波對(duì)應(yīng)的待估計(jì)諧波權(quán)重向量；

35、第二計(jì)算模塊，用于根據(jù)所有奇次諧波對(duì)應(yīng)的待估計(jì)諧波權(quán)重向量計(jì)算總待估計(jì)諧波權(quán)重向量；

36、第三計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述理想權(quán)重向量和所述總待估計(jì)諧波權(quán)重向量計(jì)算校準(zhǔn)權(quán)重向量，并將所述校準(zhǔn)權(quán)重向量返回sar?adc。

37、本發(fā)明的有益效果：

38、本發(fā)明提出的基于諧波失真分量提取的sar?adc非線性校準(zhǔn)算法，是一種僅利用一個(gè)sar?adc就可以快速求解sar?adc非線性校準(zhǔn)時(shí)所需權(quán)重的方法，其將理想二進(jìn)制權(quán)重作為真實(shí)權(quán)重，校準(zhǔn)過程中不斷接近這個(gè)真實(shí)權(quán)值，且構(gòu)建了根據(jù)諧波分量估計(jì)諧波權(quán)重的方式，在校準(zhǔn)過程提取了不同諧波分量對(duì)權(quán)重的影響，進(jìn)而根據(jù)估計(jì)的諧波權(quán)重來計(jì)算校準(zhǔn)后的權(quán)重，計(jì)算量小，利用數(shù)學(xué)算法求解線性組合表達(dá)式求解速度快。總得來說，本發(fā)明降低了sar?adc電容失配帶來的諧波失真、非線性，提升了sar?adc的轉(zhuǎn)換精度；本發(fā)明不需要在sar?adc內(nèi)嵌入任何電路模塊，比如數(shù)字校準(zhǔn)模塊、噪聲整形模塊與動(dòng)態(tài)元素匹配等模塊，可移植性高、硬件開銷小、校準(zhǔn)時(shí)間短、校準(zhǔn)精度高，具有更廣泛地應(yīng)用前景。

39、以下將結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明。