基于极大似然估计的adc测试算法的改进与实现

《基于极大似然估计的adc测试算法的改进与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、学校代码；１０２８６ｆ：Ｗ：ｉＳｚ＾Ｄ。：号泌哪養嚇？熬：索兩勺＾曼％工程硕壬学位论文基于极大似然估计的ＡＤＣ测试算法的改进与实现：（学位论文形式应用研究）研究生姓名：杨伟光导师姓名：王学香副教授虞建立高工申请学位类别工程硕±学位授予单位东南大学工程领域名称软件工程论文答辩日期２０１６年＾月日研究方向微电子学位授予日期２０１６年月日答辩委员会主席李祖化评阅人脅吁２０化年６月２１日来兩大？雙工程硕±学位论文基于极大似然估计的Ａ

2、ＤＣ测试算法的改进与实现专业名称；软件工程研究生姓名：杨伟光导师姓名：王学香虞建立ＩＭＰＲＯＶＥＭＥＮ了ＡＮＤＩＭＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＯＮＯＦＡＤＣＴＥＳＴＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＭＡＸＩＭＵＭＬＩＫＥＬＩＨＯＯＤＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｅｄ化ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＦｏｒｔｈｅＡｃａｄｅｍｉｃＤｅｒｅｅｏｆＭａｓ化ｒｏｆＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇｇＢＹＹＡＮＧＷｅｉ．ｇｕａｎｇＳｕｅｒｖｉｓｅｄｂｐｙ

3、ＷＡＮＧＸｕｅ．ｘｉａｎｇａｎｄＹｕ－ＪｉａｎｌｉＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅ（Ｓｕｚｈｏｕ）ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｒｉｌ２０１６ｐ独创性声明东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说

4、明并表示了谢意。心１）研究生签名日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印、件和电子文档，可Ｗ采用影印缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质一（论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阁，可Ｗ公布包括刊登（）论文的全部或部分内容。论文的公布包括刊登）授权东南大学研究生院办理。２．）；师签名：寺日期；研究生签名＿导讀摘要摘要－－，模数转换器（ａｎａｌｏｔｏｄｉｉｔａｌｃｏｎｖｅｒｔｅｒＡＤＣ）

5、已经成为现代先进电子设备或电子系统中不可近年来ｇｇ，或缺的组成部分。随着ＡＤＣ的分辨率不断提高，现有的标准测试方法实施过程越来越困难。基于极大似一然估计的ＡＤＣ测试算法是正弦拟合算法的种拓展，具有更高的测试精度，同时可ｙＪｌ获取更多的ＡＤＣ性能参数，但是该算法所需的测试时间过长，限制了该算法在实际测试中的应用。本文开展基于极大似然估计的ＡＤＣ测速算法的研究与改进，重点改进该算法因求解似然方程的计算量巨大而带来的测试时间过长的问题，从而提髙该算法的实用性。该算法主要包含两部化巧值的获取及似然方程的求解一。本论文对初值

6、求取方法的要求是升算量少、不需要重复采样Ｗ及具备定精度。根据这一一种Ｈ谱线插值ＤＦＴ算法估算输入正弦激励的频率值要求本文经过仿真比较选取，该方法对噪声环境Ｗ—６，在仿真环境下能够取得相对误差为１０数量级的估算精度及非相干采样条件具有良好的适应性；输入正弦激励的振幅１、相位及偏置的巧始值通过标准旧ＥＥ测试标准１２４中定义的Ｈ參数正弦拟合算法确定，该拟合过程快速且绝对收敛；转换电平的初始值范围Ｗ每个数字码对应的差分非线性（ＤＮＬ）给定。最后本文采用粒子群算法求解似然函数的极值，并对禄准的粒子群算法中加速粒子的值做出了改进，使

7、其能够在商维数、多峰值的情况下取得较好的收敛精度和收敛速度。利用ＭＡＴＬＡＢ软件作为算法实现平台，采取并行计算的方式提高运算效率。一在本文的改进算法的基础上，通过ＭＡＴＬＡＢ软件进行系列仿真，Ｗ８比特ＡＤＣ芯片ＭＡＸＨ９５作为待测器件，设计测试电路，搭建测试平台，共同验证算法的有效性。测试结果表明：本文中的改进算法，００￣￣迭代次数约为１５１７００次，而采取差分进化算法的传统极大似然估计法，所需的迭代次数约为３０００３５００次。Ｗ上两种算法单次迭代所耗时间相当，巧可１Ｕ用法代次数来对比二者的测试时间，对比二者的迭代

8、次数可知，本文的改进算法的测试时间减少了５０％Ｗ上４６．７９ｄＢ，；本文的改进算法测试所得信纳比为有效位数为７．４８，精度与传统极大似然估计法相当。关巧词：模数转