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利用Volterra核进行ADC非线性校正的方法实现

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简介:
本文介绍了一种基于Volterra核技术的ADC(模数转换器)非线性校正方法。通过精确计算和应用Volterra级数,能够有效提升ADC的线性度与精度,在信号处理领域具有重要应用价值。 为了减少模数转换器(ADC)的非线性误差并提高其精度,采用了一种基于Volterra核的数字后台校正平台来校正ADC中的非线性问题。通过完成Volterra级数高阶核的快速分离与求解,并根据各阶核创建3阶反模型,最终搭建了该数字后台校正平台。为了验证此校正平台的有效性和通用性,对设计好的Flash ADC和流水线ADC进行了版图后仿真结果的校正实验。结果显示,在2次和3次谐波得到较好抑制的同时,SNDR(信噪加失真比)与SFDR(无杂散动态范围)均有所提升,从而实现了精度提高的目标。

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客服
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  • VolterraADC线
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    本文介绍了一种基于Volterra核技术的ADC(模数转换器)非线性校正方法。通过精确计算和应用Volterra级数,能够有效提升ADC的线性度与精度,在信号处理领域具有重要应用价值。 为了减少模数转换器(ADC)的非线性误差并提高其精度,采用了一种基于Volterra核的数字后台校正平台来校正ADC中的非线性问题。通过完成Volterra级数高阶核的快速分离与求解,并根据各阶核创建3阶反模型,最终搭建了该数字后台校正平台。为了验证此校正平台的有效性和通用性,对设计好的Flash ADC和流水线ADC进行了版图后仿真结果的校正实验。结果显示,在2次和3次谐波得到较好抑制的同时,SNDR(信噪加失真比)与SFDR(无杂散动态范围)均有所提升,从而实现了精度提高的目标。
  • 基于VolterraADC线_杨阳.pdf
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    本文介绍了利用Volterra核理论来校正模数转换器(ADC)非线性的方法,并详细描述了该技术的具体实现过程。 本段落详细介绍了如何利用Volterra核进行模数转换器(ADC)的非线性校正。 1. ADC面临的非线性问题:在实际应用中,由于各种因素的影响,ADC可能会出现输出与输入之间存在非线性的关系,导致信号失真。这直接影响了设备的工作性能和准确性。 2. Volterra级数及其核的应用:Volterra级数是一种适用于描述具有记忆效应的系统的数学工具,并且可以通过一系列不同阶次的核来表示这些系统中的非线性特性。这种方法能够更精确地模拟并修正实际存在的非线性行为,弥补了传统方法在处理此类问题上的不足。 3. 数字后校准技术:这项技术通过数字信号处理手段对ADC输出的数据进行调整,以消除由非线性引起的失真现象,并且无需修改硬件配置就能实现性能提升的目标。 4. 抑制二次和三次谐波:文中指出该模型能够有效减少ADC中产生的二阶与三阶谐波干扰,从而提高其信噪比(SNDR)以及无杂散动态范围(SFDR),进而改善整体表现。 5. 模型验证过程:作者利用Flash ADC及Pipelined ADC进行了仿真测试以证明所提出的非线性校正方案的有效性和可行性。结果显示该模型确实能够补偿ADC所产生的各种失真,同时提高了SNDR和SFDR的数值。 6. 关键技术参数介绍:文中提到了数字后校准、AD转换器、Volterra核以及Vandermonde矩阵等术语,这些都是实现上述非线性矫正功能的核心要素。特别是后者,在信号处理领域内扮演着重要角色。 7. 实际应用场景分析:本段落还讨论了CMOS技术在这一领域的应用背景及其对ADC设计制造的重要性。借助于Volterra核校正机制可以在现有基础上进一步优化相关产品的性能。 8. 频率域视角下的非线性影响研究:通过频率分布图可以直观地观察到由于非线性因素导致的额外频谱成分(即谐波)情况,而基于Volterra理论框架则能对此类问题进行有效的处理。 9. 实现手段探讨:文中对快速分离出高阶Volterra核的方法进行了描述,并介绍了构建数字后校准模型的具体步骤。这些方法保证了技术方案的可靠性和灵活性。 10. 算法和硬件实现考量:尽管文档没有直接讨论具体的算法或物理设计细节,但可以推测其实施需要具备扎实的数学理论基础及丰富的信号处理经验。 总体来说,《基于Volterra核原理对ADC非线性校正技术的研究》涵盖了从理论分析到模型构建再到实际应用验证等多个层面的内容。通过引入这一创新方法,在不改变硬件结构的前提下显著提高了设备的工作精度和性能水平。
  • 线Volterra自适应均衡
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    非线性Volterra自适应均衡方法是一种先进的信号处理技术,通过利用Volterra级数模型实现对复杂非线性系统有效的自适应均衡与补偿。 非线性Volterra自适应均衡算法可用于通信系统中补偿非线性损伤。
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  • LM算线最小二乘拟合
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    本研究探讨了应用Levenberg-Marquardt (LM)算法于非线性最小二乘问题中的方法与优势,旨在优化参数估计过程。 The Levenberg-Marquardt method is used for solving nonlinear least squares curve-fitting problems.
  • OpenCV梯形
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    本项目运用OpenCV库实现图像中的梯形矫正,通过透视变换技术将倾斜或不规则的梯形区域转换为标准矩形,便于进一步的文字识别与处理。 基于OpenCV的梯形校正代码可以实时检测相机中的透视畸变形成的梯形变形,并将其校正为正方形。
  • MATLAB梯度下降线回归
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    本项目通过MATLAB编程实现了梯度下降算法在解决线性回归问题中的应用,展示了如何使用该方法优化模型参数以最小化预测误差。 AI, 机器学习, 梯度下降, 论文, MATLAB
  • MATLAB求解线程组及程序_线程组_数值解_线程组_MATLAB_线
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    本文探讨了使用MATLAB软件解决非线性方程组的有效方法和编程技巧,涵盖了线性方程与数值解法的理论基础。 MATLAB编程提供了多种求解非线性方程和方程组的方法。