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针对14位SAR ADC的数字自校准算法

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简介：
本研究提出了一种适用于14位SAR ADC的高效数字自校准算法，旨在提升ADC的线性度和转换精度。 为了实现高精度14位逐次逼近型SAR（Successive Approximation）模数转换器ADC，本段落提出了一种数字自校准算法。该算法通过切换两种电容阵列的工作状态来获取电容之间的失配误差，并在ADC正常工作时将这些误差加载到电路中以消除失配影响。最后通过对一个存在0.5%失配误差的14位SAR ADC系统模型进行参数仿真，验证了所提出的数字校准算法的有效性和正确性。

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  • 针对14位SAR ADC的数字自校准算法
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    本研究提出了一种适用于14位SAR ADC的高效数字自校准算法，旨在提升ADC的线性度和转换精度。 为了实现高精度14位逐次逼近型SAR（Successive Approximation）模数转换器ADC，本段落提出了一种数字自校准算法。该算法通过切换两种电容阵列的工作状态来获取电容之间的失配误差，并在ADC正常工作时将这些误差加载到电路中以消除失配影响。最后通过对一个存在0.5%失配误差的14位SAR ADC系统模型进行参数仿真，验证了所提出的数字校准算法的有效性和正确性。
     
  • 有关SAR ADC的数字校准算法
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    本研究探讨了针对模数转换器（SAR ADC）开发高效、精准的数字校准算法的方法，以提升其性能和线性度。 在现有的工艺水平下，由于受到电容失配、系统失调以及噪声等因素的限制，采用电荷再分配结构的SAR ADC所能达到的最大精度大约为12位左右。因此，在设计高精度ADC时必须依赖校准技术。通常有两种类型的校准技术：一种是模拟校准技术，它通过调整相关参数使其恢复正常值或利用激光修正芯片元件来实现；然而这种方法成本较高，并且容易受到封装过程中机械应力的影响。另一种则是数字校准技术，该方法通过对电路中失配误差等影响因素在数字领域进行描述并据此对输出代码做出相应调整而完成校准工作，而不关注模拟领域的具体物理量数值。目前主流的校准方式是采用数字校准。 SAR ADC的核心结构包括比较器、DAC以及SAR逻辑控制电路（如图1所示）。
     
  • SAR ADC在模拟技术中数字校准算法的研究
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    本研究探讨了SAR ADC中的数字校准算法，旨在提高其精度和线性度，减少制造成本与功耗，适用于高精度测量及控制系统。 在现有的工艺水平下，由于受到电容失配、系统失调以及噪声等因素的限制，采用电荷再分配结构的SAR ADC所能达到的最高精度大约为12位左右。因此，在设计高精度ADC时必须应用校准技术来提高性能。 通常有两种主要类型的校准方法：模拟校准技术和数字校准技术。模拟校准技术通过在模拟领域调整相关的物理量以恢复正常数值，或者利用激光修正芯片元件的方式进行精确度的提升；然而这种方法成本较高，并且容易受到封装过程中机械应力的影响。相比之下，数字校准技术则是在不直接关注模拟领域的具体物理量的情况下，在数字域内描述并纠正电路中的失配误差等影响因素。 SAR ADC的核心结构主要包括比较器、DAC（数模转换器）以及用于控制整个转换过程的SAR逻辑控制器。这些组件协同工作以实现高效的逐次逼近算法，从而完成从模拟信号到数字代码的有效转换任务。在高精度ADC设计中，采用适当的校准技术显得尤为重要，并且目前主流的做法是使用成本效益更高的数字校准方法来优化性能和稳定性。 1. SAR ADC内核原理 SAR ADC的基本组成单元包括比较器、DAC以及用于控制整个转换过程的SAR逻辑控制器。
     
  • 针对SAR ADC的CMOS比较器设计
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    本研究专注于开发适用于高速数据采集系统的SAR ADC中高效、低功耗的CMOS比较器。通过优化电路结构和工艺参数，提升比较器性能，推动高性能模拟集成电路的发展。 本段落提出了一种带有时钟控制的可再生比较器设计，特别适用于时间上离散化的信号处理。该设计基于传统前置预放和锁存级联结构，并通过引入交叉耦合负载、复位及钳位技术，在速度与精度方面超越了文献[3]中的方法。 本段落重点讨论了用于SAR ADC（逐次逼近型模数转换器）的CMOS比较器的设计，着重于提升其工作速度和测量精确度。作为ADC的核心组件之一，CMOS比较器在模拟信号向数字信号转化过程中扮演着判断输入电压大小的关键角色。设计中采用了带有时钟控制的可再生比较器结构，该方案特别适合处理时间间隔固定的离散化信号。 此设计方案中的比较器包含两极前置放大模块，并运用了交叉耦合负载、复位和钳制技术。传统前置放大电路通常由差分输入对、伪电流源及交叉耦合负载构成，其中正反馈机制通过调整管子的宽长比来实现。然而，这种设计虽然增加了增益但同时也可能降低信号传输速度。 为解决这一问题，本方案引入了复位功能，并利用时钟RS控制比较器在每次比较前恢复初始状态，从而加快翻转速率。此外，在输出端使用钳制二极管或MOS管来限制电压摆幅范围，确保快速响应时间并提高整体性能表现。 第三级设计为锁存式比较器结构，采用可再生比较器（即锁存器）模式，并利用两相非重叠时钟进行控制。当Q1信号处于高电平状态时，比较器进入复位阶段；随后在正反馈作用下调整电压值，在Q2信号转为高电平时输出最终的比较结果。 值得注意的是，前置放大模块的-3dB带宽约为50MHz，确保了快速信号放大的能力。同时锁存器输入特性决定了其达到稳定状态所需的时间长度。 综上所述，通过引入创新性的CMOS比较器结构，并结合时钟控制、复位功能及钳制技术的应用，本设计成功地提高了SAR ADC中比较器的工作速度和测量精度，在高精度与高速度的模数转换应用领域具有重要的意义。
     
  • 基于LMS算法的流水线ADC数字校准方法
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    本文提出了一种基于LMS（最小均方）算法的流水线型模数转换器（ADC）数字校正技术。该方法能有效提高ADC性能，简化设计复杂度，并增强系统的鲁棒性。 数字校准是高性能流水线ADC设计中的关键技术之一。本段落提出了一种基于LMS算法的后台自动迭代一阶三阶误差系数的数字校准技术。该技术能够有效减少电容失配、运放有限增益等非线性因素对系统的影响，从而提高系统的线性度。通过Simulink仿真验证了所设计的16位流水线ADC，在采样频率为100MHz和输入信号频率为45MHz的情况下，经过校准后，流水线ADC的有效位数ENOB从9.6位提升至15.7位，信噪比SNR由67.5dB提高到97.6dB，无杂散动态范围SFDR则从64.9dB增加到了110.8dB。
     
  • 基于BLMS算法的流水线ADC数字校准研究与实现
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    本论文深入探讨了利用BLMS（仿射盲均衡）算法优化流水线模数转换器(ADC)性能的方法，并实现了有效的数字校准技术，显著提升了信号处理精度。 仿真结果显示，在输入90.55MHz的信号时，ADC的性能能够达到85.49dB的SNDR和95.21dB的SFDR。相比未校准的情况，SNDR和SFDR分别提高了38.05dB和43.51dB。
     
  • 针对函数积分的自适应积分算法
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    本研究提出了一种高效的自适应积分算法，专门用于提高函数积分的精度和计算效率，适用于广泛的数学与工程问题。 自适应积分算法适用于对函数进行积分，尤其适合处理在不同区间变化趋势不同的函数。该算法具有快速收敛的特点，并且占用的程序空间较小。它采用堆栈的思想来操作数组。此算法用C语言编写，便于移植到DSP、ARM和单片机等设备上使用。
     
  • EAN-13码和ITF-14码的校验位计算方法
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    本文介绍了EAN-13码与ITF-14码的校验位生成原理及具体算法，旨在帮助读者掌握条形码编码技术。 在信息技术领域，条形码编码系统是数据标识与交换的重要工具之一。EAN-13码和ITF-14码是最常见的两种类型。这些条形码由一系列黑白条纹及数字组成，用于快速且准确地识别商品信息。 EAN-13码全称为国际物品编码协会（European Article Number）的13位数编码系统，主要用于零售行业中的产品标识。它包含12个数据段和一个校验位，该校验位是通过特定算法根据前12个数字计算得出的，以确保整个条形码信息的准确性。 ITF-14码即交叉二五码（Interleaved Two of Five），主要用于物流及批发环节。它包含14个数字，并且同样具有一个用于保证数据完整性的校验位。尽管与EAN-13相比其条纹结构较为简单，但两者在计算校验位时采用的算法相似。 在校验位的生成过程中，偶三奇一的原则至关重要：这意味着对于EAN-13和ITF-14码而言，会分别对位于偶数位置及奇数位置上的数字进行加权处理。具体来说，在偶数位置处的数字乘以3，在奇数位置则直接相加；然后将这两个结果求总和，并根据该总数除以10后的余数值确定最终校验位。 VB代码片段展示了如何通过编程实现上述计算过程：首先检查输入字符串长度是否为偶数，因为EAN-13码及ITF-14码的数据部分都是由偶数个数字组成的；接着使用循环遍历每个字符并依据其位置决定加权值；最后根据总和模10的结果得出校验位，并在界面中显示出来。 需要注意的是，该代码示例并未明确区分EAN-13与ITF-14编码类型，因为它仅计算了一个由13或14个数字组成的序列的校验码。实际应用时可能需要根据不同类型的条形码规则进行适当调整：例如，在处理EAN-13码时通常只需考虑前十二位数字来生成校验位；而ITF-14则需对所有十四位数执行此操作。 总之，正确计算EAN-13和ITF-14的校验位是确保条形码数据准确性的关键步骤。通过利用VB代码实现这一功能可以帮助开发者高效地验证条形码信息的有效性，在供应链管理、库存控制以及销售点交易等场景中保证了数据的一致性和精确度。理解并掌握这些编码规则背后的算法原理，不仅有助于编程实践中的应用开发，还能增进对整个条形码系统运作机制的理解。
     
  • 针对SAR图像预处理的Lee滤波方法
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    本文介绍了Lee滤波方法在合成孔径雷达（SAR）图像预处理中的应用，旨在有效去除噪声并保持图像细节。 这是Lee滤波的实现代码，在SAR图像预处理过程中应用较为广泛。对于研究SAR图像的人来说具有重要的参考价值。
     
  • 针对车间布局的自适应LANDMARC算法
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    本研究提出了一种针对工业车间环境的自适应LANDMARC定位算法，通过优化标签选择和信号处理机制，提高室内定位精度与鲁棒性。 在车间定位过程中应用基于有源射频识别校验的动态定位（LANDMARC）算法时，由于多径效应以及边界处参考标签数量不足的问题，该算法难以准确选择最近邻参考标签。为此，提出了一种适用于车间布局环境下的自适应LANDMARC算法。此方法首先采用对数距离路径损耗模型来处理射频识别读写器接收信号强度指示（RSSI），并利用对比法筛选出有效的参考标签值；同时，在边界区域通过插值法插入虚拟标签以弥补数量不足的问题。 与传统LANDMARC算法相比，该自适应算法将定位平均误差从0.39米降低至0.16米，验证了其有效性和优越性。