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[参考译文] ENOB 计算问题

Guru**** 2540720 points
Other Parts Discussed in Thread: ADC12DJ5200RF

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/data-converters-group/data-converters/f/data-converters-forum/994538/enob-calculate-question

主题中讨论的其他器件:ADC12DJ5200RF

大家好、

我有一个问题、在获取 ENOB 时、我发现像这样的公式(下图来自"High-Speed Data Converter Pro GUI 用户指南")、为什么需要加上"基本功率"、我不理解。

谢谢!

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    Nan、您好!

    很好、我不确定基波功率为什么出现在方程中。 我们正在更新 HSDC Pro 用户指南、并将更新此指南。

    ENOB =(SINAD-1.76)/6.02、假设捕获的 SINAD 值 具有 一个处于或接近 ADC 满量程的模拟输入信号。

    此处的公式假设、可以在输入信号回退的情况下进行 ENOB 计算。 这可能是"基本力量"的反向作用。

    此致、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    感谢您的回复,但我不明白您说 的“可以在输入信号被回退的情况下进行 ENOB 计算”,这意味着我可以在不知道输入信号的情况下执行 ENOB? 我不理解这一点。

    对此,

    非   

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    Nan、您好!

    很抱歉造成混淆。 您可以在不同级别使用基频进行 ENOB 测量。 例如、-1dBFS、-3dBFS、-6dBFS 等

    通常、ENOB 在接近满量程或-1dBFS 时捕获。

    此致、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    谢谢您、我认为您的意思是、如果输入信号标度不接近满量程、ENOB 将发生变化、我会发现这样的情况:

    其中 VFS 为满量程输入,2*A 为实际输入量程。   对吗?

    此致、

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    Nan、您好!

    是的、这看起来是正确的、您可以快速检查在不同振幅级别运行 HSDC Pro 的 eqn 以进行检查。

    如果您没有时间、我可以在明天的实验中查看这一点。

    Thx、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    非常感谢、我最近不在实验室中。

    此致、

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    尊敬的 Rob:

     当我比较两个 FFT 图片(一个来自 HSDC FFT、一个来自 python)时、我遇到了另一个详细的问题、  

    1)直流电周围的一点差异(图1)

    2) 2) HSDC FFT 图片末尾有一个额外的奇怪点(图片2)、因为总共有65536个点、所以在第一奈奎斯特区域中、它应该显示该数字点的一半、即32768个点 、但显示为32769。 我不知道为什么?

    此致、

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    Nan、您好!

    我相信这些都是你正在使用的窗口的产物。  

    您是否可以使用矩形窗口一致地进行采样?

    谢谢、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    感谢您的回复、我没有一致地采样、但我添加了"Hanning (平移)"窗口、正如 HSDC 所做的、但还有一个奇怪的额外点。

    除了这一点以及像我之前所展示的那样围绕直流器件、其他地方很适合 python FFT 结果。

    再次感谢您、

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    Nan、您好!

    在 HSDCpro 中、我们从 FFT 中陷波(移除)一些二进制文件、用于计算各种交流参数、例如 SNR SFDR SNIAD。 从 FFT 中转出的纸槽以灰色替换、当我们替换 FFT 顶部的灰色纸槽时、某些点不对齐、因此您可以在 FFT 中看到伪影。 请注意、这些伪影仅在 FFT 图中用于显示。 计算不受这些工件的影响。  

    此致、

    Neeraj

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    Neeraj、您好!

    我是否可以认识到这个 问题、因为实际上、当 HSDC 采用 SINAD 或 ENOB 时、最后一点不会计算在内?

    谢谢、

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    尊敬的 Rob:  

    FFT 之后、下图1中有一条红线、我发现它是本底噪声的 RMS 值。

    在 HSDC 用户指南中、它显示了此值可通过公式计算、如图2所示。

    我的问题是、当我的采样点为65536时、通过该公式、RMS 值约为40dBFS、但为什么图1显示该值约为-90dBFS?

    谢谢、

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    Nan、您好!

    模拟输入信号和/或时钟所使用的本底噪声及其源过高。 太吵了。 因此-90 RMS 本底噪声计算是正确的、-90dB 红线也是如此。

    此致、

    Rob

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    Nan、您好!

    是的、没错。

    此致、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    很抱歉,我错误地把公式的一部分,我还有一个问题。

    SINAD 值约为40dBFS、FFT 记录过程增益约为45dBFS、因此红线值约为85dBFS、不大于90dBFS、但如果我使用 SNR 值约45dBFS 来获取红线值、则结果很好、如图1所示。

    此外、图2公式中的"点数"表示 FFT 之后的样本总数或点数?

    谢谢、  

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    Nan、您好!

    我不确定我是否在关注。 实现红线的公式如下:

    SNRFS + FFT 工艺增益

    FFT 过程增益(每二进制)= 10*log (M/2)= 45.15dB、M = FFT 点数= 65536。

    这意味着、由于时钟的信号源和/或模拟输入信号源、SNR 会关闭。 我相信您正在评估 ADC12DJ5200RF。 如果是、则在1000MHz Fin 或更低、Fs = 5.2GSPS 时、SNR 应约为54-56dBFS @-1dBFS。

    我假设您使用的两个信号源的噪声(即抖动/相位噪声)不够低。

    此外、始终建议滤除信号发生器之外的信号。 这将有助于减少来自信号源的宽带噪声、并减少来自信号源的杂散内容。

    此致、

    Rob

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    尊敬的 Rob:

    很抱歉有点凌乱、但我觉得我得到了我想要的。

    非常感谢!

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    欢迎 Nan!

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    尊敬的 Rob:

    哦、还有一个问题我以前不确定、

    我不会获得精确的 ENOB 结果 作为 HSDC、然后保存 HSDC FFT 数据以测试我的 python 算法。也不是特别一致。

    我已经多次检查了我的算法、 是否有可能在 python 中存在计算精度的偏置?

    我的算法详细信息为:
    1)获取正弦波数据并执行 FFT;
    2)考虑陷波频率(如 HSDC 那样包括直流)、在信号频率周围获得5个点作为输入信号、并获得其 总 功率值。 其他要点是本底噪声、最后我将信噪比进行计算、通过公式得到 SINAD。  
    3)考虑到增益项、因为输入信号振幅不接近于满量程值、请使用公式获取 ENOB。

    4)比较默认值:

    谢谢、

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    Nan、您好!

    从数据采集到数据采集、总有一些微小的变化、也请考虑这一点。 那么、该比较看起来与我等效。

    最好尝试使用非常低的信号振幅和中等范围的信号振幅以及几乎接近满量程的高信号振幅、并比较差异。

    接下来、我将对频率执行相同的操作、使用低、中和高频率并进行检查。

    希望这对您有所帮助。

    此致、

    Rob