ADC中采样器和放大器非线性的背景校准的制作方法

该专利申请要求2018年2月2日提交的名称为“adc中的采样器和放大器的非线性的背景校准”的美国临时专利申请序列号62/625,636的优先权和受益，其全部内容结合于此。

本发明涉及集成电路领域，尤其涉及模数转换器(adc)的背景校准。

背景技术：

在许多电子应用中，模数转换器(adc)将模拟输入信号转换为数字输出信号，例如，用于通过数字电子设备进行进一步的数字信号处理或存储。一般而言，adc可以转换表示现实世界现象的模拟电信号，例如光、声音、温度、电磁波或压力，以用于数据处理目的。例如，在测量系统中，传感器进行测量并生成模拟信号。然后，模拟信号将作为输入提供给adc，以产生数字输出信号，以便进一步处理。在另一个例子中，发射器使用电磁波产生模拟信号以在空中传送信息，或者发射器发送模拟信号以通过电缆传送信息。然后，模拟信号作为输入提供给接收器处的adc，以产生数字输出信号，例如，用于由数字电子设备进一步处理。

由于它们在许多应用中的广泛适用性，adc可以在诸如宽带通信系统、音频系统、接收器系统等的地方找到。adc中的设计电路是一项非常重要的任务，因为每个应用可能在性能、功耗、成本和尺寸方面都有不同的需求。adc广泛应用于通信、能源、医疗保健、仪器仪表和测量、电机和电源控制、工业自动化和航空航天/国防。随着需要adc的应用的增长，对快速而准确的转换的需求也在增长。

附图说明

为了更完整地理解本发明及其特征和优点，结合附图参考以下说明，其中相同的附图标记表示相同的部件，其中：

图1示出了根据本公开的一些实施例的用于非线性系统的注入和去除抖动；

图2示出了根据本公开的一些实施例的二阶非线性的传递特性；

图3示出了根据本公开的一些实施例的三阶非线性的传递特性；

图4示出了根据本公开的一些实施例的存在三阶非线性的线性系统和系统的输入到输出关系；

图5示出了根据本公开的一些实施例的在存在三阶非线性的情况下实际输出和预期输出之间的差异。

图6示出了根据本公开的一些实施例的存在二阶非线性的线性系统和系统的输入到输出关系；

图7示出了根据本公开的一些实施例的校准三阶非线性之前和之后的输出(例如，y2-y1)的差异。

图8示出了根据本公开的一些实施例的校准二阶非线性之前和之后的hd2校准的累积分布。

图9示出了根据本公开的一些实施例的根据本公开的一些实施例的在校准三阶非线性之前和之后的y1和y2的直方图；

图10示出了根据本公开的一些实施例的根据本公开的一些实施例的hd3失真的累积分布；

图11示出了根据本公开的一些实施例的hd3校准之前和之后的累积分布；

图12示出了根据本公开的一些实施例的在更精细的hd3校准之前和之后的累积分布；

图13示出了根据本公开的一些实施例的校准系统；

图14是说明根据本发明的一些实施例的用于校准电路的方法的流程图；

图15示出了根据本公开的一些实施例的另一校准系统；

图16示出了根据本公开的一些实施例的又一校准系统；

图17示出了根据本公开的一些实施例的又一校准系统；

图18是示出根据本公开的一些实施例的用于校准电路的方法的流程图。

具体实施方式

综述

模拟电路通常是非线性的或非理想的，非线性或非理想性会损害性能。设计人员将权衡功耗以实现更好的线性度或具有更理想的电路。高效且有效的校准技术可以解决非线性或非理想性问题，并降低总体功耗并实现相同或更好的性能。注入模拟电路的抖动信号可用于暴露数字域中的非线性或非理想行为。为了检测非线性或非理想性，应用计数(或基于直方图)的方法来隔离与输入分布无关的非线性或非理想性。该方法在许多方面优于其他方法并且与其他方法不同。

检测非线性和非理想性的挑战

在构成adc的模拟电路中存在非线性(或更广泛地，非理想性)，性能受到很大影响。具有非线性或非理想性的模拟电路可以包括缓冲器、采样器和乘法数模转换器(mdac)放大器。adc中的模拟电路(有时称为“数字辅助模拟”)的非线性或非理想行为的数字校正是一个重要的研究领域。如果技术成功，这种技术将实现显着的功率降低和性能改进。如果该技术可以有效且有效地提取和校正电路的非线性，或者更一般地，电路的非理想组件，则该技术是成功的。校准技术优选地比实现更耗电但更线性或理想的电路更有效。

尽管这里的描述经常涉及非线性，但是可以扩展用于处理非线性的方案以解决电路的非理想性。

非线性校准在流水线型adc中尤其重要，其性能和功耗主要由mdac放大器决定。放宽mdac放大器的线性度要求，同时以数字方式校正不期望的行为，可以显着降低功耗。相同的校准技术可用于校准adc中的其他模拟电路，例如输入缓冲器或采样器。

校正非线性模拟电路的非线性和失真将在较高输入频率下实现更好的无杂散动态范围(sfdr)和互调失真(imd)性能，并降低功耗。因此，校准是改善adc的最有区别和最重要的手段之一。

提供有效且高效的校准方案并非易事。尝试盲目地提取和估计数字域中的电路或系统的非线性行为的黑盒数字信号处理方法并非闻所未闻。然而，这些技术在变化的条件下受到有限的效率，并且由于涉及复杂的信号处理而具有非常高的功耗。

在一种方法中，使用基于相关的技术，其中在非线性电路之前的点处注入多个不相关的抖动信号。如果电路是线性的，则数字化后这些抖动信号保持不相关。在存在非线性的情况下，抖动信号变得相关。产生的信号幅度和幅度抖动信号之间的互相关是非线性的量度。乘法器通常用于执行互相关。在某些情况下，为了估计三阶非线性，需要三个抖动信号。该技术具有极长的收敛时间，并且对后端中的非理想性敏感。而且，对多个抖动信号的需求导致动态范围和/或功耗的折衷。

在另一种基于相关的方法中，一种技术应用增益的分段线性近似。这些技术也受到长收敛时间的影响。此外，有效地将范围划分为多个段，同时保留了抖动检测正确增益的能力，导致近似值影响技术的准确性。

在另一种方法中，技术依赖于数字化信号的统计来估计电路的非线性。通过随机改变flashadc的阈值，该技术为相同的输入值创建了两种不同的传输特性：一种靠近原点，另一种靠近峰值。如果电路是线性的，则任何幅度的输出之间的差异都是固定的。但是，在存在非线性的情况下，两个输出之间的差异会不同。该差异是非线性的度量。通过创建与该差异成比例的“误差信号”，可以使用最小均方(lms)算法创建适应框架以最小化误差。虽然该技术具有相对较好的收敛时间，但它对输入信号的分布敏感，并且需要改变模拟电路(例如，闪速adc)以产生两种不同的传输特性。尽管很有希望，但它的适用性有限。

改进的校准技术

为解决其他校准技术的一些缺点，改进的校准技术使用抖动信号来暴露数字域中模拟电路的非线性或非理想行为。在要校准的电路之前注入抖动信号，该电路可以是采样器、跟踪和保持电路、缓冲器或mdac放大器。其他模拟电路也可受益于改进的校准技术。基于叠加不适用于非线性或非理想系统的见解，以独特的方式使用抖动信号。换句话说，如果电路的输出是y1到某个输入x1，并且如果将等于vd的抖动添加到输入或从输入中减去，并且减去或添加来自输出的相同值以获得y2，那么在线性系统中y2将等于y1，并且在非线性或非理想系统中y2将与y1不同。y2和y1之间的差异可用于估计非线性，例如二阶和三阶非线性，或更一般地，电路的非理想分量。

图1示出了根据本公开的一些实施例的非线性系统的注入和去除抖动。非线性系统102，例如校准下的模拟电路，由函数f(x)表示。函数f(x)的输入用x表示，函数f(x)的输出用y表示。在所示的示例中，具有可能值+vd、-vd和0的抖动信号可以由加法器104注入到输入。可以通过减法器106从输出中移除相同的抖动信号。当存在一个或多个时非线性，叠加不适用，并且注入和随后移除抖动将导致预期(或理想/线性)输出(y1)与实际输出(y2)之间的差异。因此，可以基于输出y提取关于f(x)的信息，即非线性。更具体地，可以基于预期输出y1和实际输出y2之间的差异或误差来提取关于f(x)的信息，即非线性。

图2示出了根据本公开的一些实施例的二阶非线性的传递特性。x轴表示输入，y轴表示输出。曲线202示出了示例性线性系统的输入与输出关系。曲线204示出了具有二阶非线性的示例性系统的输入到输出关系。δ2表示误差，或预期输出与实际输出之间的差异，其中差值是二阶非线性的结果。请注意，误差在x＝0轴周围均匀对称。

图3示出了根据本公开的一些实施例的三阶非线性的传递特性。x轴表示输入，y轴表示输出。曲线302示出了示例性线性系统的输入与输出关系。曲线304示出了具有三阶非线性的示例性系统的输入与输出关系。δ3表示预期输出和实际输出之间的误差或差异，其中差值是三阶非线性的结果。请注意，误差在x＝0轴周围奇怪对称。

假设x1和y1的输入与输出关系如下：

y1＝f(x1)(1)

如果注入并移除了一个抖动vd，那么x1和y2的输入到输出关系如下(其中是f(vd)的估计值，它是函数f(x)处理后的动态值)：

如果f(x)是线性的，那么：

y1＝f(x1)＝ax1(3)

并且

因此，

y1＝y2(5)

如果f(x)是非线性的，那么：

y1≠y2(6)

例如，如果f(x)是三阶非线性函数：

并且

对于x1和vd的多个值，y1和y2相等的唯一方法是当α等于零时(即，当三阶函数消失时)。此外，上述等式意味着不同抖动值的输出之间的关系，即vd不同的值可用于估计非线性的性质和大小。在一些情况下，输出y1可以指代作为添加和移除具有第一抖动值的抖动的结果的输出，并且输出y2可以指代作为添加和移除具有第二抖动值(不同于第一抖动值)的抖动的结果的输出。

图4示出了根据本公开的一些实施例的在存在三阶非线性的情况下线性系统和系统的输入到输出关系。x轴表示系统的输入。y轴表示系统的输出。请注意，误差在x＝0轴周围奇怪对称。曲线402示出了线性系统的输入与输出关系。曲线404示出了非线性系统的输入到输出关系，或输出y1的传递特性，而不使用抖动。曲线406示出了非线性系统的输入-输出关系或输出y2的传递特性，其中使用了抖动并且注入和移除了抖动以暴露非线性。图5示出了根据本公开的一些实施例的在存在三阶非线性的情况下输出y2和输出y1之间的差异。曲线502示出差异或误差，即y2-y1，其可以用作非线性的估计。

图6示出了根据本公开的一些实施例的存在二阶非线性的线性系统和系统的输入到输出关系。x轴表示系统的输入。y轴表示系统的输出。请注意，误差在x＝0轴周围均匀对称。曲线602示出了线性系统的输入到输出关系。曲线604示出了非线性系统的输入到输出关系，或输出y1的传递特性，而不使用抖动。曲线606示出了非线性系统的输入到输出关系，或输出y2的传递特性，使用负抖动和注入和移除的抖动以暴露非线性。曲线608示出了非线性系统的输入到输出关系，或输出y3的传递特性，使用正抖动和注入和移除的抖动以暴露非线性。可以看出，当系统是非线性的(或更广泛地，不理想的)时，抖动的不同值导致系统表现出不同的传递特性。

实际上，没有直接访问被校准系统的输入(x)。然而，例如在数字域中，可以访问被校准的系统的输出(y)。换句话说，不可能生成图6中所示的传递特性曲线。为了推导出关于非线性的信息(即传递特性)，可以使用输出值的计数或直方图(例如，差分非线性或dnl)和/或累积和或累积分布函数(cdf)(例如，积分非线性或inl)信息，为抖动的不同值计算，以推导出某个输入/输出值的输入行为和传递特性。这种用于估计不同抖动值之间的输入行为和传递特性差异的计数方法是一种确定性方法，其可以在输入信号存在或不存在的情况下实现快速收敛。

虽然该方案与其他技术可能有相似之处，但该校准方法利用加法的抖动信号来暴露非线性，并且不需要对adc内的子adc(闪存adc)的电路进行模拟改变。更重要的是，这种校准方法依赖于抖动，而不依赖于输入。校准方法依赖于计数而不是使用乘数来计算互相关。使用添加剂抖动也意味着校准方法可以应用于注入添加剂的抖动的任何非线性系统或电路(即，不仅仅是adc的mdac)。校准方法并不简单，因为该设置会产生一些与如何从抖动和输出值精确检测或推导出非线性有关的挑战。这些挑战在随后的段落中得到解决。

通过添加剂抖动揭示和提取非线性

注入和移除的抖动(例如，随机值)可以均匀地分布在两个、三个或更多个值之间。例如，合适的抖动可以在三个值之间随机分布：vd，-vd和0。另一个合适的抖动可以在两个值之间随机分布：vd和-vd。抖动的价值是已知的。当注入时，将抖动添加/注入到系统中，并且随后在移除系统时将其从系统中减去/移除。

可以在某些值处检查系统的输出，在此称为检查点(例如，vinsp)。该系统是校准时的模拟电路，可以生成可由adc数字化的模拟输出。因此，数字信号y(其为adc的数字输出)可用于表示系统的(模拟)输出。这里，数字信号y可以与系统的(模拟)输出互换使用。

为了检查系统的输出，检查点用于定义输出中可以累计计数的范围(或者可以确定或计算累积直方图)。检查点的确切大小并不重要，但确定或选择检查点以暴露待检测的谐波(即，非线性)，更具体地，与要检测的谐波相关联的形状/图案。例如，由于二阶失真(二次谐波hd2)导致中心点周围的均匀对称误差，而三阶失真(三次谐波hd3)导致中心点周围出现奇怪的对称误差，用于hd2和hd3的检测和校正的检查点可以是+/-vinsp，其中vinsp是任意值。例如，它可以是抖动信号的幅度，其中vinsp＝vd，或者是其中vinsp＝vd/2的抖动信号的一半。对于更高阶的失真(例如第五或第七)，检查点优选地处于相对大的幅度，以暴露由信号范围的末端附近的高阶失真引起的严重压缩。在某些情况下，检查点也可以固定或改变(随机或确定)以适应不同的输入条件。大检查点在检测非线性方面可能更有效，但根据输入条件可能具有较少的命中。多个检查点也可用于改善收敛时间和/或提高检测效率。

校准技术的一个技术优点是该技术与输入分布无关。为了实现这一优点，由该技术产生的误差信号是以相同输出值(即，选择的检查点)定义的分布之间的差异的形式。通过以不依赖于输入分布或输入分布的确切形状的方式定义误差信号，可以实现与输入分布的独立性。此外，在一些情况下，可以使用多级抖动来在没有输入信号的情况下提取非线性。

由该技术产生的误差信号可以表示在给定的检查点处的各种抖动情况的输出的差异，因为给定检查点处的各种抖动情况的输出(即注入并移动抖动)暴露了系统中的非线性。如果系统是线性的(或更广泛地，理想的)，则在给定的检查点处的各种抖动情况的输出或计数/直方图预期是相同的。但是，如果系统是非线性的(或更广泛地，不理想)，则给定检查点处的各种抖动情况的输出上的输出或计数/直方图是不同的。可以基于计数/直方图来定义误差以暴露特定的非线性或非理想性。校准技术的技术任务是最小化该误差或误差信号，并使系统线性化。

图7示出了根据本公开的一些实施例的在校准三阶非线性之前和之后的输出(例如，y2-y1)的差异。曲线702是校准之前的输出(例如，y2-y1)的差异。曲线704是校准后的输出(例如，y2-y1)的差异。由于校准技术无法以所需精度访问输入，因此校准技术利用由检查点定义的直方图或累积分布函数来估计不同抖动值的输入和传递特性并提取非线性。换句话说，校准技术无法直接访问误差信号或抖动实际如何影响传输特性。然而，校准技术可以利用由检查点定义的直方图或累积分布函数作为传递特性的估计，并比较不同的抖动值之间的估计，以估计给定输出值的误差(即，检查点)。基于由检查点定义的直方图或累积分布函数，比较不同抖动值的估计值和适当的误差方程，可以提取有关非线性的信息(作为不同的抖动值之间的误差公开)并校正非线性(将误差驱动为零)。具体地，校准技术可以逐步校正电路的非理想分量，使用校正的输出来更新电路的非理想分量的未来估计，并以闭环方式将误差驱动为零。更具体地，在各种检查点处的不同抖动值的分布/估计的差异可以形成部分误差，其可以用于形成给定非线性的误差估计(或误差信号)(或更一般地，被校准的电路元件)。在校准之后，可以显着减少输出上的失真，如图7所示。

揭示和提取二阶失真

对于二阶失真，可以选择两个检查点，例如+/-vinsp(例如，正检查点vinsp和负检查点-vinsp)。可以选择检查点处于方便或合适的幅度，例如，使用+/-vd处的两个抖动幅度。检查点可以定义输出的范围。由检查点定义的输出范围意味着检查点可以用作输出的开放间隔或闭合间隔的终点。可以基于检查点定义的范围来计算基于计数/直方图的估计。如本文所使用的，基于由检查点定义的给定范围的估计意味着对落在给定范围内的样本进行计数并导出计数或累积直方图。对于抖动的不同值，单独计算估计值。计数是对于特定的抖动值的给定检查点的传递特性的估计，因此是非理想的。在数字后端，可以计算幅度小于或等于+/-vinsp，或大于或等于+/-vinsp的输出的点数(例如，直方图和累积概率分布):(1)当抖动等于正抖动vd时的情况(例如，在减去理想/估计的抖动值之后计算输出的点数)，(2)当抖动等于负抖动-vd的情况(例如，在添加理想/估计的抖动值之后计算输出的点数)，和/或(3)当抖动等于零的情况。通过比较抖动的不同值之间的计数/累积直方图(即估计值)，可以估计/提取电路的误差，因为如果电路是线性的(或更广泛地，理想的)，预计抖动的不同值的计数/累积直方图是相同的。

预计两种情况的计数/累积直方图的差异(即，两个抖动值)是固定的并且与振幅无关(即，与输入分布无关)。因此，差异(存在二阶非线性时存在的差异)可以作为“误差信号”ε的一部分。具体地说，误差信号ε的部分(这里称为部分误差)由正检查点vinsp处的(部分)误差和负检查点-vinsp处的(部分)误差给出：

并且

cumsumx(y)是数字信号y的数字代码的累积直方图(即，计数)小于或等于x。

对于输出上的数据块和相关的抖动值，通过检查输出(即，移除了抖动的输出)来计算误差。例如，如果抖动是否定的，则通过检查vout+vd来计算误差，或者如果抖动是正的，则通过检查vout-vd来计算误差。在正检查点vinsp处的误差εhd2(vinsp)是在抖动为正且抖动为负的两种情况之间小于或等于正检查点vinsp的输出计数的差异。负检查点-vinsp处的误差εhd2(-vinsp)是在抖动为负且抖动为正的两种情况之间小于或等于负检查点-vinsp的输出计数的差异。或者，通常，可以使用直方图代替累积分布。误差信号可以基于在多个检查点处计算的部分误差以加速收敛。

而不是比较当抖动为正且当抖动为负时的情况，正检查点vinsp的误差εhd2(vinsp)可以定义为输出计数的差异小于或等于抖动为正且抖动为零的两种情况之间的正检查点vinsp。负检查点-vinsp的误差εhd2(-vinsp)可以定义为输出计数的差异小于或等于抖动为负且抖动为零的两种情况之间的负检查点-vinsp：

并且

当抖动为0(dither＝0)时，观察的样本是vout-dither＝vout。

图8示出了根据本公开的一些实施例的校准二阶非线性之前和之后的hd2校准的累积分布。累积分布代表积分非线性。曲线802是校准前hd2校准的累积分布，曲线804是hd2校准后的累积分布。

由于误差表示使用对输入信号的两个不同变化的相同输出(即输出代码)的计数之间的差异(即，当抖动为正且当抖动为负时，分别添加vd和减去vd)，误差将与输入信号分布无关。可以应用规定以确保处理旧的/陈旧的数据点以及来自两个分布的样本的“新鲜度”(即+/-vd)。

由检查点的(部分)误差表示的二阶失真的误差εhd2由下式给出：

εhd2＝εhd2(vinsp)+εhd2(-vinsp)(11)

换句话说，误差εhd2是两个检查点的误差之和。求和误差可以揭示或强调与二阶非线性相关的偶数阶对称性。校准技术可以将误差εhd2驱动到/朝零，以消除二阶失真。

该误差εhd2可以包含在lms算法更新方程中以最小化误差(例如，通过基于电路元件的估计逐步校正电路，将误差减小到零或将误差驱动为零)，如下：

∝(n+1)＝∝(n)-μ×εhd2(12)

其中更新方程可以基于误差εhd2和步长μ更新电路元件的估计，例如hd2非线性∝。

对于任何幅度的检查点，可以定义误差εhd2以适应直方图的不同表示和大电压下极性的变化。εhd2合适的方程如下：

εhd2＝[histvinsp(vout-dither)|dither＝vd×vinsp+hist-vinsp(vout+dither)|dither＝-vd×(-vinsp)][εhd2(vinsp)+εhd2(-vinsp)]²(13)

hista(b)表示bina中b的命中次数或数量(即，具有值a的b的命中数/次数)。等式(13)中定义的误差εhd2是下式的结果：(1)当抖动为正时，删除了抖动的输出计数，其值为正检查点vinsp乘以正检查点vinsp的值，当抖动为负值时，加上一个删除了抖动的输出计数，其值为负检查点-vinsp乘以负检查点-vinsp的值，以及(2)等式(11)中定义的误差的平方值。εhd2的替代公式强调了误差公式的变化是可能的，并且本公开内容设想了变化。

另外，可以计算参数hd2flag以通过增强由hd2引起的偶数对称误差来将hd2与hd3隔离，同时衰减作为hd3特征的奇数对称误差。

当抖动为零时，该参数hd2flag捕获小于或等于正检查点vinsp的输出计数和小于或等于负检查点-vinsp的输出计数的总和。误差εhd2和参数hd2flag可以结合在lms更新方程中，以最小化误差并形成hd2电路元件的估计，如下所示，利用参数hd2flag：

∝(n+1)＝∝(n)-μ×εhd2×hd2flag(15)

实际上，由等式(11)定义的误差足以用于hd2估计。然而，等式(13)和等式(14)中定义的附加参数hd2flag作为其他示例给出，以说明该方法的灵活性。也就是说，可以以方便/合适的方式定义误差，该方式使用直方图/分布和样本计数来提取非线性形状。

可以使用估计的二阶非线性∝和二阶非线性模型，在数字域中如下修改校正输出：

校正与抖动值无关，因此，等式(16a)可以简化如下：

为了考虑校正的变化/更高阶效应，可以使用公式(利用更精细的非线性模型)应用更好的校正：

并且

校正与抖动值无关，因此，等式(17a)和等式(17b)可以简化如下：

更新的输出信号可用于将来的误差估计(换句话说，校准以闭环形式执行)，如下所示：

并且

或者，未来的误差估计可以定义如下：

并且

揭示和提取三阶失真

对于三阶失真，可以使用与用于二阶失真hd2的检查点相同的检查点，例如，正检查点vinsp和负检查点-vinsp。或者，可以选择检查点处于多个幅度，例如，一些抖动幅度+/-vd，另一个较小的抖动幅度和零抖动。一般而言，选择检查点以暴露三阶失真的奇对称性。

在一个示例中，在数字后端上，幅度小于或等于+/-vinsp的输出的点数(例如，直方图和累积概率分布)针对当抖动等于正抖动vd的情况计算(在去除/减去理想/估计的抖动值后计算输出的点数)，当抖动等于负抖动-vd时，计算幅度小于或等于+/-vinsp的输出(在移除/添加理想/估计的抖动值后计算输出的点数)，和/或当抖动等于零时的情况(用零抖动计算输出的点数)。预计两种情况(即两个不同的抖动值)的计数/累积统计量的差异是固定的并且与振幅无关(即，与输入分布无关)。因此，差异(存在三阶非线性时存在的差异)可以作为“误差信号”ε的一部分，并且误差信号的一部分由正检查点vinsp处的(部分)误差和负检查点vinsp处的(部分)误差给出：

并且

并且

εhd3＝εhd3(vinsp)-εhd3(-vinsp)(23)

或者，可以使用+/-vd的抖动幅度作为用于hd2的检查点。正检查点vinsp处的(部分)误差εhd3(vinsp)是在抖动为正且抖动为零的两种情况之间小于或等于正检查点vinsp的输出计数的差异。负检查点-vinsp处的(部分)误差εhd3(-vinsp)是在抖动为负且抖动为零的两种情况之间小于或等于负检查点-vinsp的输出计数的差异。

而不是比较当抖动为正且当抖动为零时，或当抖动为负且当抖动为零时的情况，正检查点vinsp处的(部分)误差εhd3(vinsp)可以定义为在抖动为正且抖动为负的两种情况之间小于或等于正检查点vinsp的输出计数的差异。负检查点-vinsp处的(部分)误差εhd3(-vinsp)可以定义为在抖动为负且抖动为正的两种情况之间小于或等于负检查点-vinsp的输出计数的差异。

并且

如等式(23)所示，误差εhd3是两个检查点处的误差的差异。校准技术可以将误差εhd3驱动为零以消除三阶失真。从hd2中提取hd3的误差的主要区别在于(23)中进行的减法，与(11)中对hd2提取的添加相反。这是因为hd3非线性的奇怪对称性与hd2非线性的均匀对称性相反。

在lms更新方程中使用三阶失真的误差εhd3，获得三阶失真的新估计∝并最小化误差：

∝(n+1)＝∝(n)+μ×εhd3(24)

另外，为了强调或增强奇对称的hd3模式，可以使用hd3flag信号：

当抖动为零时，参数hd3flag捕获小于或等于正检查点vinsp的输出计数和小于或等于负检查点-vinsp的输出计数的差异。误差εhd3和参数hd3flag包含在lms更新方程中，以最小化误差并形成hd3电路元件的估计，如下所示：

∝(n+1)＝∝(n)+μ×εhd3×hd3flag(26)

为了校正三阶非线性，校准输出修改如下：

校正与抖动值无关，因此，等式(27a)可以简化如下：

图9示出了根据本公开的一些实施例的根据本公开的一些实施例的在校准三阶非线性之前和之后的y1和y2的直方图。曲线902和904是校准前的直方图。曲线906是校准后的直方图。不同的抖动值会影响输出，这表明电路不是线性的。校准后，不同的抖动值不会影响输出，这表明校准后电路(更多)是线性的。

图10示出了根据本公开的一些实施例的根据本公开的一些实施例的hd3失真的累积分布(inl)。曲线1002是当抖动为零(或没有抖动)的情况下的累积分布。曲线1004是当抖动为正时的情况的累积分布。曲线1006是减去抖动的情况。

图11示出了根据本公开的一些实施例的hd3校准之前和之后的累积分布。曲线1102是使用等式(26)、(27a)和(27b)校准出hd3之后的累积分布。

为了考虑校正的更高阶效应，可以使用以下公式应用(更好)校正：

和

等式(28a)和(28b)可以校正hd3校正的hd5效果。

校正与抖动值无关，因此，等式(28a)和(28b)可以简化如下：

图12示出了根据本公开的一些实施例的在更精细的hd3校准之前和之后的累积分布。曲线1102是使用等式(26)、(28a)、(28b)和(29)校准出hd3之后的累积分布。

更新的输出信号用于未来的误差估计(换句话说，校准以闭环形式执行)，如下所示，例如：

等式(30)重新形成等式21a以在误差估计中使用更新的输出信号方程(22a)、(21b)和(22b)(以及更广泛地，本公开所设想的其他(部分)误差估计方程)也可以以与方程(30)相同的方式重新表述，以在误差估计中使用更新的输出信号

揭示和提取五阶失真(和四阶失真)

输出上的五阶失真模型可以定义为：

vout＝∝1x+∝2x³+∝5x⁵(31)

∝1是电路的一阶失真的估计，α3是电路的三阶失真的估计，并且∝5是电路的五阶失真的估计。可以使用以下近似公式校正输出：

使得，如果∝1＝1：

γ3＝∝3(33)

并且

并且

并且

可以如本文所述执行三阶非线性的估计。五阶非线性的检测以类似于三阶的方式发生，但是使用较大的检查点(检查点具有比用于提取三阶非线性的量大的检查点)。如果vinsp1用于提取三阶非线性，然后，检查点提取五阶非线性，vinsp5，vinsp5＞|vinsp1|，因为与三阶失真相比，五阶失真倾向于在大幅度附近显示更严重的压缩。另外，要进行收敛，使得首先发生三阶收敛，然后是五阶收敛。误差估计方程由下式给出：

和

在正检查点vinsp5处的(部分)误差εhd5(vinsp5)是在抖动为正且抖动为零的两种情况之间小于或等于正检查点vinsp5的输出计数的差异。负检查点-vinsp5处的(部分)误差εhd5(-vinsp5)是在抖动为负且抖动为零的两种情况之间小于或等于负检查点-vinsp5的输出计数的差异。

而不是比较当抖动为正且当抖动为零时，或当抖动为负且当抖动为零时的情况时，正检查点vinsp5处的误差εhd5(vinsp5)可被定义为在抖动为正且抖动为负的两种情况之间小于或等于正检查点vinsp5的输出计数的差异。负检查点-vinsp5处的误差εhd5(-vinsp5)被定义为在抖动为负且抖动为正的两种情况之间小于或等于负检查点-vinsp5的输出计数的差异：

和

然后，误差被定义为：

εhd5＝εhd5(vinsp5)-εhd5(-vinsp5)(39)

换句话说，误差εhd5是两个检查点处的误差的差异，如通过等式(37a)、(37b)、(38a)和(38b)中所示的部分误差所计算的。校准技术可以将误差εhd5驱动为零以消除五阶失真。

误差εhd5包含在lms更新方程中，以最小化误差并更新失真估计∝(hd5电路元件的估计)，如下所示：

∝(n+1)＝∝(n)+μ×εhd5(40)

类似地，为简洁起见，该方法可用于提取本文未提及的更高阶项或术语。例如，四阶非线性的检测以类似于二阶的方式发生，但使用更大的检查点(具有比用于提取二阶非线性的量值更大的量值的检查点，或vinsp4＞|vinsp1|)，因为与二阶失真相比，四阶失真往往在大幅度附近显示出更严重的压缩。另外，要进行收敛，使得首先发生二阶收敛，然后是四阶收敛。hd4的误差可以定义为两个检查点的部分误差之和。

一般而言，校准技术识别给定非线性的形状或图案，然后应用基于直方图和/或累积分布的计算，其捕获不同抖动值的形状/图案以提取和校正非线性。

提取和校准增益信息

除了暴露非线性之外，诸如直方图和累积分布之类的计数以及比较抖动值之间的计数也可以用于估计增益(增益是被校准的另一个电路元件)。在某些情况下，增益并不理想，可能需要更正。换句话说，校准方案还可以提取第一阶项，而不仅仅是高阶非线性项。在某些情况下，提取一阶项有助于确保非线性项的准确收敛。在其他方法中，使用以下等式来使用将抖动与信号相关联的相关方法来估计增益项：

ge[n+1]＝ge[n]+μ·vd[n]·(vout[n]-ge[n]·vd[n])(41)

该等式(41)估计整个传递特性的总体平均增益，其可受到存在的任何非线性的影响。

使用直方图/计数技术，可以通过选择检查点为零来估计增益。即vinsp1＝0。这是因为接近零，输出暴露于最小的非线性。通过将检查置于零而获得的误差项可以将实际线性增益误差与由于非线性残余物的压缩/扩展引起的增益误差隔离。它还确保增益收敛在正确的方向上进行，并始终有助于非线性误差收敛。

使用直方图方法，(部分)误差可以定义为：

ε(0+)＝cumsump0+(vout-ditherest)|dither＝-vd-cumsump0+(vout-ditherest)|dithet＝+vd(42)

和

ε(0-)＝cumsumn0-(vout-ditherest)|dither＝-vd-cumsumn0-(vout-ditherest)|dither＝+vd(43)

cumsumn0-是0以下的累积计数，cumsump0+是0以上的累积计数。零检查vinsp1＝0时的第一个(部分)误差ε(0+)是在抖动为负且抖动为正的两种情况之间输出计数小于零的差异。零检查点vinsp1＝0时的第二(部分)误差ε(0-)是在抖动为负且抖动为正的两种情况之间输出计数大于零的差异。在这种情况下，输出是删除了抖动估计的输出，即vout[n]-ditherest。抖动的估计是抖动值vd[n]乘以增益估计g[n]。如果抖动为正，则删除了抖动估计的输出为vout-g[n]vd。如果抖动为负，则删除了抖动估计的输出为vout+g[n]vd。请注意，两个部分误差可以检查非重叠范围。

增益误差项εg定义为：

εg＝ε(0+)-ε(0-)(44)

换句话说，误差εg是第一(部分)误差和第二(部分)误差的差异。该误差εg可以合并到lms更新方程中，以计算电路的增益估计值：

g[n+1]＝g[n]-μg×εg(45)

其中μg是增益收敛的lms步长。应当注意，一旦收敛完成并且获得g[n]的增益估计值，输出就需要乘以(1/g[n])以消除任何线性误差。

如果上面所示的线性误差方程与非零检查点一起使用，则g[n]的收敛值将对应于残差曲线上检查点处的线性校正因子。非零检查点(例如vinspg)处的示例性部分误差可以定义为：

和

是低于vinspg的累积计数，并且是高于vinspg的累积计数。非零检查点vinspg2处的第一(部分)误差ε(vinspg2+)是在抖动为负且抖动为正的两种情况之间输出计数低于vinspg2的差异。非零检查点vinspg2处的第二(部分)误差ε(vinspg2-)是在抖动为负且抖动为正的两种情况之间输出计数大于vinspg2的差异。增益误差项εg定义为：

εg2＝ε(vinspg2+)*ε(vinspg2-)(48)

换句话说，误差εg2，即非零检查点vinsp2处的误差，是第一(部分)误差和第二(部分)误差的差。该误差εg2可以合并到lms更新方程中，以计算检查点vinsp2处的增益估计值：

g2[n+1]＝g2[n]-μg2×εg2(49)

其中μg是增益收敛的lms步长。

如果对非线性残差(例如vout[n]-ditherest)进行增益误差校准，并且在整个lms收敛期间随机选取均匀分布的检查点，则g[n]的最终值将代表输出的平均增益。

直方图/计数方法(即，比较不同抖动值的传递特性的估计)优于传统相关方法(即，将抖动幅度与信号幅度互相关)的优点在于它估计检查点处的增益，而不是整个传递特性的平均增益。因此，由于非线性效应，它对误差不太敏感。此外，它实现起来更简单，更便宜，因为它依赖于计数器，而不是乘法(交叉相关所需的乘法)。

通过使用所描述的直方图/计数方法估计多个检查点的增益，可以获得任意非线性函数的非线性传递特性的分段线性估计，而不管其形状或顺序如何。通过应用对应于输出的不同范围的校正系数，分段线性估计可用于以分段方式校正输出。

部分误差计算、误差公式和lms方程公式的变化

这里的示例仅示出了用于执行基于计数或直方图的方法的示例性实现。本公开内容设想了其他解决方案。

部分误差方程可以因实现而异。首先，部分误差方程比较抖动的不同值之间的计数/直方图。但是，为比较选择的抖动值可能取决于实现。例如，在各种部分误差方程中，选择抖动的某些值用于比较。例如，等式(9a)比较当抖动为正时和当抖动为负时的计数。等式(10a)比较当抖动为负时和当抖动为正时的计数。等式(9b)比较当抖动为正时和当抖动为零时的计数。等式(10b)比较当抖动为负时和当抖动为零时的计数。对于一个实现到另一个实现，抖动值的选择可以变化。此外，对抖动值的选择可以取决于要提取的非理想性的类型以及如何制定误差方程以提取非理想性。优选地，选择在比较中使用的抖动值以暴露或强调与非理想性相关联的形状或图案。抖动信号的某些值可能导致输出中的失真量更大。为可能导致更大量失真的比较选择抖动信号的那些值可以使得提取与非理想性相关联的形状或图案更容易和更有效。

同样，部分误差方程或参数的定义可以在不同实现之间变化。主要是，部分误差方程基于检查点定义范围，并且基于范围比较计数/直方图。而且，如本文的示例所示，部分误差方程的定义可以取决于要提取的非理想性的类型。在一些情况下，在给定检查点处定义误差的各种部分误差方程或方程可以使用重叠范围。部分误差方程中使用的范围类型可以因实现而异。或者，可以使用非重叠范围。正检查点vinsp的实例可以替换为其中cumsumpx(y)是数字信号y的数字代码的累积直方图(即，计数)大于或等于x。负检查点-vinsp的实例可以用替换，其中cumsumnx(y)是小于或等于x的数字信号y的数字代码的累积直方图(即，计数)。增强偶数和奇数对称误差的参数也可以以相同的方式变化以使用非重叠范围。

类似地，基于部分误差的误差公式可以在一个实现与另一个实现之间变化。优选地，误差方程以这样的方式定义，以组合部分误差并暴露或强调与非理想性相关联的形状或图案。例如，误差εhd2的误差方程是两个检查点的误差之和。对误差求和会暴露或强调与二阶非线性相关的偶数阶对称性。εhd3的误差方程是两个检查点的误差。误差的差异暴露或强调与三阶非线性相关的奇数阶对称性。两个误差εhd2和εhd3以彼此相反的方式定义，以分别暴露与二阶非线性和三阶非线性相关的偶对称和奇对称的差异。相反的等式公式也可用于暴露其他误差方程对和非线性对的差异。其他误差公式也是可能的，只要它们以暴露或强调与各种非理想性相关的不同形状的方式定义即可。本文中的许多示例说明了该方法的灵活性。

此外，lms更新方程式可以从一种实现方式变化到另一种方式。这里的许多示例说明了该方法的灵活性(例如，hd2flag可以用作lms方程的一部分。此外，根据lms方程中使用的误差(例如εhd2)的符号，可以定义lms方程以加上或减去步长乘以误差(例如μ×εhd2)，只要将加法或减法设置为lms环路收敛中的负反馈即可。

在数字硬件中有效地实现累积直方图

这里描述的许多等式利用由检查点定义的累积直方图，即累积/保持输出的计数落在由检查点定义的范围内，并且计数或累积直方图是基于数据块或者很多样本计算的。此外，误差和/或部分误差是通过与抖动的不同值相关联的计数的比较来定义的。换句话说，对不同的抖动值(例如，正抖动和负抖动)的计数进行计数和比较有助于在给定的检查点处提取非线性或增益误差的形状/模式。基于数据块的校准可以是稳健的(确保校准不会轻易发散，因为误差是基于在一段时间内收集的数据提取的)，但这也意味着校准可能需要更多时间，并且保留/累积许多样本的计数会增加复杂性。

如果计数和比较计数是逐步或逐个样本完成的(而不是计算大块数据上的累积直方图)，将删除的抖动计数输出落入检查点定义的范围内，并且可以在数字硬件中有效地实现抖动的不同值信号的计数的比较。每个样本的增量或逐样本计数和更新lms方程仍然可以收敛以最小化误差并更新校准循环内的电路元件的估计。定义和实现部分误差和误差以逐个样本计数，同时保留比较不同抖动值之间的计数的效果，这不是微不足道的。增量或逐样本计数和比较是直方图技术的特例或实现。

不是计算大块数据并确定有多少样本落在检查点定义的范围内，增量或逐个样本计数可以确定每个样本，即删除了抖动的输出，是否在检查点定义的范围内命中。如果样本(即移除了抖动的输出)是命中，则可以指定值来对样本进行计数。此外，如果为一个抖动值的命中分配+1值，则可以递增地执行计数之间的比较，并且对于另一个抖动值的命中分配值-1。相反的值，例如+1和-1，可以表示在两个抖动情况之间进行的增量差异/比较。当对每个样本进行计数并更新lms方程时，校准循环可以收敛到稳定状态，以确保导致+1的命中数和导致-1的命中数相等。当达到稳定状态时，就好像抖动的不同值信号之间的计数相等，因此lms更新方程将稳定并收敛到电路元件的适当估计。如果使用正抖动和负抖动，则可以进一步简化计算，因为可以使用抖动的符号位来表示+1和-1。因此，对于每次击中，使用抖动的符号位来制定部分误差和误差并更新lms等式，可以有效地产生与计算和比较不同抖动值之间的计数相同的效果。

为了实现增量计数，各种误差估计方程可以有如下不同的定义，其中每个方程基于累积直方图(即，具有由给定检查点定义的范围的值的计数)和两个累积直方图之间的差异在给定检查点处(例如检查点vinsp和-vinsp)形成部分误差：

ε(vinsp)＝sign(dither＝±vd)·hit＞insp(vout-ditherest)(50)

和

如果y大于或等于x，则hit＞x(y)返回1，否则返回0。如果y小于或等于xhit＜x(y)则返回1，否则返回0。dither可以具有正抖动值，例如+vd，或者具有负抖动值，例如-vd。因此，如果抖动是正抖动，则sign(dither)返回+1，如果抖动是负抖动，则sign(dither)返回-1。如果删除了抖动的输出，例如vout-dither，是在检查点定义的范围内(例如，大于或等于检查点vinsp，或者小于或等于检查点-vinsp)的击中，那么抖动值的符号是检查点的部分误差。如果删除了抖动的输出，例如vout-dither，在检查点定义的范围内不是命中，那么检查点的部分误差为零。

上面所示的上述部分误差递增或逐个样本计算可用于等式(11)和(23)和(39)中以估计hd2、hd3和hd5的误差，或者组合在检查点处定义的部分误差的其他术语。

用于增益估计的误差，例如零检查点处的误差或非零检查点处的误差，也可以在硬件中有效地实现。部分误差也在进行计数和比较。对于任何给定的检查点，部分误差可以定义如下：

和

如果y大于或等于x则hit＞x(y)返回1，否则返回0。如果y小于或等于x则hit＜x(y)返回1，否则返回0。dither可以具有正抖动值，例如+vd，或者具有负抖动值，例如-vd。因此，如果抖动是正抖动，则sign(dither)返回+1，如果抖动是负抖动，则sign(dither)返回-1。对于部分误差ε(vinspg2+)，范围由大于或等于vinspg2的输出定义。对于部分误差ε(vinspg2-)，范围由小于或等于vinspg2的输出定义。范围不重叠。对于部分误差ε(vinspg2+)，，如果删除了抖动的输出(例如vout-ditherest)是在检查点定义的范围内的命中(例如，大于或等于vinspg2)，那么抖动值的符号是检查点处的部分误差。否则，部分误差ε(vinspg2+)为0。对于部分误差ε(vinspg2-)，，如果删除了抖动的输出(例如vout-ditherest)是在检查点定义的范围内(例如，小于或等于vinspg2)的命中，那么该抖动值的符号是检查点处的部分误差。否则，部分误差ε(vinspg2-)为0。

当检查点为零时，例如vinsp1＝0，用于递增计数部分误差ε(0+)和部分误差ε(0-)的命中的实现可以变为：

ε(0+)＝sign(dither＝±vd)·pos？(vout-ditherest)(54)

和

ε(0-)＝sign(dither＝±vd)·neg？(vout-ditherest)(55)

当检查点为零时，删除了抖动估计的输出的符号位(例如vout-ditherest)可以使硬件能够轻松确定是否删除了具有抖动估计值的输出是在零检查点设置的范围内命中还是不命中。因此，当检查点为零并且范围由零检查点定义时，数字实现可以是特殊情况。当范围由零定义时，删除了抖动估计的输出是正还是负(分别由pos？(.)和neg？(.)表示)可以指示删除了抖动估计的输出是命中还是命中。如果y为正，则操作pos？(y)可以返回1，否则返回0。如果y为负，则操作neg？(y)可以返回1，否则返回0。具体来说，pos？(.)和neg？(.)可以实现为数字/逻辑运算，在删除了抖动的情况下检查输出的符号位，并确定移除了抖动估计值的输出是否是该范围内的命中(无需进行比较)。如果删除了抖动的输出(例如vout-ditherest)是正，则具有抖动值的符号ε(0+)是检查点处的部分误差。否则ε(0+)为零。如果删除了抖动的输出(例如vout-dither)为负，则ε(0-)具有抖动值的符号。否则ε(0-)为0。

等式(44)中零检查点处(例如εg)的误差估计可以进一步简化为：

εg＝ε(0+)-ε(0-)＝sign(dither＝±vd)·sign(vout-ditherest)(56)

换句话说，零检查点(例如，对于增益)的误差估计可以通过逻辑组合抖动的符号位和输出的符号位与通过“与”操作移除的抖动来完成。零检查点处的这种误差估计可用于更新更新电路元件的估计的lms方程，例如等式(45)。

技术优势

基于检查点处的直方图和/或累积分布的校准技术可以比依赖于多个抖动信号的传统基于相关的方法快得多地收敛。此外，所选择的检查点的计数暴露了系统的非理想性，而不依赖于输入分布。结果，校准与输入信号分布以及输入是否存在无关。在没有输入信号的情况下，可以使用多级抖动进行校准。基于不同的抖动值在检查点处基于输出计数的不同计算可以有效地分离和提取诸如二阶、三阶和五阶失真的失真项。校准技术可以合理准确地估计hd2、hd3、hd5等失真，即使所有失真同时存在。用于校准的添加剂抖动意味着不需要对模拟设计进行剧烈改变，并且仅需要用于注入和移除添加抖动的电路。这种电路通常可用于解决系统中的误差(例如，为了解决adc误差)。更重要的是，校准技术可用于注入和移除抖动的任何电路。此类电路的示例可包括：缓冲、跟踪和保持、mdac等。某些技术仅适用于mdac放大器，但不能应用于其他电路。校准技术依赖于基于不同的抖动情况在输出中显示的形状或图案，并且可以有效地估计和校正任意非线性。使用增益和非线性估计的组合，该技术能够估计和校正任意非线性形状，而不管它们的顺序如何。

校准技术的特征在于许多区别特征。首先，校准技术使用现有的抖动信号来揭示和估计计数方法中的非线性，该计数方法将输出与删除与抖动的不同值相关联的抖动相关联(但不是传统的将抖动幅度与输出幅度相互关联的基于相关的方法)。计数方法在存在抖动的不同值的情况下检查输出，在特定检查点，当抖动是另一个值时，当抖动是一个值时输出与输出相关联。值得注意的是，计数方法不依赖于输入信号统计。相反，计数方法取决于抖动。依赖于抖动的计数方法使得该校准技术独立于输入分布。该方案的另一个好处是校准技术甚至可以在没有输入信号的情况下工作。其次，校准技术可以在确定性框架中准确地隔离第二、第三、第五和更高阶分量，而无需进行模拟变化。具体地，仔细选择用于校准技术的检查点以暴露与电路的各种非理想组件相关联的形状/图案。第三，校准技术应用定义的高效且有效的计算，以便在任何检查点和存在抖动时提取hd2、hd3和hd5的误差。可以使用将误差驱动到零的合适技术，例如lms框架。此外，可以扩展校准技术以获得增益估计。整体校准方法可以使用多个检查点处的增益和非线性估计的组合来估计和校正任意非线性。第四，基于相关的方法通常尝试最小化整个输出范围内的平方误差，而基于在特定检查点处计数的校准方法导致估计输出中的特定点处的行为，这可以在提取误差时提高准确性。

例子

示例1是校准系统，包括：抖动电路，用于在电路的输入处注入抖动并在电路的输出处移除抖动；计数电路，用于在输出的一个或多个检查点定义的范围内累计输出的计数；误差电路，用于比较与抖动的不同值相关的计数和确定误差估计；校准电路，用于将所述误差估计推向零。

图13示出了根据本公开的一些实施例的校准系统。校准系统可以用于校准电路1302。该抖动电路对应于加法器104和减法器106。可选地，校准系统包括数字化电路1302的(模拟)输出的adc1304。在一些情况下，减法器106在数字域中实现，以数字方式移除由加法器104(即，adc1304的下游)注入的抖动。

然后，数字后端可以实现这里描述的校准技术。表示去除了抖动(校正后)和抖动的输出的校正数字输出被提供给计数电路1306。例如，计数电路1306可以基于由合适的检查点定义的范围来评估抖动的不同值的输出的计数或直方图，并使得能够比较抖动的不同值之间的计数/直方图。计数电路1306可以简单且廉价地实现，因为不需要乘法器来提取电路1302的误差。部分误差电路1307可以基于来自与抖动的不同值相关联的计数电路1306的计数来确定各种检查点的部分误差。具体地，部分误差电路1307可以比较与抖动的不同值相关联的计数，以在各种检查点处导出部分误差。此外，误差电路1308可以适当地组合部分误差以暴露与电路的分量相关联的误差(例如，与非线性或线性增益误差相关联的形状/模式)以形成误差估计。校准电路1310可以更新lms方程以收敛于电路的分量的估计，该估计可以减小误差估计和/或将误差估计驱动为零。校准电路1310可以将误差估计驱动到/朝零，例如，通过基于电路元件的估计和可选的电路元件模型修改模拟域或数字域中的电路的输出。当使用校正的输出用于随后的误差估计和校准更新时，校准电路1310可以使校准(例如，lms方程更新)朝向电路元件的估计的值收敛，该值可以最好地减少误差。信号路径1312示出了模拟域中的校准以调谐电路1302。信号路径1314和校正组件1316示出了对来自adc1304的数字输出的数字校正。注意，校正的输出用作计数电路1306的输入以用于闭合-循环校准。

在一些替代实施方案中，在数字域中(在adc1304下游)移除抖动。

数字后端(例如，1306、1307、1308、1310和1314，以及可能的减法器106，取决于实现)可以用专用/专用数字电路和/或可编程的(片上)微处理器来实现，以实现这里的校准功能。

在示例2中，示例1的校准系统可以可选地包括：抖动是具有在多个值之间随机分布的多个值的信号。

在示例3中，示例1或2的校准系统可以可选地包括包括以下中的一个或多个的电路：缓冲器、跟踪和保持电路、以及放大器(包括乘法数模转换器放大器)。

在示例4中，示例1-3中任一个的校准系统可以可选地包括检查点，其包括以下中的一个或多个：正值、正抖动值、负值、负抖动值和零。

在示例5中，示例1-4中任一个的校准系统可以可选地包括由一个或多个检查点定义的范围，包括以下中的一个或多个：第一检查点以下的输出范围，以及第二检查点以上的输出范围。

在示例6中，示例1-5中任一个的校准系统可以可选地包括随机改变的检查点以适应不同的输入条件。

在示例7中，示例1-5中任一个的校准系统可以可选地包括基于电路输入的一个或多个条件而改变的检查点。

在示例8中，示例1-7中任一个的校准系统可以可选地包括误差电路，其包括减法电路以在给定的检查点处减去抖动的不同值之间的计数以形成部分误差估计。

在示例9中，示例1-9中任一个的校准系统可以可选地包括误差电路，其被配置为通过添加在两个不同的检查点处确定的部分误差来确定误差估计。

在示例10中，示例1-9中任一个的校准系统可以可选地包括误差电路，其被配置为通过减去在两个不同的检查点处确定的部分误差来确定误差估计。

在示例11中，示例1-10中任一示例的校准系统可以可选地包括校准电路，其基于误差估计和最小均方更新方程来更新电路元件的估计(非线性、增益等)。

在示例12中，示例11中任一示例的校准系统可以可选地包括校准电路，其基于对电路元件的估计来校正电路的输出。

图14是示出根据本公开的一些实施例的用于校准电路的方法的流程图。示例101是一种用于电路的(背景)校准的方法，包括：在电路的输入处添加抖动并在电路的输出处减去抖动(1402)；在输出的一个或多个检查点定义的范围内累计输出的计数(1404)；比较与抖动的不同值相关的计数(1406)；确定误差估计(1408)；并将误差估计驱动至零(1410)。

在示例102中，示例101的方法可以可选地包括将所述误差推向零，其包括基于误差估计(例如，lms方程)更新电路元件的估计，以及基于估计校正电路的输出(数字输出)。

在示例103中，示例102的方法可以可选地包括将所述误差推向零，其还包括基于增强偶数对称误差的参数来更新电路元件的估计，同时衰减奇数对称误差。

在示例104中，示例102的方法可以可选地包括将所述误差推向零，其还包括基于增强奇数对称误差的参数来更新电路元件的估计，同时衰减偶数对称误差。

在示例105中，示例101-104中任一个的方法可以可选地包括：抖动是具有在多个值之间随机分布的多个值的信号。

在示例106中，示例101-105中任一个的方法可以可选地包括：包括以下中的一个或多个的电路：缓冲器、跟踪和保持电路、放大器和乘法数模转换器。

在示例107中，示例101-106中任一个的方法可以可选地包括检查点，其包括以下中的一个或多个：正值、正抖动值、负值、负抖动值和零。

在示例108中，示例101-107中任一示例的方法可以可选地包括由一个或多个检查点定义的范围，包括以下中的一个或多个：第一检查点以下的输出范围，第二检查点以上的输出范围。

在示例109中，示例101-108中任一示例的方法可以可选地包括随机地改变检查点以适应不同的输入条件。

在示例110中，示例101-109中任一个的方法可以可选地包括基于电路输入的一个或多个条件来改变检查点。

在示例111中，示例101-110中任一示例的方法可以可选地包括在给定的检查点处减去抖动的不同值之间的计数以形成部分误差估计。

在示例112中，示例101-113中任一示例的方法可以可选地包括通过添加在两个不同的检查点处确定的部分误差来确定误差估计。

在示例113中，示例101-114中任一示例的方法可以可选地包括通过减去在两个不同的检查点处确定的部分误差来确定误差估计。

示例a是一种设备，包括用于实现/执行本文描述的任何一种方法的装置。

示例b是用于估计误差和校准电路的设备，包括：意味着在电路的输入处注入抖动并且在电路的输出处移除抖动；用于评估由一个或多个检查点定义的范围内与抖动的不同值相关的电路输出计数的装置；用于组合与抖动的不同值相关联的计数以暴露与电路元件相关联的误差的装置；和用于根据误差更新电路元件的估计的装置。

在示例c中，示例b的设备可以可选地包括用于评估电路输出计数的装置，包括计算落入由检查点定义的范围内的电路的输出。

在示例d中，示例b或c的设备可以可选地包括用于基于估计和电路元件的模型来数字校正电路输出的装置。

如前所述，累积直方图可以通过递增计数或逐个样本地在硬件中有效地实现。图15示出了根据本公开的一些实施例的另一校准系统。图15类似于图13，除了计数和比较功能由有效数字操作或数字硬件代替，其可以递增地或逐个样本地执行计数和比较。增量或逐样本计数和比较是直方图技术的特例或实现。操作1502可以检查校正的输出是否在由检查点定义的范围内，而不是对数据块进行计数并比较不同的抖动值的计数/直方图。对于给定的部分误差，操作1502可以实现hit＜x(y)或hit＞x(y)，这取决于由检查点定义的范围。实现符号(.)的操作1504可以检查抖动的符号。“与”操作1506可以组合操作1502和1506的输出，以通过将抖动值的符号分配给命中来有效地实现比较(如先前由等式(52)和(53)所示)。“与”操作1506的结果可以在给定的检查点处形成部分误差。然后，误差电路1508可以在不同的检查点处组合部分误差以暴露与电路的分量相关联的误差(例如，与非线性或线性增益误差相关联的形状/图案)以形成误差估计。校准电路1310可以使用误差估计来更新电路元件1302的估计。

图16示出了根据本公开的一些实施例的又一校准系统。校准系统可以通过递增计数或逐个样本来有效地在硬件中实现累积直方图。具体而言，校准系统设计用于零检查点的增益估计。图16类似于图15，不同之处在于操作1502被操作1602代替，操作1602实现pos？(.)和neg？(.)操作作为在零检查点有效计算部分误差的特殊情况(如先前在等式(54)和(55)中所示)。

图17示出了根据本公开的一些实施例的又一校准系统。校准系统可以通过递增计数或逐个样本来有效地在硬件中实现累积直方图。具体而言，校准系统设计用于零检查点的增益估计。图17类似于图16，但作为特殊情况进一步简化以有效地计算部分误差并在零检查点获得误差估计(如先前由等式(56)所示)。操作1702可以在移除了抖动的情况下检查输出的符号。来自操作1702的结果和来自操作1504的结果可以通过“与”操作1704组合以在零检查点处形成误差估计。

图18是示出根据本公开的一些实施例的用于校准电路的方法的流程图。示例21是一种用于有效误差估计和电路校准的方法，包括：在电路的输入处添加抖动(1802)；移除电路输出端的抖动(1804)；基于抖动的符号位和由一个或多个检查点定义的输出上的范围，逐个样本地更新电路的分量的估计(1806)；并根据电路元件的估计校准电路(1808)。

在示例22中，示例21的方法可以可选地包括：更新电路元件的估计，包括：如果给定样本在由第一检查点定义的输出的第一范围内，则将第一部分误差设置为该抖动的符号位；如果给定样本在第二检查点为第二部分误差定义的输出的第二范围内，则将第二部分误差设置为该抖动的符号位。

在示例23中，示例22的方法可以可选地包括：更新电路元件的估计，还包括：基于第一和第二部分误差确定误差估计；并根据误差估计更新电路元件的估计。

在示例24中，示例23的方法可以可选地包括：更新电路元件的估计，包括：如果给定样本不具有由第一检查点定义的第一范围，则将第一部分误差设置为零；如果给定样本不在第二检查点定义的第二范围内，则第二部分误差为零，并且第二部分误差为第二部分误差。

在示例25中，示例22-24中任一个的方法可以可选地包括：第一检查点是正检查点，第二检查点是负检查点。

在示例26中，示例22-24中任一示例的方法可以可选地包括第一检查点和第二检查点相同；并且第一个范围与第二个范围不重叠。

在示例27中，示例21-26中任一示例的方法可以可选地包括：其中更新电路元件的估计包括：基于抖动的符号位和输出的符号位设置误差估计，并基于误差估计更新电路元件的估计。

变化和实施

注意，上面参考附图讨论的活动适用于涉及处理模拟信号并使用一个或多个adc将模拟信号转换成数字数据的任何集成电路。这些特性对于高速adc特别有用，其中输入频率在千兆赫兹范围内相对较高。adc可应用于医疗系统、科学仪器、无线和有线通信系统(尤其是需要高采样率的系统)、雷达、工业过程控制、音频和视频设备、仪器仪表以及其他使用adc的系统。高速adc提供的性能水平特别有利于高速通信、医疗成像、合成孔径雷达、数字波束形成通信系统、宽带通信系统、高性能成像和高级测试/测量系统(示波器)等要求苛刻的市场中的产品和系统。

本公开包括可以执行本文描述的各种方法的设备。这样的设备可以包括由附图示出并在此描述的电路。各种设备的部件可包括执行本文所述功能的电子电路。该电路可以在模拟域、数字域或混合信号域中操作。在一些情况下，设备的一个或多个部分可以由专门配置用于执行本文描述的功能的处理器提供(例如，控制相关功能、定时相关功能)。在某些情况下，处理器可以是带有adc的片上处理器。处理器可以包括一个或多个专用组件，或者可以包括可编程逻辑门，其被配置为执行本文描述的功能。在一些实例中，处理器可以被配置为通过执行存储在一个或多个非暂时性计算机介质上的一个或多个指令来执行本文描述的功能。

在另一示例实施例中，附图的组件可以被实现为独立模块(例如，具有被配置为执行特定应用或功能的相关组件和电路的设备)或者被实现为插件模块到电子设备的应用专用硬件中。注意，本公开的特定实施例可以部分地或整体地容易地包括在片上系统(soc)封装中。soc表示将计算机或其他电子系统的组件集成到单个芯片中的ic。它可以包含数字、模拟、混合信号以及通常的射频功能：所有这些功能都可以在单个芯片衬底上提供。其他实施例可以包括多芯片模块(mcm)，其中多个单独的ic位于单个电子封装内并且被配置为通过电子封装彼此紧密地交互。在各种其他实施例中，误差校准功能可以在专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)和其他半导体芯片中的一个或多个硅芯中实现。

还必须注意，本文概述的所有规范、维度和关系(例如，处理器的数量，逻辑操作等)仅出于示例和教导的目的而提供。在不脱离本公开的精神或所附权利要求(如果有的话)或本文描述的示例的范围的情况下，可以显着地改变这样的信息。该说明书仅适用于一个非限制性示例，因此，它们应被解释为如此。在前面的描述中，已经参考特定处理器和/或组件布置描述了示例实施例。在不脱离所附权利要求(如果有的话)或本文描述的示例的范围的情况下，可以对这些实施例进行各种修改和改变。因此，说明书和附图应被视为说明性的而非限制性的。

注意，利用本文提供的众多示例，可以根据两个、三个、四个或更多个电子组件或部件来描述交互。然而，这仅出于清楚和示例的目的而进行。应该理解，系统可以以任何合适的方式合并。沿着类似的设计替代方案，附图中的任何所示组件、模块、块和元件可以以各种可能的配置组合，所有这些配置显然都在本说明书的宽范围内。在某些情况下，仅通过参考有限数量的电气元件来描述给定流程集的一个或多个功能可能更容易。应当理解，附图及其教导的电路易于扩展，并且可以容纳大量部件，以及更复杂/复杂的布置和配置。因此，所提供的示例不应限制范围或抑制可能应用于无数其他架构的电路的广泛教导。

注意，在本说明书中，对“一个实施例”、“示例实施例”、“实施例”、“另一个实施例”、“一些实施例”、“各种实施例”、“其他实施例”、“替代实施例”等中包括的各种特征(例如，元件、结构、模块、组件、步骤、操作、特性等)的引用旨在表示任何这样的特征包括在本公开的一个或多个实施例中，但是可以或可以不必在相同的实施例中组合。同样重要的是要注意，这里描述的功能仅示出了可由图中所示的系统/电路执行或在其内执行的一些可能功能。可以在适当的情况下删除或移除这些操作中的一些，或者可以在不脱离本公开的范围的情况下显着地修改或改变这些操作。此外，这些操作的时间可能会大大改变。出于示例和讨论的目的提供了前述操作流程。本文描述的实施例提供了实质的灵活性，因为可以提供任何合适的布置、时间顺序、配置和定时机制而不脱离本公开的教导。本领域技术人员可以确定许多其他改变、替换、变化、代替和修改，并且本公开旨在涵盖落入所附权利要求(如果有的话)或本文描述的示例的范围内的所有这样的改变、替换、变化、代替和修改。注意，上述设备的所有可选特征也可以关于本文描述的方法或过程来实现，并且示例中的细节可以在一个或多个实施例中的任何地方使用。