利用数字学习套件，实现 ADC/DAC 测试自动化
应用指南
引言
本应用指南展示了数字学习套件 (DLS) 软件的一个使用场景――利用测试自动化功能实现 ADC/DAC 测试。要想验证 ADC/DAC 的性能，您不仅需要多种仪器以便满足各种测试要求，还需要所有仪器按照准确的顺序和时间配合工作，并借助自定义算法实现准确、高效的验证。为了让各种仪器都按照精准的时序运行，数字学习套件提供了自动化测试功能。它可以高效地控制和协调仪器，并提高测试流程的准确性和可重复性，从而显著节省测试时间。
近年来，ADC 和 DAC 正朝着分辨率更高、转换速率更快的方向发展。这一趋势源自于对高品质音频和视频处理需求的日益增长，以及物联网 (IoT)、数字医疗保健和高精度传感器测量的发展。例如，健身追踪器和智能手表等可穿戴设备就使用 ADC 和 DAC 来监测心率、血压和血氧饱和度等各种健康参数。ADC 将来自传感器的模拟信号转换成数字信号，再将结果显示在屏幕上或者是发送给移动设备进行分析。
心电图 (ECG) 机器上的 ADC 可以将来自患者心脏的模拟信号转换成数字信号，并在显示器上显示和进行分析。起搏器和神经刺激器等植入式设备使用 DAC 将数字信号转换为能够刺激神经或肌肉的模拟信号。传感器在测量完温度、湿度和空气质量等环境变量后，会向 ADC 发送模拟信号，由 ADC 负责将这些信号转换成物联网设备能够处理的数字信号。DAC 还可输出控制信号来调节环境条件，例如开启空气净化器改善空气质量。
ADC/DAC 基本原理
ADC 和 DAC 是现代电子产品中的两大元器件，它们能够让数字设备与模拟世界产生互动。ADC 全称模数转换器，它能够把模拟信号转换为数字系统可以处理的数字信号。DAC 全称数模转换器，它们的作用正好相反，可以把数字信号转换为模拟设备可以使用的模拟信号。
ADC 和 DAC 的基本原理是将一种形式的信号转换为另一种形式的信号，从而准确呈现数字系统中的信息，并通过模拟设备与物理世界互动。这样的元器件广泛运用于各种应用中，例如音频/视频处理、医疗设备、工业控制系统等等。
模数转换器 (ADC)
模数转换器是一种把连续模拟信号转换为离散数字信号的电子器件。ADC 以特定速率对输入的模拟信号进行采样，然后将每个样本的幅度量化为数字值。换言之，它采集一个连续的信号并分解为数字系统能够处理的一系列离散值。在评测 ADC 的性能时，我们需要考虑以下几个关键参数。在静态参数中，积分非线性度 (INL) 和微分非线性度 (DNL) 相当重要。虽然 INL 和 DNL 并不属于通信和快速数据采集应用所使用的高性能数据转换器的关键电气特性，但它们在高分辨率成像应用中具有非常重要的作用。DNL 误差指的是实际步进宽度与 1LSB 理想值的差值。
VD 是与数字输出代码 D 相对应的物理值，N 代表 ADC 分辨率，VLSB-IDEAL 代表两个相邻数字代码的理想间距。通过添加量化影响之外的噪声和杂散分量，较高的 DNL 值通常会限制 ADC 在信噪比 (SNR) 和无杂散动态范围 (SFDR) 这两个方面的性能。下面这几个典型的动态参数，例如 SNR、SFDR、THD、SINAD、ENOB 和 IMD，可以表征 ADC 的性能。
数模转换器 (DAC)
DAC 是一种能把数字信号转换为模拟信号的电子器件。换言之，它采集数字信号，然后产生相应的模拟电压或电流输出。数字数据采用二进制值（0 和 1）表示，而模拟信号是随时间变化的连续电信号。与评测ADC 一样，DAC 的性能也可以通过两种方式进行测试。第一种方式是使用静态参数，例如积分非线性度(INL) 和微分非线性度 (DNL)，它定义了数据转换器的线性准确度。INL 指的是输出传递函数与理想直线之间的偏差。DNL 指的是转换器输出端的步长与理想步长之间的误差。
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