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随着集成电路工艺的发展以及晶体管尺寸的不断减小,ADC转换率变得更快、功耗更低,但器件的失配误差随之变得更大,从而影响精度,因此引入校准电路已成必然趋势。文章首先介绍了几种ADC的常见误差及其校准方法,然后介绍了神经网络的工作原理,并总结了几种主要的基于神经网络的数字校准方法,分析了不同方法的优势和劣势。最后,针对14位流水线ADC,给出了神经网络校准算法的系统级仿真验证结果。经校准后,有效位数(ENOB)从10位提升到12.5位,无杂散动态范围(SFDR)从80 dB提升到100 dB。

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《基于神经网络的数字校准技术综述》

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文件号：261430

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