一种应用于逐次逼近型模数转换器的数据权重平均算法

摘要

本发明公开了一种应用于逐次逼近型模数转换器的数据权重平均算法，在逐次逼近型模数转换器电路中加入伪随机数生成器，伪随机数生成器在逐次逼近型模数转换器每次量化前，产生随机pin码，pin码通过逐次逼近型控制逻辑决定每个单位电容连接，使单位电容随机组成不同权重的电容。本发明将DWA算法应用于SAR ADC结构中，使得输出信号的谐波压制到噪底，实现对输出信号噪声的一阶整形，使得SAR ADC的无散动态范围提高；当SAR ADC量化次数达到一定数量时，DWA算法能使得电容失配分摊到每一次量化中，实现电容是失配的平均化，减小电容失配对SAR ADC静态特性和动态特性的影响，提高SAR ADC的量化精度。

主权项

一种应用于逐次逼近型模数转换器的数据权重平均算法，其特征在于，所述应用于逐次逼近型模数转换器的数据权重平均算法在逐次逼近型模数转换器电路中加入伪随机数生成器，伪随机数生成器在逐次逼近型模数转换器每次量化前，产生随机pin码，pin码通过逐次逼近型控制逻辑决定每个单位电容的连接，使得单位电容随机的组成不同权重的电容。