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基于机器学习的波形数字化系统通道误差校准
1
作者
焦喜香
韩特
+1 位作者
杨静
郭玉辉
《强激光与粒子束》
北大核心
2025年第7期141-148,共8页
为了提升基于模拟数字转换(ADC)技术的波形数字化读出系统的性能,提出了一种多通道间失配误差估计校准方法。采用两片国产高速ADC组成并行交替采样(TIADC)系统,采用粒子群算法(PSO)结合梯度下降法(GD)来完成系统通道失配误差估计;利用...
为了提升基于模拟数字转换(ADC)技术的波形数字化读出系统的性能,提出了一种多通道间失配误差估计校准方法。采用两片国产高速ADC组成并行交替采样(TIADC)系统,采用粒子群算法(PSO)结合梯度下降法(GD)来完成系统通道失配误差估计;利用滤波器方程组和Kaiser窗截断处理得到补偿校准滤波器系数值。该补偿方法可以直接在以现场可编程门阵列(FPGA)为处理芯片的TIADC硬件平台上实现,达成宽带并行交替采样信号的在线重构。实验结果表明,该算法可以有效实现通道失配误差的补偿校准,在Vivado开发软件平台行为级仿真条件下使无杂散动态范围(SFDR)由32.1 dBFS提升到53.1 dBFS,在硬件系统测试时使SFDR提升到60.8 dBFS,且该信号重构方法易在硬件系统实现,不受通道数目的限制。
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关键词
波形数字化系统
模拟
数字
转换
通道误差补偿
并行交替采样
机器学习算法
宽带信号
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职称材料
题名
基于机器学习的波形数字化系统通道误差校准
1
作者
焦喜香
韩特
杨静
郭玉辉
机构
合肥大学人工智能与大数据学院
中国科学院近代物理研究所
出处
《强激光与粒子束》
北大核心
2025年第7期141-148,共8页
基金
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A0992)
合肥大学人才科研基金项目(21-22RC11)。
文摘
为了提升基于模拟数字转换(ADC)技术的波形数字化读出系统的性能,提出了一种多通道间失配误差估计校准方法。采用两片国产高速ADC组成并行交替采样(TIADC)系统,采用粒子群算法(PSO)结合梯度下降法(GD)来完成系统通道失配误差估计;利用滤波器方程组和Kaiser窗截断处理得到补偿校准滤波器系数值。该补偿方法可以直接在以现场可编程门阵列(FPGA)为处理芯片的TIADC硬件平台上实现,达成宽带并行交替采样信号的在线重构。实验结果表明,该算法可以有效实现通道失配误差的补偿校准,在Vivado开发软件平台行为级仿真条件下使无杂散动态范围(SFDR)由32.1 dBFS提升到53.1 dBFS,在硬件系统测试时使SFDR提升到60.8 dBFS,且该信号重构方法易在硬件系统实现,不受通道数目的限制。
关键词
波形数字化系统
模拟
数字
转换
通道误差补偿
并行交替采样
机器学习算法
宽带信号
Keywords
waveform digitization system
analog-to-digital conversion
mismatch error calibration
timeinterleaved A/D conversion
machine learning algorithm
wideband signal
分类号
TN792 [电子电信—电路与系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的波形数字化系统通道误差校准
焦喜香
韩特
杨静
郭玉辉
《强激光与粒子束》
北大核心
2025
0
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