通过多个数据文件组合优化INL/DNL分析
摘要：本文探讨如何利用matlab强大的指令功能改进高速数据采集系统中存储器受限的代码密度，提高程序代码的循环量，以满足高速模/数转换器(adc)的inl、dnl测试需求。
本文简单介绍了matlab™1数据处理软件，在逻辑分析仪存储容量有限的情况下用于增强程序代码量。大多数工程师在使用配有hp16517a高速状态卡的大型逻辑分析仪(la) hp16500c设备采集超高速数据(数据速率高于135mhz)时，都会面临存储器受限的问题。 hp设备的标准配置中通常提供64k最大存储器容量，每次测试只能存储65536个数据点。为了准确描述inl/dnl特性，64k存储器所能捕获的数据点还远远不能满足需求。事实上，对于inl和dnl测试图，逻辑分析仪需要采集256k到4m个数据点，提供给matlab或其它信号处理软件进行分析。 采用上述64k标准数据采集系统的存储容量时，为了精确描述inl/dnl特性，必须采集多组数据记录并将其合并到一个文件中。例如，当需要256k个数据点时，则要采集四组64k的数据，在采用应用笔记：histogram testing determines dnl and inl errors介绍的matlab软件(或同类软件)进行数据分析之前，需要将它们合并到一起。 可通过以下步骤将多个数据记录合并到一个足够大的inl/dnl文件中，以便进行inl/dnl数据处理： 用高速状态卡(hp16517a)采集64k个数据点。 删除所有程序文件中la指定的、不属于程序的代码，并保存文件。 a为文件内容指定一个新变量。
matlab命令: a=load('inltest1'); 用高速状态卡采集另一组64k数据记录。 再次删除所有程序文件中la指定的、不属于程序的代码，并保存文件。 为新的数据文件内容指定另一个新变量。
matlab命令: b=load('inltest2'); 合并两组数据记录(a和b)，并为它们指定一个新的变量。
matlab命令: c=vertcat(a,b); 如果需要检测合并后数据记录的数量，可以在matlab中输入size(c); ，随后应该得到132k的数据记录。 将这组新的数据记录保存为.txt或.dat文件，以便matlab计算inl/dnl时能够处理这些数据。
matlab命令: save inldata.txt c -ascii; 上述命令将文件保存为ascii文件格式，存储在预先定义的目录下，inl/dnl测试程序可以根据需要获得这些数据。 如果所有步骤在一次matlab会话中完成，则执行上述处理。也可以循环执行预先合并的文件。对于这种情况，只需加载存储数据的文件，指定一个新的变量即可。
matlab命令: d=load('inldata.txt'); 一旦完成这项工作，可以提取一组新的数据，将其添加到现有数据中。只需采集另一组64k数据记录，为其内容指定另一矩阵变量。
matlab命令: e=load('inltest3'); 合并旧的文本文件(当前变量为d)，指定新的数据变量为e。
matlab命令: f=vertcat(d,e); 按照第9步将新的、扩展后的数据矩阵保存到一个ascii文件。 也可以利用matlab中的命令: y=vertcat(a,b,c,d,e,f,g,h)一次合并多个变量，总之，可以利用多种方法、程序和配置方式，采用现有设备和简单的软件指令完成这些测试。这里提供的流程只是一个简单的matlab应用范例。 为了构建inl/dnl测试程序，只需简单调用matlab中的inl/dnl测试子程序。运行该程序，并在有请求时将连续数据组加载到程序中。如果把合并后的数据保存到一个.txt或.dat文件内，须注意记录矩阵文件的数据路径。出现程序提示时，必须提供向测试子程序加载数据的准确路径和文件名。程序还要求提供数据点数(数据矩阵的尺寸)、转换结果及其中间代码。在运行inl/dnl测试程序之前，须确认你已拥有这些信息。
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matlab命令: c=vertcat(a,b); 如果需要检测合并后数据记录的数量，可以在matlab中输入size(c); ，随后应该得到132k的数据记录。 将这组新的数据记录保存为.txt或.dat文件，以便matlab计算inl/dnl时能够处理这些数据。
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