一种应用于高精度SAR ADC校准的剪枝神经网络算法

作者：王亮; 邓红辉; 陈浩; 尹勇生

来源：微电子学, 2022, 52(02): 270-275.

DOI：10.13911/j.cnki.1004-3365.ZJEA025

• 逐次逼近型模数转换器
• 剪枝神经网络
• 校准

介绍了一种基于剪枝神经网络的后台校准算法，能够对高精度单通道SAR ADC的电容失配、偏移、增益等多个非理想因素同时进行校准，有效提高SAR ADC的精度。本算法不仅可以达到全连接神经网络校准效果，而且同时对贡献小的权重进行剔除，降低了校准电路的资源消耗，加快了神经网络校准算法速度。仿真结果表明，信号频率接近奈奎斯特频率的情况下，对16 bit 5 MS/s的SAR ADC进行校准，校准后ADC的有效位数从7.4 bit提高到15.6 bit,无杂散动态范围从46.8 dB提高到126.2 dB。