Accurate spectral testing with non-coherent sampling for large distortion to noise ratios

稳健性(进化) 计算机科学 失真(音乐) 采样(信号处理) 噪音(视频) 正弦波 谐波 电子工程 算法 动态范围 人工智能 工程类 带宽(计算) 电气工程 图像(数学) 滤波器(信号处理) 基因 生物化学 电压 化学 计算机视觉 放大器 计算机网络
作者
Yuming Zhuang,Degang Chen
标识
DOI:10.1109/vts.2016.7477282
摘要

Spectral testing is widely used in characterizing the dynamic performance of analog signals. Achieving accurate test results is an expensive and challenging task. This paper focuses on eliminating the challenging requirement of non-coherent sampling in the presence of an impure signal with large distortion to noise ratios. A new method was proposed that iteratively estimated noncoherent fundamental and harmonics. Comparisons are made with several widely used methods: windowing, 4 parameter sine wave fitting, and FIRE method, to address the need for this new method. They are quantitatively examined for robustness at different input signal purity and non-coherency level. The advantages & limitations of these methods are discussed. Extensive simulation results show the effectiveness and robustness of the proposed method, which can tolerate wide range of signal purity and any level of non-coherency. It can be implemented for on-chip accurate spectral test, and can also be suitable for accurate ADC spectrum test when the pure source is not available.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
lu完成签到,获得积分10
1秒前
开心米粉发布了新的文献求助10
1秒前
天天快乐应助RO采纳,获得10
1秒前
小蘑菇应助1111111采纳,获得10
1秒前
CodeCraft应助1111111采纳,获得10
1秒前
黄伟凯完成签到,获得积分20
1秒前
张军完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
sammy66发布了新的文献求助10
2秒前
嘿嘿发布了新的文献求助10
3秒前
明理的满天完成签到,获得积分10
3秒前
qxqy6678发布了新的文献求助10
3秒前
天天快乐应助荻野千寻采纳,获得10
3秒前
黄伟凯发布了新的文献求助10
4秒前
研友_VZG7GZ应助HMUBIN采纳,获得10
4秒前
5秒前
无奈冬寒发布了新的文献求助10
5秒前
manyi1972发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
文具盒完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
舒心冷珍发布了新的文献求助10
7秒前
852应助杜若采纳,获得10
7秒前
7秒前
蔚蓝绽放发布了新的文献求助20
7秒前
张军发布了新的文献求助20
8秒前
晓汐完成签到,获得积分20
8秒前
潮汐发布了新的文献求助10
8秒前
小小鹤鹤发布了新的文献求助10
8秒前
Ava应助蒹葭苍苍采纳,获得30
9秒前
英姑应助朴若琛采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Superabsorbent Polymers 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5711035
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5202070
关于积分的说明 15263091
捐赠科研通 4863454
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2610771
邀请新用户注册赠送积分活动 1561017
关于科研通互助平台的介绍 1518534