针对传统的正弦波码直方图法估计高精度模数转换器(ADC)积分非线性误差所需的样本点数十分庞大的问题，提出了一种新的采用滑动平均滤波的正弦波码直方图法――滑动平均法．该方法先用传统的正弦波码直方图法对较少的样本点粗略地进行积分非线性误差估计，然后对估计出的积分非线性误差进行滑动平均滤波，最终准确估计出ADC的积分非线性误差．仿真和测试结果表明，滑动平均法能使测试所需的样本点数至少减少了90％，且能达到与传统的正弦波码直方图法相近的估计精度，从而节省了测试时间和成本．
《一种新的估计模数转换器积分非线性误差的直方图方法》是2009年发表在《西安交通大学学报》上的一篇工程技术论文，由伍民顺、陈贵灿、张瑞智和程军共同撰写。该研究主要针对高精度模数转换器（ADC）在使用传统正弦波码直方图法评估积分非线性误差时所需样本点数过多的问题，提出了一种创新的解决方案——滑动平均法。
传统的正弦波码直方图法在估计ADC的积分非线性误差时，需要大量的样本点来确保结果的准确性。这种方法对于高精度ADC来说，不仅耗费大量时间和计算资源，而且增加了测试成本。论文中的滑动平均法则提供了一个更为高效的解决方案。
滑动平均法首先应用传统的正弦波码直方图法对少量样本点进行初步的积分非线性误差估计。这一阶段的目标是快速得到一个粗略的误差分布情况。然后，通过滑动平均滤波器对初步估计的误差进行处理。滑动平均滤波是一种常用的数据平滑技术，它通过连续取多个数据点的平均值来消除噪声，提高估计的稳定性。
通过滑动平均滤波，论文中的方法能够显著减少所需的样本点数量，至少可以减少90%，同时保持与传统正弦波码直方图法相当的估计精度。这意味着测试时间大大缩短，测试成本也随之降低，这对于高精度ADC的生产和调试具有重大意义。
论文中的实验结果验证了滑动平均法的有效性，不仅在减少样本点方面取得了显著效果，而且在保持估计精度方面达到了预期目标。这为ADC的性能测试提供了新的思路，对于优化测试流程、提升测试效率以及降低测试成本具有重要的实践价值。
总结来说，这篇论文提出的滑动平均法是针对高精度模数转换器积分非线性误差估计的一种创新技术，它通过结合传统的正弦波码直方图法和滑动平均滤波，实现了高效、精确的误差估计，显著减少了测试资源的需求，为ADC行业的测试技术进步做出了贡献。
