高速高精度流水线模数转换器(Pipelined ADC)被广泛地应用于无线通信、医疗成像、基站和视频处理等系统中,而这些系统的不断发展,也驱动着流水线ADC向着更高精度、更高速度和更低功耗的方向进步。然而,随着工艺的进一步发展,依靠运放的高增益和电容等器件的高匹配度来提高转换器性能变得越来越困难。例如运放有限增益和电容失配等非理想因素在很大程度上限制了ADC性能,因此,在实际工业生产中,ADC校准技术是必不可少的。在现有的各种校准技术中,基于码分布的数字后台校准技术有着对级电路改变小,且无需加入测试信号的优势。然而,由于码分布算法校准信息是从输出码的分布中提取出来的,因此,现有码分布算法的校准效果在很大程度上受到输入信号分布的影响。本文为解决这个问题,提出了一种新的码分布校准算法。本文提出的码分布校准算法中,采用了双模式切换的方法,针对输入信号分布对算法校准结果的影响和算法电路实现进行了分析。由于本算法是在不同转换模式时,从相同输入段提取校准信息,两种模式下输入分布互为参考,因此,输入信号的分布情况对本算法几乎没有影响,除此外,本算法仅对原级电路进行了微小的修改,从而大大减小了实现难度。为了验证算法的有效性,作者实现了一个TSMC-180nm工艺下双模式切换流水线ADC电路,电路仅仅对模拟电路部分进行了很小的改动。由于后台算法测试需要大量的数据,本文中还提出了一种精确的流水线ADC插值模型,并在此基础上对双模式切换校准算法进行了验证。在250M采样率,正弦信号输入时,经过后台校准ADC动态性能提高明显,其中ENOB(有效位)从11.5-bit提高到12.4bit,SNDR(信噪失真比)从71dB提高到76.5dB,SFDR(无杂散动态范围)从81.4dB提高到90dB。为了验证算法对输入信号在统计窗口内分布均匀度的要求,本文提供了一个调幅信号,最终达到的校准效果与其它输入信号时基本一样。除此之外,文中还分析了算法参数,输入信号分布和输入信号幅度对校准收敛速度的影响,从而很好了验证了算法的正确性和对输入信号分布的不敏感性。