随着高速数字电路的发展,模数转换器（analog-to-digital converter,ADC）已经成为现代数字处理系统中不可或缺的组成部分。ADC的性能指标对数字处理系统整体的指标和性能的影响都十分显著,随着ADC分辨率的不断提高,现有的标准测试方法实施过程越发的困难,传统基于正弦拟合的测试方法,具有更高的测试精度,但该算法测试时间较长,限制该算法在实际测试中的应用。本文主要基于极大似然估计（Maximum Likelihood,ML）进行ADC测试算法的优化研究,重点改进该算法因求解似然方程计算量巨大而带来的测试时间过长的问题,使用一次数据采集实现高速高精度ADC的INL,SINAD,ENOB等动静态参数测试。（1）高速高精度ADC测试方法的需求分析及总体方案设计。分析了ADC的基本原理及标准的测试方法,标准的ADC测试方法主要通过直方图获取ADC的静态参数,FFT法和正弦波拟合算法获取ADC的动态参数,随着ADC分辨率的提高,直方图法的测试时间呈指数增长。与FFT法相比正弦波拟合算法不需要相干采样,所以本文将基于ML的正弦波拟合算法进行优化。（2）ADC测试方法优化。基于极大似然估计的正弦波拟合算法主要括两部分:初值的获取和似然方程的求解,传统的基于ML的正弦波拟合算法通过直方图法来求得转换电平,求解似然方程算法迭代以及测试时间非常耗时。本文将通过优化参数谱估计算法快速获得转换电平,使用较少的采样点拟合输入输出特性曲线来获取INL,以及使用优化PSO算法求解似然函数,获得拟合的正弦波参数,计算得到SINAD,ENOB等参数。（3）AD9268芯片自动化测试实现及优化算法验证。通过使用测试机的时钟板卡提供时钟以及外挂的信号源提供模拟信号,实现芯片动静态参数的测试。利用MATLAB软件,导入采集的数据,对本文所提优化算法进行实测检验,结果与传统的极大似然估计的正弦波拟合算法相比,优化算法测试时间减少了50%以上。