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码密度法测试DNL和INL的ADC逐次逼近—以93000为例

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简介：
本文介绍了使用码密度法评估ADC（模数转换器）的DNL（微分非线性）和INL（积分非线性）的技术，以ADI公司AD93000芯片为例，深入探讨了逐次逼近型ADC的工作原理及其性能测试方法。 码密度法可以用于测试ADC的DNL和INL，适用于逐次逼近型和流水线型ADC。

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  • 码密度法测试DNL和INL的ADC逐次逼近—以93000为例
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    本文介绍了使用码密度法评估ADC（模数转换器）的DNL（微分非线性）和INL（积分非线性）的技术，以ADI公司AD93000芯片为例，深入探讨了逐次逼近型ADC的工作原理及其性能测试方法。 码密度法可以用于测试ADC的DNL和INL，适用于逐次逼近型和流水线型ADC。
     
  • ADC INL&DNL测试程序
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    本程序用于评估和测量模拟-数字转换器（ADC）的积分非线性（INL）与差分非线性（DNL），确保其性能符合设计标准。 ADC动态测试参数计算基于MATLAB进行。
     
  • ADC码密度计算中的INL和DNL分析
    优质
    本文探讨了在ADC（模数转换器）码密度计算中，偏移误差与满量程误差对INL（积分非线性）及DNL（微分非线性）的影响，并提出优化方法。 使用MATLAB计算分析ADC的直流特性，包括DNL和INL。
     
  • 了解逐次逼近型ADC
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    逐次逼近型ADC是一种常用的模数转换器，通过比较电压的方式将模拟信号逐步量化为数字信号。其原理简单、速度快、分辨率高，在数据采集系统中应用广泛。 这是一份不错的资料，希望能对大家有所帮助！为什么要求超过20个字符呢？嘿嘿。
     
  • 关于ADC（DAC）线性度(INL和DNL)的理解
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    本文探讨了ADC和DAC中的关键指标——积分非线性（INL）与差分非线性（DNL），解析其定义、测量方法及其对系统性能的影响，旨在帮助读者深入理解这些参数。 通常所说的“线性度”是指“积分非线性”，其一般以百分比或位数的形式给出。例如，在AD7705（16位）的数据手册中提到，它的非线性为0.003%。由于1LSB等于1/65535=0.0015%，因此也可以表示AD7705的非线性为2LSB。“微分非线性”较少被提及，在AD7705的数据手册中提到：“无失码，即其微分非线性小于1LSB。”
     
  • 12位逐次逼近型ADC转换器的设计
    优质
    本设计探讨了一种12位逐次逼近型ADC（SAR ADC）转换器的开发过程。通过优化算法和结构改进，实现高精度与低功耗的有效结合，适用于多种数据采集系统。 本段落介绍了12位逐次逼近寄存器型ADC转换器的设计方法及关键技术。
     
  • 12位逐次逼近型ADC转换器的设计.doc
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    本文档详细介绍了一种12位逐次逼近型ADC（SAR ADC）转换器的设计流程与技术细节，包括架构选择、电路设计以及性能优化策略。 SAR ADC的基本结构如图1所示，包括采样保持电路（S/H）、比较器（COMPARE）、数/模转换器（DAC）、逐次逼近寄存器（SAR REGISTER）以及逻辑控制单元（SAR LOGIC）。模拟输入电压VIN通过采样保持电路进行采集并保存。为了执行二进制搜索算法，首先由逻辑控制单元将N位寄存器设置在中间位置，即最高有效位MSB被置为“1”，其余各位均设为“0”。此时DAC输出的电压VDAC等于参考电压VREF的一半。 比较器会对比VIN和VDAC。如果VIN大于VDAC，则比较器输出一个“1”信号；反之，若VIN小于VDAC，则比较器给出的是“0”信号。随后根据比较结果调整寄存器中MSB的状态，并且逻辑控制单元移至次高位进行下一次的设置与比较操作，直至最低有效位LSB完成对比为止。 当所有位置都完成了相应的比较过程之后，本次转换结束，N位的结果会被保存在寄存器内。这些数据即代表了输入模拟信号转化成数字形式后的代码值。
     
  • DNL和INL的计算
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    本文档详细介绍了差非线性（DNL）与积分非线性（INL）的概念，并提供了如何计算这两种参数的方法及应用场景。 DNL（差分非线性）和INL（积分非线性）是衡量ADC器件性能的重要指标。其中，INL表示在所有数值点上对应的模拟值与真实值之间的最大误差，也就是输出数字量偏离理想直线的最大距离。而DNL则是描述相邻量化区间宽度的偏差情况。 值得注意的是，良好的INL特性意味着该ADC具有较好的DNL表现，因为INL是DNL误差的数学积分结果。
     
  • 关于ADC和DAC的INL与DNL的理解要点.doc
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    本文档深入探讨了模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）中重要特性指标积分非线性（INL）和差分非线性（DNL）的概念、测量方法及其对系统性能的影响。 形象地举例来解释ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）中的积分非线性INL（Integral Nonlinearity）和微分非线性DNL（ Differential Nonlinearity）参数。 假设我们有一个8位的ADC，它应该能够将输入电压划分成256个等间隔的部分。理想情况下，每个输出数字值代表一个固定的电压范围。然而，在实际应用中，由于制造过程中的误差，这些间隔可能不会完全相等。INL衡量的是每个量化级别的偏差总和与理想的线性关系之间的差距。 假如第一个量化级别（即最小的模拟输入对应的数字化结果）的实际转换点比理想位置提前了0.1伏特，而最后一个量化的实际输出又滞后于理论值0.2伏特，则INL会反映出这些累积误差。换句话说，如果ADC在不同的电压范围内表现出不同大小的偏差，那么INL参数就会显示出这一点。 另一方面，DNL描述的是相邻量化级别之间的差异是否符合预期的一单位变化（即理想情况下每个增量步长应当一致）。例如，在一个理想的8位DAC中，从数字值0x7F到0x80的变化会导致输出电压增加1/256倍的满量程。然而，如果实际测量结果发现该转换点处有额外的增益或衰减，则DNL参数将指示这一点。 通过这样的例子可以帮助理解在ADC和DAC中INL与DNL的重要性：它们帮助我们了解这些器件的实际性能是否接近于理想状态，并且是评估其质量的关键指标。