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关于ADC（DAC）线性度(INL和DNL)的理解

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简介：
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。”

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  • 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。”
     
  • 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。
     
  • ADC码密度计算中的INL和DNL分析
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB计算DNL和INL指标.zip_DNL_INL_MATLAB_AD指标_dnl_inl_matlab
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    本资源提供使用MATLAB计算模数转换器（ADC）性能指标DNL（微分非线性）和INL（积分非线性）的代码及教程，帮助工程师分析评估ADC精度。 MATLAB计算AD指标DNL等的程序可供参考。
     
  • 高速模数转换器在模拟技术中INL和DNL特性的测试
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    本文介绍了如何对高速模数转换器（ADC）进行INL（积分非线性）和DNL（微分非线性）特性测试，深入探讨了这些参数对于ADC性能评估的重要性。 近年来，高性能的模数转换器（ADC）不断涌现，在静态与动态特性方面表现出色。本段落将重点讨论用于通信、高速数据采集以及高分辨率成像中的高性能数据转换器中两个关键精度参数：积分非线性（INL）和微分非线性（DNL）。尽管在前两类应用中，它们并非最重要的电性能指标，但在图像处理领域却起着决定作用。 一、定义 DNL误差被描述为实际量化台阶与理想值之间的差异。对于理想的ADC而言，其微分非线性应等于0LSB，即每个模拟量化的步长精确地对应于1个最小单位（LSB），其中VFSR代表满量程电压而N表示ADC的分辨率。 INL和DNL是衡量高速ADC转换精度的关键指标。积分非线性（INL）定义为实际传输函数与理想直线之间的偏差，以LSB或满量程百分比的形式呈现。其计算考虑了静态失调及增益误差的影响，并通过比较模拟输入值与其对应的理想最小单位间隔来确定。 测试这两种参数通常使用静态方法，如准直流斜坡电压或低频正弦波作为输入信号。基本的测试装置包含逻辑分析仪、高精度数模转换器（DAC）、直流电源和控制接口等设备。利用这些工具可以检查ADC输出数据中的失调与增益误差。 另一种更为复杂的测量方式是采用积分型模拟伺服环，该系统包括一个积分器及两个电流源，并通过数值比较器来调节ADC的输入信号，从而使得实际电压变化能够准确跟随预设代码的变化。在实践中，例如MAX108器件的INL和DNL测试中，伺服板通过连接器与评估板相连，实现对ADC输出数据进行锁存处理。 精确测量这些参数对于设计和优化高速ADC至关重要，在高分辨率成像等应用领域尤其重要。随着技术的进步，工程师们能够更准确地评价ADC性能，并据此改进系统以满足日益增长的需求。
     
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