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ADC INL誤差——最佳擬合線、總未調整誤差、絕對和相對精度
- 了解更多關于模數轉換器（ADC）中的積分非線性（INL）的信息，如最佳擬合線INL定義、絕對精度、相對精度和總未調整誤差（TUE）。積分非線性（INL）是一個重要的規(guī)范，它使我們能夠表征A/D（模數）轉換器的靜態(tài)線性性能。INL誤差量化了實際傳遞函數的轉變點與理想值的偏差，理想值是從參考直線獲得的。然而，不同的INL定義使用不同的參考線。之前，我們研究了其中一些定義，比如基于端點的定義。作為復習，最常見的INL定義的參考線是穿過第一個和最后一個代碼轉換的線（圖1中穿過點a和B的線）。參考線INL定義示例。
- 關鍵字： ADC，INL，最佳擬合線，總未調整誤差，絕對精度，相對精度
了解ADC差分非線性（DNL）誤差
- 了解可能影響系統響應的缺陷，即ADC的非線性，即微分非線性（DNL）和積分非線性（INL）規(guī)范。真實世界的模數轉換器（ADC）的傳遞函數可能由于諸如偏移和增益誤差的影響而偏離理想響應。另一個可能影響系統響應的缺陷是ADC的非線性。不同的規(guī)格通常用于表征ADC的線性。對于測量和控制應用，微分非線性（DNL）和積分非線性（INL）規(guī)范是有用的性能指標。然而，當處理通信系統時，雜散自由動態(tài)范圍（SFDR）規(guī)范通常是評估ADC線性性能的更好方法。微分非線性（DNL）深入來看，讓我們來看圖1中的藍色曲線，它顯示了3
- 關鍵字： 202410 ADC差分非線性 DNL INL
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