厂商推出了具有超卓的静态和动态特性的高功能模数转化器(ADC)。你或许会问，“他们是怎么丈量这些功能的，选用什么设备?”。下面的评论将聚集于有关ADC两个重要的精度参数的丈量技能：积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)。
虽然INL和DNL关于运用在通讯和高速数据收集体系的高功能数据转化器来讲不算是最重要的电气特性参数，但它们在高分辨率成像运用中却具有重要意义。除非常常触摸ADC，不然你会很简略忘掉这些参数的切当界说和重要性。因此，下一节给出了这些界说的扼要回忆。
INL和DNL的界说
DNL差错界说为实践量化台阶与对应于1LSB的抱负值之间的差异(见图1a)。关于一个抱负ADC，其微分非线性为DNL = 0LSB，也便是说每个模仿量化台阶等于1LSB (1LSB = VFSR/2N，其间VFSR为满量程电压，N是ADC的分辨率)，跳变值之间的距离为准确的1LSB。若DNL差错目标≤ 1LSB，就意味着传输函数具有确保的单调性，没有丢码。当一个ADC的数字量输出跟着模仿输入信号的添加而添加时(或坚持不变)，就称其具有单调性，相应传输函数曲线的斜率没有变号。DNL目标是在消除了静态增益差错的影响后得到的。详细界说如下：
DNL = |[(VD+1- VD)/VLSB-IDEAL – 1] |，其间0 < D < 2N - 2
VD是对应于数字输出代码D的输入模仿量，N是ADC分辨率，VLSB-IDEAL是两个相邻代码的抱负距离。较高数值的DNL添加了量化成果中的噪声和寄生成分，约束了ADC的功能，表现为有限的信号-噪声比目标(SNR)和无杂散动态规模目标(SFDR)。
图1a. 要确保没有丢码和单调的搬运函数，ADC的DNL有必要小于1LSB。
INL差错标明实践传输函数违背直线的程度，以LSB或满量程的百分比(FSR)来衡量。这样，INL差错直接依赖于与之相比较的直线的选取。至少有两个界说是常用的：“最佳直线INL”和“端点INL” (见图1b)：
最佳直线INL界说中包括了关于失调(截距)和增益(斜率)差错的信息，以及传输函数的方位(在后面评论)。它界说了一条最挨近ADC实践传输函数的直线。没有清晰界说直线的准确方位，但这种办法却具有最好的可重复性，能够真实描绘器材的线性特征。
端点INL所选用的直线经过转化器传输函数的两个端点，因此也就确认了直线的准确方位。这样，关于一个N位ADC来讲，这条直线就由其零点(全0)和其满度(全1)点确认。
最佳直线办法通常被作为首选，因为它能发生比较好的成果。INL是在扣除了静态失谐和增益差错后的丈量成果，可用下式标明：
INL = | [(VD – VZERO)/VLSB-IDEAL] – D |，其间0 < D < 2N-1
VD是数字输出码D对应的模仿输入，N是ADC的分辨率，VZERO是对应于全零输出码的最低模仿输入，VLSB-IDEAL是两个相邻代码的抱负距离。
图1b. 最佳直线法和端点法是界说ADC线性特性的两种可行办法
搬运函数
抱负ADC的搬运函数是阶梯状的，其间每一个台阶对应于某个特定的数字输出代码，而每一次阶跃代表两个相邻代码间的改动。有必要确认这些阶跃所对应的输入电压，以便对ADC的许多特性参数进行标准。这项使命会极为杂乱，尤其是关于高速转化器中充溢噪声的过渡状况，以及那些挨近于终究成果、并改动缓慢的数字量。
过渡状况没有在图1b中明显标出，而是作为一种概率函数表达，更为挨近实践。当渐渐添加的输入电压经过过渡点时，ADC将一个接一个地输出相邻代码。依照界说，在过渡点对应的输入电压下，ADC输出相邻两个代码的几率持平。
正确的过渡
过渡电压是指输出数码在两个相邻代码间发生跳变时输入电压。名义模仿值，对应于两个相邻过渡电压之间的某输入电压所发生的数字输出码，界说为此规模的中点(50%点)。假如过渡距离的鸿沟已知，该50%点很简略算出。过渡点的确认能够经过丈量某一个区间，然后将该区间除以其间呈现过的相邻代码的次数后得到。
测验静态INL和DNL的一般设备
INL和DNL能够运用准直流的斜坡电压或低频正弦波作为输入来进行丈量。一个简略的直流(斜坡)测验或许需求一个逻辑剖析仪，一个高精度DAC (可选)，一个能够扫描待测器材(DUT)输入规模的高精细直流源，和一个可衔接PC或X-Y绘图仪的操控接口。
假如设备中包括有高精度DAC (精度比待测器材高得多)，逻辑剖析仪能直接处理ADC的输出数据来监测失谐和增益差错。精细信号源发生一个测验电压供应待测器材，并使测验电压从零刻度到满刻度缓慢扫过ADC的输入规模。经由DAC重构后，从ADC输入测验电压中减去对应的DAC输出电平，就发生一个小的电压差(VDIFF)，这个电压能够用X-Y绘图仪显示出来，而且和INL、DNL差错联系起来。量化电平的改动反映了微分非线性，而VDIFF与零的偏移代表积分非线性。
积分型模仿伺服环
另一种办法也能够用来测验ADC的静态线性参数，与前面的办法类似但更杂乱一些，这便是运用积分型模仿伺服环。这种办法通常是用于要求高精度丈量、而对丈量速度没有要求的测验设备。
典型的模仿伺服环(见图2)包括一个积分器和两个电流源，衔接于ADC输入端。其间一个电流源向积分器注入电流，另一个则吸出电流。数值比较器衔接于ADC输出并对两个电流源进行操控。数值比较器的另一输入由PC操控，后者能够对N位转化器的2N – 1个测验码进行扫描。
图2. 模仿积分伺服环的电路装备
假如环路反应的极性正确的话，数值比较器就会唆使电流源“伺服”模仿输入跟从给定的代码跳变。抱负情况下，这将在模仿输入端发生一个小的三角波。数值比较器操控斜坡信号的方向和速度。在跟从一次跳变时积分器的斜率有必要快，而在选用精细数字电压表(DVM)进行丈量时，为了下降叠加的三角波过冲峰值，又要求积分器足够慢。
在MAX108的INL/DNL测验中，伺服板经过两个衔接器衔接到*估板(见图3)。第一个衔接器树立起MAX108的主(或副)输出端口和数值比较器的锁存输进口(P)的衔接。第二个衔接器将伺服环(数值比较器的Q端口)和用于生成参照码的计算机衔接起来。
图3. 凭借MAX108EVKIT和模仿积分伺服环，该测验设备能够确认MAX108的INL和DNL特性。
数值比较器的判定成果解码后经过P > QOUT输出端输出并送往积分器单元。每一次的比较成果都独登时操控开关的逻辑输入，驱动积分电路发生出满足需求的斜坡电压，供应待测器材的两路输入。这种办法具有其优越性，但也有一些不足之处：
为了下降噪声，三角斜坡应该具有低的dV/dt。这有利于发生可重复的数码，但要取得准确丈量它需求很长的积分时刻。
正、负斜坡的斜率有必要匹配方可到达50%点，而且有必要对低电平三角波取均匀后才可取得所需求的直流电平。
在规划积分器时常常要求细心挑选充电电容。为了尽量减小因为电容的“存储效应”而形成的潜在差错，应挑选具有低介质吸收的积分%&&&&&%。
丈量精度正比于积分时刻而反比于树立时刻。
将一个数字电压表衔接到模仿积分伺服环中，就可测出INL/DNL差错与输出量的联系(图4a和图4b)。值得注意的是，INL与输出码联系曲线中的抛物线形或弓形曲线标明偶次谐波占主导地位，若曲线呈“S状”，则阐明奇次谐波占主导地位。
图4a. 该曲线给出了MAX108 ADC的典型积分非线性特性，由模仿积分伺服环测得。
图4b. 该曲线给出了MAX108 ADC的典型微分非线性特性，由模仿积分伺服环测得。
为了消除上述办法的缺点，能够对伺服环中的积分单元加以改进，代之以一个L位的逐次迫临寄存器(SAR) (用于捕获待测器材的输出码)、一个L位DAC、以及一个简略的均匀值电路。再结合一个数值比较器，该电路就组成了一个逐次迫临型转化器结构(见图5和后续的“SAR转化器”部分)，其间，由数值比较器对DAC进行操控、读取其输出、并完结逐次迫临。一起，DAC供给一个高分辨率的直流电平给被测N位ADC的输入。在这个实例中，选用一个16位DAC将ADC校准至1/8LSB精度，一起取得最可信搬运曲线。
图5. 用逐次迫临寄存器和DAC结构替代模仿伺服环中的积分器单元
当挨近终值时，因为遭到噪声的影响，数值比较器会来回跳动而变得不稳定，此刻，均匀值电路的优势就突显出来了。均匀值电路包括两个除法计数器。“参阅”计数器具有2M个时钟的周期，其间M是一个可编程的整数，用来操控计数周期(一起也决议了丈量时刻)。“数据”计数器仅在数值比较器输出为高时递加，其周期等于前者的一半，即2M-1个时钟。
参阅计数器和数据计数器一起作业的作用是对高、低电平的数量进行了均匀，成果被保存于一个触发器，并从而传送到SAR寄存器。这个进程重复16次(在本例中)后便发生了完好的输出码。和前面的办法相同，它也有长处和不足之处：
测验设备的输入电压由数字量界说，这样能够简洁地修正求取均匀值的测款式点。
逐次迫临办法供给应待测器材模仿输入的是一个直流电平，而非斜坡电压。
不足之处在于，反应环中的DAC约束了输入电压的分辨率。
SAR转化器
SAR转化器的作业类似于旧时药剂师的天平。一边是不知道的输入采样，另一边是由SAR/DAC结构发生的首个砝码(最高有用位，等于满量程输出的一半)。假如不知道分量大于1/2FSR，则保存首个砝码并再添加1/4FSR。不然，用1/4FSR砝码代之。
将这个过程重复N次，从MSB到LSB，SAR转化器就可得到所需求的输出代码。N是SAR结构中DAC的分辨率，每个砝码代表1个二进位。
INL和DNL的动态测验
要测定ADC的动态非线性，能够对其施加一个满度正弦输入，然后在其全功率输入带宽内丈量转化器的信噪比(SNR)。关于一个抱负的N位转化器，理论SNR (仅考虑量化噪声，无失真)如下：
SNR (单位为dB) = N×6.02 +1.76
这个公式包括了瞬变、积分非线性和采样时刻的不确认性等效应的影响。除此之外的非线性成分能够经过丈量恒频输入时的SNR来取得，并可得到一个随输入信号起伏的改动联系。例如，使信号起伏扫过整个输入规模，从零到满量程或许反之，当输入起伏迫临转化器满量程时，转化输出将与信号源发生较大偏移。要确认发生这种偏移，扫除失真和时钟不稳定性要素的原因，可选用频谱剖析仪剖析量化噪声与频率的联系。
还有许多其他办法也能够用来测验各种高速和低速数据转化器的静态和动态INL、DNL。本文意在使读者更好地了解典型作业特性(TOC)的发生，所运用的东西和技能很简略，但极为奇妙和准确。
