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ADC靜態參數全解析:從偏移誤差到未調整總誤差,一文掌握核心計算!

Sophia_wff ? 來源:Sophia_wff ? 作者:Sophia_wff ? 2025-06-05 14:50 ? 次閱讀
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如前一章所述,A/D轉換器的線性度參數計算基于設備的轉換點(或跳變點)。

【前文回顧】技術干貨|德思特ADC/DAC靜態參數分析系列(一)——什么是ADC轉換點?-CSDN博客

下面將討論以下參數:

● 偏移誤差

● 滿刻度誤差

● 增益誤差

● 積分非線性誤差(INL誤差或INLE)

● 差分非線性誤差(DNL誤差或DNLE)

● 未調整總誤差(TUE)

● 代碼誤差

ADC示例

為了解釋A/D轉換器的線性度參數,下圖可以將一些ADC示例與理想的4位ADC相疊加。1/2LSB選項顯示的ADC,其第一個轉換點從半LSB開始,而不是1LSB。繪圖可顯示五種不同的ADC數據:

1)ADC1:只有偏移誤差的ADC

2)ADC2:僅有增益誤差的ADC

3)ADC3:有偏移、增益和線性誤差的ADC,無缺失碼

4)ADC4:有偏移、增益和線性誤差的ADC,缺少一個代碼(代碼8)

5)隨機ADC數據:隨機誤差。使用“新建ADC數據(NewADCdata)”按鈕新建ADC

wKgZPGhBO_6AS6IJAAC12lfc50M688.png

聯系德思特進入繪圖插件

繪圖插件中提供以下ADC數據展示選項:

●跳變點圖(Trip-points):理想ADC的傳輸曲線與示例ADC(藍線)疊加顯示。

●端點疊加圖(Endpointoverlay):疊加端點參考線及示例ADC相對于該線的誤差(藍線)。

●最佳擬合疊加圖(Bestfitoverlay):疊加最佳擬合參考線及示例ADC相對于該線的誤差(藍線)。

●端點誤差圖(Endpointerror):示例ADC相對于端點參考線的誤差(單位:LSB)。

●最佳擬合誤差圖(Bestfiterror):示例ADC相對于最佳擬合參考線的誤差(單位:LSB)。

●差分誤差圖(Differentialerror):示例ADC每個轉換臺階的誤差(單位:LSB),不包含首尾臺階。

●未調整總誤差圖(Totalunadjustederror):示例ADC相對于理想傳輸線的誤差(單位:LSB)。

對于跳變點(1)、端點疊加(2)和最佳擬合疊加(3),x軸可顯示電壓或LSB。差分誤差(6)顯示每一步的誤差,不包括第一步和最后一步。

對于前三種展示方式,y軸顯示(ADC輸出)代碼,x軸顯示(ADC輸入)電壓或LSB。對于其他四種展示方式,x軸顯示跳變點(點1為第一個跳變點或從0到1的過渡點),但上述差分誤差圖(6)除外,其y軸顯示以LSB為單位的誤差。

參數計算

要確定ADC的誤差參數,需要一條參考線。常用的參考線有兩種:端點線和最佳擬合線。

wKgZO2g2fHaATeQkAAFKtnm_TuY963.png

圖1

端點線是第一過渡點和最后過渡點之間的一條直線。因此,只有第一個點和最后一個點才用于計算參考線。端點誤差圖 (4) 的第一個點和最后一個點始終為零。在端點疊加模式 (2) 下,第一個和最后一個過渡點等于設備的第一個和最后一個過渡點。

最佳擬合線計算使用所有過渡點。使用最小二乘線性回歸算法。最佳擬合線 (y=ax+b) 的方程為:

wKgZPGhBPDiAWVCsAAA_6AwqC_c877.png

其中:a=斜坡;b=偏移量;N=數據點數;x=x值;y=y值。

最佳擬合線將正好位于所有誤差的中心。在最佳擬合誤差圖表示法中,零線以上所有誤差之和等于零線以下所有誤差之和(零線是最佳擬合參考線)。最佳擬合線總是能得到更好的INLE結果,但使用端點線更為常見。

1、偏移誤差

偏移誤差是第一個過渡點(或跳變點)與理想過渡點之間的誤差(基于端點計算)。對于最佳擬合線計算,偏移誤差是最佳擬合參考線的偏移量(與理想傳輸線相關)。

示例:

ADC1:端點參考線為 y=1.000x+0.250。端點參考線與理想第一個跳變點的偏移為 -0.25LSB。另請參見端點覆蓋展示圖(2)并選擇x軸=LSB,端點參考線的第一個跳變點比理想線的跳變點小0.25LSB。

ADC4:選擇最佳擬合覆蓋展示圖(3)并設置x軸=LSB,最佳擬合參考線(橙色線)與理想第一個跳變點的偏移為 0.90LSB。

wKgZO2hBPWaAXwXQAAGqo0irt1A373.png

聯系德思特進入繪圖插件

偏移誤差的更好說法是零刻度誤差。偏移一詞意味著所有轉換的誤差都相等。在零刻度值附近存在強烈非線性的情況下,這一定義可能會產生誤導,而不那么模糊的零刻度誤差則是更好的術語。

2、滿量程誤差

滿量程誤差是最后一個過渡點(或跳變點)與理想過渡點之間的誤差(端點滿量程誤差)。它等于增益誤差與偏移誤差之和。

示例:

ADC1:滿量程誤差等于偏移誤差:-0.25+0.00=-0.25LSB。

ADC2:滿量程誤差等于增益誤差:0.00+(-0.70LSB)=-0.70LSB。

ADC3:端點滿量程誤差為-0.25+(-0.20LSB)=-0.45LSB。選擇跳變點展示圖(1)并設置x軸為LSB,最后一個跳變點比理想最后跳變點提前約0.45LSB。

ADC3:最佳擬合滿量程誤差約為-1.5LSB(-1.18+-0.28=-1.48LSB)。參見最佳擬合覆蓋展示圖(3)中參考線(橙色線)的最后跳變點,其位置比理想跳變點提前約1.5LSB。

wKgZPGg2fIqAGlF5AACzbdF2dZY965.png

聯系德思特進入繪圖插件

3、增益誤差

增益誤差等于滿量程誤差減去偏移誤差,是(端點或最佳擬合參考線)與傳輸特性理想斜率的偏差。斜率可從參考線方程 y=ax+b 的系數“a”中獲取。增益誤差計算公式為:(N-1)/a-(N-1),其中N為跳變點數量,N-1為跳變點之間的步數。

示例:

以下示例中的ADC均為4位轉換器,具有16個臺階和15個跳變點。例如,對于ADC2,(端點)誤差為 (15-1)/1.0526-(15-1)=-0.70LSB。

ADC4:選擇最佳擬合展示圖(3)并設置x軸=LSB,從圖中讀取滿量程誤差約為0.3LSB(精確值為0.34LSB)(最佳擬合參考線(橙色線)的最后跳變點比理想跳變點大0.3LSB)。偏移為0.9LSB,因此增益誤差為0.34-0.9=-0.56LSB。通過公式計算:(N-1)/a-(N-1)=(15-1)/1.0417-(14)=-0.56LSB。

wKgZPGg2fJKANbM_AADW3z705dw791.png

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4、積分非線性誤差(INL/INLE)

積分非線性誤差描述與參考線的偏離程度,不包含偏移和增益誤差,用于衡量傳輸函數的線性度。DNL誤差的大小和分布決定了轉換器的積分線性度,INLE表示DNL誤差的累積和。INL誤差計算公式為:

wKgZPGhBPbOAOtAJAAAVVDXI9Ok153.png

其中,Vtrp(x)是代碼x-1到x的轉換。Vzs是基準線的零刻度電壓(起始電壓)。ALSB是實際(或測量)LSB步長。實際LSB步長由ILSB/a計算得出,其中ILSB是理想LSB步長,“a”是參考線的角度(y=ax+b的“a”)。

示例:

繪制INL圖時,選擇最佳擬合誤差(4)或端點誤差(5)展示圖,與零線(參考線)的最大偏差即為INLE。

ADC3:選擇最佳擬合誤差圖(5),最大偏差出現在跳變點8(過渡7→8,另見最佳擬合覆蓋展示圖)。

ADC1:僅存在偏移誤差,INL誤差為零。

ADC2:僅存在增益誤差,無線性誤差。

wKgZPGg2fJiAFlOQAAJZm2Nl1Bg236.png

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5、差分非線性誤差(DNL/DNLE)

1LSB步長的最大偏差。DNL計算中的1LSB步長基于測量(或實際)的LSB步長。實際1LSB步長是理想LSB除以“a”(ILSB/a),其中“a”是參考線的角度(y=ax+b的“a”)。實際上,實際的1LSB(1/a)和理想的1LSB步長之間的差別非常小。DNL的計算方法如下:

wKgZO2hBPcOAAGJGAAAWuMlJ-pk873.png

其中,ALSB是實際的1LSB步長。Vtrp(x+1)是代碼x變為x+1的跳閘點電壓,Vtrp(x)是代碼x-1變為x的跳閘點電壓。

DNLE為-1或更小時可能表示丟碼。上圖中的ADC4缺失代碼8,在差分誤差展示圖(6)中可看到-1LSB的誤差。

wKgZPGg2fUqAO_O5AAR_Orx8RPM948.png

TS-ATX7006

ADCDNL誤差在TS-ATX7006計算中啟用“搜索跳變點算法(searchtrip-pointalgorithm)”選項時,DNLE可能小于-1LSB(跳變點出現在前一跳變點之前),這通常由測量分辨率不足、信號源噪聲或ADC噪聲導致。啟用“排序代碼”選項后,DNLE不會小于-1LSB。

wKgZPGhBPdKAVOP1AAElOQdUeiU914.png

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6、總未調整誤差(TUE)

總未調整誤差是包含線性誤差、增益誤差和偏移誤差的指標,反映器件與理想性能的最壞情況偏差。TUE計算公式為:

wKgZO2hBPdqAKpGqAAAZpA-se-8163.png

其中,其中Vtrpx是從代碼x-1到x的轉換電壓。Vzs是(理想)ADC的零刻度電壓(起始電壓)。ILSB是理想的LSB步長。

在圖中選擇總未調整誤差圖(7)作為示例。跳變點圖(1)也將顯示與理想轉換器相關的設備總誤差。

wKgZO2hBPeGAdXj7AAGVa7d3zOc590.png

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7、代碼誤差

代碼誤差是理想(預期)代碼與當前代碼之間的誤差,以LSB為單位的總未調整誤差四舍五入至最接近的整數。

審核編輯 黃宇

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