本文您將了解到積分非線性（INL）規(guī)格指標(biāo)及其與模數(shù)轉(zhuǎn)換器 （ADC） 誤差的關(guān)系,。
失調(diào)誤差,、增益誤差和積分非線性誤差（INL）這三個參數(shù)決定了ADC的精度,。失調(diào)和增益誤差可以通過校準(zhǔn)來減小，這使得INL成為主要的誤差貢獻(xiàn)者,。INL規(guī)格描述了實際傳遞函數(shù)的過渡點與理想值的偏差,。
什么是積分非線性 （INL）？
理想的ADC具有均勻的階梯輸入-輸出特性,，這意味著每次轉(zhuǎn)換發(fā)生在與上一個轉(zhuǎn)換相距1 LSB（最低有效位）處,。但是,，對于實際ADC，步驟并不統(tǒng)一,。例如,，考慮圖1所示的傳遞曲線。
圖1. ADC的傳遞曲線示例
步寬與理想值的偏差由微分非線性（DNL）規(guī)范表征,。然而,，DNL誤差不能完全描述傳遞函數(shù)與理想響應(yīng)的偏差，因為我們獲得的響應(yīng)取決于DNL正負(fù)誤差在不同碼字中的分布方式,。INL 規(guī)范允許我們表征輸出碼字轉(zhuǎn)換與其理想值的偏差,。要計算碼字 k 的 INL，我們可以使用以下等式：
其中 Ta（k） 和 TIdeal（k） 分別表示從碼字 k-1 到 k 的實際和理想過渡,；“理想步長”是ADC的LSB,。對于上述示例，從碼字 1 （001） 到碼字 2 （010） 的實際轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想轉(zhuǎn)換上方 0.125 LSB 處,。因此，碼字 2 的 INL 是 INL（2） = +0.125 LSB,。
從這里開始,，我們可能會問，下一個轉(zhuǎn)換（從碼字 2 到 3）呢,？請注意,，從碼字 1 到 2 的轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想值以上 0.125 LSB 處，并考慮到碼字 2 的寬度誤差（或 DNL）為 +0.25 LSB,，我們可以推斷從碼字 2 到 3 的轉(zhuǎn)換應(yīng)該發(fā)生在理想值以上 0.375 LSB 處,。因此，我們有 INL（3） = +0.375 LSB,。如您所見,，碼字 3 的 INL 等于碼字 1 和 2 的 DNL 之和：
將上述分析擴(kuò)展到其他碼字，很容易通過應(yīng)用以下等式來驗證第 m 個碼字的 INL：
INL 表示 DNL 錯誤的累積影響,。在計算DNL和INL值時,，我們假設(shè)ADC的失調(diào)和增益誤差已經(jīng)校準(zhǔn)出來。因此,，第一個碼字（碼字 1）和最后一個碼字的 INL 為零,。對于碼字零，未定義 INL,。
表示 ADC INL 信息
就像 DNL 一樣,，我們可以將 INL 信息表示為 INL 相對于碼字值的圖。對于上面的示例,，我們得到如圖 2 所示的下圖,。
圖2. 顯示 INL 相對于碼字值的示例圖,。
INL 通常也表示為所有碼字的最小值和最大值。我們假設(shè)的ADC的INL介于-0.71 LSB和+0.5 LSB之間,。INL圖不僅表示ADC的線性度性能,，而且還揭示了有關(guān)ADC內(nèi)部架構(gòu)的一些信息。例如,，子范圍ADC具有三角形INL圖（圖3（a））,，而閃存ADC通常具有隨機(jī)模式（圖3（b））。
圖3.子范圍ADC三角形INL圖（a）和閃存ADC的隨機(jī)模式圖（b）示例,。圖片由 M. Pelgrom 提供
INL：ADC量化誤差之外的誤差
值得注意的是,，INL是ADC量化誤差之外的一個誤差。由于ADC將連續(xù)的模擬輸入范圍轉(zhuǎn)換為幾個離散的輸出碼字,，即使是一個理想的ADC也會在系統(tǒng)中引入一些誤差,，即量化誤差。如果我們將一個斜率為1的斜坡輸入到ADC,，我們可以從輸入中減去輸出代碼的模擬等效值,，從而找到量化誤差。這在圖4中得到了說明,。
圖4. 顯示量化誤差的示例圖,。
在圖4中，綠色曲線表示斜坡輸入,，藍(lán)色階躍表示理想ADC產(chǎn)生的碼字的模擬等效值,。然而，圖4中的下圖顯示了鋸齒形狀的量化誤差,。讓我們看看非線性如何影響誤差項,。如果將斜坡輸入應(yīng)用于圖1中的非理想特性曲線，則得到以下誤差波形（圖5）,。
圖5. 示例圖顯示了ADC輸出碼字的模擬等效值以及理想變換（a）和誤差波形（b）,。
圖5（a）中的紫色階躍表示ADC輸出碼字的模擬等效值，藍(lán)點表示均勻階梯響應(yīng)的理想過渡點,。例如,，考慮從碼字 1 到碼字 2 的轉(zhuǎn)換。如果這種轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想點（A點）,，則碼字1的最負(fù)誤差將是-0.5 LSB,。由于 INL（2）=+0.125 LSB，因此從碼字 1 到碼字 2 的實際轉(zhuǎn)換發(fā)生在高于理想值的 +0.125 LSB 處,。由于這種延遲轉(zhuǎn)換,，綠色曲線與ADC輸出之間的差值在轉(zhuǎn)換點（B點）大于0.5 LSB。通過檢查該圖,，您可以確認(rèn) B 點的誤差由下式給出：
請注意,，雖然這種非理想效應(yīng)將碼字 1 的誤差擴(kuò)展到 -0.625 LSB,，但它將下一個碼字（碼字 2）的誤差上限降低到 0.5 LSB - 0.125 LSB = +0.375 LSB。您可以在 D 點看到由 INL（3） = +0.375 LSB 引起的誤差波形的類似變化,。
讓我們檢查碼字 6,，看看負(fù) INL 如何影響錯誤 （INL（6 ）= -0.71 LSB）。在這種情況下,，（F點）處的實際躍遷發(fā)生在理想值（E點）以下0.71 LSB處,。由于ADC輸出增量早于預(yù)期值，因此會產(chǎn)生較大的正誤差,。如錯誤圖所示,，碼字 6 的誤差可以大到：
使用理想ADC時，量化過程會產(chǎn)生±0.5 LSB的誤差,。然而,，對于實際的ADC，量化過程和INL都會影響系統(tǒng)的整體誤差,。換句話說,，INL是超出量化誤差的誤差。
到目前為止,，我們考慮的INL定義可能是該規(guī)格指標(biāo)中最有用和最常見的定義,。但是，應(yīng)該注意的是,，ADC制造商的技術(shù)文檔中有時會提到其他一些定義。為了避免任何混淆,，我們將在本文的其余部分查看INL的其他常見定義,。
重新定義INL碼字
在我們繼續(xù)其他定義之前，值得一提的是,，人們可以用稍微不同的方式查看圖 1 中使用的定義,。與其將 INL 定義為碼字轉(zhuǎn)換與其理想值的偏差，我們可以將其定義為碼字轉(zhuǎn)換與經(jīng)歷第一個和最后一個碼字轉(zhuǎn)換的直線的偏差,。如圖 6 所示,。
圖6. 顯示碼字在實際響應(yīng)和理想響應(yīng)之間的偏差
在圖 6 中，點 A 和 B 是第一個和最后一個轉(zhuǎn)換點,。由于我們假設(shè)在INL計算之前失調(diào)和增益誤差為零,，因此A點和B點對應(yīng)于理想和實際傳遞函數(shù)。如您所見,，穿過點 A 和 B 的線也穿過理想特性的所有其他過渡點（圖中的藍(lán)色曲線）,。因此，實際過渡點與其相應(yīng)理想過渡點的偏差等于該實際過渡點與穿過點 A 和 B 的直線的偏差,。一些參考文獻(xiàn),，如《高速模數(shù)轉(zhuǎn)換》一書,，使用此直線來定義ADC INL。另請注意,，此參考線與之前文章中介紹的ADC線性模型（圖中的綠線）不同,。
定義 INL - 碼字中心行定義
對于這種類型的定義，ADC傳輸特性是根據(jù)穿過ADC碼字中心的直線定義的,。圖 7 顯示了如何使用碼字中心線定義 INL,。
圖7.使用碼字中心線定義 INL。圖片由 R. Plassche 提供
在上面的示例中,，對角線是穿過理想ADC階躍中點的線（我們在本系列的文章中稱之為ADC的線性模型）,。如圖所示，實際步長中點與直線的偏差被視為該碼字的INL誤差,。
此示例顯示了此定義的一個缺點,。如您所見，碼字 1101 的相鄰轉(zhuǎn)換偏離了理想值,。但是,，由于 1101 的測量碼字中心與理想值一致，因此該碼字的 INL 為零,。使用圖 1 中使用的定義，碼字 1101 的 INL 將不為零,。
作為旁注,，上面的圖片取自Rudy van de Plassche的書,。Rudy是世界著名的模擬設(shè)計師和許多電路和電路創(chuàng)意的發(fā)明者,，例如斬波和穩(wěn)定放大器,，這些電路和電路理念在今天被廣泛使用。
另一個基于碼字中心的定義如圖 8 所示。
圖8.顯示碼字中心行定義的示例圖,。圖片由M. Demler提供
在這種情況下,，用于計算INL誤差的參考線是穿過實際傳遞函數(shù)的第一個和最后一個步驟的中點的線,。對于三位ADC,，這是穿過碼字001和110中點的線路。實際步長的中點與這條直線的偏差被認(rèn)為是該碼字的INL誤差,。
在這個特定的例子中,，ADC傳遞函數(shù)具有交替的寬窄碼字，從第一個和最后一個碼字獲得的參考線截獲所有碼字的中點,。因此,，所有碼字的 INL 錯誤均為零,。這再次凸顯了基于碼字中心的定義在某些情況下無法描述傳遞函數(shù)的非線性的缺點,。
本文中討論的 INL 定義被歸類為基于端點的定義,，因為它們僅使用第一個和最后一個碼字來派生參考線。定義 INL 誤差的另一種方法是最佳擬合方法,。在這種情況下,，使用一條適合所有碼字的直線作為參考線。
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