测量高速ADC的INL和DNL

厂商推出了具有出色的静态和动态特性的高性能模数转换器(ADC)。你或许会问，“他们是如何测量这些性能的，采用什么设备?”。下面的讨论将聚焦于有关ADC两个重要的精度参数的测量技术：积分非线性(INL)和微分非线性(DNL)。

尽管INL和DNL对于应用在通信和高速数据采集系统的高性能数据转换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应用中却具有重要意义。除非经常接触ADC，否则你会很容易忘记这些参数的确切定义和重要性。因此，下一节给出了这些定义的简要回顾。

INL和DNL的定义

DNL误差定义为实际量化台阶与对应于1LSB的理想值之间的差异(见图1a)。对于一个理想ADC，其微分非线性为DNL = 0LSB，也就是说每个模拟量化台阶等于1LSB (1LSB = VFSR/2N，其中VFSR为满量程电压，N是ADC的分辨率)，跳变值之间的间隔为精确的1LSB。若DNL误差指标≤ 1LSB，就意味着传输函数具有保证的单调性，没有丢码。当一个ADC的数字量输出随着模拟输入信号的增加而增加时(或保持不变)，就称其具有单调性，相应传输函数曲线的斜率没有变号。DNL指标是在消除了静态增益误差的影响后得到的。具体定义如下：

DNL = |[(VD+1- VD)/VLSB-IDEAL - 1] |，其中0 < D < 2N - 2

VD是对应于数字输出代码D的输入模拟量，N是ADC分辨率，VLSB-IDEAL是两个相邻代码的理想间隔。较高数值的DNL增加了量化结果中的噪声和寄生成分，限制了ADC的性能，表现为有限的信号-噪声比指标(SNR)和无杂散动态范围指标(SFDR)。

图1a. 要保证没有丢码和单调的转移函数，ADC的DNL必须小于1LSB。

INL误差表示实际传输函数背离直线的程度，以LSB或满量程的百分比(FSR)来度量。这样，INL误差直接依赖于与之相比较的直线的选取。至少有两个定义是常用的：“最佳直线INL”和“端点INL” (见图1b)：

最佳直线INL定义中包含了关于失调(截距)和增益(斜率)误差的信息，以及传输函数的位置(在后面讨论)。它定义了一条最接近ADC实际传输函数的直线。没有明确定义直线的精确位置，但这种方法却具有最好的可重复性，能够真正描述器件的线性特征。

端点INL所采用的直线经过转换器传输函数的两个端点，因而也就确定了直线的精确位置。这样，对于一个N位ADC来讲，这条直线就由其零点(全0)和其满度(全1)点确定。

最佳直线方法通常被作为首选，因为它能产生比较好的结果。INL是在扣除了静态失调和增益误差后的测量结果，可用下式表示：

INL = | [(VD - VZERO)/VLSB-IDEAL] - D |，其中0 < D < 2N-1

VD是数字输出码D对应的模拟输入，N是ADC的分辨率，VZERO是对应于全零输出码的最低模拟输入，VLSB-IDEAL是两个相邻代码的理想间隔。

图1b. 最佳直线法和端点法是定义ADC线性特性的两种可行办法

转移函数

理想ADC的转移函数是阶梯状的，其中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转变。必须确定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规范。这项任务会极为复杂，尤其是对于高速转换器中充满噪声的过渡状态，以及那些接近于最终结果、并变化缓慢的数字量。

过渡状态没有在图1b中显著标出，而是作为一种概率函数表达，更为接近实际。当慢慢增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。按照定义，在过渡点对应的输入电压下，ADC输出相邻两个代码的几率相等。

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。名义模拟值，对应于两个相邻过渡电压之间的某输入电压所产生的数字输出码，定义为此范围的中点(50%点)。如果过渡间隔的边界已知，该50%点很容易算出。过渡点的确定可以通过测量某一个区间，然后将该区间除以其间出现过的相邻代码的次数后得到。

测试静态INL和DNL的一般装置

INL和DNL可以利用准直流的斜坡电压或低频正弦波作为输入来进行测量。一个简单的直流(斜坡)测试可能需要一个逻辑分析仪，一个高精度DAC (可选)，一个可以扫描待测器件(DUT)输入范围的高精密直流源，和一个可连接PC或X-Y绘图仪的控制接口。

如果设备中包含有高精度DAC (精度比待测器件高得多)，逻辑分析仪能直接处理ADC的输出数据来监测失调和增益误差。精密信号源产生一个测试电压供给待测器件，并使测试电压从零刻度到满刻度缓慢扫过ADC的输入范围。经由DAC重构后，从ADC输入测试电压中减去对应的DAC输出电平，就产生一个小的电压差(VDIFF)，这个电压可以用X-Y绘图仪显示出来，并且和INL、DNL误差联系起来。量化电平的改变反映了微分非线性，而