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了解ADC積分非線性(INL)誤差

海闊天空的專欄 ? 來源:Harry Trietley ? 作者:Harry Trietley ? 2023-01-27 10:42 ? 次閱讀

了解積分非線性 (INL) 規(guī)范及其與模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC) 誤差的關(guān)系。

失調(diào)誤差、增益誤差和INL這三個(gè)參數(shù)決定了ADC的精度。失調(diào)和增益誤差可以校準(zhǔn)出來,這使得INL成為主要的誤差貢獻(xiàn)者。INL規(guī)范描述了實(shí)際傳遞函數(shù)的過渡點(diǎn)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(gè)轉(zhuǎn)換相距1 LSB(最低有效位)處。但是,對于實(shí)際ADC,步驟并不統(tǒng)一。例如,考慮圖1所示的傳遞曲線。

pYYBAGO9h4SAQhaxAAByw4C17vo721.jpg

圖1. ADC的傳輸曲線示例。

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?yàn)槲覀儷@得的響應(yīng)取決于DNL正負(fù)誤差在不同代碼中的分布方式。INL 規(guī)范允許我們表征代碼轉(zhuǎn)換與其理想值的偏差。要計(jì)算代碼 k 的 INL,我們可以使用以下等式:

poYBAGO9hU6Ad5JmAAAYnHnYdaw328.png

其中 T一個(gè)(k)和T理想(k) 分別表示從代碼 k-1 到 k 的實(shí)際和理想過渡;“理想步長”是ADC的LSB。對于上述示例,從代碼 1 (001) 到代碼 2 (010) 的實(shí)際轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想轉(zhuǎn)換上方 0.125 LSB 處。因此,代碼 2 的 INL 是 INL(2) = +0.125 LSB。

從這里開始,我們可能會(huì)問,下一個(gè)轉(zhuǎn)換(從代碼 2 到 3)呢?請注意,從代碼 1 到 2 的轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想值以上 0.125 LSB 處,并考慮到代碼 2 的寬度誤差(或 DNL)為 +0.25 LSB,我們可以推斷從代碼 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,代碼 3 的 INL 等于代碼 1 和 2 的 DNL 之和:

pYYBAGO9hWmAUAQMAAAeiRBpBMw575.png

將上述分析擴(kuò)展到其他代碼,很容易通過應(yīng)用以下等式來驗(yàn)證第 m 個(gè)代碼的 INL:

poYBAGO9hX6AGF-LAAANi3da934350.png

INL 表示 DNL 錯(cuò)誤的累積影響。在計(jì)算DNL和INL值時(shí),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(gè)代碼(代碼 1)和最后一個(gè)代碼的 INL 為零。對于代碼零,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 相對于代碼值的圖。對于上面的示例,我們得到如圖 2 所示的下圖。

poYBAGO9h4WAFXdFAAA-k8SFncc267.jpg

圖2. 顯示 INL 相對于代碼值的示例圖。

INL 通常也表示為所有代碼的最小值和最大值。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))。

poYBAGO9h4iAE4zlAABUYAVGZM8873.jpg

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:超出ADC量化誤差的誤差

需要注意的是,INL除了指定ADC的量化誤差外,還指定了一個(gè)誤差。由于ADC將連續(xù)模擬輸入范圍轉(zhuǎn)換為多個(gè)離散輸出代碼,因此即使是理想的ADC也會(huì)固有地會(huì)在系統(tǒng)中引入一些誤差,稱為量化誤差。如果我們將斜率為1的斜坡輸入施加到ADC,則可以從輸入中減去輸出代碼的模擬等效值,以找到量化誤差。如圖 4 所示。

pYYBAGO9h4qAcnuWAABPBme0nG0914.jpg

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)生的代碼的模擬等效值。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(xiàng)。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)。

poYBAGO9h4yAKP3mAABY0yDHFJ4588.jpg

圖5. 示例圖顯示了ADC輸出代碼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輸出代碼的模擬等效值,藍(lán)點(diǎn)表示均勻階梯響應(yīng)的理想過渡點(diǎn)。例如,考慮從代碼 1 到代碼 2 的轉(zhuǎn)換。如果這種轉(zhuǎn)換發(fā)生在理想點(diǎn)(A點(diǎn)),則代碼1的最負(fù)誤差將是-0.5 LSB。由于 INL(2)=+0.125 LSB,因此從代碼 1 到代碼 2 的實(shí)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(diǎn)(B點(diǎn))大于0.5 LSB。通過檢查該圖,您可以確認(rèn) B 點(diǎn)的誤差由下式給出:

poYBAGO9hZ-ACzgGAAATjjte83Y506.png

請注意,雖然這種非理想效應(yīng)將代碼 1 的誤差擴(kuò)展到 -0.625 LSB,但它將下一個(gè)代碼(代碼 2)的誤差上限降低到 0.5 LSB - 0.125 LSB = +0.375 LSB。您可以在 D 點(diǎn)看到由 INL(3) = +0.375 LSB 引起的誤差波形的類似變化。

讓我們檢查代碼 6,看看負(fù) INL 如何影響錯(cuò)誤 (INL(6 )= -0.71 LSB)。在這種情況下,(F點(diǎn))處的實(shí)際躍遷發(fā)生在理想值(E點(diǎn))以下0.71 LSB處。由于ADC輸出增量早于預(yù)期值,因此會(huì)產(chǎn)生較大的正誤差。如錯(cuò)誤圖所示,代碼 6 的誤差可以大到:

pYYBAGO9hbGARzgPAAATP5nYCuo596.png

使用理想ADC時(shí),量化過程會(huì)產(chǎn)生±0.5 LSB的誤差。然而,對于實(shí)際的ADC,量化過程和INL都會(huì)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)范中最有用和最常見的定義。但是,應(yīng)該注意的是,ADC制造商的教科書和技術(shù)文檔中有時(shí)會(huì)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代碼:不同但相同的定義

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 定義為代碼轉(zhuǎn)換與其理想值的偏差,我們可以將其定義為代碼轉(zhuǎn)換與經(jīng)歷第一個(gè)和最后一個(gè)代碼轉(zhuǎn)換的直線的偏差。如圖 6 所示。

poYBAGO9h42ARobWAABZK-k4YKI656.jpg

圖6. 顯示代碼在實(shí)際響應(yīng)和理想響應(yīng)之間的偏差的圖。

在圖 6 中,點(diǎn) A 和 B 是第一個(gè)和最后一個(gè)轉(zhuǎn)換點(diǎn)。由于我們假設(shè)在INL計(jì)算之前失調(diào)和增益誤差為零,因此A點(diǎn)和B點(diǎn)對應(yīng)于理想和實(shí)際傳遞函數(shù)。如您所見,穿過點(diǎn) A 和 B 的線也穿過理想特性的所有其他過渡點(diǎn)(圖中的藍(lán)色曲線)。因此,實(shí)際過渡點(diǎn)與其相應(yīng)理想過渡點(diǎn)的偏差等于該實(shí)際過渡點(diǎn)與穿過點(diǎn) 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 - 代碼中心行定義

對于這種類型的定義,ADC傳輸特性是根據(jù)穿過ADC代碼中心的直線定義的。圖 7 顯示了如何使用代碼中心線定義 INL。

pYYBAGO9h46AFcuaAABWpzEcU6A690.jpg

圖7.使用代碼中心線定義 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(diǎn)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(shí)際步長中點(diǎn)與直線的偏差被視為該代碼的INL誤差。

此示例顯示了此定義的一個(gè)缺點(diǎn)。如您所見,代碼 1101 的相鄰轉(zhuǎn)換偏離了理想值。但是,由于 1101 的測量代碼中心與理想值一致,因此該代碼的 INL 為零。使用圖 1 中使用的定義,代碼 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(jì)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(gè)基于代碼中心的定義如圖 8 所示。

poYBAGO9h5CAAHb-AAAzxlW3oK8408.jpg

圖8.顯示代碼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(jì)算INL誤差的參考線是穿過實(shí)際傳遞函數(shù)的第一個(gè)和最后一個(gè)步驟的中點(diǎn)的線。對于三位ADC,這是穿過代碼001和110中點(diǎn)的線路。實(shí)際步長的中點(diǎn)與這條直線的偏差被認(rèn)為是該代碼的INL誤差。

在這個(gè)特定的例子中,ADC傳遞函數(shù)具有交替的寬窄代碼,從第一個(gè)和最后一個(gè)代碼獲得的參考線截獲所有代碼的中點(diǎn)。因此,所有代碼的 INL 錯(cuò)誤均為零。這再次凸顯了基于代碼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(diǎn)。

本文中討論的 INL 定義被歸類為基于端點(diǎn)的定義,因?yàn)樗鼈儍H使用第一個(gè)和最后一個(gè)代碼來派生參考線。定義 INL 誤差的另一種方法是最佳擬合方法。在這種情況下,使用一條適合所有代碼的直線作為參考線。本系列的下一篇文章將詳細(xì)研究最佳擬合方法。

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