理解ADC误差对系统性能的影响
采样周期对系统性能的影响分析
采样周期对系统性能的影响分析采样周期对系统性能的影响分析采样周期对系统性能的影响是一个重要的研究课题，它涉及到许多领域，包括控制系统、通信系统和信号处理等。
本文将从基本概念开始，逐步分析采样周期对系统性能的影响。
首先，我们来了解一下什么是采样周期。
采样周期是指连续信号在离散化过程中的采样间隔时间。
在实际系统中，连续信号会通过模数转换器（ADC）转换为离散信号，而采样周期就是ADC转换的时间间隔。
其次，我们来讨论采样周期对系统性能的影响。
首先，采样周期的选择会影响系统的响应速度。
较小的采样周期可以更快地获取到系统的动态响应，从而使系统能够更及时地对变化做出反应。
而较大的采样周期则会导致系统对变化的响应速度较慢，可能会出现系统不稳定的情况。
另外，采样周期还会影响系统的频率响应。
根据采样定理，采样频率需要满足奈奎斯特采样定理，即采样频率要大于信号频率的两倍。
如果采样周期较大，采样频率会降低，可能会导致信号频率超过了采样频率的一半，从而引发混叠现象，使得信号的频率内容无法恢复。
此外，采样周期还会影响系统的稳定性。
较小的采样周期会使得系统更容易受到噪声的影响，从而导致系统不稳定。
而较大的采样周期则会降低系统对噪声的敏感度，提高系统的稳定性。
最后，我们来讨论如何选择合适的采样周期。
采样周期的选择需要综合考虑系统的动态响应要求、信号频率特性以及噪声等因素。
一般来说，较小的采样周期可以提高系统的响应速度和频率响应，但同时也会增加系统的计算负担和噪声敏感度。
因此，在实际应用中，需要根据具体的系统要求，找到合适的采样周期。
综上所述，采样周期对系统性能有着重要的影响。
在选择采样周期时，需要充分考虑系统的动态响应要求、信号频率特性以及噪声等因素，并找到一个合适的平衡点。
这样才能确保系统的稳定性和性能达到最优化。
基于FFT的TIADC时间误差自适应校准算法
基于FFT的TIADC时间误差自适应校准算法刘卓华;龚向阳;刘伟;王佐才【摘要】TIADC是一种广泛使用的基于时间交替技术的高采样率ADC,然而由于TIADC中各子ADC非一致性而引入的偏置、增益及时间误差大大降低了系统性能.其中,时间误差在三个误差中对整个系统性能影响最大,也最难以校准.对于高速TIADC系统,很小的时间误差都会导致明显的误差谱分量.提出了一种基于FFT的时间误差自适应校准方法,算法根据TIADC输出信号频谱特点,以时间误差导致的误差谱幅度为校准依据,调节采样时钟相位使得误差谱幅度最小,实现自适应校准.该算法无需单独测量时间误差即可实现校准,相对于已有自适应算法迭代次数少、校准时间短,无需在系统内部额外产生参考信号,容易实现.仿真和实际系统中的实验结果证明了该算法具有良好的性能:校准之后,残余相对时间误差小于0.001;在实际的2.5 GS/s的TIADC系统中,即使输入1 GHz的高频正弦信号,由时间误差导致的误差谱都能得以完全消除.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)0z2【总页数】5页(P344-348)【关键词】时间交替采样数模转换;时间误差;时间交替采样;自适应校准【作者】刘卓华;龚向阳;刘伟;王佐才【作者单位】北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876;北京邮电大学感知技术与产业研究院,北京100876;中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室,北京100093;中国科学院成都计算机应用研究所,成都610041【正文语种】中文【中图分类】TN91160 引言随着数字信号处理技术的发展，现代电子系统越来越趋向于数字化。
作为将模拟信号转换为数字信号的关键部件，模-数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)在电子系统中有着至关重要的作用。
ADC中的ABC：理解ADC误差对系统性能的影.
ADC中的ABC：理解ADC误差对系统性能的影响摘要：许多工程师会在设计中遇到一些很微妙的问题：ADC的规格常常低于系统要求的指标。
本文介绍了如何根据系统需求合理选择ADC，列举了ADC测量中可能遇到的各种误差源。
采用12位分辨率的模数转换器(ADC)未必意味着你的系统将具有12位的精度。
很多时候，令工程师们吃惊和不解的是：数据采集系统所表现出的性能往往远低于期望值。
如果这个问题直到样机运行时才被发现，只好慌慌张张地改用更高性能的ADC，大量的时间被花费在重新更改设计上，同时，试投产的日程在迅速临近。
问题出在哪里? 最初的分析中有那些因素发生了改变? 对于ADC的性能指标有一个深入的了解，将有助于发现一些经常导致性能指标不尽人意的细节所在。
对于ADC指标的理解还有助于为你的设计选择正确的ADC。
我们从建立整个系统的性能需求入手，系统中的每个元器件都有相应的误差，我们的目标是将整体误差限定在一定的范围内。
ADC是信号通道的关键部件，必须谨慎选择适当的器件。
在我们开始评估整体性能之前，假设ADC的转换效率、接口、供电电源、功耗、输入范围以及通道数均满足系统要求。
ADC的精度与几项关键规格有关，其中包括：积分非线性(INL)、失调和增益误差、电压基准的精度、温度效应、交流特性等。
最好从直流特性入手评估ADC的性能，因为ADC 的交流参数测试存在多种非标准方法，基于直流特性比较容易对两个IC进行比较。
直流特性通常比交流特性更能反映器件的问题。
系统要求确定系统整体误差的常见方法有两种：均方根和(RSS)、最差工作条件下的测试。
采用RSS时，对每项误差取平均，然后求和并计算开方值。
RSS误差由下式计算：其中EN代表某个特定电路元件或参数的误差项。
当所有误差不相干时这种方法最准确(实际情况可能如此，也可能不同)。
利用最差条件分析法，所有误差项相加。
这种方法能够确保误差植不会超出规定范围，它给出了最差条件下的误差限制，实际误差始终小于该值(通常会低出若干倍)。
单片机adc采样问题及解决方法
一、概述随着现代科技的飞速发展，单片机作为一种常见的嵌入式系统，广泛应用于各个领域。
在很多单片机应用中，采样外部模拟信号是一个非常重要的环节，而单片机内置的ADC（模数转换器）模块则是常用的采样工具。
然而，在实际应用中，单片机ADC采样过程中可能会遇到一些问题，如采样精度不高、采样速率不稳定等。
本文将介绍单片机ADC采样问题的具体原因以及解决方法。
二、单片机ADC采样问题分析1. 采样精度低单片机内置的ADC模块通常有一定的分辨率，如8位、10位、12位等。
但是在实际应用中，由于外部环境噪声、电源波动等因素影响，可能会导致ADC的采样精度降低。
采样精度低的情况会影响系统的测量准确性，特别是对于需要高精度测量的应用来说，这是一个非常严重的问题。
2. 采样速率不稳定在一些实时采样的应用中，采样速率的稳定性非常重要。
然而，在单片机ADC采样过程中，由于中断响应不及时、数据传输处理效率低等原因可能导致采样速率不稳定，从而影响系统的实时性能。
3. ADC输入阻抗不匹配ADC模块的输入端通常需要外部连接源，而外部源的输出电阻往往与ADC的输入阻抗不匹配。
如果ADC的输入阻抗比外部源的输出阻抗低很多，会导致信号采样时发生失真，从而影响采样精度。
三、单片机ADC采样问题解决方法针对上述单片机ADC采样问题，我们可以采取以下措施进行解决：1. 提高ADC模块的供电电压为了提高ADC的采样精度，可以尝试提高ADC模块的供电电压，这样可以减小电源噪声对采样精度的影响。
当然，在提高供电电压的同时也要考虑模块的额定工作电压范围，避免损坏模块。
2. 添加滤波电路在ADC输入端添加合适的滤波电路可以滤除外部环境的噪声，提高采样信号的稳定性和准确性。
常用的滤波电路有低通滤波器、带通滤波器等，具体选择应根据实际的采样信号频率和噪声特性进行。
3. 增加采样频率控制通过在软件层面上增加采样频率控制的功能，可以提高采样速率的稳定性。
通过定时器或者中断控制实现定时采样，避免因为系统负载变化而导致采样频率不稳定的问题。
AD介绍
积分非线性误差（DNL） ：指的是实际步宽和 1LSB 理想值之间的差值。如果 DNL 超过 了 1LSB， 转换器可能是非单调的。 这就意味着当输入幅度增加的情况下， 输出幅度反而变小。 也有可能丢失编码， 2n 个二进制编码中的一个或多个将永远不会输出。 微分非线性误差（INL） ：实际转换函数和理想直线的偏差。理想直线普遍采用的定义是 增益和偏置误差被消除的前提下，连接函数端点之间的一条直线。偏离量是按照转换函数从 一个步长到下一个步长来度量。 动态误差：表征 ADC 参数表征 ADC 电路在动态环境下的性能，也就是说输入信号是时间的 函数。动态特性比表征 ADC 静态特性复杂得多，其动态特性参数主要包括信噪比（SNR） 、 信噪谐波比（SINAD） 、有效位数（ENOB） 、总谐波失真（THD） 、无杂散动态范围（SFDR） 、 满功率带宽（FPBW） 、孔径误差等。 在实际中，由于静态误差和动态误差的存在，即使 N 位的 ADC 的外围电路引入的误差可 以忽略不计，其有效位数 ENOB 往往是小于 N ，且从芯片制作工艺的角度而言，同样为 N 位 的 ADC，采样率不同，芯片类型（内部实现结构）不同，误差的影响也不同。在表 2 中比较 了 ADI 公司的几款 16 位 ADC 的性能。
ADC 的误差：
静态误差：在转换直流信号时影响转换器精度的误差，可以由偏置误差、增益误差、积分非 线性误差、微分非线性误差描述。 偏置误差：标准偏置点与实际偏置点之间的差值。当数字输出是零时，偏置点是步长的 中间值。这种误差是以同样的值影响所有的编码并通过修正处理过程来补偿，若不能修正， 这种误差是指零尺度误差。 增益误差：在偏置误差被修正为零后，转换函数标准增益点和实际增益点之间的误差。 当数字输出是全标度时增益点是步长中间值。这种误差表示实际转换函数和理想转换函数斜 率的差值以及每一步长中相应的同一百分比误差，可以通过修正的方法调整到零。
现代控制理论实验体会
现代控制理论在工程领域中扮演着至关重要的角色，通过实验可以帮助我们更好地理解和应用这些理论。
进行现代控制理论的实验可以让我们验证理论模型的准确性，调节控制器参数以实现系统稳定性和性能要求，并且深入理解各种控制策略的优缺点。
以下是一些可能的实验体会：
1. 系统响应特性：通过实验观察不同控制器对系统的响应特性的影响，包括超调量、调节时间、稳态误差等。
比较不同控制器（如P、PI、PD、PID控制器）的性能表现，理解各自的优劣。
2. 鲁棒性分析：实验中可以考虑引入干扰或参数变化，观察系统的鲁棒性能。
了解控制系统对外界干扰的抵抗能力，以及参数变化对系统性能的影响。
3. 系统优化：通过调节控制器参数，优化系统的性能指标。
比如，通过自整定控制器（Self-Tuning Controller）实现对系统动态性能的在线调节和优化。
4. 状态空间分析：利用状态空间方法建立系统模型，实现状态反馈控制。
通过实验验证状态反馈控制对系统性能的改善效果。
5. 非线性控制：尝试应用现代非线性控制理论，如模糊控制、神经
网络控制等，对非线性系统进行控制。
观察非线性控制方法相比传统控制方法的优势。
通过实验，可以更深入地理解现代控制理论的原理和方法，掌握控制系统设计和调试的技巧，提升工程实践能力。
同时，实验也有助于培养工程师的创新思维和问题解决能力。
adc电流采样电阻
adc电流采样电阻ADC（模拟数字转换器）电流采样电阻是在电路中对电流进行采样的关键元件。
它在电子设备的设计和应用中具有重要作用，尤其是在测量、控制和监测电流方面。
本文将介绍ADC电流采样电阻的类型、选择方法及其性能影响和应用场景。
一、概述ADC电流采样电阻的作用和重要性ADC电流采样电阻的作用是将电路中的电流转换为可供数字电路处理的电压信号。
在实际应用中，电流采样电阻对于实现精确的电流测量、控制和监测至关重要。
尤其是在高精度、高电压、高电流或低功率系统中，选择合适的ADC电流采样电阻可以确保系统的稳定性和可靠性。
二、分析不同类型的ADC电流采样电阻1.固定电阻：固定电阻具有稳定的电阻值，适用于对电流进行基本采样。
但其在电流范围变化较大的情况下，采样精度会受到影响。
2.可调电阻：可调电阻允许用户根据需要调整电阻值，从而实现对电流的精确采样。
但在长期使用过程中，电阻值可能会发生变化，影响采样精度。
3.线性电阻：线性电阻具有较宽的电流测量范围，适用于大电流采样。
但在小电流测量时，线性误差较大。
4.精密电阻：精密电阻具有较高的电阻值精度和稳定性，适用于高精度电流采样。
但价格相对较高，成本压力较大。
三、讨论如何选择合适的ADC电流采样电阻1.确定电流测量范围：根据电路中的最大电流值，选择合适的电流采样电阻。
电流测量范围过小会导致电流采样不准确，过大则可能导致电阻过载。
2.考虑电阻的稳定性：长期工作过程中，电阻值的稳定性对电流采样精度至关重要。
因此，在选择电流采样电阻时，应重点关注其稳定性参数。
3.满足系统性能要求：根据电路系统的性能要求，选择具有相应精度、速率和抗干扰能力的电流采样电阻。
4.考虑成本因素：在满足性能要求的基础上，综合考虑成本和可靠性，选择合适的电流采样电阻。
四、总结ADC电流采样电阻的性能影响和应用场景ADC电流采样电阻的性能对整个电路系统的稳定性和准确性具有重大影响。
选择合适的电流采样电阻，可以确保系统在高精度、高电压、高电流或低功率等应用场景下正常工作。
单片机采adc码的最大误差
单片机采集ADC码的最大误差1. 引言单片机（Microcontroller）是一种集成了处理器、存储器和各种外设接口的微型计算机系统。
在很多应用中，单片机需要通过模拟-数字转换器（ADC）来采集外部模拟信号，并将其转换为数字信号进行处理。
然而，由于硬件和软件等因素的影响，ADC采样结果会存在一定的误差。
本文将深入探讨单片机采集ADC码的最大误差及其相关内容。
2. ADC基本原理ADC是模拟信号转换为数字信号的关键部分之一。
它将连续变化的模拟信号按照一定规则进行离散化，转换为相应的数字码。
常见的ADC类型有逐次逼近型（Successive Approximation Type）、积分型（Integrating Type）以及逐级比较型（Flash Type）等。
以逐次逼近型ADC为例，其基本工作原理如下：1.首先，设置一个参考电压Vref，该电压确定了ADC输入范围。
2.将待转换的模拟信号输入到ADC输入端。
3.ADC内部比较器将输入信号与参考电压进行比较，并产生一个数字输出。
4.根据比较结果，ADC内部的逐次逼近寄存器（SAR）会依次调整电压，直到与输入信号相匹配。
5.最终，SAR输出的二进制码就是对应于输入模拟信号的数字表示。
3. ADC采样误差源在实际应用中，ADC采样结果与真实模拟信号之间存在一定的误差。
这些误差主要包括以下几个方面：3.1 量化误差量化误差是由于ADC转换过程中，模拟信号被离散化为一系列离散电平而引起的。
通常情况下，ADC将模拟输入范围分成多个等间隔的电平，并将每个电平映射为一个数字码。
由于输入信号可能处于两个电平之间，因此产生了量化误差。
量化误差可以通过增加ADC位数来减小。
3.2 非线性误差非线性误差是指ADC转换特性与理想特性之间的偏离程度。
理想情况下，ADC应该具有线性转换特性，即每增加1个LSB（Least Significant Bit），输出值应该相应增加或减少一个固定的数值。
adc温漂的理解
ADC温漂的理解1. 什么是ADC温漂？ADC是模拟数字转换器（Analog-to-Digital Converter）的缩写，它的作用是将连续的模拟信号转换成离散的数字信号。
在实际应用中，ADC的性能受到多种因素的影响，其中之一就是温度变化。
ADC温漂指的是ADC在不同温度下的输出值产生的误差。
温漂是由于ADC内部的元器件，例如电阻、电容等在不同温度下的特性变化引起的。
温度的变化会导致ADC的参考电压、增益、非线性等参数发生变化，进而影响到ADC的输出精度。
2. ADC温漂的影响ADC温漂对系统的影响主要表现在以下几个方面：2.1 精度降低ADC温漂会导致输出值与输入值之间的偏差增大，从而降低了ADC的精度。
特别是在高精度要求的应用中，温漂可能导致输出值的误差超出可接受范围，影响系统的性能。
2.2 系统稳定性下降温漂会使得ADC的输出值在不同温度下波动较大，这会导致系统的稳定性下降。
例如在自动控制系统中，ADC的输出值作为反馈信号，用于控制系统的稳定性和精度，若ADC的温漂较大，则会导致系统的稳定性无法保证。
2.3 温度补偿困难由于ADC温漂的存在，需要对其进行温度补偿。
但是，温度补偿是一项复杂的工作，需要对ADC的各种参数进行精确的测量和补偿计算。
对于一些高精度要求的应用，温度补偿的难度更大，因为温漂的补偿需要考虑多个因素的影响。
3. ADC温漂的解决方法针对ADC温漂问题，可以采取以下几种解决方法：3.1 温度传感器补偿在ADC的设计中，可以加入温度传感器，用于实时监测ADC的温度变化。
通过测量ADC的温度，可以根据温度和温漂参数的关系，进行温度补偿计算，从而减小温漂对ADC输出值的影响。
3.2 硬件校准硬件校准是一种常用的解决ADC温漂问题的方法。
通过在制造过程中对ADC进行精确的校准，可以降低温漂对ADC输出精度的影响。
硬件校准通常包括对ADC的增益、偏移、非线性等参数进行校准，以提高ADC的精度和稳定性。
单片机adc采样率
单片机adc采样率【最新版】目录1.单片机 ADC 采样率的概念2.ADC 采样率的重要性3.ADC 采样率的计算方法4.不同采样率对系统性能的影响5.提高 ADC 采样率的方法正文一、单片机 ADC 采样率的概念ADC（Analog-to-Digital Converter，模拟 - 数字转换器）是单片机系统中将模拟信号转换为数字信号的重要组件。
ADC 采样率是指 ADC 每秒钟采集模拟信号的次数，通常用赫兹（Hz）表示。
采样率的高低直接影响到采集的数字信号的质量和准确性。
二、ADC 采样率的重要性ADC 采样率的选取是单片机系统设计中的重要环节。
较高的采样率可以提高数字信号的精度，降低误差，提高系统性能。
然而，较高的采样率也会增加系统的复杂性和成本。
因此，在设计过程中需要根据系统的实际需求，权衡采样率与其他设计因素之间的关系。
三、ADC 采样率的计算方法ADC 采样率的计算方法通常取决于系统的实际需求和限制。
一种常用的计算方法是：采样率 = （系统最大允许误差 + ADC 转换误差）/ （信号最大变化范围 + ADC 分辨率）。
四、不同采样率对系统性能的影响采样率的高低对系统性能有很大影响。
较低的采样率可能导致数字信号的精度和准确性不高，从而影响系统的性能。
反之，较高的采样率可以提高数字信号的质量，但同时也会增加系统的成本和复杂性。
五、提高 ADC 采样率的方法提高 ADC 采样率的方法主要有以下几种：1.选择更高性能的 ADC 芯片，具有更高的转换速度和分辨率。
2.采用多个 ADC 芯片进行并行采样，以提高总的采样率。
3.对采样数据进行多次累加和平均，以提高数字信号的精度。
4.使用中值滤波等算法对采样数据进行处理，以降低噪声和干扰对数字信号的影响。
总之，单片机 ADC 采样率是系统设计中一个重要的参数，需要根据系统的实际需求和限制进行合理的选择和计算。
频率交织ADC系统中的误差研究
频率交织ADC系统中的误差研究刘涛; 田书林; 叶笠; 郭连平【期刊名称】《《电子科技大学学报》》【年(卷),期】2019(048)005【总页数】7页(P734-740)【关键词】通道失配误差; 频率交织模数转换器; 实现误差; 杂散尖峰; 时间交织ADC【作者】刘涛; 田书林; 叶笠; 郭连平【作者单位】电子科技大学自动化工程学院成都 611731; 78179部队成都611100【正文语种】中文【中图分类】TN911无论是时间交织ADC系统[1](TIADC)还是频率交织ADC系统[2](FIADC)，在利用多通道采集技术合成高采样率信号输出时，必然存在诸多恶化信号质量的误差源。
而且，根据系统结构的不同，误差来源的种类以及大小各异，对系统性能产生的影响也将随之变化。
作为两种研究热点型的多通道采集系统，TIADC和FIADC均存在一类相同的误差源，即通道信号自输入到完成量化处理过程中出现的失配误差[3]，通常由偏置误差、增益误差和时间误差组成。
不同的是，两者在通道失配误差影响下的稳健性表现不一[4]，而且FIADC还存在另外一个特殊的误差来源，即通道采样过程中的模拟滤波器实现误差[5]。
现已有大量的研究针对TIADC的误差分析[6]，包括误差校正[7]等方面展开，结论也相对成熟，但关于FIADC的误差研究仍有待进一步发展。
较为典型的研究源自文献[8]，对增益误差和时间误差进行了简要分析，但未包含偏置误差，且并未论及由失配误差造成的杂散噪声与输入信号之间的关系。
本文深入剖析了FIADC的模拟实现误差和通道失配误差。
以正弦激励为对象，根据采样样本数据的离散傅里叶变换评估采样通道模拟滤波器实际工作的频率响应，有助于规避实现误差对重构滤波器设计及系统性能的影响。
同时，建立了通道失配误差模型，为简化理论推导，以4通道系统为例对偏置误差、增益误差和时间误差进行了独立探讨，获得了各误差的数学代表式；分析了各误差对输出信号频谱产生的有规律的杂散特性及这些杂散与输入信号之间的相关性，并通过仿真对分析进行了验证。
saradc校准值
saradc校准值
SAR ADC（逐次逼近模数转换器）的校准值是一个重要的参数，它直接影响转换器的精度和性能。
以下是关于 SAR ADC 校准值的一些介绍：
SAR ADC 通常需要进行校准以确保其准确性。
这是因为 SAR ADC 中的各种组件，如模拟开关、放大器和比较器等，可能存在误差或非理想特性，这些误差会影响转换结果的准确性。
SAR ADC 的校准通常包括多种步骤，例如失调校准、增益校准和线性度校准等。
这些校准步骤可以通过使用外部测试信号或内部产生的测试信号来执行。
失调校准用于消除 ADC 输入级的失调误差，增益校准用于校正 ADC 的增益误差，而线性度校准则用于补偿 ADC 输出的非线性误差。
在校准过程中，需要确定一些关键的校准参数，例如失调电压、增益误差和线性度误差等。
这些参数可以通过对 ADC 进行多次采样并对采样结果进行分析来确定。
确定了这些校准参数后，可以使用这些参数来修正 ADC 的转换结果，以提高其准确性。
这些校准值通常存储在 ADC 的寄存器中，以便在需要时进行读取和使用。
总之，SAR ADC 的校准是确保其准确性和可靠性的重要步骤。
了解 SAR ADC 的校准原理和方法对于设计和使用 ADC 系统至关重要。
ADC测试
高速ADC测试技术ADC(Analog-to-Digital Converter)即模拟/数字转换器。
现实世界中的信号，如温度、声音、无线电波、或者图像等，都是模拟信号，需要转换成容易储存、进行编码、压缩、或滤波等处理的数字形式。
模拟/数字转换器正是为此而诞生，发挥出不可替代的作用。
高速、高精度、低功耗、多通道是ADC未来的发展趋势目前，随着数字处理技术的飞速发展，在通讯、消费电器、工业与医疗仪器以及J 工产品中，对高速ADC的需求越来越多。
以通讯领域出现的新技术“软件无线电”为例，其与传统数字无线电的主要区别之一就是要求将A/D、D/A变换尽量靠近射频前端，将整个RF段或中频段进行A/D 采样。
如果将A/D移到中频，那么这种系统会要求数据转换器有几十到上百兆的采样率。
同时要求数据转换器对高频信号有很小的噪音和失真，以避免小信号被频率相近的大信号所掩盖。
高精度也是ADC未来的发展趋势之一。
为满足高精度的要求，数字系统的分辨率在不断提高。
在音频领域，为了在音频处理系统中获得更加逼真的高保真声音效果，需要高精度的ADC。
在测量领域，仪表的分辨率在不断提高，电流到达nA级，电压到mV级。
目前已经出现分辨率达到28bit的ADC，同时人们也在研究更高分辨率的ADC。
低功耗已经成为人们对电子产品共有的的要求。
当SOC（片上系统）的设计者们在为散热问题头疼的时候，便携式电子产品中的开发商们也在为怎样延长电池使用时间而动脑筋。
对于使用于此的ADC而言，低功耗的重要性是显而易见的。
在某些应用中（如医学图像处理），需要多路信号并行处理的，这驱使ADC的制造商们把多个ADC集成在一块IC上。
在这一类芯片中，如果使用传统的并行接口，将意味着数字管脚的激增，所以大都是使用了CDF（Clock-Data-Frame）的并行转串行技术。
高速AD测试中的难点高精度ADC的采样率不高，测试关键是要有高精度的信号源。
而高速ADC测试是一项更具挑战性的工作，其中采样时钟的Jitter和高速数字接口是两个必须面对的难题。
高精度模数转换器的量化误差分析与校正技术
高精度模数转换器的量化误差分析与校正技术高精度模数转换器（ADC）在现代电子系统中扮演着至关重要的角色，它们负责将模拟信号转换为数字信号，以便进行数字处理和分析。
量化误差是影响ADC性能的主要因素之一，而校正技术则是提高ADC精度的重要手段。
本文将探讨量化误差的成因、影响以及校正技术的应用。
一、量化误差的成因与影响量化误差是模数转换过程中不可避免的现象，它源于模拟信号的连续性与数字信号的离散性之间的差异。
在ADC中，模拟信号被分割成有限数量的量化级别，每个级别对应一个特定的数字值。
当模拟信号的幅度落在两个量化级别之间时，就会产生量化误差。
1.1 量化误差的类型量化误差主要有两种类型：均匀量化误差和非均匀量化误差。
均匀量化误差是指量化步长在整个信号范围内保持不变，而非均匀量化误差则是指量化步长随信号幅度变化。
在实际应用中，非均匀量化误差更为常见，因为ADC的设计往往需要在不同信号幅度下提供不同的精度。
1.2 量化误差的影响量化误差对ADC的性能有着显著影响。
首先，它限制了ADC的动态范围，即ADC能够准确表示的信号幅度范围。
其次，量化误差会导致信号的失真，尤其是在信号幅度接近量化级别的边界时。
此外，量化误差还会影响到系统的信噪比（SNR），因为误差本身可以被视为一种噪声。
二、量化误差的分析方法为了准确评估和校正量化误差，需要采用合适的分析方法。
这些方法通常包括理论分析、仿真分析和实验分析。
2.1 理论分析理论分析基于ADC的工作原理和数学模型，通过计算量化误差的统计特性来评估其对系统性能的影响。
例如，可以利用信号处理理论中的量化噪声模型来预测量化误差对信噪比的影响。
2.2 仿真分析仿真分析通过构建ADC的数学模型，并在计算机上模拟其工作过程，来分析量化误差。
这种方法可以模拟不同的信号条件和ADC参数，从而评估量化误差在不同情况下的表现。
2.3 实验分析实验分析通过实际测量ADC的输出，来分析量化误差。
ADC测试
高速ADC测试技术ADC(Analog-to-Digital Converter)即模拟/数字转换器。
现实世界中的信号，如温度、声音、无线电波、或者图像等，都是模拟信号，需要转换成容易储存、进行编码、压缩、或滤波等处理的数字形式。
模拟/数字转换器正是为此而诞生，发挥出不可替代的作用。
高速、高精度、低功耗、多通道是ADC未来的发展趋势目前，随着数字处理技术的飞速发展，在通讯、消费电器、工业与医疗仪器以及军工产品中，对高速ADC的需求越来越多。
以通讯领域出现的新技术“软件无线电”为例，其与传统数字无线电的主要区别之一就是要求将A/D、D/A变换尽量靠近射频前端，将整个RF段或中频段进行A/D采样。
如果将A/D移到中频，那么这种系统会要求数据转换器有几十到上百兆的采样率。
同时要求数据转换器对高频信号有很小的噪音和失真，以避免小信号被频率相近的大信号所掩盖。
高精度也是ADC未来的发展趋势之一。
为满足高精度的要求，数字系统的分辨率在不断提高。
在音频领域，为了在音频处理系统中获得更加逼真的高保真声音效果，需要高精度的ADC。
在测量领域，仪表的分辨率在不断提高，电流到达nA级，电压到mV级。
目前已经出现分辨率达到28bit的ADC，同时人们也在研究更高分辨率的ADC。
低功耗已经成为人们对电子产品共有的的要求。
当SOC（片上系统）的设计者们在为散热问题头疼的时候，便携式电子产品中的开发商们也在为怎样延长电池使用时间而动脑筋。
对于使用于此的ADC而言，低功耗的重要性是显而易见的。
在某些应用中（如医学图像处理），需要多路信号并行处理的，这驱使ADC 的制造商们把多个ADC集成在一块IC上。
在这一类芯片中，如果使用传统的并行接口，将意味着数字管脚的激增，所以大都是使用了CDF （Clock-Data-Frame）的并行转串行技术。
高速AD测试中的难点高精度ADC的采样率不高，测试关键是要有高精度的信号源。
而高速ADC 测试是一项更具挑战性的工作，其中采样时钟的Jitter和高速数字接口是两个必须面对的难题。
AD转换器的误差分析
模数转换器的误差分析赵磊吴丽萍韩媛媛河北工业大学 (2006-05-3110:02)分类：技术版块现代测试系统和现代工业应用系统中,模数转换器(ADC)是不可或缺的元器件之一.由于ADC的广泛应用,一般数据采集系统都由传感器电路和ADC构成.但很多时候,数据采集系统所表现的性能往往低于预期值.出现这种情况,人们首先考虑的原因是传感器和信号调理电路的非线性以及被测试参数的稳定性和准确性.但实际上,ADC的性能指标也是数据采集系统性能下降的重要原因.本文的目的是以MAXIM公司生产14位,8通道,同步采样ADC转换器MAX1324为例,解释最常见的误差源,并介绍进行上述误差补偿的方法.某些误差补偿的方法理解和实施起来都比较容易,而有些方法则不那么显浅易懂.如果采用方法得当的话,可大幅提高系统的整体性能.一、系统误差性能分析数据采集系统的误差是信号通道上的每个元器件所贡献的误差项的总和.因此总误差的均方根可由下式给出: .其中,E 代表某个特定元器件的误差项.作为具体分析,假定数据采集系统允许0.1%的误差或者说需要l0位的精度.在这种情况下,如果采用l0位分辨率的ADC显然是不合要求的.如果采用l2位的转换器,我们可能会想当然地认为精度已经足够高,但是在没有仔细检查其规格说明书之前,我们并不能保证该转换器就具有l2位的性能(实际情况可能更好或者更糟).例如,一个具有±4LSB积分非线性误差(INL)的l2位ADC,在其他误差都修正的情况下,只能提供10位的精度,或者说提供0.1的精度,而一个具有0.5LSB INL的器件则可以提供0.0122的误差或者13位的精度.在我们假定的数据采集系统中,若ADC 允许0.075的误差(或ll位精度),而留给其他电路的误差余量为0.025,这其中包括传感电路、前端信号调理电路(运放、多路复用器等等),或许还有DAC、PWM 及其他模拟电路.二、ADC直流性能分析模数转换器的直流性能包括微分非线性、积分非线性、失调和增益误差以及其他误差.模数转换器一般以LSB为单位提供各种误差.其相应关系可以表示为:ERR＝LSB/2n.其中,n为模数转换器的转换位数,LSB为以LSB为单位的最大误差,ERR为以百分号为单位的误差.1.微分非线性微分非线性(DNL)误差揭示的是一个输出码与其相邻码之间的间隔.这个间隔通过测量输入电压的幅度变化,然后转换成以LSB为单位后得到.当输入电压扫过ADC的工作范围时,所有输出码组合(全“0”到全“1”)会依次出现在转换器的输出端.这种关系称作“无丢码”.但实际上由于器件的微分非线性,常常出现以下几种情况.当DNL误差小于±1LSB时,不会出现丢码的现象,如图1(-0.5LSB无丢码);当DNL误差等于±1LSB时,生产厂商会特别声明是否丢码(如图1:1LSB无丢码,图2:-1LSB丢10码);当DNL误差大于±1LSB时有丢码(如图3:当VIN ＝V0时,可能为01,l0,ll码).微分非线性(DNL)误差与丢码之间的关系如表1.而MAX1324的DNL误差为±1LSB,声明为无丢码,所以具有14位精度.在一定条件下可以允许丢码的存在.因为一般说来,同系列产品在性能条件不同时价格相差较大,在满足性能要求的前提下,选购低等级的ADC将大幅度节省元件成本,同时又满足系统要求.2.积分非线性积分非线性(INL)定义为微分非线性(DNL)误差的积分.在实际分析ADC精度时,一般采用INL误差.INL误差定义为转换器测量结果与理想转换函数的差.其相应关系可以表示为:ERR＝LSB/2n.积分非线性(INL)误差各种表示之间的关系如表2.而MAX1324的INL误差为±1.5LSB,声明为无丢码(14位精度),则它的分辨率误差是:ERR＝LSB/214＝1.5/214＝0.0091552%.3.失调和增益误差失调误差也称为零漂,是指系统在0V输入电压时或其附近时ADC产生的漂移.对于失调误差的修正,可以比较容易利用微控制器(μC)或数字信号处理器(DSP)进行修正.如果转换器允许双极性输入信号,操作将非常简单.对于双极性系统,失调误差只是平移了转换函数,但并没有减少可用编码的数量(如图4所示).双极性系统失调误差的修正有两种方法.一种方法是可以简单地平移X轴和Y轴,使负满度点(FS1-+OFFSET)与单极性的零点相对应,就能简单地消除失调误差.另一种方法是采用迭代法,首先给ADC输入施加一个0V电压并执行一次转换,转换结果反应了双极性零点失调误差,然后确定负满度点,并围绕它进行调节增益误差,如此反复进行直到零漂修正完毕.我们以MAX1324为例说明失调误差与输入电压的关系.MAX1324的失调误差为±3LSB,相当于±0.9155mV的输入电压误差(以5V为基准作参考电压),在进行失调误差修正时必须于扣除3个码以补偿失调电压,而在失调误差为+3LSB时满量程电压值就变成了4.0845V,超过上述电压值就会产生溢出现象;在失调误差为-3LSB时,假设对于单极性输入,在0~0.9155mV之间,输出均为零,直到0.9155mV 时才出现第一次跳变,这同样使ADC动态范围变小了.增益误差定义为满度量程误差减去失调误差.满度误差在转换函数曲线上最后一次ADC跳变处进行测量,并和理想ADC转换函数进行比较.继续以MAX1324为例说明增益误差的含义.MAX1324的增益误差为±4LSB,那么在5V参考电压的条件下其相应的电压误差4.9988V和5.0012V,这两种情况都使系统性能受到影响.对-4LSB,高端的4个码无效;对于+4LSB,输入电压的动态范围低了.总之,对于失调误差和增益误差可以通过软件实现误差的修正.4.温漂温漂在数据采集系统中是一个相当重要的指标,但往往被忽略.在工业应用中,由于环境温度的变化,系统温漂可能会严重影响系统精度.对有些系统来讲,参考电压的精度不是个大问题,因为温度被保持恒定,避免了温度偏移的影响.还有一些系统采用一种比例测量法,用同一信号源激励传感器和参考电压,可以消除基准引起的误差,因为激励源和基准同时漂移,漂移误差相互抵消.也有系统用补偿手段消除基准漂移.5.基准无论是内部基准或者外部基准,它都是ADC的一个最大的潜在误差源.在很多情况下内置于芯片内部的基准源都没有严格的规格,而外部基准往往需要精密电源,与基准有关的误差源包括温漂、电压噪声以及负载调整等.在实用的ADC系统中,还有一些误差源,如码源噪声、失调温漂、增益漂移,它们在某种条件下,可能会对系统精度产生影响,但只要采用适当的手段就可以使相应误差最小,进而不会影响系统精度.三、交流特性在实际数据采集系统中,很多情况下输入模拟信号是交流信号.仅有DNL和INL符合系统要求并不能说明ADC能同样合格地处理交流信号.因为DNL和INL是在直流条件下测试的.ADC系统中的交流信号指标差要有信一噪比(SNR)、信号-噪声加失真比(SINAD)、总谐波失真(THD)以及无杂散动态范围(SFDR).在ADC系统中,SINAD比SNR更准确描述被测信号与杂散信号的关系,大多数ADC列出SINAD 而不采用SNR.对于一个理想的ADC:SINAD＝(6.02×N+1.76)dB其中N为转换器的位数.所以理想的l2为转换器,SINAD为74dB.而对上式进行变换可得:N＝(SINAD-1.76)/6.02这个方程式为等效位数的定义,即ENOB.在实际应用时我们关注SINAD为最小值时的等效位数,该位数是信号频率逐渐逼近Nyquist上限时,SINAD因THD的增加而达到的极限值.以MAX1324为例,其极限值为70dB,等效位数为14位,即有0.7LSB的误差或0.017的精度.四、应用分析假设我们的系统允许0.1%的误差,且ADC允许0.075%的误差,并且假设我们需要测试的直流信号.如果我们选用MAX1324,其具有±1LSB的DNL误差,±1.5LSB的INL误差(0.0366%),±3LSB的失调误差(0.0732%),±4LSB的增益误差(0.0977%),5ppm/℃的温漂系数,在50℃的范围内产生0.025%的误差,共计0.0616%的误差.还有0.0134%的误差供基准电压源使用,该误差允许存在67μV 的峰-峰值电压噪声(5V基准电压),若考虑负载(ADC)电流对基准的影响,其电压噪声会略小.在这种情况下,基准电压源可以满足上述条件,而且也有比较多的选择余地.以上例子我们没有讨论交流性能.若在实际数据采集系统中交流信号是被测信号,还必须考虑交流信号的误差,并作进一步的分析.五、结束语一个性能良好的数据采集系统不仅仅是设计原理的优化及其实现方法,系统的误差分析是设计成本和性能指标的必要前提条件.只有充分考虑系统各部分的误差才能使系统更好地满足设计性能要求.。
单片机采adc码的最大误差
单片机采adc码的最大误差1.介绍单片机（Microcontroller Unit，MCU）是一种集成了处理器核心、内存和外设接口等功能的微型计算机系统。
其中，模数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC）是一种将模拟信号转换为数字信号的设备，常用于单片机系统中获取外部模拟信号的数值。
2.ADC的工作原理 ADC的工作原理是将连续的模拟信号分成多个离散的取样值，并对每个取样值进行量化，转换为相应的数字码。
这些数字码表示了模拟信号的大小，通常使用二进制表示。
3.ADC的精度 ADC的精度是指其输出的数字码与输入的模拟信号之间的误差。
常用的表示精度的参数是位数，例如8位、10位、12位等。
位数越高，表示精度越高。
4.ADC的最大误差 ADC的最大误差是指ADC转换的数字码与实际模拟信号之间的最大偏差。
最大误差可以通过不同的方式来计算，以下是两种常用的计算方法：•绝对误差：绝对误差是指转换的数字码与实际模拟信号之间的差值的绝对值。
绝对误差可以通过测量同一模拟信号多次进行ADC转换，并计算其平均值来获得。
•百分比误差：百分比误差是指转换的数字码与实际模拟信号之间的差值与实际模拟信号的比值。
百分比误差可以通过测量同一模拟信号多次进行ADC转换，并计算其平均值，再除以实际模拟信号的数值来获得。
5.影响ADC最大误差的因素 ADC的最大误差受多种因素的影响，包括但不限于以下几点：•参考电压精度：ADC转换的精度与参考电压的精度有关，参考电压的精度越高，ADC的转换精度也会提高。
•时钟精度：ADC的时钟精度也会影响转换结果的精度，时钟精度越高，转换结果精度越高。
•电源噪声：电源噪声会对ADC的转换结果产生干扰，因此电源的稳定性和噪声水平也会对最大误差产生影响。
•模拟信号的稳定性：如果输入的模拟信号在转换过程中发生变化，也会导致最大误差增加。
•温度变化：温度的变化会导致电子元器件的性能发生变化，从而对ADC 的最大误差产生影响。
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理解ADC误差对系统性能的影响摘要：许多工程师会在设计中遇到一些很微妙的问题：ADC的规格常常低于系统要求的指标。
本文介绍了如何根据系统需求合理选择ADC，列举了ADC测量中可能遇到的各种误差源。
采用12位分辨率的模数转换器(ADC)未必意味着你的系统将具有12位的精度。
很多时候，令工程师们吃惊和不解的是：数据采集系统所表现出的性能往往远低于期望值。
如果这个问题直到样机运行时才被发现，只好慌慌张张地改用更高性能的ADC，大量的时间被花费在重新更改设计上，同时，试投产的日程在迅速临近。
问题出在哪里? 最初的分析中有那些因素发生了改变? 对于ADC的性能指标有一个深入的了解，将有助于发现一些经常导致性能指标不尽人意的细节所在。
对于ADC指标的理解还有助于为你的设计选择正确的ADC。
我们从建立整个系统的性能需求入手，系统中的每个元器件都有相应的误差，我们的目标是将整体误差限定在一定的范围内。
ADC是信号通道的关键部件，必须谨慎选择适当的器件。
在我们开始评估整体性能之前，假设ADC的转换效率、接口、供电电源、功耗、输入范围以及通道数均满足系统要求。
ADC的精度与几项关键规格有关，其中包括：积分非线性(INL)、失调和增益误差、电压基准的精度、温度效应、交流特性等。
最好从直流特性入手评估ADC的性能，因为ADC的交流参数测试存在多种非标准方法，基于直流特性比较容易对两个IC进行比较。
直流特性通常比交流特性更能反映器件的问题。
系统要求确定系统整体误差的常见方法有两种：均方根和(RSS)、最差工作条件下的测试。
采用RSS时，对每项误差取平均，然后求和并计算开方值。
RSS误差由下式计算：其中EN代表某个特定电路元件或参数的误差项。
当所有误差不相干时这种方法最准确(实际情况可能如此，也可能不同)。
利用最差条件分析法，所有误差项相加。
这种方法能够确保误差植不会超出规定范围，它给出了最差条件下的误差限制，实际误差始终小于该值(通常会低出若干倍)。
多数情况下，测量误差介于两种方法测试数值之间，更接近于RSS法提供的数值。
可以根据误差预算选择使用典型误差和最差工作条件下的误差。
具体选择时取决于许多因素，包括：测量值的标准方差、特定参数的重要性、误差之间的相互影响程度等。
由此可见，很难找到简捷的、必需遵循的规则。
在我们的分析中，我们选择最差条件测试法。
在本例中，假定我们需要0.1%或者说10位的精度(1/210)，这样，只有选择一个具有更高分辨率的转换器才有意义。
如果是一个12位的转换器，我们可能会想当然地以为精度已足够高；但是在没有仔细检查其规格书之前，我们并没有把握得到12位的性能(实际情况可能更好或更糟)。
举例来说，一个具有4LSB积分非线性误差的12位ADC，最多只能提供10位的精度(假设失调和增益误差已得到修正)。
一个具有0.5LSB INL的器件则可提供0.0122%的误差或13位的精度(消除了增益及失调误差以后)。
要计算最佳精度，可用最大INL误差除以2N，其中N是转换器位数。
在我们的举例中，若采用0.075%误差(或11位)的ADC，则留给其余电路的误差余量只有0.025%，这其中包括传感器、前端信号调理电路(运放、多路复用器等等)，或许还有数模转换器(DAC)、PWM信号或信号通路上的其它模拟电路。
我们假设整体系统的总计误差预算基于信号通道各个电路元件的误差项目总和，另外我们还假设，将要测量的是一个缓慢变化的直流、双极性输入信号，具有1kHz的带宽，工作温度范围为0°C到70°C，并在0°C至50°C范围内保证性能。
直流性能微分非线性虽说不被作为一项关键性的ADC参数，微分非线性(DNL)误差还是进入我们视野的第一项指标。
DNL揭示了一个输出码与其相邻码之间的间隔。
这个间隔通过测量输入电压的幅度变化，然后转换为以LSB为单位后得到(图1)。
值得注意的是INL是DNL的积分，这就是为什么DNL没有被我们看作关键参数的原因所在。
一个性能优良的ADC常常声称“无丢码”。
这就是说当输入电压扫过输入范围时，所有输出码组合都会依次出现在转换器输出端。
当DNL误差小于±1LSB时就能够保证没有丢码(图1a)。
图1b、图1c和图1d分别显示了三种DNL误差值。
DNL为-0.5LSB时(图1b)，器件保证没有丢码。
若该误差值等于-1LSB (图1c)，器件就不能保证没有丢码，值得注意的是10码丢失。
然而，当最大DNL误差值为±1时，大多数ADC都会特别声明是否有丢码。
由于制造时的测试界限实际上要比规格书中所规定的更为严格，因此这种情况下通常都能够保证没有丢码。
对于一个大于-1LSB (图1d中为-1.5LSB)的DNL，器件就会有丢码。
图1a. DNL误差：没有丢码。
图1b. DNL误差：没有丢码。
图1c. DNL误差：丢失10码。
图1d. DNL误差：AIN*数字输入是三种可能数值之一，扫描到输入电压时，10码将会丢失。
随着DNL误差值的偏移(也就是说-1LSB，+2LSB)，ADC转换函数会发生变化。
偏移了的DNL值理论上仍然可以没有丢码。
关键是要以-1LSB作为底限。
值得注意的是DNL在一个方向上进行测量，通常是沿着转换函数向上走。
将造成码[N]跳变所需的输入电压值和码[N+1]时相比较。
如果相差为1LSB，DNL误差就为零。
如果大于1LSB，则DNL误差为正值；如果小于1LSB，DNL误差则为负值。
有丢码并非一定是坏事。
如果你只需要13位分辨率，同时你有两种选择，一个是DNL 指标≤ ±4LSB的16位ADC (相当于无丢码的14位)，价格为5美元，另一个是DNL ≤ ±1LSB 的16位ADC，价格为15美元，这时候，购买一个低等级的ADC将大幅度地节省你的元件成本，同时又满足了你的系统要求。
积分非线性积分非线性(INL)定义为DNL误差的积分，因此较好的INL指标意味着较好的DNL。
INL 误差告诉设计者转换器测量结果距离理想转换函数值有多远。
继续我们的举例，对于一个12位系统来讲，±2LSB的INL误差相当于2/4096或0.05%的最大非线性误差(这已占去ADC 误差预算的2/3)。
因此，有必要选用一个1LSB (或更好)的器件。
对于±1LSB的INL误差，等效精度为0.0244%，占ADC误差预算的32.5%。
对于0.5LSB的指标，精度为0.012%，仅占ADC误差预算的16% (0.0125%/0.075%)。
需要注意的是，无论是INL或DNL带来的误差，都不太容易校准或修正。
失调和增益误差失调和增益误差很容易利用微控制器(μC)或数字信号处理器(DSP)修正过来。
就失调误差来讲，如果转换器允许双极性输入信号的话，操作将非常简单。
对于双极性系统，失调误差只是平移了转换函数，但没有减少可用编码的数量(图2)。
有两套方法可以使双极性误差归零。
其一，你可以将转换函数的x或y轴平移，使负满度点与单极性系统的零点相对准(图3a)。
利用这种方法，可以简单地消除失调误差，然后，通过围绕“新”零点旋转转换函数可以对增益误差进行调节。
第二种技术采用了一种迭代法。
首先给ADC输入施加一个0V电压并执行一次转换；转换结果反映了双极性零点失调误差。
然后，通过围绕负满度点旋转转换曲线实现增益调节(图3b)。
注意此时转换函数已绕A点转过一定角度，使零点偏离了期望的转换函数。
因此还需要进一步的失调误差校正。
图2. 双极性系统的失调误差图3a和3b. 校正双极性失调误差(注意：阶梯状转换函数已被一条直线取代，因为该图中包含所有码，而台阶已经小得无法分辨，看上去成为一条直线)。
图3a和3b. 校正双极性失调误差(注意：阶梯状转换函数已被一条直线取代，因为该图中包含所有码，而台阶已经小得无法分辨，看上去成为一条直线)。
图3a和3b. 校正双极性失调误差(注意：阶梯状转换函数已被一条直线取代，因为该图中包含所有码，而台阶已经小得无法分辨，看上去成为一条直线)。
单极性系统还要复杂一些。
如果失调为正值，可采用和双极性系统相似的处理方法。
不同之处在于你将失去一部分ADC量程(见图4)。
如果失调为负值，你将无法简单地通过一次转换测得失调误差。
因为在零点以下，转换器只能显示出零。
这样，对于一个负失调误差的转换器，你必须缓慢地增加输入电压，以确定在什么地方ADC结果出现首次跳变。
同样，你将失去一部分ADC量程。
图4. 单极性系统中的失调误差回到我们的举例，两种情况中的失调误差可按下述方法获得：2.5V基准时+8mV的失调误差相当于12位ADC具有13LSB的误差(8mV/[2.5V/4096])。
虽然分辨率仍是12位，但是你必须从每次转换结果中扣除13个码以补偿失调误差。
值得注意的是，实际上这时的可测量满量程值就变为了2.5V(4083/4096) = 2.492V。
此范围以上的任何值都会使ADC溢出。
因此，ADC的动态范围或者说输入范围减小了。
这个问题在较高分辨率的ADC中尤为显著；在16位系统中，8mV对应于210LSB (VREF = 2.5V)。
如果失调为-8mV (假设为单极性输入)，接近于零的小信号输入将不会引起任何输出变化，一直到模拟输入增加到+8mV 。
这同样造成了ADC动态范围的减小。
增益误差定义为满量程误差减去失调误差(图5)。
满量程误差在转换函数曲线上最后一次ADC跳变处进行测量，并和理想ADC的转换函数相比较。
增益误差可通过软件用一个简单的线性函数y = (m1/m2)(x)进行简单的校正，其中的m1是理想转换函数的斜率，m2是实际测得的转换函数的斜率(图5)。
图5. 失调、增益和满量程误差增益误差指标中可能包含或不含ADC参考电压对于误差的贡献。
在电气规范中，检查一下增益误差的测试条件，并决定采用内部或外部基准工作是非常重要的。
一般情况下，当采用片内基准时增益误差会比较大。
如果增益误差为零，在对满量程模拟输入作转换时转换结果应为全1 (对于本例的12位系统则为3FFh) (见图6) 。
由于我们的转换器不理想，全1转换结果可能会在施加的输入电压大于满量程(负增益误差)或小于满量程(正增益误差)时出现。
有两种办法可以调整增益误差，其一是调节参考电压，以便在某特定参考电压下得到满量程输出，或者在软件中采用一个线性校正曲线改变ADC转换函数的斜率(一阶线性方程或查表法)。
图6. 增益误差降低了动态范围和失调误差一样，增益误差也会降低动态范围。
举例来说，如果满量程输入电压时转换得到的数码输出为4050而非理想的4096 (12位转换器)，也就是所谓的负增益误差，在这种情况下，高端的46个码将无法利用。