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您的数模转换器有多精确?

您的数模转换器有多精确?

在统计过程中,可使用名为和的平方根 (RSS) 的方法来为误差分析累计不相关的误差源。在和
DAC 架构中,失调、增益和 INL 误差来自 DAC 架构的不同组成部分。这就意味着它们是不相关的,可安全使用 RSS 技术。计算公式如下:

您可能已经注意到了,我并没有列入零代码误差和 DNL。这是因为零代码误差只适合很小部分的 DAC 输出。对于 16 位 DAC 来说,这可能是 65,536 个总代码中的几百个代码。同时,DNL 事实上已通过 INL 纳入误差计算。

现在,我们来看一个简短的实例,了解如何计算 TUE。下面是 16 位双通道

说明书中的最大和典型技术参数。


的每个技术参数都采用不同的单位提供,这是行业标准。要计算 TUE,每个参数都要采用相同的单位,因此我们将使用下表转换各值。

在单位转换完成后,我们可将这些值带回 TUE 公式,并计算

的总体未调整误差。

使用所有技术参数的最大值,可得到我所指的、+/-111 LSB、+/-8.5mV 或 0.17% FSR 的“可能最大 TUE”。我之所以这样说是因为产品说明书中的最大值是 3-∑ 数字,应该包含曾经产生的所有部分的 99.7%。在典型的高斯分布中,这些边缘情况不太可能发生。您更不可能找到所有参数都表现出最大误差(“绝对最大误差”,就是简单将所有误差加到一起得到的数字)的器件。即便是该“可能最大 TUE”,也是个不太可能观察到的单位。

使用典型数字,可得到您将从大部分系统中看到的最真实估值。
的典型TUE 是 +/- 23 LSB、1.78mV 或 0.0356% FSR。查看这款在真实系统中的真实数据,了解该方法的实际使用及业经验证的可靠性。

记住,这些参数还具有与其相关的方向性问题。对于具有正失调误差的 DAC 来说,负增益误差实际上有助于让系统更准确。在使用 RSS 累计最大误差时,这点未纳入考虑范围内。因此在很多情况下,对典型误差数字进行 RSS 计算,仍然只能得到很一般的 TUE 估值。

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