ADC中的ABC：理解ADC误差对系统性能的影.
系统分析中ADC的几个关键指标（2）
系统分析中ADC的几个关键指标（2）ADC增益能力ADC电路内的模拟和/或数字增益有时明显，有时却不那么明显。
例如，基本SAR-ADC便没有模拟增益能力。
只要您查看数据表的首页和简化版ADC电路图，就会很容易知道这一点。
另一方面，一些SAR-ADC具有内部可编程增益放大器(PGA)电路。
这种PGA功能提供一种器件内部模拟增益。
尽管这是一种方便的增益模块，但是有一点很重要，那就是要注意位数不随PGA增益变化而改变。
唯一明显的变化是ADC的输入范围和码宽(LSB)电压。
随着PGA增益的增加，ADC 的输入范围缩小。
如果转换器拥有12位以上，则或许可以通过转换器实现数字(或者过程)增益。
如果您使用一个24位ΔΣ ADC，则您会发现4,096个能产生12位码的输出码位置。
一个24位ADC的输出码数为224即16,777,216码。
功耗至于功耗，您可以利用SAR-ADC实现降耗功能。
SAR-ADC在转换某个信号时会产生功耗。
SAR-ADC通过输入模拟信号的“快照”产生一个数字输出码。
当SAR-ADC不在转换时，器件进入睡眠模式。
这种特性在电池供电型应用中很有用。
ΔΣ转换器的功耗模型不同于SAR-ADC。
ΔΣ转换器获取众多输入信号采样，然后把这些采样组合成一个输出码表示。
在输出有效期间，转换器继续采样，以为下一输出码做准备。
ΔΣ转换器没有这种方便的SAR-ADC即降功耗功能。
吞吐量计时尽管SAR-ADC和ΔΣ转换器都发射串行输出数据流(代表其转换)，但是在其转换期间这两种器件有明显的差异。
SAR-ADC对输入信号进行采样，然后把一个信号转换为串行数字输出。
图2显示了一个SAR-ADC转换计时的过程。
图中吞吐时间包括转换时间(tCONV)和静态时间(tq)。
转换器在其输出端(SDO)发射串行12位数据流。
图2：使用ADC7886的12位SAR-ADC转换器计时图您可以把SAR-ADC看作一个单次传输模式转换器，其中输出数据代表一个单模拟采样。
(完整)ADC参数定义
ADC测试参数定义、分析及策略之动态测试2007-11—08 10：50：21分类:前言混合信号技术给当今的半导体制造商们带来了很多新挑战，以前一些对数字电路只有很小影响的缺陷如今在嵌入式器件中却可能大大改变模拟电路的功能，导致器件无法使用。
为确保这些新型半导体器件达到“无缺陷”水平，需要开发新的测试策略、方法与技术。
本文将结合一个简单的混合信号器件——模数转换器（AD C）来对这些策略、技术与方法进行讨论，说明混合信号器件测试的步骤和方法。
有了这些基本认识后,就可将其扩展并应用到当前先进的嵌入式半导体器件中，如数字滤波器、音频/视频信号处理器及数字电位计等。
传统半导体器件测试包括基本参数测试(连续性、泄漏、增益等）和功能测试(将器件输出与给定输入相比较)，混合信号测试还要再另外增加两个测试，即动态测试和线性测试.动态参数描述的是器件对一个特定频率或多频率时序变化信号的采样(从模拟信号中建立数字波形)和重现(利用数字输入建立模拟信号）能力。
线性参数则相反，描述的是器件内在特性,主要关注数字和模拟电路之间的关系.下面将对这两种特性分别作详细说明。
动态测试模数转换器的动态特性有时也称作传输参数，代表器件模拟信号采样和输入波形的数字再现能力，信噪比（S NR)、总谐波失真(THD）及有效位数(ENOB）等指标可使制造商对器件输出的“纯度”和数字信息精度进行量化。
新型动态测试技术产生于上世纪80年代,主要围绕数字信号处理和傅立叶变换,将时域波形和信号分别转换为频谱成分.这种技术可以同时对多个测试频率进行采样,效率和重复性非常高.图1是对一个普通ADC 器件进行快速傅立叶变换（FFT）测试的示意图，图中可以看到模拟信号在时域内转换成数字代码,然后用傅立叶变换转换成频谱。
对ADC输出进行傅立叶分析可提供宝贵的性能信息,但如果测试时条件设置不当得到的信息也会毫无意义。
为了从器件输出信号的傅立叶分析中提取有意义的性能参数，在讨论FFT结果之前首先需要考虑测试条件，其中包括输入信号完整性、采样频率、一致性及系统测量误差（假频、量化及采样抖动误差)。
ADC精度分析
AN2834应用笔记如何在STM32F10xxx上得到最佳的ADC精度前言STM32F10xxx微控制器产品系列，内置最多3个先进的12位模拟/数字转换模块(ADC)，转换时间最快为1μs，这个ADC模块还具有自校验功能，能够在环境条件变化时提高转换精度。
在需要模拟/数字转换的应用中，ADC的精度影响到整个系统的质量和效率。
为了能够达到应有的精度，用户需要了解ADC误差是如何产生的和影响它的参数。
转换精度不是仅仅依赖于ADC模块的性能和功能，它与该模块周边应用环境的设计密切相关。
本文旨在帮助用户了解ADC误差的产生，以及如何提高ADC的精度，包含以下2个部分：● 介绍了与ADC设计相关的，诸如外部硬件设计参数，和不同类型的ADC误差来源。
● 提出一些设计上的建议，和如何在硬件方面减小误差的方法。
译注：本译文的英文版下载地址为：/stonline/products/literature/an/15067.pdf目录如何在STM32F10xxx上得到最佳的ADC精度目录1ADC误差的种类31.1ADC模块自身相关的误差31.1.1偏移误差31.1.2增益误差41.1.3微分线性误差51.1.4积分线性误差61.1.5总未调整误差61.2与环境相关的ADC误差71.2.1电源噪声71.2.2电源稳压71.2.3模拟输入信号的噪声71.2.4ADC的动态范围与最大输入信号幅度严重不匹配71.2.5模拟信号源阻抗的影响81.2.6信号源的容抗与PCB分布电容的影响81.2.7注入电流的影响91.2.8温度的影响91.2.9I/O引脚间的串扰91.2.10EMI导致的噪声 10 2如何得到最佳的ADC精度 112.1减小与ADC模块相关的ADC误差的建议 112.2如何减小与外部环境相关的ADC误差 112.2.1减小电源噪声 112.2.2电源稳压的建议 122.2.3消除模拟输入信号的噪声 122.2.4将最大的信号幅度与ADC动态范围匹配 132.2.5模拟信号源的阻抗计算 142.2.6信号源频率条件与源电容和分布电容的关系 142.2.7温度效应补偿 152.2.8注入电流最小化 152.2.9减小I/O脚串扰 152.2.10降低EMI导致的噪声 162.2.11PCB的设计建议 162.2.12元器件的摆放与布线 18 3结论191 ADC误差的种类1.1 ADC模块自身相关的误差在STM32F10xxx的数据手册中，给出了不同类型的ADC精度误差数值。
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。
ADC采样效应及相关影响解剖
ADC采样效应及相关影响解剖在前述文章，BUCK电路模拟补偿器的数字化过程，我们讨论了模拟补偿器的数字化，事实上，数字化过程的第一个重要的环节就是ADC对反馈量的采样，本文就重点探讨一下由于ADC采样频率带来的一些问题，进而讨论一下相应的解决方案。
一.ADC采样频率对电源环路带宽的影响图1 ADC采样的基本结构在ADC模块中，一般会经过合适的时钟选择及分频，产生一个合适的时钟作为ADC采样及转换的时钟频率，并且会有一个电源作为ADC转换的参考电源，对模拟信号进行量化，比如AVDD 3.3V。
ADC 模块包含专用ADC内核和共享ADC内核，专用ADC内核固定接某一个ADC的采样通道，对采样时间要求不高，而共享ADC内核会接不同的ADC采样通道，这必然会涉及到ADC通道的切换。
在图1中，我们可知，模拟信号从ADC采样通道进去后，会进行采样，这会产生一定的延时，而采样后的信号会经过ADC转换，这也会消耗一定的时间，最终它的结果会送到ADCBUF寄存器去被软件处理，或者被数字滤波器或者数字比较器所用。
关于ADC的具体性能，我们在后面的文章中会详细讨论，此处不做过多探讨。
图2 ADC的采样含义一般来说，ADC的采样转换，需要一定的触发信号，当发生触发时，ADC或者开始直接转换，或者开始采样并采样结束后转换，这和ADC通道接的是专用内核还是共享内核有关。
这时候表示模拟信号流逝的时间轴就不是时间的含义了，而是表示对信号的一次一次的采样，每次采样之间的时间就是ADC的采样间隔Ts，经过ADC转换后，模拟信号就被转换为了离散数字信号，这些数字基于ADC的参考电压和ADC的位数精度，来表示被采样的模拟信号的大小。
图3 ADC的采样间隔和ADC采样转换延时当每一次进行触发ADC后，需要一个时间来完成转换及中断申请，而后在ADC中断中从ADCBUF中得到ADC的结果，这部分时间延时，在芯片硬件上会有一些措施会让这部分延时尽可能地减小，以便给环路控制算法留出足够的时间。
adc 基本概念、逻辑概念和物理概念
adc 基本概念、逻辑概念和物理概念ADC是模拟数字转换器（Analog to Digital Converter）的英文简称，它是一种将模拟信号转换为数字信号的设备或模块。
ADC在现代电子系统中起着非常重要的作用，它可以将来自传感器、麦克风、摄像头等模拟信号转换为数字信号，以便数字处理器进行处理和分析。
在本文中，我们将从基本概念、逻辑概念和物理概念三个方面来探讨ADC的工作原理和应用。
首先，我们来看一下ADC的基本概念。
ADC的基本原理是根据一定的采样频率对模拟信号进行采样，并将采样值按照一定的编码规则转换为数字信号。
其中，采样频率表示每秒钟采集模拟信号的次数，而编码规则则决定了数字信号的精度和范围。
通常来说，ADC的输出是一个n位的二进制数，其取值范围为0到2的n次方减1。
因此，ADC的精度可以通过比特数来表示，比如8位ADC的输出精度为256个离散值。
其次，我们来谈一下ADC的逻辑概念。
在数字系统中，ADC通常作为一个独立的模块，负责将模拟信号转换为数字信号。
它可以通过串行接口（如SPI、I2C）或并行接口（如并行总线）与其他数字器件进行通信。
在实际应用中，ADC的转换结果可以直接用于数字信号处理器（DSP）、微控制器（MCU）或FPGA进行进一步处理。
此外，为了提高系统的灵敏度和精度，可能还会使用ADC前置放大器、数字滤波器等辅助器件。
最后，我们来探讨ADC的物理概念。
ADC通常由模拟前端、数字处理器和接口电路等部分组成。
其中，模拟前端用于对模拟信号进行采样、滤波和放大，以保证转换的准确性和稳定性；数字处理器负责将模拟信号转换为数字信号，并进行存储、加工和输出；而接口电路用于与其他数字设备之间进行通信和数据传输。
此外，ADC的性能参数还包括转换速率、信噪比、非线性度等，这些参数直接影响了其在实际应用中的性能和稳定性。
综上所述，ADC作为一种重要的模拟数字转换设备，在现代电子系统中具有广泛的应用。
ADC 增益误差Gain Error 及校准Calibration详解
ADC 增益误差Gain Error详解及校准Calibration增益误差是指ADC实际传输特性曲线和理想传输特性曲线的偏差程度。
增益误差的单位是%FSR（满量程值）。
如果没有校准，那么增益误差会限制信号输出的准确性。
例如，一个16位的ADC，增益误差为±0.2%，意味着在最大ADC输出时，会带来7位（131）的误差。
如上图所示，红线为理想ADC的传输特性曲线，蓝线为实际ADC的传输特性曲线（注意，两条曲线没有考虑其它信号源所带来的误差和非线性）。
对于一个理想的ADC来说，如果模拟输入和数字输出在x轴和y轴增量相等，则它们之间便的传输特性便如图中红色虚线所示（k=1）。
然而，实际的ADC传输特性并非如此，蓝色虚线的增量系数并不等于1。
红色和蓝色虚线的差值，便是Gain error。
因此，就需要校准来尽量减小或消除增益误差。
消除的办法，可以采用两点或多点校准的办法进行。
校准ADC增益误差的办法校准ADC增益误差需要一个准确的基准（通常为Band gap Ref）。
对于一个实际的ADC来说，传输特性曲线并非是一条直线。
换句话说，ADC输出和输入并不是线性关系。
如下图所示。
最常用的一种校准方法是两点标定法。
这一方法假定ADC传输特性是一条直线。
这种方法对于低输入是一个很好的选择，并有效地降低校准的成本。
在两点标定中，一个点可以选在AD输入的最低点，另一个选在接近最高点处。
举例来说，一个单端输入的ADC，输入范围为0-2.2V，我们可以采用一个基准为Vref1=0V和一个为Vref2=2.049V的来进行校准。
校准公式为：增益系数=（Vref2时实际输出- Vref1时实际输出）/（Vref2时理想输出- Vref1时理想输出）例如，一个输出对于一个Vref时的实际输出为99，而增益系数通过计算为0.008，则实际输出为99*1.008=99.792.另外一种方法是多点标定法，就是采用将ADC输入范围划分成不同的区间，每个区间上用两点标定的方法进行。
ADC参数解释和关键指标
第五章 ADC静态电参数测试（一）翻译整理：李雷本文要点：ADC的电参数定义ADC电参数测试特有的难点以及解决这些难题的技术ADC线性度测试的各类方法ADC数据规范（Data Sheet）样例快速测试ADC的条件和技巧用于ADC静态电参数测试的典型系统硬件配置关键词解释失调误差Eo（Offset Error）：转换特性曲线的实际起始值与理想起始值（零值）的偏差。
增益误差E G（Gain Error）：转换特性曲线的实际斜率与理想斜率的偏差。
（在有些资料上增益误差又称为满刻度误差）线性误差Er（Linearity Error）：转换特性曲线与最佳拟合直线间的最大偏差。
（NS公司定义）或者用：准确度E A（Accuracy）：转换特性曲线与理想转换特性曲线的最大偏差（AD 公司定义）。
信噪比(SNR): 基频能量和噪声频谱能量的比值。
一、 ADC静态电参数定义及测试简介模拟/数字转换器（ADC）是最为常见的混合信号架构器件。
ADC是一种连接现实模拟世界和快速信号处理数字世界的接口。
电压型ADC（本文讨论）输入电压量并通过其特有的功能输出与之相对应的数字代码。
ADC的输出代码可以有多种编码技术（如：二进制补码，自然二进制码等）。
测试ADC器件的关键是要认识到模/数转换器“多对一”的本质。
也就是说，ADC的多个不同的输入电压对应一个固定的输出数字代码，因此测试ADC有别于测试其它传统的模拟或数字器件（施加输入激励，测试输出响应）。
对于ADC，我们必须找到引起输出改变的特定的输入值，并且利用这些特殊的输入值计算出ADC的静态电参数（如：失调误差、增益误差，积分非线性等）。
本章主要介绍ADC静态电参数的定义以及如何测试它们。
Figure5.1：Analog-to-Digital Conversion Process. An ADC receives an analog input and outputs the digital codes that most closely represents then input magnitude relative to full scale.1．ADC的静态电参数规范ADC的静态电参数主要验证器件的输入-输出转换曲线符合设计（理想）曲线的程度。
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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E N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：A IN*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.图3b;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：1. 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 (V REF = 2.5V)。
2.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。
类似地，如果满量程数码4096出现在输入电压低于满量程时，ADC的动态范围同样被降低了(见图6)。
值得注意的是对于正的满量程误差，你无法在转换结果变为全1的点之外对转换器进行校准。
对付失调和增益误差最简单的办法就是找一个误差值足够低的ADC，这样你就不必再考虑校正了。