ADC参数解释和关键指标
高速ADC几个关键指标的定义
高速ADC几个关键指标的定义介绍高速ADC几个指标的定义一个基本概念分贝(dB)：按照对数定义的一个幅度单位。
对于电压值，dB以20log(V A/V B)给出；对于功率值，以10log(P A/P B)给出。
dBc是相对于一个载波信号的dB值；dBm是相对于1mW的dB值。
对于dBm而言，规格中的负载电阻必须是已知的(如：1mW提供给50Ω)，以确定等效的电压或电流值。
静态指标定义：量化误差（Quantization Error）量化误差是基本误差，用图3所示的简单3bit ADC来说明。
输入电压被数字化，以8个离散电平来划分，分别由代码000b到111b去代表它们，每一代码跨越Vref/8的电压范围。
代码大小一般被定义为一个最低有效位（Least Significant Bit，LSB）。
若假定Vref＝8V时，每个代码之间的电压变换就代表1V。
换言之，产生指定代码的实际电压与代表该码的电压两者之间存在误差。
一般来说，0.5 LSB偏移加入到输入端便导致在理想过渡点上有正负0.5LSB的量化误差。
图3 理想ADC转换特性偏移与增益误差（Offset Gain Error）器件理想输出与实际输出之差定义为偏移误差，所有数字代码都存在这种误差。
在实际中，偏移误差会使传递函数或模拟输入电压与对应数值输出代码间存在一个固定的偏移。
通常计算偏移误差方法是测量第一个数字代码转换或“零”转换的电压，并将它与理论零点电压相比较。
增益误差是预估传递函数和实际斜率的差别，增益误差通常在模数转换器最末或最后一个传输代码转换点计算。
为了找到零点与最后一个转换代码点以计算偏移和增益误差，可以采用多种测量方式，最常用的两种是代码平均法和电压抖动法。
代码平均测量就是不断增大器件的输入电压，然后检测转换输出结果。
每次增大输入电压都会得到一些转换代码，用这些代码的和算出一个平均值，测量产生这些平均转换代码的输入电压，计算出器件偏移和增益。
核磁共振影像组学 adc
核磁共振影像组学 adc
ADC（Apparent Diffusion Coefficient，表观扩散系数）是核磁共振成像（MRI）中常用的一种参数，用于评估组织中水分子的自由扩散程度。
在核磁共振影像组学中，ADC通常被用来分析和诊断肿瘤、脑部疾病和其他病变。
ADC值是通过测量MRI中水分子在组织中的自由扩散速率来计算的，可以提供组织微结构和细胞密度等信息。
ADC在肿瘤学中的应用是很广泛的，因为肿瘤组织的细胞密度和细胞间隙的状态不同于正常组织，因此ADC值可以反映出这些差异。
高ADC值通常与囊性或坏死的肿瘤部分相关联，而低ADC值则可能表示肿瘤组织的高细胞密度或者细胞间隙受限。
通过分析ADC 值，可以帮助医生进行肿瘤的诊断、分级和预后评估。
除了肿瘤学，ADC在神经科学领域也有重要应用。
例如，在脑部疾病的诊断中，ADC值可以用来评估脑梗死、脑出血、脑炎等疾病的程度和范围。
此外，ADC还可以用于评估神经退行性疾病如阿尔茨海默病等的病变程度。
总之，ADC在核磁共振影像组学中扮演着重要的角色，通过对
组织中水分子扩散的特征进行定量分析，可以为临床诊断和疾病研究提供重要信息。
希望这些信息能够对你有所帮助。
ADC选型经典指南
ADC选型经典指南选择ADC（模数转换器）是设计电子系统中的重要环节，它决定了信号从模拟域到数字域的转换质量。
因此，正确选择适合应用需求和性能要求的ADC至关重要。
对于初学者来说，ADC选型可能会变得复杂和困难，因为市场上有各种不同类型和规格的ADC可供选择。
本篇文章将为您提供一个经典的ADC选型指南，以帮助您了解选择ADC的关键因素，从而更好地满足您的应用需求和性能要求。
1. 分辨率（Resolution）：ADC的分辨率是指它可以区分和表示的模拟输入电压范围的细微变化程度。
分辨率通常以位数（bits）表示，例如8位、10位、12位等等。
较高的分辨率可以提供更精确的模拟信号转换，但通常伴随着更高的成本和功耗。
因此，需要根据应用需求和所需精度来选择适当的分辨率。
2. 采样率（Sampling Rate）：ADC的采样率是指它可以将模拟信号转换为离散数字样本的速率。
采样率通常以每秒样本数（Samples per Second, SPS）或赫兹（Hz）表示。
采样率的选择应基于所需的信号频率范围和应用频谱。
通常，采样率应至少是输入信号频率的两倍，以避免混叠（aliasing）问题。
3. 噪声（Noise）：ADC的噪声是指在信号转换过程中引入的非期望信号成分。
噪声会降低系统的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），从而影响转换的准确性和可靠性。
因此，选择具有较低噪声指标的ADC对于需要高转换精度的应用至关重要。
4. 功耗（Power Consumption）：ADC的功耗是指在进行信号转换时消耗的电能。
功耗通常以瓦特（W）或毫瓦（mW）表示。
功耗与采样率和分辨率密切相关，较高的采样率和分辨率通常伴随着较高的功耗。
因此，在选择ADC时需要平衡性能要求和能源限制。
5. 输入电压范围（Input Voltage Range）：ADC的输入电压范围是指它可以接受的模拟输入信号的电压范围。
ADC的九个关键指标
ADC器件的九项关键规格[2008.7.1]作者：Brad Brannon，美国模拟公司模拟转换器性能不只依赖分辨率规格大量的模数转换器(ADC)使人们难以选择最适合某种特定应用的ADC器件。
工程师们选择ADC时，通常只注重位数、信噪比(SNR)、谐波性能，但是其它规格也同样重要。
本文将介绍ADC器件最易受到忽视的九项规格，并说明它们是如何影响ADC性能的。
1. SNR比分辨率更为重要。
ADC规格中最常见的是所提供的分辨率，其实该规格并不能表明ADC器件的任何能力。
但可以用位数n来计算ADC的理论SNR：不过工程师也许并不知道，热噪声、时钟抖动、差分非线性(DNL)误差以及其它参数异常都会限制ADC器件的SNR。
对于高性能高分辨率转换器尤其如此。
一些数据表提供有效位数(ENOB)规格，它描述了ADC器件所能提供的有效位数。
为了计算ADC的ENOB值，应把测量的SNR值放入上述公式，并求解n。
ENOB提供了有价值的规格说明，而噪声频谱密度（单位：dBm/Hz或）则提供了更有价值的ADC性能规格。
前一个规格说明要求已知ADC器件的输入阻抗，而后者并不需要，可根据ADC器件的采样率、输入范围、SNR（来自数据表）和输入阻抗(dBm/Hz)来计算这些值。
只需知道两种频谱密度值的任一个，就可以选择与转换器前方的模拟电路的性能相匹配的ADC器件。
这种ADC器件选择方法考虑了总体噪声分布的影响，只需声明转换器的分辨率或ENOB。
许多工程师还关注ADC器件乱真失真和谐波抑制。
他们可能并不了解：谐波性能和乱真畸变是与ADC器件的分辨率规格完全关於的。
ADC设计者会调整IC设计特性，以便谐波符合人们对具有n位分辨率的ADC的预期。
因此在选择转换器时，应密切注意SNR和无杂散动态范围(SFDR)，但要把这些规格与ADC的分辨率位数规定值区分开。
2. 应检查电源噪声。
电源抑制比(PSSR)描述了与ADC器件样本网络耦合的电源线路上的噪声信号数量。
ADC药物管线成功的关键指标
ADC药物管线成功的关键指标抗体药物偶联物（ADC）疗法近几十年来发展迅速，目前全球已有15种产品获得批准，140多种ADC正在临床试验中。
到2030年，ADC市场将达到150亿美元以上。
ADC 的基本原理：通过将单克隆抗体的特异性与有效小分子药物的细胞毒性相结合，ADC可以精确地向肿瘤输送毒素。
然而，尽管FDA已经批准了多种ADC药物，但在临床开发过程中，ADC的失败率仍然很高。
ADC固有的复杂性是一把双刃剑，它为提供更好的治疗提供了机会，同时也增加了治疗失败的混杂因素。
ADC设计驱动其药代动力学和药效学，并且需要比常用的Cmax和曲线下面积（AUC）指标更深入的分析，以获得最佳剂量应用到临床。
目前FDA批准的靶向实体肿瘤的ADC具有一些共同特征，包括人源化IgG1抗体结构域、高表达肿瘤受体和大剂量抗体。
这些共同特征对于临床药代动力学和作用机制具有潜在影响，并为所有临床开发阶段的ADC设计提供了参考。
最近批准的ADC遵循的3个设计标准最近批准的三种实体瘤ADC强调了重要的设计标准。
尽管ADC的几个组件显示出显著的不同，但其共有特性值得注意。
FDA批准的四种用于实体瘤ADC的结构非常不同，包括不同的连接子类型（可裂解与不可裂解、不同的释放机制、不同的稳定性）、特异性和非特异性结合、不同的靶点、癌症类型和药物抗体比（DAR）。
有趣的是，这些ADC具有三个共同特征：（i）高表达靶点（105–106个受体/细胞），（ii）高抗体剂量（3周内3.6 mg/kg或更大剂量），以及（iii）IgG1同种型抗体骨架这三个共同特点对药物的递送和分配有重大影响。
事实上，由于ADC使用已知的细胞毒性有效载荷（如微管抑制剂）和已知的靶向抗体，因此其临床成功的一个关键特征就是递送——以可耐受的剂量靶向每个肿瘤细胞的有效载荷。
这些共有的设计特征对有效载荷的肿瘤靶向递送具有各自的影响。
高表达靶点HER2、Nectin-4和Trop-2是高表达的肿瘤抗原，每个肿瘤细胞有超过105个受体，在健康组织中的表达显著降低。
ADC的分类及关键指标
浅析ADC的六种分类以及六大关键性能指标过采样频率:增加一位分辨率或每减小6dB 的噪声，需要以4 倍的采样频率fs 进行过采样.假设一个系统使用12 位的ADC，每秒输出一个温度值(1Hz)，为了将测量分辨率增加到16 位，按下式计算过采样频率：fos=4^4*1(Hz)=256(Hz)。
1. AD转换器的分类下面简要介绍常用的几种类型的基本原理及特点：积分型、逐次逼近型、并行比较型/串并行型、Σ-Δ调制型、电容阵列逐次比较型及压频变换型。
1)积分型积分型AD工作原理是将输入电压转换成时间(脉冲宽度信号)或频率(脉冲频率)，然后由定时器/计数器获得数字值。
其优点是用简单电路就能获得高分辨率，抗干扰能力强(为何抗干扰性强?原因假设一个对于零点正负的白噪声干扰，显然一积分，则会滤掉该噪声)，但缺点是由于转换精度依赖于积分时间，因此转换速率极低。
初期的单片AD转换器大多采用积分型，现在逐次比较型已逐步成为主流。
2)逐次比较型SAR逐次比较型AD由一个比较器和DA转换器通过逐次比较逻辑构成，从MSB开始，顺序地对每一位将输入电压与内置DA转换器输出进行比较，经n次比较而输出数字值。
其电路规模属于中等。
其优点是速度较高、功耗低，在低分辩率(<12位)时价格便宜，但高精度(>12位)时价格很高。
3)并行比较型/串并行比较型并行比较型AD采用多个比较器，仅作一次比较而实行转换，又称FLash(快速)型。
由于转换速率极高，n位的转换需要2n-1个比较器，因此电路规模也极大，价格也高，只适用于视频AD转换器等速度特别高的领域。
串并行比较型AD结构上介于并行型和逐次比较型之间，最典型的是由2个n/2位的并行型AD转换器配合DA转换器组成，用两次比较实行转换，所以称为Half flash(半快速)型。
还有分成三步或多步实现AD转换的叫做分级(Multistep/Subrangling)型AD，而从转换时序角度又可称为流水线(Pipelined)型AD，现代的分级型AD中还加入了对多次转换结果作数字运算而修正特性等功能。
ADC的分类比较及性能指标
ADC的分类比较及性能指标1 A/D转换器的分类与比较 (1)1.1 逐次比较式ADC (1)1.2 快闪式（Flash）ADC (2)1.3 折叠插值式（Folding&Interpolation）ADC (3)1.4 流水线式ADC (4)1.5 ∑-Δ型ADC (6)1.6 不同ADC结构性能比较 (6)2 ADC的性能指标 (7)2.1 静态特性指标 (7)2.2 动态特性指标 (11)1 A/D转换器的分类与比较A/D转换器（ADC）是模拟系统与数字系统接口的关键部件，长期以来一直被广泛应用于雷达、通信、电子对抗、声纳、卫星、导弹、测控系统、地震、医疗、仪器仪表、图像和音频等领域。
随着计算机和通信产业的迅猛发展，进一步推动了ADC在便携式设备上的应用并使其有了长足进步，ADC正逐步向高速、高精度和低功耗的方向发展。
通常，A/D转换器具有三个基本功能：采样、量化和编码。
如何实现这三个功能，决定了A/D转换器的电路结构和工作性能。
A/D转换器的分类很多，按采样频率可划分为奈奎斯特采样ADC和过采样ADC，奈奎斯特采样ADC又可划分为高速ADC、中速ADC和低速ADC；按性能划分为高速ADC和高精度ADC；按结构划分为串行ADC、并行ADC和串并行ADC。
在频率范围内还可以按电路结构细分为更多种类。
中低速ADC可分为积分型ADC、过采样Sigma-Delta型ADC、逐次逼近型ADC、Algonithmic ADC；高速ADC可以分为闪电式ADC、两步型ADC、流水线ADC、内插性ADC、折叠型ADC和时间交织型ADC。
下面主要介绍几种常用的、应用最广泛的ADC结构，它们是：逐次比较式（S A R）ADC、快闪式（F l a s h）ADC、折叠插入式（F o ld i n g&Interpolation）ADC、流水线式（Pipelined）ADC和∑-Δ型A/D转换器。
1.1 逐次比较式ADC图1 SAR ADC原理图图1是SAR ADC的原理框图。
ADC的九个关键指标
ADC器件的九项关键规格[2008.7.1]作者：Brad Brannon，美国模拟公司模拟转换器性能不只依赖分辨率规格大量的模数转换器(ADC)使人们难以选择最适合某种特定应用的ADC器件。
工程师们选择ADC时，通常只注重位数、信噪比(SNR)、谐波性能，但是其它规格也同样重要。
本文将介绍ADC器件最易受到忽视的九项规格，并说明它们是如何影响ADC性能的。
1. SNR比分辨率更为重要。
ADC规格中最常见的是所提供的分辨率，其实该规格并不能表明ADC器件的任何能力。
但可以用位数n来计算ADC的理论SNR：不过工程师也许并不知道，热噪声、时钟抖动、差分非线性(DNL)误差以及其它参数异常都会限制ADC器件的SNR。
对于高性能高分辨率转换器尤其如此。
一些数据表提供有效位数(ENOB)规格，它描述了ADC器件所能提供的有效位数。
为了计算ADC的ENOB值，应把测量的SNR值放入上述公式，并求解n。
ENOB提供了有价值的规格说明，而噪声频谱密度（单位：dBm/Hz或）则提供了更有价值的ADC性能规格。
前一个规格说明要求已知ADC器件的输入阻抗，而后者并不需要，可根据ADC器件的采样率、输入范围、SNR（来自数据表）和输入阻抗(dBm/Hz)来计算这些值。
只需知道两种频谱密度值的任一个，就可以选择与转换器前方的模拟电路的性能相匹配的ADC器件。
这种ADC器件选择方法考虑了总体噪声分布的影响，只需声明转换器的分辨率或ENOB。
许多工程师还关注ADC器件乱真失真和谐波抑制。
他们可能并不了解：谐波性能和乱真畸变是与ADC器件的分辨率规格完全关於的。
ADC设计者会调整IC设计特性，以便谐波符合人们对具有n位分辨率的ADC的预期。
因此在选择转换器时，应密切注意SNR和无杂散动态范围(SFDR)，但要把这些规格与ADC的分辨率位数规定值区分开。
2. 应检查电源噪声。
电源抑制比(PSSR)描述了与ADC器件样本网络耦合的电源线路上的噪声信号数量。
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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。
如Figure5.2 所示：一个线性的ADC 转换特性是一系列沿着一条理想直线的阶梯波形；对于一个理想的ADC 器件，一个特定的输出代码对应1LSB 宽度的输入电压。
Figure5.2 ： ADC Linearity Summary. The concept of code widths,code transitions,and LSB size are illustrated理想ADC 在 1 个LSB 范围内的任何输入电压只对应一个唯一的输出数字代码，也就是说1LSB 范围内的无限多的输入电压对应的输出代码是稳定不变的。
重要知识点：ADC 输入-输出对应关系为“线对点”，而DAC 和大多数模拟器件的输入-输出的对应关系为“点对点”。
因此通过对被测试ADC 的输入施加固定输入电压并检测输出代码的传统测试方法来精确测试ADC 器件的静态参数是不可能的。
结论：施加“单一”输入电压并监测输出代码的传统方法无法精确测试ADC 的静态电参数。
跳变电压（Transition Voltages）有一定电路测试基础的技术人员都知道，大多数模拟器件的电参数测试都通过对DUT 的输入端施加合适的激励，随后测试输出响应来完成。
既然ADC 器件的输出为数字代码，那么就没有响应的输出电压值的测量，而ADC 器件独有的“多对一”特性，又使得其无法按传统方式进行测试；因此必须找到特定的输入电压值，在该输入电压的激励下使得ADC 的输出完成在相邻代码间的跳变。
这个特定的输入电压值就是跳变电压（有些资料也称为跃迁电压）。
跳变点提供了模拟输入与数字输出代码两者之间唯一的、精确的相互联系，而ADC 的各个跳变电压也决定的ADC 的线性度。
测试ADC 的基本方法就是对器件的输入端施加连续变化的模拟电压激励，监测器件的输出代码，一旦输出代码发生跳变，立即记录相应的输入电压值。
这种测试方法的概念类似与数字器件的“match mode”测试。
需要特别注意的是两个特殊的输入跳变电压，一个被称为零刻度跳变电压点（V ZST简称：零刻度跳变点），一个被称为满刻度跳变点（V FST）。
这两个跳变点对应的模拟输入电压被用于计算ADC的满刻度范围（FSR）和最小有效位（LSB）。
最小有效位值（LSB SIZE）ADC 器件理想的LSB 通过器件技术规范中的满刻度范围（FSR）除以器件的总输出代码数计算得到的。
LSB IDEAL = FSR/2bits （5.1）然而在测试具体器件时，平均的LSB值是由该器件的“主体”实际转换曲线计算得出的。
具体的说：被测ADC的平均LSB值是由V FST和V ZST两个跳变点之间的电压范围除以这两个跳变点之间的输出代码数得出。
如Figure5.2 所示：不使用整个满刻度范围（FSR）来计算LSB的原因是，满刻度范围不能直接测量得出（不同于DAC）；在转换曲线中能够直接测试得出的最大范围是两个端点V ZST和V FST。
重要知识点：一个ADC器件的转换曲线中总共有2bits-1 个跳变点。
在第一个跳变点（V ZST）和最后一个跳变点(V FST)之间ADC器件共有2bits-2 个输出代码。
综上所述，每个被测ADC的平均LSB可由公式5.2 计算得出。
由于每个器件的V ZST和V FST是各不相同的，我们称被测器件的平均LSB为LSB DUT。
LSB DUT=(V FST-V ZST)/(2bits-2) （5.2）例：一个12 位的ADC 的V ZST=2.4mV ，V FST=9996.4mV ，那么该器件的LSB DUT=(9996.4-2.4)/(212-2)=9994mV/4094=2.441133mV 。
同时可知该ADC 共有212（4096）个输出代码，输出代码范围是0---（212-1）（0---4095）。
满刻度范围（Full Scale Range）如Figure5.2 所示，满刻度范围（FSR）是施加到ADC器件模拟输入端的最大输入信号范围。
如同LSB一样，理想的ADC满刻度范围（FS RIDEAL）可在器件的详细产品规范中找到，不能够直接测量得出。
前面讲到，ADC器件只能测试到跳变点电压（唯一和输出代码精确对应），而且满刻度范围（FSR）不能直接测试得到，那么FSR值必须通过计算得出。
一个ADC器件的V FST和V ZST之间有2bits-2 个LSB值，也就是说比满刻度范围少2 个LSB。
重要知识点：ADC 器件的FSR 值可由该器件VFST 与VZST 之间的电压差加2 个LSB值计算得出。
FSR DUT=(V FST-V ZST)+2*LSB DUT （5.3）上例中：FSR DUT=(9996.4-2.4)mV+2*LSB DUT=9994mV+2*2.441133mV=9998.882266mV。
需要注意的是：ADC 器件的FSR 参数可以被定义为电压、电流，可以是正值、负值、正负值。
ADC 器件的模拟输入范围不穿越零点的被称为单极性，穿越零点的称为双极性。
失调误差电压（Offset Error Voltage）如Figure5.2 所示，失调误差电压（V OFFSET）是指理想的零点电压值和实际计算得到的零点电压值之间的偏差。
在实际测试中可以定义为ADC的第一个数字输出跳变点（V ZST）电压减去1/2LSB DUT再减去理想的零点值。
重要知识点：V ZST-0.5LSB使得ADC实际转换曲线的起点位于模拟零刻度输入的“代码中心。
V OFFSET=(V ZST-0.5LSB)-Ideal Zero Value （5.4）Offset Error Voltage 通常规格化为其它的单位。
器件规范中常见的单位有%FS，ppm，LSB。
表4.2 说明了失调误差如何由电压转换为其它单位。
Table5.1: Normalizing Offset Error Voltage Measurements增益误差电压（Gain Error）增益误差电压的定义是被测ADC 的实际满刻度电压范围（由公式5.3 计算得出）减去理想的满刻度电压范围（参数规范中给出），如公式5.5 所示：Gain Error Voltage=[(V FST-V ZST)+2*LSB]-FSR IDEAL (5.5)增益差同失差一，可以被格化其他位（算公式同表5.1）。
误电压调误电压样规为单换另外增益误差有时被规格化为增益误差电压与理想满刻度电压范围的比值，如公式5.6 所示：Gain Error Voltage=[(V FST-V ZST)+2*LSB]/FSR IDEAL -1 (5.6)Figure 5.3:Gain error for an ADC and a DAC.代码宽度（Code Width）参照Figure 5.2 可知：ADC 第N 位的代码宽度可由公式（5.7）计算得出。
Code Width(N)=V(N+1)-V(N) （5.7）这里V(N+1)表示输出代码由N跳变为N+1 时所对应的模拟输入电压，V(N)表示输出代码由N-1 跳变为N时所对应的模拟输入电压。
V(N+1)减去V(N)就表示输出代码N的代码宽度。
由Figure 5.2 可知输出为全“0”的代码宽度和输出为全“1”代码宽度无法直接测试得出。
这一点以后在直方图测试INL和DNL电参数的测试方法中详细叙述。
重要知识点：测试ADC 器件的各个代码宽度是计算该ADC 的DNL 电参数的关键步骤。
差分线性误差（DNL or DNE）Figure 5.4:DNL for an ADC and a DAC.如同DAC 一样，ADC 的差分线性误差可被看作测试“小信号”或相邻转化步进的线性误差。
前文讲到ADC 的DNL 电参数测试要求代码宽度的测试，也就是要求对相邻跳变点对应的模拟输入电压的压差进行测试。
如Figure5.4 所示：ADC 第N 位输出代码对应的DNL(N)等于第N 位的代码宽度减去被测ADC 的平均LSB 电压值。
大多数ADC 器件的传输特性曲线为线性的，即输出代码和输入电压的比率为恒定的。
因此ADC 器件的传输特性可以用直线方程y=mx+b 来表示。
DNL[N]= Code Width(N)-LSB DUT （5.8）差分非线性电参数是ADC 器件的关键静态参数。
测试DNL 时，首先通过公式（5.2）测定该器件的实际LSB 值。