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DNL(微分非直線性誤差)とINL(積分非直線性誤差)
DNL(微分非直線性誤差)とINL(積分非直線性誤差) DNLとINLは、ADコンバータ、もしくはDAコンバータの... DNL(微分非直線性誤差)とINL(積分非直線性誤差) DNLとINLは、ADコンバータ、もしくはDAコンバータの精度や誤差に関する指標のこと。DNLは「differential non-linearity」、INLは「integral non-linearity」の頭文字を取った言葉で、日本語ではそれぞれ微分非直線性誤差、積分非直線性誤差と訳される。ADコンバータやDAコンバータには、さまざまな誤差の要因がある。その中で、利得誤差やオフセット誤差は、回路的な調整によって実質的にゼロにすることが可能だ。しかし、DNLとINLといった非線形性誤差は、AD/DA変換の処理後に補正することはできず、最後まで残ってしまう。従って、AD/DAコンバータの性能を決める極めて重要な特性だと言える。 ここで、ADコンバータにおけるDNLとINLの詳細を解説する前に、最小有効ビット(LSB: least s
2015/11/03 リンク