기금넷 공식사이트 - 복권 조회 - INL 과 DNL 이란 무엇입니까? 어떻게 정의됩니까?
INL 과 DNL 이란 무엇입니까? 어떻게 정의됩니까?
Inl/ dnl 측정 고속 아날로그-디지털 변환기
적분과 미분 비선형성은 고속, 높은 동적 성능 및 데이터 변환의 가장 중요한 매개변수는 아니지만 고해상도 이미징 응용 프로그램에서 중요한 의미를 갖습니다. 다음 애플리케이션 노트는 본 과정의 정의와 세부 사항이지만 일반적인 기술적 조치는 inl 및 dnl 고속 아날로그-디지털 변환기입니다.
제조업체는 최근 뛰어난 정적 및 동적 성능을 갖춘 고성능 아날로그-디지털 변환기를 출시했습니다. 당신은, "그들의 성능을 측정 하는 방법, 어떤 장치를 사용할 수 있습니다 요청할 수 있습니다?" " 다음 설명에서는 기술 테스트 정확도의 중요한 매개변수 변환에 대해 설명합니다. 즉, 적분 비선형 (inl) 과 미분 비선형 (dnl) 입니다.
Inl 과 dnl 은 가장 중요한 전기적 특성은 아니지만, 특정 고성능 데이터 변환기는 통신 및 고속 데이터 수집 응용 프로그램에 사용되며 고해상도 이미징에서 중요한 위치와 응용 프로그램을 얻습니다. 그러나, 당신이 자주 일하고 전환하지 않는 한, 정확한 정의를 잊고 이 매개변수들을 강조하기 쉽다.
Inl 및 dnl 정의
Dnl 은 실제 단계와 이상적인 값 1lsb 사이의 차이로 정의됩니다. 여기서 차등 비선형 dnl = 0lsb, 각 시뮬레이션 단계는 1lsb (1LSB = VFSR/2N) 와 같으며, 변환 값 사이의 간격은 정확히/KLOC-0 입니다. 1dnl 의 사양 오차가 1lsb 보다 작거나 같으므로 단조로운 전송 함수가 손실되지 않습니다. Art 의 단조 로움 중 하나는 디지털 출력이 점점 더 많은 신호 입력에 따라 증가 (또는 그대로 유지) 하여 변화를 방지하는 것입니다. Dnl 을 지정한 후 정적 이득 오류가 제거되었습니다. 다음과 같이 정의됩니다.
Dnl = | [(VD+1-VD)/vlsbideal-1] |, 여기서 0
VD 는 물리적 값에 해당하는 디지털 출력 코드이고 vlsb 의 이상적인 간격은 인접한 두 개의 숫자 코드입니다. 노이즈 및 스퓨리어스 구성 요소를 추가하여 영향을 수량화합니다. 높은 값은 일반적으로 dnl extreme art 의 성능, SNR (신호 대 잡음비) 및 sfdr (스퓨리어스 동적 범위 없음) 입니다.
Inl 오차는 편차라고 하며 종속% 또는 전체 범위 (fsr) 내에서 실제 전달 함수는 직선에서 나옵니다. Inl 오류의 범위는 위치 선택 선에 직접 따라 다릅니다. "최적 선 inl" 과 "끝 inl" (그림 1b 참조) 의 두 가지 정의가 공통적으로 사용됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
최적 선 INL 에서 제공하는 데이터 간격띄우기 (절거리) 및 게인 (기울기) 오류 및 위치의 전달 함수 (아래 설명) 입니다. 그 결론은 형식선에서 근사화 기술의 실제 전달 함수에 가장 가깝다는 것이다. 정확한 위치선은 명확하게 정의되지 않았지만, 이 방법의 장점은 진정한 대표적 직선이기 때문에 최고의 반복성이다.
터미널 inl 은 터미널 변압기의 전송 함수를 통해 정확한 위치선을 결정합니다. 따라서 선은 N 비트 예술로 간주되어 0 (영) 과 전체 범위 (전체) 출력을 정의합니다.
일반적으로 직선을 사용하는 것이 가장 좋다. 왜냐하면 그것은 좋은 결과를 낳을 수 있기 때문이다. 인텔 사양은 다음과 같이 측정된 정적 장애 및 게인 오차가 무효로 선언되었습니다.
Inl= | [(VD-v zero)/v LSB 이상값 ]-four |, 여기서 0
VD 는 아날로그 값 표현의 네 번째 디지털 출력 코드이고, N 은 예술 해상도이고, vzero 는 최소 아날로그 입력에 해당하는 전체 0 출력 코드이며, vlsb 는 인접한 두 출력 코드 사이의 거리가 이상적입니다.
최적의 선과 끝점은 모두 예술이며, 두 가지 가능한 방법으로 선형 특성을 결정하는 데 적합합니다.
전송 함수
전송 함수에 이상적인 예술은 각 단계가 디지털 출력 코드와 챌판 표시 사이의 변환 인접 코드를 나타내는 계단입니다. 이러한 변환에 대해 모듈 변환기의 많은 성능 매개변수를 설정해야 합니다. 이 이상한 작업은 복잡할 수 있습니다. 특히 고속 데이터 변환기 및 디지털 코드의 고잡음 전이의 경우 최종 결과에 가깝고 변화가 느립니다.
그림 1b 에서 볼 수 있듯이 이러한 변화는 잘 정의되지 않고 확률 함수로 더 정확하게 도입됩니다. 입력 전압이 한 변환을 통해 천천히 증가함에 따라 예술 변환이 다음 인접 코드에 대해 점점 더 빈번해지고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이, 변환 대응, 입력 전압은 각 측면 코드의 확률이 같다.
가중치 점프의 점프 전압은 두 개의 인접 코드를 생성할 확률이 같은 입력 전압입니다. 해당 숫자 출력 코드가 인접한 변수 쌍 사이에 시뮬레이션 입력을 생성하는 기호 시뮬레이션 값. 이는 중간점 범위 (50% 점) 를 나타냅니다. 한계의 과도기 구간을 알면 이 50% 점은 쉽게 계산할 수 있다. 테스트 및 측정된 한계 변환 간격에서 변환 점을 결정한 다음 각 인접 코드가 발생한 횟수로 나눌 수 있습니다.
일반적으로 정적 테스트 inl 및 dnl 로 설정됩니다.
Inl 및 dnl 은 준 DC 전압 경사와 저주파 사인파 입력 모두에서 측정할 수 있습니다. 간단한 DC (ramp) 테스트는 논리적 분석기, 고정밀 aid (옵션) 및 고정밀 DC 전원 클리닝을 다양한 테스트 장비 (dut) 에 배치하고 인근 컴퓨터 또는 x-y 플래너와의 인터페이스를 제어합니다.
설치에 고정밀 보조 장치 (dut 보다 훨씬 높음) 가 포함된 경우 로직 분석기는 불균형과 게인 오류를 직접 모니터링할 수 있습니다. 정밀 신호 소스에 의해 생성 된 테스트 전압은 0 레벨에서 전체 범위까지 dut 스캔을 통한 입력 범위가 느립니다. Aid 가 재구성되면 각 테스트 전압 입력은 1 차 aid 의 해당 출력을 빼서 x-y 플로터 및 inl 및 dnl 연결 오류를 표시하는 작은 전압 차이 (vdiff) 를 생성합니다. 수량화 평평을 변경하면 미분 비선형 성을 표시하고 vdiff 근처에서 0 부터 시작하는 상주 적분 비선형 성을 표시합니다.
통합 아날로그 서보 루프
정적 선형 매개변수를 결정하는 또 다른 방법은 이전과 비슷하지만 더 세밀하며, 이것이 아날로그 적분 서보 루프입니다. 이 방법은 일반적으로 설정을 테스트하는 데 사용되며 속도보다는 고정밀 측정에 중점을 둡니다.
일반적인 아날로그 서보 루프에는 적분기 1 개와 아트 입력에 연결된 전류 소스 2 개가 포함되어 있습니다. 전원 공급 장치 중 하나는 현재 적분에 들어가고 있고 다른 하나는 현재 가라앉고 있다. 디지털 진폭 비교는 출력 제어를 통해 두 전류 소스를 연결합니다. 기타 입력 규모 비교 제어 컴퓨터, 복권, 여기서 통과한 N 비트 변환기는 2n-1 테스트 코드입니다.
서로 다른 극성의 피드백 루프가 올바른 경우 스케일 비교로 인해 전류 소스 서보 아날로그 입력이 코드 근처에서 변환됩니다. 이상적으로 이 동작은 시뮬레이션 입력에 작은 삼각파를 생성합니다. 비율은 이러한 경사의 두 속도와 방향을 비교합니다. 적분 램프 속도는 변환에 빠르게 접근해야 하지만 피크 불균형이 삼각파와 겹칠 때 디지털 전압계 (dvm 샘플) 의 측정 정확도를 최소화하기 위해 너무 느리게 해서는 안 됩니다.
Max 108 연구는 두 개의 헤드를 통해 평가판에 연결된 inl/ dnl 테스트에 사용됩니다 (그림 3 참조). 첫 번째 초등학교 (또는 보조) 출력 포트는 max 108 과 연결되어 입력 포트 (인) 를 잠글 수 있습니다. 둘째, 서보 루프 (크기 비교 포트) 와 컴퓨터에서 생성된 디지털 참조 코드 간의 연결을 확인합니다.
완전한 분해 결정은 비교될 수 있고, 인 생산량은 비교될 수 있다. >: 먼지 접시는 통합 구성으로 옮겨진다. 각 비교 결과는 논리 입력을 제어하는 스위치로, 독립적으로 전압 편향을 생성하고 교체를 구동해야 하는 집적 회로를 dut 에 배치합니다. 이 방법에는 장점이 있지만 몇 가지 단점이 있습니다.
소음을 줄이려면 삼각형 램프에 낮은 dv/dt 가 있어야 합니다. 이 경우 중복 숫자가 생성되지만 정밀 기기는 통합 시간이 길어질 수 있습니다.
양수 및 음수 경사율은 50% 와 일치해야 하며, 저수준 삼각파는 예상 DC 수평을 달성하기 위해 평균해야 합니다.
전반적인 설계에는 일반적으로 충전 커패시턴스를 신중하게 선택해야 합니다. 커패시턴스의 "메모리 효과" (예: 통합 커패시턴스 및 낮은 유전체 흡수 선택) 로 인해 잠재적 오류를 최소화합니다.
정밀도는 적분 기간에 비례하며 설정 시간에 반비례합니다.
Dvm 은 아날로그 통합 서보 루프에 연결하여 inl/ dnl 오류를 측정하고 코드 (번호 4a 및 4b) 를 출력합니다. 투척 또는 활로 그리기, inl 및 출력 코드는 대부분의 짝수 고조파를 표시하고, "S" 는 대부분의 홀수 고조파를 표시합니다.
그림 4a. 이 그림은 일반적인 적분 비선형 성이 max 108 art capture 와 시뮬레이션을 결합한 서보 루프임을 보여 줍니다.
그림 4b. 이 그림은 일반적인 미분 비선형성이 캡처 및 시뮬레이션을 결합한 서보 루프인 max 108 임을 보여 줍니다.
부정적인 영향을 제거하기 위해 과거에는 서보 루프의 포인트 대신 첫 번째 L 비트 연속 근사화 레지스터 (SAR) 를 사용하여 dut 의 출력 코드, 단순 평균 회로를 L 비트로 캡처할 수 있었습니다. 진폭 비교와 함께 이 회로 형식은 DC 형 변환 구성 (그림 5 와 아래에 설명된 "DC 변환기" 참조) 입니다. 이 구성에서는 보조 스케일 비교 프로그램이 내용을 출력하고 하나씩 접근합니다. 고해상도 DC 초급 입력의 N 비트 테스트도 소개했다. 이 경우 Art Deco 1/8lsb 정밀도로 16 비트를 선택하고 최적의 전달 곡선을 얻습니다.
그림 5. 연속 접근 및 구성은 아날로그 서보 루프의 통합을 대체합니다.
평균 회로의 장점은 소음으로 인한 진폭이 렌더링될 때 최종 결과에 접근하지 않아 불안정해진다는 것입니다. 두 다이어프램 카운터 모두 평균 회로에 포함되어 있습니다. "참조" 는 200 클럭 주기 동안 반전됩니다. 여기서 M 은 프로그래밍 가능한 정수 제어 주기 (즉, 테스트 시간) 입니다. 카운터의 "데이터" 입니다. 여기서 증분은 스케일 출력이 비교적 높고 주기는 첫 번째 200- 1 주기의 절반에 해당합니다.
총 인원수, 참고자 수, 정보인원 평균은 14.08 점이며, 그 결과 하나의 트리거에서 특구에 등록됩니다. 이 프로세스는 16 회 (이 경우) 를 반복하여 전체 출력 코드를 생성합니다. 앞의 방법과 마찬가지로 장점과 단점이 있습니다.
테스트 장치의 입력 전압 참조 디지털화를 통해 쉽게 수정할 수 있는 샘플 수가 이를 초과하므로 결과는 평균을 내야 합니다.
특수 영역의 관행은 램프의 dut 에 대한 아날로그 입력이 아닌 DC 평평을 제공합니다.
단점은 aid 피드백 장치의 해상도 입력 전압이 제한되어 있다는 것입니다.
직류 변환기
DC 변환기 프로젝트는 오래된 화학자의 저울과 같다. 한편으로는 알 수 없는 샘플의 입력이고, 다른 한편으로는 1 세대로 영역 /aid 로 구성됩니다 (가장 중요한 위치는 총 출력의 절반에 해당). 알 수 없는 중량이 1/2fsr 보다 크면 첫 번째 중량은 여전히 균형을 이루고 1/4fsr 이 향상됩니다. 알 수 없는 가중치가 작으면 가중치를 제거하고 1/4fsr 의 가중치로 대체합니다.
DC 변환기를 확인한 다음 원하는 출력 코드를 결정하고 msb 에서 LSB 까지 n 번 반복합니다. N 은 각 가중치가 1 이진 비트인 SAR 내 구성의 솔루션입니다.
동적 테스트용 Inl 및 dnl
Art 의 동적 비선형 성을 측정하기 위해 포괄적인 사인 입력을 적용하고 변환기의 SNR (신호 대 잡음비) 및 전체 전력 입력 대역폭을 측정할 수 있습니다. 이상적인 이론적 신호 대 잡음비 (양자화 소음의 영향만 받고 왜곡이 없음) 가 있는 질소 비트 변환기는 다음과 같습니다.
신호 대 잡음비 (데시벨) = 질소 × 6.02 1.76.
이 수를 포함시키면 오류 비선형, 샘플링 시간이 불확실하다는 장점이 있습니다. 상수 주파수 및 신호 폭에서 선형 성능 SNR 측정에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 예를 들어, 전체 범위 (0 에서 전체 범위, 또는 그 반대의 경우) 를 스캔하면 큰 편차가 발생하고 신호 소스의 크기는 변환기가 신호 소스에 대한 최대 제한에 근접합니다. 이러한 편차의 원인을 확인하고 효과 왜곡과 클럭 불안정을 제거하고 스펙트럼 분석기를 사용하여 주파수에 따른 양적 오류 신호의 변화를 분석합니다.
정적 및 동적 inl 및 dnl 고속 및 저속 데이터 변환의 경우 수많은 다른 방법을 테스트할 수 있습니다. 이 슬라이드의 목적은 간단하지만 여전히 지능적이고 정확한 강력한 기술 (일반적인 운영 기능) 을 생성하는 데 사용되는 도구와 기술을 더 잘 이해할 수 있도록 하기 위한 것입니다.