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[参考译文] DAC7513:DAC 总体未调误差

Guru**** 2355490 points
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https://e2e.ti.com/support/data-converters-group/data-converters/f/data-converters-forum/1525186/dac7513-dac-total-unadjusted-error

器件型号:DAC7513

工具/软件:

你(们)好

计算 DAC 的总体未调整误差 (TUE) 的方法与用于 ADC 的方法相同、即与“ADC 性能参数 — 正确转换单位!“中所述相同 (应用报告 SLAA587 - 2013 年 5 月)、

BR

Edba

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    尊敬的 Edba:  

    是的、这是相同的方法。 请记住、这些误差的 RMS 总和是对总误差的非常保守的估计。  

    此致、

    凯蒂恩·琼斯

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    Katlynne

    好的、谢谢。 我还有一个问题;对于任何 DAC、失调误差、INL 和 DNL 通常是固定的、尽管它们可能会随温度而变化。 但是、增益误差始终指定为 FSR 的百分比、例如 0.15% FSR。 因此、 如果 DAC 的输入为 1/2 FSR、则误差将为 0.075%、这应该是 TUE 公式的输入。 有趣的是、对于 ADC、误差是固定的、即偏移、增益、INL 和 DNL 是固定的、

    BR

    Edba

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    PS: 固定的 I 表示它不依赖于 DAC 或 ADC 的输入电平

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    尊敬的 Edba:

    但是增益误差始终指定为 FSR 的百分比、例如 0.15% FSR。 因此、 如果 DAC 的输入为 1/2 FSR、则误差将为 0.075 %

    的确中间码误差将是全码误差的一半,但细分百分比本身会引起一些混淆。 只需将百分比应用于您想知道误差的电压。 如果我们使用 5V FSR、则 全代码时的误差为 7.5mV (5V 的 0.15%)、中间代码时的误差为 3.75mV (2.5V 的 0.15%)。

    相同的行为。 您分享的文章第 2.2 节中的图 3 显示了这一点。 以 V 表示的误差在较高代码下较高、在较低代码下较低、而不是固定的。 增益误差是传递函数斜率的误差。 该节还介绍了如何在单位之间进行转换。 您应使用希望了解 TUE 计算误差的电压或代码。  

    %LSB 至 FSR

    误差 (FSR)=代码* (%LSB/100)

    FSR 至 V

    误差 (Vs)=电压*(%VC/100 FSR)  

    此致、

    凯蒂恩·琼斯

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    Katlynne

    问题 1: 失调电压误差、INL 和 DNL 如果转换为 FSR %、它们是否随您想知道误差的电压而按比例变化?

    问题 2: 如果您的 ADC 紧随其后、DAC 的 TUE 为 0.15%、则忽略向数字转换和向模拟转换的问题、ADC 可以说增益为 0dB +/- 0.013dB、而 DAC 也是如此、因此在方框图中、ADC/DAC 可简化为增益为 0dB +/- 0.026dB 的放大器?

    BR

    Edba  

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    问题 3 VREF 导致的误差能否包含在 TUE 计算中?

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    尊敬的  Edba:

    Q1:看你想看的样子。 传递函数中的每个代码可能具有多达 x 个 LSB 的 INL 误差和 x 个 LSB 的 DNL 误差。 在较小的电压/代码下、1LSB 将占该代码总误差的较大百分比。 从这个意义上讲、百分比会按比例变化。  

    问题 2:ADC 和 DAC 的 TUE 是不相关的误差、因此还应使用 RMS 和将这些误差相加。 然后可以转换为 dB。  

    Q3:是的、可以将初始基准误差添加到 TUE 的 RMS 总和中。  

    此致、

    凯蒂恩·琼斯

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    Katlynne

    负值和 TUE;假设增益误差为+/–0.04%、Vref 误差为+/–0.2%、这可能只是正情况 √0.04^2 + 0.2^2 和负情况 √–0.04^2 + 0.2^2、

    BR

    Edba

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    很抱歉:

    正极情况+√0.04^2 + 0.2^2,负极情况 — √0.04^2 + 0.2^2、

    BR

    Edba

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    尊敬的  Edba:

    是的、没错。 不过、这是一个非常保守的估计。 在实际的 DAC 中、一些误差可能为正、而其他误差为负。 因此、如果所有误差都恰好为正值或全部为负值、则可以将计算视为最坏情况。  

    此数据表中有一个 TUE 图(仅在室温下,因此是典型图)、可更准确地反映这些误差通常如何合并在一起:

    此致、

    凯蒂恩·琼斯