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许多实际高速采样系统，如电气测试与测量设备、生命系统健康监护、雷达和电子战对抗等，不能接受较高的ADC转换误差率。这些系统要在很宽的噪声频谱上寻找极其罕见或极小的信号。误报警可能会引起系统故障。因此，我们必须能够量化高速 ADC转换误差率的频率和幅度。
CER与BER
首先，让我们理清误差率描述中的两大差异。转换误差率（CER）通常是ADC关于interwetten与威廉的赔率体系 电压采样的判断不正确的结果，因此，与转换器输入的满量程范围相比较，其相应的数字码也不正确。ADC的误码率（BER）也能描述类似的误差，但就我们的讨论而言，我们把BER定义为纯数字接收错误；如果没有这种错误，那么转换的码数据就是正确的。这种情况下，正确的ADC数字输出未能被FPGA或ASIC等下游逻辑器件正确接收到。代码出错的程度及其出现的频率就是本文余下部分要讨论的内容。仅仅阅读数据手册中的威廉希尔官方网站 参数，可能难以掌握ADC转换误差。使用转换器数据手册中的单个数据，当然可以对转换误差率进行某种估计，但该数据量化的到底是什么呢？您无从判断多大的样本偏差可被视为错误，无法确定试验测量或仿真的置信度。必须将“错误”定义限定在已知出现频率所对应的幅度以内。
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