JP6289692B2 - 測定方法 - Google Patents

Description

本発明は、測定方法に関し、例えば、アナログ信号とデジタル信号間のデータ変換を行うデルタシグマ型のデータ変換器の測定方法に関する。

近年、計測用にΔΣ方式の１６ビット以上の高精度なＡＤ変換器又はＤＡ変換器（以下、総称して「データ変換器」という。）が普及している。例えば、１６ビットのＡＤ変換器を測定する場合、２０ビット程度のＤＡ変換器を用いて入力電圧を与える。具体的には、当該ＤＡ変換器は、０から１０４８５７５（１０進）まで順次対応するアナログ電圧出力を、測定対象の上記ＡＤ変換器に順次与える。そして、測定装置は、測定対象の上記ＡＤ変換器の出力デジタル値を取り込み、レジスタ又はメモリに一時的に保存し、直線性等の演算に供する。ここで、出現回数の計測や、乗除算などの演算はストアードプログラム方式のマイクロコンピュータで処理することが一般的である。尚、簡易的には高精度プログラマブル電源装置（ＤＡ変換器に相当）とパーソナルコンピュータとを組み合わせて測定装置を構成できる。また、工業的に大量生産する場合には、これらの機能を備えたミックスドシグナルＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）テスタと呼ばれる装置を使うことが一般的である。

関連する技術が非特許文献１に開示されている。非特許文献１には、ヒストグラム法を用いたＡＤ変換器の測定方法が開示されている。ヒストグラム法は、被測定ＡＤ変換器に対して、時間とともに電圧が順次上昇または下降するランプ波形を入力し、ＡＤ変換器の出力のデジタル値を取り込み、ゼロスケールからフルスケールまでのデジタル値毎にその出現回数を積算した数列を作り、それらに総出現回数で除し、フルスケール値を乗じた第二の数列を、各デジタル値の推定変換電圧とする手法である。その他、関連する技術として、特許文献１〜４がある。

特開２００６−３１９７５０号公報 特開２００５−３５４６１７号公報 特開２００４−０８８５１５号公報 特開平１１−２６１４１７号公報

Ｊｏｅｙ Ｄｏｅｒｎｂｅｒｇ ｅｔ ａｌ．， "Ｆｕｌｌ−Ｓｐｅｅｄ Ｔｅｓｔｉｎｇ ｏｆ Ａ／Ｄ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒｓ"， ＩＥＥＥ ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＯＬＩＤ−ＳＴＡＴＥ ＣＩＲＣＵＩＴＳ， １９８４， ＶＯＬ．ｓｃ−１９， ＮＯ．６， ｐｐ．８２０−８２７

しかしながら、上述したΔΣ方式のデータ変換器に対して非特許文献１に開示された測定方法を適用した場合、測定精度を保つためには、測定時間に長時間を要するという問題点がある。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

一実施の形態によれば、順次取り込んだ出力デジタル値の生じた位置又は回数に応じて、前記各取り込んだ出力デジタル値における変換電圧の第１の推定値を算出し、前記出力デジタル値が１異なる対における各出力デジタル値に対応する前記第１の推定値の差を統計処理し、各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大きさ順における位置まで累算した値を、第２の推定値として算出するものである。
他の実施の形態によれば、順次取り込んだ出力デジタル値のうち値の大きさ順において隣り合う異なる出力デジタル値の対の差又は当該差の逆数を統計処理し、各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大きさ順における位置まで累算した値を、推定値として算出するものである。
他の実施の形態によれば、順次取り込んだ出力デジタル値から第１の非直線性誤差を算出し、前記第１の非直線性誤差を統計処理したものを第２の非直線性誤差とするものである。

前記一実施の形態によれば、ΔΣ方式のデータ変換器に対して、測定精度を保ちつつ、測定時間を短縮できる。

本実施の形態１にかかるデータ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。 本実施の形態１にかかる測定処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態２にかかるΔΣ型ＡＤ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。 本実施の形態２にかかる測定装置の構成の一例を示すブロック図である。 本実施の形態２にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。 本実施の形態３にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。 本実施の形態４にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。 本実施の形態５にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。 関連技術により約２５００データを測定した場合の積分直線性グラフである。 本実施の形態５により約２５００データを測定した場合の積分直線性のノイズ圧縮グラフである。 本実施の形態５により約２５０データを測定した場合の積分直線性のノイズ圧縮グラフである。 図９〜図１１を重ね合わせて比較するための図である。 本実施の形態６にかかるΔΣ型ＤＡ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。

以下では、上述した課題を解決するための手段を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。

以下の実施の形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、応用例、詳細説明、補足説明等の関係にある。また、以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でもよい。

さらに、以下の実施の形態において、その構成要素（動作ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数等（個数、数値、量、範囲等を含む）についても同様である。

＜実施の形態１＞
図１は、本実施の形態１にかかるデータ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。図１は、入力波発生器１１と、データ変換器１２と、測定装置１３とを含む。尚、入力波発生器１１と測定装置１３とをまとめて測定装置と呼んでも構わない。入力波発生器１１は、少なくとも所定間隔の入力電圧値に基づきランプ波形を生成する。データ変換器１２は、アナログ信号とデジタル信号間のデータ変換を行うデルタシグマ型のデータ変換器である。データ変換器１２は、デルタシグマ型のＡＤ変換器又はＤＡ変換器のいずれかである。そのため、データ変換器１２がＡＤ変換器である場合、入力波発生器１１には、ランプ波形をアナログ信号に変換してデータ変換器１２へ出力するＤＡ変換器（不図示）を含むものとする。また、データ変換器１２がＤＡ変換器である場合、入力波発生器１１は、デジタル信号であるランプ波形をデータ変換器１２へ出力する。この場合、測定装置１３には、ＡＤ変換器（不図示）が含まれるものとする。つまり、データ変換器１２は、入力波発生器１１により生成されたランプ波形の入力に基づいてＤＡ変換又はＡＤ変換のいずれかのデータ変換を行い、当該データ変換後の出力信号を測定装置１３へ出力する。

測定装置１３は、統計部１３１と、誤差算出部１３２とを備える。統計部１３１は、入力波発生器１１により生成されたランプ波形の入力に基づいてデータ変換器によるデータ変換を経由して出力される出力デジタル値を連続して取り込む。尚、出力デジタル値は、出力範囲に含まれる各コード値のいずれかをその値とする。つまり、統計部１３１は、時系列に従って出力デジタル値を取り込む。

ここで、データ変換器１２がＡＤ変換器である場合、統計部１３１は、データ変換器１２から出力される出力デジタル値を取り込む。また、データ変換器１２がＤＡ変換器である場合、データ変換器１２から出力されるアナログ信号を測定装置１３が内蔵する上記ＡＤ変換器がデジタル信号へ変換し、統計部１３１へ出力する。統計部１３１は、測定装置１３が内蔵するＡＤ変換器からの出力デジタル値を取り込む。

そして、統計部１３１は、出力デジタル値のうち異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣接する出力デジタル値を選択して一対の組合せとする。例えば、（説明を簡単にするため１０進数で表記すると、）取り込まれた出力デジタル値が取り込み順で”５，５，６，５，６，６，５，６，６，７，６”であった場合、統計部１３１は、”５”と”６”の組合せと、”６”と”７”の組合せとを生成する。これらは、「異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣接する」一対の組合せといえる。一方、この場合、統計部１３１は、”５”と”７”の組合せといった「値の大きさ順で隣接しない組合せ」は生成しない。また、統計部１３１は、”５”と”５”の組合せといった「同じ値同士の組合せ」も生成しない。その後、統計部１３１は、組合せごとに、各組合せに属する出力デジタル値又は当該出力デジタル値に対応する入力電圧値を用いて所定の統計処理を行う。ここで、所定の統計処理とは、出力デジタル値のノイズが圧縮されるような各種演算処理である。例えば、各種演算処理として、区間平均、移動平均又は近似式に基づく演算処理を用いても構わない。また、「各組合せに属する出力デジタル値に対応する入力電圧値」とは、特定の出力デジタル値に対応する入力電圧値であるか、又は、特定の出力デジタル値が複数存在する場合には、それらに対応する入力電圧値に対する統計処理を加えた値であっても構わない。例えば、上述の例では、コード値が”５”である出力デジタル値が４つあるが、これらの出力デジタル値に対応する入力電圧値の平均値等を用いても構わない。誤差算出部１３２は、統計処理の結果から非直線性の誤差を算出する。

図２は、本実施の形態１にかかる測定処理の流れを示すフローチャートである。まず、統計部１３１は、所定間隔の入力電圧値に基づき生成されたランプ波形の入力に基づいてデータ変換器１２によるデータ変換を経由して出力される出力デジタル値を連続して取り込む（Ｓ１１）。次に、統計部１３１は、出力デジタル値のうち異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣接する出力デジタル値を選択して一対の組合せとする（Ｓ１２）。そして、統計部１３１は、組合せごとに、各組合せに属する出力デジタル値又は当該出力デジタル値に対応する入力電圧値を用いて所定の統計処理を行う（Ｓ１３）。その後、誤差算出部１３２は、統計処理の結果から非直線性の誤差を算出する（Ｓ１４）。

上述したように、ΔΣ方式のデータ変換器に対して、非特許文献１にかかるヒストグラム法を用いたＡＤ変換器の測定方法を適用した場合、ある程度の測定精度を保つためには、測定時間に長時間を要するという問題点がある。その理由は、ランダムノイズの変化の幅が大きいためである。それ故、ある程度の測定精度を保つためには、ノイズの変化の幅に比べてランプ波の増減の最小単位を１０分の１程度小さくしなければならず、測定回数が多くなる。これに伴い、測定時間に長時間を要することとなる。これは、ＤＡ変換器を測定する場合にも同様である。

具体的に説明すると、上記ヒストグラム法を用いたＡＤ変換器の測定又はＤＡ変換器の測定では、いずれの場合も、入力をゆっくりと単調に増加している。一方で、いずれの場合も、１ＬＳＢ（Ｌｅａｓｔ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ Ｂｉｔ）＝１／２^１６＝１／６５５３６＝０．００００１６である。そのため、フルスケールが１Ｖの場合、１ＬＳＢがわずか１６μＶに当たる。よって、ほぼノイズレベルに相当している。ここで、ノイズによって、出力は期待値前後の１０ＬＳＢ程度の幅の値がランダムに変化するのが一般的である。そのため、ヒストグラム法を用いてノイズを考慮した測定を行う場合には、測定回数を多くする必要があり、結果として測定時間が長くなる。

そこで、本実施の形態１にかかる測定装置１３により、取り込まれた出力デジタル値のうち異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で最も近い値同士を組合せとして、当該組合せ単位で所定の統計処理を行うことで、ランダムノイズを除去することができる。それ故、入力電圧の所定の間隔を通常より広く取ったとしても精度を落とさない。よって、デルタシグマ方式のデータ変換器の測定において、測定精度を落とさずに、データ変換器の測定時間を短縮することができる。

＜実施の形態２＞
本実施の形態２は、上述した実施の形態１の一実施例である。本実施の形態２では、出力デジタル値の出力範囲を所定数の区間に分割した場合の区間ごとに、統計処理を行うものである。これにより、出力デジタル値のノイズの圧縮を行ってもアナログ歪みを保持できるため、測定精度を維持できる。

また、本実施の形態２では、出力デジタル値に対応する入力電圧値に基づいて、値の大きさごとに出力デジタル値における入力電圧値の第１の推定値を算出し、組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値における第１の推定値の差分を算出し、第１の推定値の差分に対して統計処理を行うものである。例えば、測定対象のデータ変換器は、デルタシグマ型であるため、隣接する種類の出力デジタル値の差分は１ＬＳＢであり、１ＬＳＢにおける電圧の幅は共通であるため、第１の推定値の差分を圧縮することで、ランダムノイズを圧縮できる。そのため、例えば、入力電圧値の幅を所定間隔より広くし、出力される複数種類の出力デジタル値の総数を少なくしても、ランダムノイズの影響が少なくなり、測定精度を保つことができる。

さらに、本実施の形態２では、出力デジタル値の大きさ順における位置に応じて統計処理の結果を累算して第２の推定値を算出し、第２の推定値を用いて非直線性の誤差を算出することが望ましい。これにより、所望の誤差を容易に算出することができ、測定結果の柔軟な分析を行うことができる。

さらにまた、本実施の形態２では、統計処理は、区間平均、移動平均又は近似式に基づく演算のいずれかを用いることができる。によって、ノイズを低減することが統計できる。

また、本実施の形態２では、所定間隔は、出力デジタル値の１ＬＳＢ（Ｌｅａｓｔ Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ Ｂｉｔ）より大きくしてもよい。これにより、取り込む出力デジタル値を少なくすることで、測定時間を短縮できる。

図３は、本実施の形態２にかかるΔΣ型ＡＤ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。図３は、ランプ波形発生器２１と、ＤＡ変換器２２と、Ｔ−ＡＤＣ２３と、測定装置２４とを含む。ランプ波形発生器２１は、順次増加もしくは減少するデジタル値をランプ波形として供給する。ＤＡ変換器２２は、ランプ波形発生器２１から供給されるランプ波形を順次増加もしくは減少するアナログ値に変換する基準の高精度のＤＡ変換器である。Ｔ−ＡＤＣ２３は、ＤＡ変換器２２からのアナログ値を入力とする１６ビットのΔΣ型ＡＤ変換器である。そして、Ｔ−ＡＤＣ２３は、測定装置２４による測定対象のデータ変換器である。測定装置２４は、Ｔ−ＡＤＣ２３からの出力デジタル値を入力とする演算装置である。

Ｔ−ＡＤＣ２３は、減算器２３１と、積分器２３２と、二値化２３３と、デジタルフィルタ２３４とを備える。減算器２３１は、入力電圧に基づくＤＡ変換器２２からのアナログ信号から帰還信号を減算する。積分器２３２は、減算器２３１の減算結果を積分する。二値化２３３は、積分器２３２からの出力を二値化する。二値化２３３による出力を前記帰還信号とする。

ここで、帰還されるのは、入力に依らず常に１ビットの値（０か１の二値のいずれか）のみである。そのため、何クロックにも渡り積分された結果と入力とが比較され、二値化出力が反転する。そして、入力電圧情報が、反転するまでのクロック数に変換される。デジタルフィルタ２３４は、積分要素を含む二値化結果をフィルタし、多値化デジタル値に変換した後、測定装置２４へ出力する。

測定装置２４は、出力デジタル値に対応する入力電圧値に基づいて、出力デジタル値の大きさごとに出力デジタル値における入力電圧値の第１の推定値を算出する。例えば、（説明を簡単にするため１０進数で表記すると、）測定装置２４は、コード値が”５”である出力デジタル値が複数取り込まれている場合、これらにおける入力電圧値を用いて第１の推定値を算出する。また、測定装置２４は、コード値が”６”である出力デジタル値についても同様に、第１の推定値を算出する。そして、測定装置２４は、組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値における第１の推定値の差分を算出する。例えば、コード値が”５”と”６”である一対の出力デジタル値の組合せについて、測定装置２４は、コード値が”５”である出力デジタル値における第１の推定値と、コード値が”６”である出力デジタル値における第１の推定値との差分を算出する。同様に、測定装置２４は、他の出力デジタル値の組合せについても第１の推定値の差分を算出する。また、測定装置２４は、出力デジタル値の出力範囲を所定数の区間に分割した場合の区間ごとに、第１の推定値の差分に対して統計処理を行う。そして、測定装置２４は、出力デジタル値の大きさ順における位置に応じて統計処理の結果を累算して第２の推定値を算出し、第２の推定値を用いて非直線性の誤差を算出する。例えば、（説明を簡単にするため１０進数で表記すると、）取り込まれた出力デジタル値の大きさとして”１”、”２”、”３”、”４”、”５”、”６”、”７”、・・・があった場合、測定装置２４は、コード値が”５”である出力デジタル値における第２の推定値を、コード値が”１”から”５”までに対応する統計処理の結果を合計することにより算出する。

ここで、統計処理は、例えば、区間平均、移動平均又は近似式に基づく演算が挙げられる。但し、統計処理は、任意の演算処理であっても構わない。つまり、測定装置２４は、順次取り込んだデジタル値の生じた位置もしくは回数に応じて前記各取り込んだデジタル値から統計処理を行い、前記統計処理の結果を各デジタル値まで累算したものをかかるデジタル値に対応した推定値としてこれを用いて各出力値を推定して非直線性誤差等を演算するようにしてもよい。

図４は、本実施の形態２にかかる測定装置の構成の一例を示すブロック図である。測定装置２４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１と、メモリ３２と、ＩＦ（ＩｎｔｅｒＦａｃｅ）部３３と、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）３４とを備えるコンピュータ装置である。

ＨＤＤ３４は、不揮発性記憶装置である。ＨＤＤ３４は、ＯＳ（不図示）及び測定プログラム３５を記憶する。測定プログラム３５は、本実施の形態２にかかる測定処理（例えば、図５の処理）が実装されたコンピュータプログラムである。

ＣＰＵ３１は、測定装置２４における各種処理、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含むメモリ３２、ＩＦ部３３及びＨＤＤ３４へのアクセス等を制御する。ＩＦ部３３は、Ｔ−ＡＤＣ２３〜出力されるデジタル値の取り込みを含む外部との通信を行う。

測定装置２４は、ＣＰＵ３１が、メモリ３２又はＨＤＤ３４に格納されたＯＳ、測定プログラム３５等を読み込み、実行する。これにより、測定装置２４は、本実施の形態２にかかる測定処理を実現することができる。尚、測定装置２４は、ＣＰＵ、データメモリ、測定手順を記述したインストラクションメモリ、及び制御回路等により実現しても構わない。尚、ランプ波形発生器２１、ＤＡ変換器２２及び測定装置２４を併せて本実施の形態２にかかる測定装置としてもよい。また、測定装置２４は、テスタの一部として含まれる場合もある。

図５は、本実施の形態２にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ランプ波形発生器２１は、ランプ波の入力デジタル信号源Ｖｉを、ＤＡ変換器２２を介してＴ−ＡＤＣ２３へ供給する。ここで、ランプ波形発生器２１は、出力デジタル値における１ＬＳＢの幅と同程度の間隔によりランプ波を生成するものとする。そして、測定装置２４は、Ｔ−ＡＤＣ２３からの出力デジタル値Ｖｏを取り込む（Ｓ２１）。

次に、測定装置２４は、出力デジタル値の大きさごとに第１の推定値を算出する（Ｓ２２）。すなわち、測定装置２４は、ステップＳ２１より得られた出力デジタル値Ｖｏの値と、入力デジタル信号源Ｖｉの値から出力デジタル値Ｖｏの値毎に、その対応する入力デジタル信号源Ｖｉの値の平均値を求める。そして、当該平均値を、出力デジタル値Ｖｏの値（コード）毎の変換電圧の第１の推定値とする。言い換えると、測定装置２４は、出力デジタル値Ｖｏに対応する入力デジタル信号源Ｖｉに基づいて、コード毎に出力デジタル値Ｖｏにおける入力デジタル信号源Ｖｉの第１の推定値を算出する。尚、第１の推定値を算出する手段としては発生頻度のみに着目するヒストグラム法等でも良い。

例えば、測定装置２４は、取り込んだ出力デジタル値のうち、最上位ビットが”１”で他のビット（下位１５ビット）が全て”０”である出力デジタル値（３２７６８：１０進数）について、入力デジタル信号源Ｖｉの値の平均値を求める。以下、同様に各出力デジタル値Ｖｏの値毎にその対応する入力デジタル信号源Ｖｉの値の平均値を求める。

続いて、測定装置２４は、差が１である出力デジタル値同士の組合せごとに、第１の推定値の差分を算出する（Ｓ２３）。尚、「差が１である出力デジタル値同士の組合せ」は上述した「異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣接する出力デジタル値」の「一対の組合せ」の一例といえる。具体的には、まず、測定装置２４は、ステップＳ２１で取り込まれた全ての出力デジタル値Ｖｏのうち、異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣り合う値である一対の出力デジタル値を組合せとする。そして、測定装置２４は、当該組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値における第１の推定値の差分を算出する。

例えば、出力デジタル値”ｎ”と”ｎ＋１”との組合せを対象とする。この場合、測定装置２４は、出力デジタル値”ｎ”についてステップＳ２２で算出された第１の推定値と、出力デジタル値”ｎ＋１”についてステップＳ２２で算出された第１の推定値との差分を算出する。同様に、全ての組合せについて第１の推定値との差分を算出する。

続いて、測定装置２４は、出力デジタル値の出力範囲を複数の区間に分割し、区間ごとに第１の推定値の差分の平均値を算出する（Ｓ２４）。すなわち、測定装置２４は、第１の推定値の差分に対して統計処理を行う。例えば、測定装置２４は、まず、出力デジタル出力値の取り得る範囲を所定数の区間に分割する。そして、測定装置２４は、分割した区間ごとに第１の推定値の差分の平均値を算出する。ここで、当該平均値は、いわば区間の代表値といえる。

その後、測定装置２４は、出力デジタル値ごとに第２の推定値を算出する（Ｓ２５）。すなわち、測定装置２４は、出力デジタル値の大きさ順における位置に応じて統計処理の結果を累算して第２の推定値を算出する。言い換えると、測定装置２４は、ステップＳ２４で算出された第１の推定値の差分の平均値である各１ＬＳＢ値を、所望の値まで累算する。当該累算値が測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３の第２の推定値である。例えば、全コード分の第２の推定値を求めてもよい。または、必要分のみ第２の推定値を求めてもよい。

そして、測定装置２４は、第２の推定値を用いて非直線性誤差を算出する（Ｓ２６）。例えば、測定装置２４は、第２の推定値から微分非直線性と積分非直線性を算出するとよい。尚、非直線性誤差の算出方法は公知なものであるため、具体的な説明を省略する。または、ステップＳ２３で求めたそれぞれの１ＬＳＢ値から、理論上の１ＬＳＢ値を引いたものが微分直線性そのものである。尚、理論上の１ＬＳＢ値は、それぞれの１ＬＳＢ値の全平均として求めても良い。

ここで、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器であるＴ−ＡＤＣ２３では、１ＬＳＢの幅は全てのコードで同じである。また、ステップＳ２３により算出された第１の推定値の差分は、理論的には常に１ＬＳＢの幅である。本願出願人は、第１の推定値の差分には、ランダムノイズと、積分器やアナログフィルタのアナログ歪が含まれていることを発見した。ここで、アナログ歪は出力デジタル値のコード毎に大きく変動するものではなく、出力デジタル値の取り込み順に応じて、滑らかに変動する性質を持つものである。そこで、本実施の形態２では、ランダムノイズを圧縮し、アナログ歪については圧縮しないという処理を行うものとした。

ステップＳ２４では、出力デジタル値の出力範囲を所定数の区間に分割した場合の区間ごとに、統計処理を行うことで、ランダムノイズに対する圧縮が行われる。ステップＳ２４のように、第１の推定値の差分を区間ごとに単純に平均することで、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３の１ＬＳＢが求まる。

ここで、上記ランダムノイズを圧縮する方法を例示する。簡単には前記差について単純平均を取れば、それが測定対象のＡＤ変換器の１ＬＳＢといえる。ランダムノイズの標準偏差は、１６ビットの測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器であるＴ−ＡＤＣ２３の場合、１／６５５３６の平方根である約１／２５６に圧縮される。そのため、ステップＳ２４で求められた１ＬＳＢは、ほとんどランダムノイズを含まない。統計学による信頼性区間推定が標準偏差に比例することは広く知られており、当該方法によって標準偏差を約１／２５６に圧縮した１ＬＳＢの値は真値にきわめて近い値ということが出来る。

一方、ステップＳ２４では、例えば、６５５３６個のコードを１０２４区間に分割し、それぞれの区間毎にそれぞれ６４コード分の前記差の平均をこの区間の代表値とするものである。これによりランダムノイズ標準偏差は各区間で１／８に圧縮される。ここで、アナログ歪は、各区間の代表値の階段波形として、または、代表値を結んだ折線もしくは滑らかな曲線で表現される。そのため、ステップＳ２４により全区間において、ランダムノイズを圧縮し、かつ、アナログ歪を残すようにそれぞれの１ＬＳＢ値を求めることができる。

また、本実施の形態２では、例として、全コードで６５５３６個のコードを１０２４区間に分割し、それぞれの区間毎にそれぞれ６４コード分の第１の推定値の差分の平均を、この区間の代表値としてとる場合を挙げる。ここで、実際の測定では、ステップＳ２１において、ランダムノイズにより所定の取り込み期間内に、特定の出力デジタル値が１回も出現しない「ミッシングコード」と称される場合も散見される。ミッシングコードに当たる出力デジタル値は、ステップＳ２３で差分を算出できない。そのため、差分は区間当たり６３組以下になってしまう。仮にランダムノイズが大きいためにミッシングコードとなり、５０組の差しか得られない場合でも、標準偏差は約１／７に圧縮できる。そのため、上記のランダムノイズ圧縮効果と真値の範囲の圧縮効果は充分あると言える。

そこで、この効果に基づき応用した場合、ランプ波の入力デジタル信号源Ｖｉの傾きを、例えば従来の８倍、つまり測定対象のＡＤ変換器であるＴ−ＡＤＣ２３のＤＵＴ（Ｄｅｖｉｃｅ Ｕｎｄｅｒ Ｔｅｓｔ）の分解能である１ＬＳＢ毎に１回強でＡＤ変換されるように選ぶ。

上述したヒストグラム法のみを用いた場合には、同一コード内で８回の測定を行わなければ、ある程度の測定精度を維持できない。一方、本実施の形態２を適用して実測した際には、同一コード内で１回の測定を行えば、５０組以上の差が得られた。そのため、圧縮効果は充分、実用に耐え得るといえる。この場合、測定時間が従来の１／８になり、かつノイズが１／７になるという利点をもたらす。

尚、ステップＳ２３及びステップＳ２４において、隣り合うデータ、つまり、コード順で隣接する出力デジタル値の組合せにおいて、組合せに属する一対の出力デジタル値に対応する各第１の推定値の差分の平均を求めている。ここで、当該平均値の算出については、計算量の削減が可能である。

例えば、隣り合うデータの差分について区間ごとの合計を求めた場合、区間の両端のデータを除き相殺される。つまり、隣り合うデータの差分の区間合計は、単に両端だけの差分に等しい。そして、当該差分を個数で割ったものが平均である。区間平均の代わりに移動平均を用いても良い。これにより、それぞれの１ＬＳＢ値は直接滑らかな曲線として得られる。

また、ステップＳ２５における演算についても同様の工夫が可能である。前記の通り、平均が、両端の差を個数で割ったものであるから、それを累算していく場合、結局、累算する区間の一つ前までは、全区間の両端以外は概略相殺される。従って、実際の計算は、相殺されなかった項のみで済ませることが出来る。

また、移動平均の場合、差の移動平均が両端の差を個数で割ったものであるため、その累算結果は、同様に大部分の項が相殺され、結局最後の移動平均が残る。よって、移動平均のみを算出してもよい。

＜実施の形態３＞
本実施の形態３は、上述した実施の形態１の一実施例である。本実施の形態３では、実施の形態２との違いとして、組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値の差分を算出し、一対の出力デジタル値の差分に基づいて統計処理を行うものである。これにより、入力電圧値の幅を１ＬＳＢより大きくし、取り込まれる出力デジタル値のうち隣接する値同士の差分が２ＬＳＢ以上となっても、入力電圧値の幅を当該差分により除算することにより、１ＬＳＢ当たりの入力電圧値を算出できる。同等の測定精度を維持しつつ、さらに、測定時間を短縮できる。

例えば、ランプ波の入力デジタル信号源Ｖｉの傾きを、測定環境と、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３に応じて適宜選択することで、実施の形態２に比べて測定時間をさらに短くすることが出来る。

その他については、実施の形態２と同様の構成が可能であり、同様の効果を奏することができる。よって、以下では、実施の形態２と同様のものについては図示及び説明を省略する。

図６は、本実施の形態３にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。まず、ランプ波形発生器２１は、１ＬＳＢ以上の間隔の入力電圧値に基づくランプ波を、ＤＡ変換器２２を介してＴ−ＡＤＣ２３へ供給する。そして、測定装置２４は、Ｔ−ＡＤＣ２３からの出力デジタル値Ｖｏを取り込む（Ｓ３１）。これにより、測定点数をさらに減らすことが出来る。この場合、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３の出力として取り込めるデジタルコードのうち、コード順で隣り合うものはもはや１ＬＳＢではない。

次に、測定装置２４は、取り込まれた出力デジタル値のうち隣接する値の差分を算出する（Ｓ３２）。ここでは、実施の形態２と比べて測定点数が少ないため、一つのコード値の大きさ当たり複数の出力デジタル値が取り込まれない可能性もある。さらに、取り込まれた出力デジタル値の大きさの差が２以上ある可能性もある。続いて、測定装置２４は、隣接する出力デジタル値の差分から、１ＬＳＢ当たりの電圧値を算出する（Ｓ３３）。具体的には、測定装置２４は、（ランプ波の１ステップ電圧値）／（取り込んだデータの隣り合うデジタルコードの差であるデジタル値）を演算して、１ＬＳＢ当たりの電圧値を求める。ここで、ランプ波の１ステップでこのコード差に対応する電圧値がえられる。尚、「ランプ波の１ステップ電圧値」は定数であるため、まとめて後から処理をしても良い。

その後、測定装置２４は、出力デジタル値の出力範囲を複数の区間に分割し、区間ごとに１ＬＳＢあたりの電圧値の平均値を算出する（Ｓ３４）。以降、図５のステップＳ２５及びＳ２６と同様にステップＳ３５及びＳ３６を処理する。

例えば、ステップＳ３１では、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３が１６ビットの場合で、測定点数としてわずか３００点程度の粗いステップ（つまり、１ＬＳＢより大きな間隔）のランプ波を入力すると、６５５３６／３００≒２１８コードおきのコードを取り込むこととなる。実際には、これにランダムノイズとアナログ歪の影響が加わったコードを取り込むことになる。

そして、ステップＳ３２及びＳ３３では、上述したように１ＬＳＢあたりの電圧値を算出する。ステップＳ３４では、全ての出力デジタル値において、例えば１４区間に分割し、それぞれ１６個の１ＬＳＢあたりの電圧値の区間平均を算出する。ステップＳ２５では、各区間の平均値より各出力値の第２の推定値を算出し、ステップＳ２６では、この各推定出力値よりステップＳ１１で非直線誤差の算出を行う。尚、区間平均に変えて、単に１６個ずつの移動平均を算出するか、近似係数の算出を行っても構わない。

これにより、これらの平均値に含まれるノイズの標準偏差は１／１６の平方根である１／４に圧縮できる。測定点数がわずか３００点という従来の１／２１８４の計測時間にもかかわらず、ノイズを従来の１／４程度に出来る上、アナログ歪も表現できるという、極めて優れた効果がある。

＜実施の形態４＞
本実施の形態４は、上述した実施の形態１の一実施例であり、実施の形態３の変形例である。本実施の形態４では、組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値の差分の逆数を算出し、一対の出力デジタル値の差分の逆数に基づいて統計処理を行うものである。これにより、入力電圧値の幅を１ＬＳＢより大きくしても、測定精度を維持し、さらに、統計処理の演算を簡略化し、統計処理の高速化を図ることができる。特に実施の形態３に比べてさらなる計算処理の高速化を実現できる。

また、実施の形態３と同様に、ランプ波の入力デジタル信号源Ｖｉの傾きを、測定環境と、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３に応じて適宜選択することで、実施の形態２に比べて測定時間をさらに短くすることが出来る。

その他については、実施の形態２と同様の構成が可能であり、同様の効果を奏することができる。よって、以下では、実施の形態２と同様のものについては図示及び説明を省略する。

図７は、本実施の形態４にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ４１及びＳ４２は、上述したステップＳ３１及びＳ３２と同等である。ここで、まず、１ＬＳＢの逆数のディメンジョンを導入する。実施形態３における１ＬＳＢ当たりの電圧値の逆数は、１／（１ＬＳＢ）＝（取り込んだデータの隣り合うコードの差）／（ランプ波の１ステップ）である。ここで、「ランプ波の１ステップ」は定数であるため、後からまとめて計算することが可能である。よって、図７では単に、ステップＳ４２により、ランプ波の１ステップに（取り込んだデータの隣り合うデジタルコードの差）のデジタル値を計算する。つまり、図６におけるステップＳ３３を省略することが可能である。これにより、実施の形態３に比べて、除算が省略でき、計算量をさらに減らすことができる。

尚、本質的に１ＬＳＢの値は変わらないので、１／（１ＬＳＢ）の値もほとんど等しい。また、１ＬＳＢ真値からの誤差をｘとすると、１／（１＋ｘ）≒１−ｘと近似できる。つまり、１ＬＳＢの逆数のディメンジョンでは、１ＬＳＢの誤差の符号が反転するだけである。

続いて、測定装置２４は、出力デジタル値の出力範囲を複数の区間に分割し、区間ごとに隣接する値の差分に基づく平均値を算出する（Ｓ４４）。つまり、１ＬＳＢの逆数のディメンジョンに比例する各平均を求める。そして、測定装置２４は、その逆数を取って１ＬＳＢのディメンジョンに直して、第２の推定値を計算する（Ｓ４５）。または、逆数を取ることなく、単に誤差の符号が反転するだけという理解のまま、累算して第２の推定値としてもよい。この場合、ステップＳ４６で非直線性誤差を求める際にも、その符号が反転しているが、通常その絶対値の最悪値をもって非直線性誤差値としているので、結局符号は無視できる。

＜実施の形態５＞
本実施の形態５は、上述した実施の形態１の一実施例であり、実施の形態４の変形例である。本実施の形態５では、組合せごとに、各組合せに属する一対の出力デジタル値に基づいて非直線性の仮の誤差を算出し、仮の誤差に対して統計処理を行うものである。これにより、入力電圧値の幅を１ＬＳＢより大きくしても、測定精度を維持し、さらに、統計処理の演算を簡略化し、統計処理の高速化を図ることができる。特に実施の形態３及び４に比べてさらなる計算処理の高速化を実現できる。ここで、仮の誤差は、例えば、上述したヒストグラム法等の公知技術により算出したものであっても構わない。そして、仮の誤差とは、例えば、図２のステップＳ１４で算出する誤差のような最終的に算出される誤差ではなく、一時的に算出される誤差をいうことができる。または、仮の誤差とは、最終的な誤差を算出するための中間値ともいえる。また、本実施の形態５では、ある意味、非直線性の誤差を二段階で算出するものである。つまり、一段階目では、既存の手法を用いて従来通りに非直線性の誤差を仮の誤差として算出し、その後、仮の誤差に基づいて最終的な非直線性の誤差を算出するものということができる。

また、実施の形態３又は４と同様に、ランプ波の入力デジタル信号源Ｖｉの傾きを、測定環境と、測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３に応じて適宜選択することで、実施の形態２に比べて測定時間をさらに短くすることが出来る。

その他については、実施の形態２と同様の構成が可能であり、同様の効果を奏することができる。よって、以下では、実施の形態２と同様のものについては図示及び説明を省略する。

図８は、本実施の形態５にかかる測定処理の流れを説明するためのフローチャートである。ステップＳ５１は、上述したステップＳ３１及びＳ４１と同等である。次に、測定装置２４は、取り込まれた出力デジタル値から仮の非直線性誤差を算出する（Ｓ５２）。つまり、ランダムノイズが含まれる出力デジタル値から既存の手法を用いて中間値としての仮の非直線性誤差を算出する。そして、測定装置２４は、出力デジタル値の出力範囲を複数の区間に分割し、区間ごとに仮の非直線性誤差に基づく移動平均を算出する（Ｓ５４）。つまり、ステップＳ５４において、平均化等の統計処理を行い、ランダムノイズを圧縮する。以降、ステップＳ２５及びＳ２６と同様に、ステップＳ５５及びＳ５６を処理する。

ここで、ステップＳ５２及びＳ５４の処理が、ステップＳ４２及びＳ４４と等価であることを以下に説明する。前述のように、微分非直線性誤差は、隣り合うデータの差分から、１ＬＳＢを示す一定値を引いたものである。従って、「｛（隣り合うデータの差）−（一定値）｝の平均」と、「（隣り合うデータの差の平均）−（一定値）」とは、計算順序が異なるだけで、全く等しい。従って、図７と図８は等価である。

また、積分非直線性誤差は、コード毎に、（ランプ入力電圧）−（取り込んだコードの理想入力電圧）で与えられる。ここで、この区間の移動平均を考える。理想入力電圧は、コードの一次関数で与えられるので、その平均は常にその中央値となり、定数である。「ランプ入力電圧」の移動平均は、前述した実施の形態２における移動平均と等価である。

つまり、先に、仮の非直線性誤差の計算をしてから、移動平均を取る方法でも、図６及び図７と同様に、測定点数がわずか３００点という計測時間で、平均値に含まれるノイズの標準偏差を従来の１／４程度に出来る上、アナログ歪も維持して表現できるという、極めて優れた効果が得られる。

上述したヒストグラム法のみでは、１６ビットのＡＤ変換器の場合の全てのコードである６５５３６コードに対して、各１０回程度の測定が必要なため、理論的には測定回数として６５５３６０回の測定が必要になるのに対して、本実施の形態５では、ヒストグラム法のみに比べて、約１／２０００の回数で実現できる。

図９〜図１２は、実測定値をグラフで示したものである。図９〜図１２は、いずれも横軸には入力ステップ電圧、縦軸は理想値との誤差を算出してＡＤの特性を示した例である。図９は、非特許文献１にかかる技術により約２５００データを測定した場合の積分直線性グラフである。ここでは、ランダムノイズを含んでおり、非特許文献１の手法は、このランダムノイズを含んだ出力データから積分非直線性を求めていたことを示す。

図１０は、本実施の形態５により約２５００データを測定した場合の積分直線性のノイズ圧縮グラフである。つまり、約２５００データの積分直線性のノイズ圧縮した図である。ステップＳ５４の出力で、ランダムノイズを圧縮したものである。各点はランダムノイズの中央に位置し、ノイズが無い場合の真値に近い点を示している。

図１１は、本実施の形態５により約２５０データを測定した場合の積分直線性のノイズ圧縮グラフである。つまり、２５００データの内の約２５０データだけを使って、ステップＳ５２とステップＳ５４を実行したものである。

図１２は、図９〜図１１を重ね合わせて比較するための図である。図１１の結果は、図１０の２５００データの場合と遜色なく、同様にランダムノイズの無い場合の真値に近い点を示している。

以上のことから、非特許文献１の例では、全コード（６５５３６コード）内で１４コードおきの２５００ポイントの積分非直線性を示している。つまり、全コードで求めた結果と基本的は同じになる。従って、図１０及び図１１では本実施の形態５の方法として測定回数を２５０回で実施しても、精度よくランダムノイズのない真値に近いものとなっていることを示している。このことから測定時間の短縮が可能である。そして、本実施の形態５の方法を用いると、わずか２５０点の測定で、アナログ歪を維持して表現できるという、極めて優れた効果が得られている。そのため、測定精度を維持できる。

図８では、非特許文献１にかかるヒストグラム法によるデータ変換器の非直線性誤差を求める方法に、ランダムノイズを低減するための移動平均等の統計処理を追加したものである。ここで、ＡＤ変換器又はＤＡ変換器の測定方法としてこのような処理を採用すると、非直線性誤差自体も圧縮されるため、一般的には測定精度が悪くなることが知られている。しかしながら、上述した通り、ΔΣ型のデータ変換器においては、図８と図７とが等価である。そして、ランダムノイズは圧縮し、非直線性誤差は圧縮されないという意味のある有効な方法である。よって、本実施の形態５にかかる測定方法では、ΔΣ型のデータ変換器においては、測定精度を維持しつつ、測定時間を短縮することができる。

＜実施の形態６＞
本実施の形態６は、上述した実施の形態１の一実施例であり、本実施の形態２の変形例である。具体的には、ΔΣ型ＤＡ変換器を測定するものである。この場合においても本実施の形態２〜５と同等の効果を奏することができる。

図１３は、本実施の形態６にかかるΔΣ型ＤＡ変換器の測定装置を含む全体構成を示すブロック図である。図１３は、ランプ波形発生器６１と、Ｔ−ＤＡＣ６２と、ＡＤ変換器６３と、測定装置６４とを含む。図１３は、図１のＤＡ変換器２２が図１３の測定対象のΔΣ型ＤＡ変換器のＴ−ＤＡＣ６２となり、図１の測定対象のΔΣ型ＡＤ変換器のＴ−ＡＤＣ２３が基準の高精度な図１３のＡＤ変換器６３となったものである。つまり、構成上は図１と図１３のＡＤ変換器とＤＡ変換器のどちらを測定対象の用と基準用と考えるかの違いである。

Ｔ−ＤＡＣ６２は、減算器６２１と、積分器６２２と、二値化６２３と、アナログフィルタ６２４とを備える。ΔΣ型ＤＡ変換器であるＴ−ＤＡＣ６２も、原理的にはＴ−ＡＤＣ２３と同等であり、１ＬＳＢの値はどこでも同じ値である。よって、測定装置６４は、ランダムノイズとアナログ歪が加算された出力デジタル値を取り込むこととなる。

デジタルコードがランプ波形発生器６１に与えたデジタル値、電圧値がＡＤ変換器６３の出力する電圧値として、図５〜図８のフローチャートに示す処理を行うことで、ランダムノイズを低減し、測定時間を短縮できる。

＜その他の実施の形態＞
上述した本実施の形態１乃至６のいずれかを適用したデータ変換器の測定装置及び測定方法によれば、測定時のランダムノイズを大幅に減らすことが出来る。そのため、ランダムノイズを圧縮した極めて高精度な測定が出来る。そして、測定点数を減らした場合でも通常よりもランダムノイズを圧縮できるので、測定時間を短縮することができる。よって、ＬＳＩ生産時の試験等で大変有用である。また、近年増加している補正回路を含むデータ変換器の補正のためのデータの測定に適用すれば、高精度かつ高速に測定できる利点がある。

また、上述した実施の形態では、ΔΣ型ＡＤ変換器とΔΣ型ＤＡ変換器を測定する場合について示したが、以下に他の例を示す。例えば、１ＬＳＢの値がほぼ等しいＡＤ変換器やＤＡ変換器として、抵抗ストリング型や、単位定電流型、単位容量型等がある。これらはそれぞれほぼ等しい物理量、すなわち抵抗値、電流値又は容量値をコードの示す数だけ順次加算するタイプである。各物理量の誤差は、その１個分つまり１ＬＳＢ分より充分小さいので、ほぼ等しいと言える。従って、上記各実施の形態で述べた手法をそのまま適用することで、１ＬＳＢを超えるような大きなノイズを圧縮することが出来る。つまり、様々な種類のＡＤ変換方式とＤＡ変換方式に適用可能であり、また、様々な物理量に対して適用可能である。また、例示に限定することなく、広く適用できることは言うまでもない。

このように本実施の形態では、測定対象のデータ変換器の単位物理量に相当する差分を統計処理することで、ノイズによるばらつき成分を圧縮するものであり、極めて広く応用が可能である。

その他、実施の形態に記載された内容の一部を以下に記載する。
（１）測定方法は、
順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演算する演算装置と、を用いて、
前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法であって、
前記順次取り込んだ出力デジタル値の生じた位置又は回数に応じて、前記各取り込んだ出力デジタル値における変換電圧の第１の推定値を算出し、
前記出力デジタル値が１異なる対における各出力デジタル値に対応する前記第１の推定値の差を統計処理し、
各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大きさ順における位置まで累算した値を、第２の推定値として算出する。
（２）他の測定方法は、
順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演算する演算装置と、を用いて、
前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法であって、
前記順次取り込んだ出力デジタル値のうち値の大きさ順において隣り合う異なる出力デジタル値の対の差又は当該差の逆数を統計処理し、
各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大きさ順における位置まで累算した値を、推定値として算出する。
（３）さらに他の測定方法は、
順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演算する演算装置と、を用いて、
前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法であって、
前記順次取り込んだ出力デジタル値から第１の非直線性誤差を算出し、
前記第１の非直線性誤差を統計処理したものを第２の非直線性誤差とする。
（４）（１）から（３）のいずれかの測定方法において、
前記統計処理は、区間平均、移動平均又は近似式に基づく演算のいずれかである。
（５）測定プログラムは、
アナログ信号とデジタル信号間のデータ変換を行うデルタシグマ型のデータ変換器の測定処理をコンピュータに実行させる測定プログラムであって、
所定間隔の入力電圧値に基づき生成されたランプ波形の入力に基づいて前記データ変換器によるデータ変換を経由して出力される出力デジタル値を連続して取り込み、
前記出力デジタル値のうち異なる値同士であり、かつ、値の大きさ順で隣接する出力デジタル値を選択して一対の組合せとし、
前記組合せごとに、各組合せに属する出力デジタル値又は当該出力デジタル値に対応する入力電圧値を用いて所定の統計処理を行い、
前記統計処理の結果から非直線性の誤差を算出する
処理を前記コンピュータに実行させる測定プログラムである。

さらに、本願は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、既に述べた本要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。例えば、上述の実施の形態では、ハードウェアの構成として説明したが、これに限定されるものではない。そのため、上述した処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は既に述べた実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることはいうまでもない。

１１ 入力波発生器
１２ データ変換器
１３ 測定装置
１３１ 統計部
１３２ 誤差算出部
２１ ランプ波形発生器
２２ ＤＡ変換器
２３ Ｔ−ＡＤＣ
２３１ 減算器
２３２ 積分器
２３３ 二値化
２３４ デジタルフィルタ
２４ 測定装置
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ ＩＦ部
３４ ＨＤＤ
３５ 測定プログラム
６１ ランプ波形発生器
６２ Ｔ−ＤＡＣ
６２１ 減算器
６２２ 積分器
６２３ 二値化
６２４ アナログフィルタ
６３ ＡＤ変換器
６４ 測定装置
Ｖｉ 入力デジタル信号源
Ｖｏ 出力デジタル値

Claims (4)

1. 順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
   前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
   前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演算する演算装置と、を用いて、
   前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法であって、
   前記順次取り込んだ出力デジタル値の生じた位置又は回数に応じて、前記各取り込んだ出力デジタル値における変換電圧の第１の推定値を算出し、
   前記出力デジタル値が１異なる対における各出力デジタル値に対応する前記第１の推定値の差を統計処理し、
   各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大きさ順における位置まで累算した値を、第２の推定値として算出する、
   測定方法。
2. 順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
   前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
   前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演
   算する演算装置と、を用いて、
   前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法
   であって、
   前記順次取り込んだ出力デジタル値のうち値の大きさ順において隣り合う異なる出力デ
   ジタル値の対の差又は当該差の逆数を統計処理し、
   各出力デジタル値について、前記統計処理の結果に基づいて前記出力デジタル値の大き
   さ順における位置まで累算した値を、推定値として算出する、
   測定方法。
3. 順次増加又は減少するデジタル値が入力電圧として与えられたＤＡ変換器と、
   前記ＤＡ変換器の出力電圧をデジタル値に変換するＡＤ変換器と、
   前記ＡＤ変換器の出力デジタル値を順次取り込み、当該取り込んだ出力デジタル値を演算する演算装置と、を用いて、
   前記順次取り込んだ出力デジタル値から第１の積分非直線性誤差を算出し、
   前記ＤＡ変換器又は前記ＡＤ変換器のいずれかのデータ変換の精度を測定する測定方法であって、
   前記第１の積分非直線性誤差に対してノイズを圧縮するための統計処理をしたものを第２の積分非直線性誤差とする、
   測定方法。
   
   
4. 請求項１から請求項３のいずれかの測定方法であって、
   前記統計処理は、区間平均、移動平均又は近似式に基づく演算のいずれかである、
   測定方法。

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