在此我們簡要總結一下ADC的各種指標如何理解，以及從硬體到軟體都有哪些可以採用的手段來提高ADC的轉換精度。
1．ADC指標
除了解析度，速度，輸入範圍這些基本指標外，衡量一個ADC好壞通常會用到以下這些指標：失調誤差，增益誤差，微分非線性，積分非線性，信噪比，信納比，有效位數，總諧波失真。讓我們以下圖為例來看一下這些指標的意義。
LSB
參數中經常用LSB作為單位，比如說差分非線性為2 LSB。這究竟是多大一個值呢？為了簡單起見，我們以一個3bit解析度，滿量程為5V的ADC為例。1個LSB對應的電壓大小為5V／7＝714mV。如果是8bit解析度，那麼1個LSB對應5／255＝19mV。
圖中橫軸為輸入電壓Vin增長方向，縱軸為數字輸出。理想情況下輸入電壓每增長1LSB（714mV），那麼輸出會向上跳變一次，對應虛線L1所在轉換曲線。但實際電路往往會引入偏差，轉換曲線往往如 L2 所對應曲線。
失調誤差（Offset Error）
電壓從0開始增大時，引起輸出第一次跳變的電壓值，與理論上應該引起第一次跳變的電壓值（0．5 LSB）的差值。衡量小電壓時的轉換精度。如圖中，理論上應該在0．5 LSB處跳變，實際電壓增大到1 LSB時才跳變，所以Offset Error是 1–0．5 ＝ 0．5 LSB。
增益誤差（Offset Error）
可以理解為實際轉換曲線偏離理想曲線的程度。用最接近滿量程時跳變點電壓值和理論跳變點電壓值的差表示。
差分非線性 DNL（Differential Non－Linearity）
理論上每增加或減少1 LSB 的電壓，都會引起輸出對應的一次跳變。但實際情況可能如圖中a，b處所示，電壓的步距大於或小於1個LSB的理論步距。
a 處 DNL ＝ 1．5 – 1 ＝ 0．5 LSB；
b 處 DNL ＝ 0．5 – 1 ＝ －0．5 LSB；
積分非線性 INL（Integral Non Linearity）
差分非線性累積起來造成的對實際轉換曲線的最大偏離就是INL。如圖中所示，需要注意的是INL不能表徵對理想轉換曲線的偏離程度。
總不可調整誤差 TUE（Total Unadjusted Error）
實際轉換曲線與理想轉換曲線之間最大的偏離。在最糟糕的一點，我們通過ADC得到的電壓，與實際電壓的差值。通俗講就是最不準的一點差多少。
思考一下，如果 DNL 和 INL 都非常好，那麼是不是說明 TUE 就非常好？
對，還真不一定。即使線性度非常好，如果增益誤差大，還是會導致最終結果大的偏差。
信噪比 SNR（Signal－to－Noise Ratio）
有用信號與噪聲的能量比。我們總是期望信噪比越大越好。對於一個 N－Bit 解析度的ADC來說，如果輸入是一個滿量程的正弦信號，在只考慮量化噪聲的情況下，可以推導出一個有用的公式：
SNR ＝ 6．02N ＋ 1．76dB
推導過程見參考文檔 ADI： MT－001
此公式直觀的表明了ADC解析度和信噪比之間的量化關係。
信納比 SINAD （Signal－to－Noise－and－Distortion Ratio）
實際ADC是無法達到理想狀態的，它的輸出除了會引入噪聲，還會引入輸入信號的諧波。SINAD是有用信號能量，與諧波（Distortion）加噪聲（Noise）能量的比，它更能體現現實世界中的ADC性能。
SINAD ＝ 20log（S／（N＋D））
＊而SNR ＝ 20log（S／N）
有效位數 ENOB（Effective Number of Bits）
體現ADC實際性能相當於多少位。可以從SINAD推出：
ENOB ＝ （SINAD–1．76）／6．02
＊和理想情況下的位數對應：NOB ＝（SNR － 1．76）／6．02。
總諧波失真 THD（Total Harmonic Distortion）
有用信號能量與諧波能量的比。
THD ＝ 20log（S／D）
2．如何提高轉換精度
模擬電源（VDDA）和電壓參考（VREF）
有的單片機ADC模塊會引出單獨的電源引腳和電壓參考引腳，最好用LDO給這些引腳供電，或者用磁珠和濾波電容把這部分電源從數字部分隔離出來。
輸入信號的輸出阻抗
下圖是ADC採樣簡化等效電路。ADC採樣和保持電路的等效輸入電阻電容Radc，和Cadc，手冊中都會給出。在採樣期間，開關SW會接通外部的信號輸入電路，給採樣電容Cadc充電至和輸入信號相等（接近），之後SW斷開，ADC對採樣電容上的電壓進行轉換。如果採樣時間過短，或者輸入信號的輸出阻抗過大，將導致採樣電壓不準。在信號源輸出阻抗過高時，可以考慮增加一級運放。
高頻串擾
如果與模擬輸入引腳靠近的IO上有高頻翻轉的信號，或者PCB上有與輸入信號長距離的平行走線，串擾將幹擾輸入信號。應避免ADC引腳臨近信號高頻翻轉。在ADC輸入布線和臨近的走線之間用地線隔離開也可以避免ADC精度下降。
Wait，Stop模式
如果ADC在Wait和Stop模式下還可以工作，在此種模式下可以最大限度的降低MCU電源的波動，提高ADC的轉換精度。
過採樣（Oversampling）
如果採樣頻率為fs，那麼對於fs／2以內的信號頻率既可以獲得完整信息。過採樣是用遠高於所需的採樣頻率去採樣，這樣噪聲就會均攤在整個採樣頻帶內。我們用數字濾波器可以濾除有用信號頻帶之外的噪聲，從而使頻帶內的信噪比提高，獲得更高的解析度。對多次轉換結果進行平均也可以提高結果的精度。
晶片內部校正
很多單片機內部都有校正機制（Calibration），每次上電後執行一次Calibration，可以以提高ADC的精度。
溫度的影響
ADC受溫度影響比較大，特別是失調誤差和增益誤差。如果晶片工作溫度範圍很寬，可以在不同的溫度下預先測量，按溫度做出查找表以在實際工作時做校正。
混入白噪聲
這種方法對提高直流信號的解析度很有用。如果輸入信號接近直流而且很穩定，那麼輸出就不會產生跳變，比如輸出一直是0x15A，我們無法確認輸入電平是更接近0x159，還是更接近0x15B。那麼我們可以人為地把白噪聲混入信號，使信號產生小的波動從而輸出產生跳變，然後再通過數學平均得出一個精度更高的數值。實際操作中可以用GPIO產生一個方波然後通過阻容耦合進輸入信號引腳。
參考資料：
ADI： Data Converter Introduction
ADI： MT－001 TUTORIAL Taking the Mystery out of the Infamous Formula，
＂SNR ＝ 6．02N ＋ 1．76dB，＂ and Why You Should Care
ST： AN1636 UNDERSTANDING AND MINIMISING ADC CONVERSION ERRORS
ST： AN2834 Application note How to get the best ADC accuracy in STM32 microcontrollers
NXP： How to Increase the Analog－to－Digital Converter Accuracy in an Application
NXP： Cookbook for SAR ADC Measurements