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模數轉換器（ADC）的輸出字中的一些位錯誤，例如由于比較器亞穩態（閃存碼）（1）和低頻閃爍噪聲引起的，在大量ADC輸出字上發生。這些可能不被捕獲在諸如信號噪聲比（SNR）或有效比特數（ENOB）之類的共同性能指標中，這依賴于在短時間間隔上有限數量的輸出字的頻譜分析。
在頻譜分析（2）中使用的快速傅立葉變換（FFT）算法所涉及的復雜計算和存儲數據所需的大的存儲器大小，使得該方法對于BER分析來說是不實際的，因為需要長的觀察窗口。應用程序的預期錯誤率藍牙?、WLAN和儀器在圖1中被描述。［ 1 ］
一種常見的方法是通過比較ADC中的兩個連續的單詞（或樣本）來檢測和計數位錯誤。由于仔細選擇采樣頻率和輸入信號，以確保在連續樣本之間存在少于一個最低有效位（LSB）變化，如果此差異大于LSB，則可以檢測到位錯誤。
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