積分非線性（Integral nonlinearity，INL）

積分非線性表示了ADC器件在所有的數值點上對應的模拟值和真實值之間誤差最大的那一點的誤內插補點，也就是輸出數值偏離線性最大的距離。機關是LSB。例如，一個12bit的ADC，INL值為1LSB，那麼，對應基準4.095V，測某電壓得到的轉換結果是1.000V，那麼，真實電壓值可能分布在0.999V到1.001V之間。

　　INL是DNL誤差的數學積分，即一個具有良好INL的ADC保證有良好的DNL。

　　總之，非線性微分和積分是指代碼轉換與理想狀态之間的差異。非線性微分(DNL)主要是代碼步距與理論步距之差，而非線性積分(INL)則關注所有代碼非線性誤差的累計效應。對一個ADC來說，一段範圍的輸入電壓産生一個給定輸出代碼，非線性微分誤差為正時輸入電壓範圍比理想的大，非線性微分誤差為負時輸入電壓範圍比理想的要小。從整個輸出代碼來看，每個輸入電壓代碼步距差異累積起來以後和理想值相比會産生一個總差異，這個差異就是非線性積分誤差。

　　與增益和偏移一樣，計算非線性微分與積分誤差也有很多種方法，代碼平均和電壓抖動兩種方法都可以使用，但是由于存在重複搜尋，當器件位數較多時這兩種方法執行起來很費時。一個更加有效計算INL和DNL的方法是直方圖法，采用線性或正弦直方圖。圖7說明了線性斜升技術的應用，首先使輸入電壓線性增加，同時對輸出以固定間隔連續采樣，電壓逐漸增加時連續幾次采樣都會得到同樣輸出代碼，這些采樣次數稱為“點選數”。

　　從統計上講，每個代碼的點選數量直接與該代碼的相應輸入電壓範圍成正比，點選數越多表明該代碼的輸入電壓範圍越大，非線性微分誤差也就越大；同樣，代碼點選數越少表明該代碼輸入電壓範圍越小，非線性微分誤差也就越小。用數學方法計算，如果某個代碼點選數為9，而“理想”情況下是8，則該器件的非線性微分誤差就是(9-8)/8或0.125。非線性積分是所有代碼非線性微分的累計值，對于斜升直方圖，它就是每個非線性微分誤差的和。從數學觀點來看，非線性積分誤差等于在代碼X-1的非線性微分誤差加上代碼X和代碼X-1的非線性微分誤差平均值。