点击数
积分非线性（Integral nonlinearity，INL）
积分非线性表示了ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，也就是输出数值偏离线性最大的距离。单位是LSB。例如，一个12bit的ADC，INL值为1LSB，那么，对应基准4.095V，测某电压得到的转换结果是1000b，那么，真实电压值可能分布在0.999V到1.001V之间。
INL是DNL误差的数学积分，即一个具有良好INL的ADC保证有良好的DNL。
总之，非线性微分和积分是指代码转换与理想状态之间的差异。非线性微分(DNL)主要是代码步距与理论步距之差，而非线性积分(INL)则关注所有代码非线性误差的累计效应。对一个ADC来说，一段范围的输入电压产生一个给定输出代码，非线性微分误差为正时输入电压范围比理想的大，非线性微分误差为负时输入电压范围比理想的要小。从整个输出代码来看，每个输入电压代码步距差异累积起来以后和理想值相比会产生一个总差异，这个差异就是非线性积分误差。
与增益和偏移一样，计算非线性微分与积分误差也有很多种方法，代码平均和电压抖动两种方法都可以使用，但是由于存在重复搜索，当器件位数较多时这两种方法执行起来很费时。一个更加有效计算INL和DNL的方法是直方图法，采用线性或正弦直方图。图7说明了线性斜升技术的应用，首先使输入电压线性增加，同时对输出以固定间隔连续采样，电压逐步增加时连续几次采样都会得到同样输出代码，这些采样次数称为“点击数”。
从统计上讲，每个代码的点击数量直接与该代码的相应输入电压范围成正比，点击数越多表明该代码的输入电压范围越大，非线性微分误差也就越大；同样，代码点击数越少表明该代码输入电压范围越小，非线性微分误差也就越小。用数学方法计算，如果某个代码点击数为9，而“理想”情况下是8，则该器件的非线性微分误差就是(9-8)/8或0.125。非线性积分是所有代码非线性微分的累计值，对于斜升直方图，它就是每个非线性微分误差的和。从数学观点来看，非线性积分误差等于在代码X-1的非线性微分误差加上代码X和代码X-1的非线性微分误差平均值。
C++中的INL
inl 文件是内联函数的源文件。内联函数通常在c++头文件中实现，但有的时候内联函数较多或者出于一些别的考虑（使头文件看起来更简洁等），往往会将这部分具体定义的代码添加到INL文件中，然后在该头文件的末尾将其用#include引入。由此也可以看到inl文件的例外一个用法的影子——模板函数、模板类的定义代码的存放。对于比较大的工程来说，出于管理方面的考虑，模板函数、模板类的声明部分一般存放在一个或少数几个文件中，而将其定义部分存放在inl文件中，然后在相应的头文件中包含进来。
简单框架如下：
// .h文件
template<class T1,class T2>
class CTemplateClass
{
public:
CTemplateClass();
virtual ~CTemplateClass();
BOOL getInfo(CStringArray& userBaseInfoAry);
};
// .inl文件
template<class T1,class T2>
CTemplateClass<T1,T2>::CTemplateClass()
{
}
template<class T1,class T2>
CTemplateClass<T1,T2>::~CTemplateClass()
{
}
template<class T1,class T2>
BOOL CTemplateClass<T1,T2>::getInfo(CStringArray& userBaseInfoAry)
{
T1 arg1;
T2 arg2;
return TRUE;
}