上述架构非常适用于高分辨率应用，因此我们不妨看看上述架构中各种类型的误差源是如何暴露出来的。
我们可通过采用噪声整形技术使Δ-Σ架构中的量化误差达到最小。噪声整形技术不会减小或消除量化噪声；它只是将量化噪声推向更高频率、使之不再影响有关频率（低频）而已。因此，就量化噪声而言，Δ-Σ架构的设计可以将量化噪声的影响降至最低。
Δ-Σ架构中存在偏移和增益误差，这与任何其他数据转换器的情况一样。此外，正是因为与任何其他数据转换器的情况一样，因而我们也可以通过简单的校准技术将上述误差最小化。为了进行偏移校准，我们采用 0V 或非常小的信号并读取输出代码。如果结果为正，那么转换器就存在正偏移误差，我们从结果中减去偏移值；如果结果为负，那么转换器就存在负偏移误差，我们就向结果加上偏移值。
我们通过对A/D转换器施加满量程或近于满量程的信号并测量输出代码来实现增益校准。偏移校准在增益校准之前进行。如果作图显示A/D转换器的所有输出代码的话，我们看到增益误差与理想输出代码斜率产生偏离，因此增益修正只不过是调整这条线的斜率而已。
INL存在于Δ-Σ架构中，就像任何其他数据转换器一样。但是，我们可以通过后处理数据对它进行补偿。从理论上说，INL 可以逐个代码地进行校准，但这是不实际的，因此通常我们选择一些数据点来校正 INL。我们通过对表进行线性化来完成上述工作。
DNL通常对Δ-Σ架构而言不是问题。就其特性而言，反馈环路中1位DAC输出是线性的，因此架构不调整也能获得优异的DNL性能。
任何电子设备都存在噪声，无法消除，但我们可以讨论采用何种方法来减小这种误差源。
任何电子设备都存在温度漂移，无法消除，不过，如果可以预计漂移的话，那么我们就能通过线性化表来补偿其影响。我们可通过温度监测来实现上述目的。此外，我们还能很准确地确定漂移对系统性能的限制。
因此，总而言之：我们可通过噪声整形技术来控制Δ-Σ架构中的量化误差，通过校准来最小化偏移和增益误差，采用线性化来改善 INL，而 DNL 则几乎不存在，噪声可最小化，而漂移则可纠正，其影响也可以估计。
最小化噪声要比偏移和增益校准复杂一些。电子电路中有许多噪声源：热噪声、1/f 闪烁噪声和突发噪声。在最小化噪声方面，噪声类型非常重要。热噪声从本质上说是高斯型的，因此我们可采用特定技术来最小化其影响。闪烁噪声和突发噪声从本质上说是非高斯型的，因此上述技术对处理这种噪声源没有效力。
