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分辨率是ADC的重要参数之一，它和精度是两个不同的量，精度描述的是离散结果的准确性，而分辨率描述的是ADC能够分辨的最小信号，为1LSB。 换言之，分辨率高的ADC能区分出更小的信号，但其转化的结果准确性受精度限制。 一个8bit ADC，可分辨出256种电平，当输入范围是2.56V时，1LSB即为10mV。受分辨率限制，ADC输出值和实际值之间存在误差。 下图是量化误差的示意图，对于变化小于1LSB的信号，ADC是无法区分出来的，输入和输出此时的误差即为量化误差。 量化噪声的简化数学模型如下， e(t)=st, -q/2s < t < +q/2s 根据输入信号、ADC分辨率和量化误差的关系，我们可以推导出一条重要的SNR计算公式。 下面就是经典的ADC SNR计算公式。 SNR = 6.02N + 1.76dB DC至fs/2带宽范围 如果使用数字滤波来滤除带宽BW以外的噪声成分，则等式中还要包括一个校正系数 或者写作 BW是信号带宽，FS是采样率，OSR=Fs/(2*BW)就是过采样率。 我们所说的过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率就是根据上面的公式来的， 为什么“过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率”？ 举个栗子 ： 当过采样率OSR为1时， 当过采样率OSR为4时， 对比公式1和公式2，只有红色框部分不同，即过采样带来的SNR收益和增加分辨率N是可以转化等效的。 额外增加的位数N+： N+=10log(OSR)/6.02， 当OSR=1,4,16，，，，时，N+=1,2,3，，，，， 这就是通常所说的，过采样率每增加4倍，可以提高1bit分辨率的原因。
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