原文來自公眾號：硬件工程師看海

公眾號后臺回復：過采樣有更多資料

這應該是過采樣系列的最后一篇文章，經常有同學在使用FPGA、單片機或者DSP進行過采樣時沒有正確設計代碼，導致結果異常，有些結果看似正常，而實際卻沒有意義。

這篇文章涉及到簡單的整型數據和算術運算，希望能有所幫助，僅供參考。

舉栗子，理想的8 bit ADC，編碼范圍是0-255，在參考電壓是255mV的情況下，分辨率是1mV。

對一個理想的9.6mV直流電壓進行采樣，ADC無法分辨小數點后的0.6mV，采樣結果會被編碼為10，即10mV。

過采樣有效是有前提條件的，在這里是對9.6mV的直流電壓加隨機噪聲。

過采樣

對疊加噪聲后的信號進行4次采樣，理論上應該得到[9.8, 9.6, 10.4, 9.6]4個離散的樣本點，而受到ADC分辨率的限制，實際只能得到[10, 10, 10, 10]4個編碼樣本，所有樣本點都只能分布在。。。8、9、10。。。整數上。

接下來就對這4個樣本點詳細介紹，直觀的感受過采樣的原理。

假設信號帶寬為B，我們分別分析采樣頻率F為2B sps/S和8B sps/S兩種情況。

當采樣頻率為2B時，過采樣率OSR1=F/(2B)=1;

當采樣頻率為8B時，過采樣率OSR4=F/(2B)=4;

OSR4/OSR1=4，即過采樣率提高了4倍（注意：是提高了4倍），其分辨率應該會增加1bit。

過采樣系列一：采樣定理與過采樣率

繼續以上面采樣9.6mV信號舉栗子。

當以采樣頻率F=1采樣時，采集的結果是[10, 10,10, 10]中的任意一個，對應二進制(0000 1010)。

當以采樣頻率F=4采樣時，采集的結果是[10, 10,10, 10]4個序列。

下面對F=4的4個數據進行下抽處理（降采樣），可以減少計算量增加分辨率。

抽取

ADC是8bit的分辨率，但是在過采樣計算時，不能定義并初始化一個8bit的整形數據，如果初始化8bit的數據，計算過程會溢出，最終結果的位寬還是8bit，并沒有增加分辨率，在這里我們定義一個16bit的數據，預留了足夠的buffer。

對采樣得到的4個8bit數據求和運算，需要計算最大位寬，求和后的最大位寬為8+2=10bit，相當于左移了2bit，變為10bit。

如果只是簡單的求平均，求和后的結果再除以采樣個數4的話，則數據其實是右移2bit，又變回原來的8bit位寬，并沒有增加分辨率。

在這里我們選擇下抽方法是求和后除以2，即右移1bit，則數據從10bit變為9bit，相比于原始的8bit，增加了1bit分辨率（過采樣容易理解，更重要的是下抽）。

過采樣系列二：量化誤差與過采樣率

過采樣率為4時，采樣的4個數據序列[10, 10,10, 10]求和后是40，對應二進制(00 0010 1000)，右移1bit后變為20，對應二進制(0 0001 0100)

255mV參考電壓下，原始的8bit ADC，分辨率為1mV，采集的數據是9(0000 1001)，即9mV；

過采樣率增加4倍后：

255mV參考電壓下，9bit ADC，分辨率為0.5mV，采集的數據是20(0 0001 0100)，即10.0(9.98)mV；

過采樣率增加4倍的前提下，只提高了1bit分辨率，效果不是很明顯，繼續在9.6mV基礎上添加隨機噪聲，這次過采樣率再增加4倍，達到16倍，即采樣速率F=16，對16個采樣序列進行計算舉例。

對采樣得到的16個8bit數據求和運算，最大位寬是8+4=12bit。

求和：10*8+9*7+11=154，對應二進制是(0000 1001 1010)，再右移2bit，則變為10bit的38(00 0010 0110)，（再次強調，不能簡單的求和然后求平均）。

9.6mV加噪信號：

1、255mV參考電壓下，原始的8bit ADC，分辨率為1mV，采集的數據是9(0000 1001)，即9mV

2、過采率為4后：

255mV參考電壓下，9bit ADC，分辨率為0.5mV，采集的數據是20(0 0001 0100)，即10.0(9.98)mV；

3、過采率為16后：

255mV參考電壓下，10bit ADC，分辨率為0.25mV，采集的數據是38(00 0010 0110)，即9.47mV；

從列舉的例子可以看出，過采樣率是可以提高分辨率的，但是提高采樣速率來提高分辨率的代價是巨大的（牛頓第三定律：得到點東西時總要舍棄點什么^_^）。

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