Oversampling

există trei motive principale pentru efectuarea oversampling:

Anti-aliasingEdit

Oversampling poate face mai ușor pentru a realiza filtre analogice anti-aliasing. Fără supraeșantionare, este foarte dificil să implementați filtre cu cutoff-ul ascuțit necesar pentru a maximiza utilizarea lățimii de bandă disponibile fără a depăși limita Nyquist. Prin creșterea lățimii de bandă a sistemului de eșantionare, constrângerile de proiectare pentru filtrul anti-aliasing pot fi relaxate. Odată eșantionat, semnalul poate fi filtrat digital și eșantionat la frecvența de eșantionare dorită. În tehnologia modernă a circuitelor integrate, filtrul digital asociat cu această reducere a eșantionului este mai ușor de implementat decât un filtru analogic comparabil cerut de un sistem neeșantionat.

ResolutionEdit

în practică, supraeșantionarea este implementată pentru a reduce costurile și a îmbunătăți performanța unui convertor analog-digital (ADC) sau a unui convertor digital-analog (DAC). Când supraeșantionarea cu un factor de N, intervalul dinamic crește, de asemenea, un factor de N, deoarece există de N ori mai multe valori posibile pentru sumă. Cu toate acestea, raportul semnal-zgomot (SNR) crește cu n {\displaystyle {\sqrt {N}}}

, deoarece însumarea zgomotului necorelat își mărește amplitudinea cu N {\displaystyle {\sqrt {n}}}

, în timp ce însumarea unui semnal coerent crește media cu N. ca rezultat, SNR crește cu n {\displaystyle {\sqrt {n}}}

.

de exemplu, pentru a implementa un convertor pe 24 de biți, este suficient să folosiți un convertor pe 20 de biți care poate rula de 256 de ori rata de eșantionare țintă. Combinarea a 256 de eșantioane consecutive pe 20 de biți poate crește SNR cu un factor de 16, adăugând în mod eficient 4 biți la rezoluție și producând un singur eșantion cu rezoluție pe 24 de biți.

Numărul de eșantioane necesare pentru a obține n {\displaystyle n}

biți de precizie suplimentară a datelor este numărul de eșantioane = ( 2 n ) 2 = 2 2 n . {\displaystyle {\mbox{număr de eșantioane}} = (2^{n})^{2}=2^{2n}.}

pentru a obține eșantionul mediu scalat la un număr întreg cu n {\displaystyle n}

biți adiționali, suma de 2 2 n {\displaystyle 2^{2n}}

eșantioanele sunt împărțite la 2 n {\displaystyle 2^{n}}

: medie scalată = 0 2 2 N − 1 2 n Date i 2 2 N = 0 2 N − 1 Date i 2 n . {\displaystyle {\mbox{scaled mean}}={\frac {\sum \ limits _{i = 0}^{2^{2n}-1}2 ^ {n}{\text{data}} _ {i}}{2 ^ {2n}}} = {\frac {\sum \ limits _ {i = 0}^{2^{2n}-1} {\text{data}} _ {i}}{2^{n}}}.}

această medie este eficientă numai dacă semnalul conține suficient zgomot necorelat pentru a fi înregistrat de ADC. Dacă nu, în cazul unui semnal de intrare staționar, toate probele 2 n {\displaystyle 2^{n}}

ar avea aceeași valoare și media rezultată ar fi identică cu această valoare; deci, în acest caz, supraeșantionarea nu ar fi făcut nicio îmbunătățire. În cazuri similare în care ADC nu înregistrează zgomot și semnalul de intrare se schimbă în timp, supraeșantionarea îmbunătățește rezultatul, dar într-o măsură inconsistentă și imprevizibilă.

adăugarea unui zgomot de dithering la semnalul de intrare poate îmbunătăți de fapt rezultatul final, deoarece zgomotul de dither permite supraeșantionarea să funcționeze pentru a îmbunătăți rezoluția. În multe aplicații practice, o mică creștere a zgomotului merită o creștere substanțială a rezoluției de măsurare. În practică, zgomotul de dithering poate fi adesea plasat în afara intervalului de frecvență de interes pentru măsurare, astfel încât acest zgomot să poată fi ulterior filtrat în domeniul digital—rezultând o măsurare finală, în intervalul de frecvență de interes, atât cu rezoluție mai mare, cât și cu zgomot mai mic.

NoiseEdit

dacă se prelevează mai multe eșantioane de aceeași cantitate cu zgomot necorelat adăugat la fiecare eșantion, atunci deoarece, așa cum s-a discutat mai sus, semnalele necorelate se combină mai slab decât cele corelate, Media n eșantioane reduce puterea de zgomot cu un factor de N. Dacă, de exemplu, supraeșantionăm cu un factor de 4, raportul semnal-zgomot în termeni de putere se îmbunătățește cu un factor de 4 care corespunde unui factor de 2 îmbunătățire în termeni de tensiune.

anumite tipuri de ADC-uri cunoscute sub numele de convertoare delta-sigma produc în mod disproporționat mai mult zgomot de cuantificare la frecvențe mai mari. Prin rularea acestor convertoare la un multiplu al ratei de eșantionare țintă și filtrarea low-pass a semnalului supraeșantionat până la jumătate din rata de eșantionare țintă, se poate obține un rezultat final cu mai puțin zgomot (pe întreaga bandă a convertorului). Convertoarele Delta-sigma folosesc o tehnică numită modelarea zgomotului pentru a muta zgomotul de cuantificare la frecvențele mai înalte.