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什么是过采样
来源：www.elecfans.co
作者：本站日 19:27
[导读] 什么是过采样
过采样是使用远大于奈奎斯特采样频率的频率对输入信号进行采样。设数字音频系统原来的采样频率为fs，通常为44.1kHz或48kHz
什么是过采样
过采样是使用远大于奈奎斯特采样频率的频率对输入信号进行采样。设数字音频系统原来的采样频率为fs，通常为44.1kHz或48kHz。若将采样频率提高到R×fs，R称为过采样比率，并且R＞1。在这种采样的数字信号中，由于量化比特数没有改变，故总的量化噪声功率也不变，但这时量化噪声的频谱分布发生了变化，即将原来均匀分布在0 ~ fs/2频带内的量化噪声分散到了0 ~ Rfs/2的频带上。右图表示的是过采样时的量化噪声功率谱。
　　若R＞＞1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就可以提高系统的信噪比。这时，过采样系统的最大量化信噪比为公式如右图.　　　　式中fm为音频信号的最高频率，R fs为过采样频率，n为量化比特数。　　从上式可以看出，在过采样时，采样频率每提高一倍，则系统的信噪比提高3dB，换言之，相当于量化比特数增加了0.5个比特。由此可看出提高过采样比率可提高A/D转换器的精度。　　但是单靠这种过采样方式来提高信噪比的效果并不明显，所以，还得结合噪声整形技术。
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过采样技术原理介绍
过采样技术原理介绍
假定环境条件:&10位ADC最小分辨电压1LSB&为&1mv
假定没有噪声引入的时候,&ADC采样上的电压真实反映输入的电压,&那么小于1mv的话,如ADC在0.5mv是数据输出为0
我们现在用4倍过采样来,&提高1位的分辨率,
当我们引入较大幅值的白噪声:&1.2mv振幅(大于1LSB),&并在白噪声的不断变化的情况下,&多次采样,&那么我们得到的结果有
真实被测电压&&&&白噪声叠加电压&&&&叠加后电压&&&&ADC输出&&&&ADC代表电压
&&&0.5mv&&&&&&&&&&&&&1.2mv&&&&&&&&&&1.7mv&&&&&&&&&&1&&&&&&&&&&&1mv
&&&0.5mv&&&&&&&&&&&&&0.6mv&&&&&&&&&&1.1mv&&&&&&&&&&1&&&&&&&&&&&1mv
&&&0.5mv&&&&&&&&&&&&-0.6mv&&&&&&&&&-0.1mv&&&&&&&&&&0&&&&&&&&&&&0mv
&&&0.5mv&&&&&&&&&&&&-1.2mv&&&&&&&&&-0.7mv&&&&&&&&&&0&&&&&&&&&&&0mv
ADC的和为2mv,&那么平均值为:&2mv/4=0.5mv!!!&&0.5mv就是我们想要得到的
这里请留意,&我们平时做滤波的时候,&也是一样的操作喔!&&那么为什么没有提高分辨率?????
是因为,&我们做滑动滤波的时候,&把有用的小数部分扔掉了,&因为超出了字长啊,&那么0.5取整后就是&0&了,&结果和没有过采样的时候一样是&0&,&
而过采样的方法时候是需要保留小数部分的,&所以用4个样本的值,&但最后除的不是4,&而是2!&&那么就保留了部分小数部分,&而提高了分辨率!
从另一角度来说,&变相把ADC的结果放大了2倍(0.5*2=1mv),&并用更长的字长表示新的ADC值,&
这时候,&1LSB(ADC输出的位0)就不是表示1mv了,&而是表示0.5mv,&而(ADC输出的位1)才是原来表示1mv的数据位,&
下面来看看一下数据的变化:
ADC值相应位&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&9&8&7&6&5&4&3&2&1&0
0.5mv测量值&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&&&0mv(10位ADC的分辨率1mv,小于1mv无法分辨,所以输出值为0)&&&&&&&&&&&
叠加白噪声的4次过采样值的和&&&&0&0&0&0&0&0&0&0&1&0&&&2mv
滑动平均滤波2mv/4次&&&&&&&&&&&&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&&&0mv(平均数,&对改善分辨率没作用)
过采样插值2mv/2&&&&&&&&&&&&&&0&0&0&0&0&0&0&0&0&0&1&&&2mv/2=0.5mv,&将这个数作为11位ADC值,&那么代表就是0.5mv
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&这里我们提高了1位的ADC分辨率
这样说应该就很简单明白了吧,&其实多出来的位上的数据,&是通过统计输入量的分布,&计算出来的,&
而不是硬件真正分辨率出来的,&引入噪声并大于1LSB,&目的就是要使微小的输入信号叠加到ADC能识别的程度(原ADC最小分辨率).
理论来说,&如果ADC速度够快,&可以无限提高ADC的分辨率,&这是概率和统计的结果
但是ADC的采样速度限制,&过采样令到最后能被采样的信号频率越来越低,
就拿stm32的ADC来说,&12ADC,&过采样带来的提高和局限
分辨率&&&采样次数&&&每秒采样次数
12ADC&&&&&&&1&&&&&&&&&&&&1M
13ADC&&&&&&&4&&&&&&&&&&&&250K
14ADC&&&&&&&16&&&&&&&&&&&62.5K
15ADC&&&&&&&64&&&&&&&&&&&15.6K
16ADC&&&&&&&256&&&&&&&&&&3.9K
17DC&&&&&&&&1024&&&&&&&&&976
18ADC&&&&&&&4096&&&&&&&&&244
19ADC&&&&&&&16384&&&&&&&&61
20ADC&&&&&&&65536&&&&&&&&15
要记住,&这些采样次数,&还未包括我们&要做的&滑动滤波,&
事实上，这种技术是通过提高信噪比来提高分辨率，而且只能对主体噪音是“白噪音”的情况。另外这种技术会增加CPU消耗，同时减少数据吞吐率。
程序上对连续采样取平均值
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(最多只允许输入30个字)什么是过采样技术？什么是欠采样技术？它们各有什么特点？各有什么应用？
什么是过采样技术？什么是欠采样技术？它们各有什么特点？各有什么应用？
10-03-07 &匿名提问
光谱分析技术是近年来分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目，在分析化学领域被誉为分析“巨人”，它的出现可以说带来了又一次分析技术的革命。近红外区域按ASTM定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，是人们最早发现的非可见光区域。由于物质在该谱区的倍频和合频吸收信号弱，谱带重叠，解析复杂，受当时的技术水平限制，近红外光谱“沉睡” 了近一个半世纪。直到20世纪50年代，随着商品化仪器的出现及Norris等人所做的大量工作，使得近红外光谱技术曾经在农副产品分析中得到广泛应用。到60年代中后期，随着各种新的分析技术的出现，加之经典近红外光谱分析技术暴露出的灵敏度低、抗干扰性差的弱点，使人们淡漠了该技术在分析测试中的应用，从此，近红外光谱进入了一个沉默的时期。80年代后期，随着计算机技术的迅速发展，带动了分析仪器的数字化和化学计量学的发展，通过化学计量学方法在解决光谱信息提取和背景干扰方面取得的良好效果，加之近红外光谱在测样技术上所独有的特点，使人们重新认识了近红外光谱的价值，近红外光谱在各领域中的应用研究陆续展开。进入90年代，近红外光谱在工业领域中的应用全面展开，有关近红外光谱的研究及应用文献几乎呈指数增长，成为发展最快、最引人注目的一门独立的分析技术。由于近红外光在常规光纤中具有良好的传输特性，使近红外光谱在在线分析领域也得到了很好的应用，并取得良好的社会效益和经济效益，从此近红外光谱技术进入一个快速发展的新时期。我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，除一些专业分析工作人员以外，近红外光谱分析技术还鲜为人知。但1995年以来已受到了多方面的关注，并在仪器的研制、软件开发、基础研究和应用等方面取得了较为可喜的成果。但是目前国内能够提供整套近红外光谱分析技术（近红外光谱分析仪器、化学计量学软件、应用模型）的公司仍是寥寥无几。随着中国加入WTO及经济全球化的浪潮，国外许多大型分析仪器生产商纷纷登陆中国，想在第一时间占领中国的近红外光谱分析仪器市场。由此也可以看出近红外光谱分析技术在分析界炙手可热的发展趋势。在不久的未来，近红外光谱分析技术在分析界必将为更多的人所认识和接受。现代近红外光谱分析是将光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术的有机结合。是将近红外光谱所反映的样品基团、组成或物态信息与用标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据采用化学计量学技术建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成或性质的一种分析方法。与常规分析技术不同，近红外光谱是一种间接分析技术，必须通过建立校正模型（标定模型）来实现对未知样品的定性或定量分析。具体的分析过程主要包括以下几个步骤：一是选择有代表性的样品并测量其近红外光谱；二是采用标准或认可的参考方法测定所关心的组分或性质数据；三是将测量的光谱和基础数据，用适当的化学计量方法建立校正模型；四是未知样品组分或性质的测定。由近红外光谱分析技术的工作过程可见，现代近红外光谱分析技术包括了近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分。三者的有机结合才能满足快速分析的技术要求，是缺一不可的。与传统分析技术相比，近红外光谱分析技术具有诸多优点，它能在几分钟内，仅通过对被测样品完成一次近红外光谱的采集测量，即可完成其多项性能指标的测定（最多可达十余项指标）。光谱测量时不需要对分析样品进行前处理；分析过程中不消耗其它材料或破坏样品；分析重现性好、成本低。对于经常的质量监控是十分经济且快速的，但对于偶然做一两次的分析或分散性样品的分析则不太适用。因为建立近红外光谱方法之前必须投入一定的人力、物力和财力才能得到一个准确的校正模型。近红外光谱主要是反映C-H、O-H、N-H、S-H等化学键的信息，因此分析范围几乎可覆盖所有的有机化合物和混合物。加之其独有的诸多优点，决定了它应用领域的广阔，使其在国民经济发展的许多行业中都能发挥积极作用，并逐渐扮演着不可或缺的角色。主要的应用领域包括：石油及石油化工、基本有机化工、精细化工、冶金、生命科学、制药、医学临床、农业、食品、饮料、烟草、纺织、造纸、化妆品、质量监督、环境保护、高校及科研院所等。在石化领域可测定油品的辛烷值、族组成、十六烷值、闪点、冰点、凝固点、馏程、MTBE含量等；在农业领域可以测定谷物的蛋白质、糖、脂肪、纤维、水分含量等；在医药领域可以测定药品中有效成分，组成和含量；亦可进行样品的种类鉴别，如酒类和香水的真假辨别，环保废弃物的分检等。相信随着科学技术的不断发展，近红外光谱分析技术这一先进的技术必将得到广泛的认同和应用。
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