在模拟信号数字化进程中，奈奎斯特定理明确指出，当 ADC 对一个信号进行采样时，只要采用大于信号频率两倍的采样率，就能够无失真地恢复信号。然而，在实际应用中，我们常常会发现一些地方采用了过采样技术。那么，为什么要使用过采样呢？过采样到底有哪些好处？接下来，本文将对 ADC 过采样的优势进行简要探讨。
什么是过采样
过采样（Oversampling）指的是以高于奈奎斯特频率（即信号频率的两倍）的速率对模拟信号进行采样的过程。在经典的采样理论里，为了避免混叠现象的出现，采样频率至少要达到信号频率的两倍，这就是奈奎斯特准则。而过采样则是在这个基础上，进一步将采样频率提高数倍甚至几十倍。
过采样的优势
可降低抗混叠滤波器设计难度
在信号采集之前，有一个重要的步骤就是设计抗混叠滤波器，该滤波器是在模拟域进行滤波操作。混叠是指在采样过程中，高于奈奎斯特频率（即采样率的一半）的信号频率成分会被错误地映射到较低频率，从而导致原始信号失真，无法准确还原。抗混叠滤波器本质上是一种低通滤波器，其主要作用是在 ADC 采样之前，抑制高于奈奎斯特频率的频率成分，以此来避免混叠现象的发生。
例如，假设有用信号的带宽位于零频至 100MHz 范围内，若我们使用采样速率为 1GHz 的 ADC 对该信号进行采样，那么抗混叠滤波器的过渡带就可以设置得很宽，从 100MHz 到 500MHz。这样一来，就显著降低了抗混叠滤波器的设计难度。因为过渡带越宽，滤波器的设计就相对越容易，对滤波器的性能要求也会相应降低。
可降低量化噪声以提升信噪比
根据相关理论，量化噪声的功率仅仅与量化间隔有关。当 ADC 的位数确定之后，量化噪声功率也就随之确定了。量化噪声均匀地分布在整个频带之内，如果采样率越大，频带就会越宽，那么每个频点上量化的噪声功率就会越小。此时，我们可以通过一个低通滤波器只保留有用信号带宽内的信号。显然，带宽越宽，能够滤除的量化噪声就越多，从而提高了信噪比，改善了信号质量。
为了验证这一点，笔者分别采用 10MHz 的采样率和 100MHz 的采样率（ADC 位数均设置为 14）对一个 1MHz 的正弦波进行采集，并绘制了量化噪声的幅度谱。从绘制的幅度谱中可以明显看出，相比于 10MHz 的采样率，100MHz 的采样率下量化噪声的幅度要小很多。这充分证明了过采样在降低量化噪声、提升信噪比方面的有效性。
