增加采样频率可以改善系统的SNR,其原因是,当采样频率增加时,量化噪声功率仍保持不变(量化噪声只与字长有关),量化误差可以建模为样本与样本之间不相关,这就将产生平坦的频率响应,从而具有单边功率谱密度:PSD等于两倍的量化噪声功率与采样频率之比。因此,尽管总的量化噪声功率保持不变,量化噪声的PSD随着采样频率的增加而减低,即,采样频率每增加一倍,信噪比大约增加3分贝。量化信噪比的提高有两种方法:一是增加量化字长,字长每增加一位,信噪比大约增加6分贝;二是提高采样频率。由于量化噪声是均匀分布的白噪声,当采样频率提高一倍时,噪声能量并没有改变,而噪声分布范围却增加了一倍,因此,相对地,信噪比就提高了“根号2”分之一。

在杨小牛翻译的《软件无线电原理与应用》里的公式:

SNR=6.02N+1.76+10*log(fs/2B)

其中N是量化位数,其中采样率为fs,B为带宽,明显fs即采样率提高,可以提高SNR。书上解释是B固定,fs提高,效果相当于在更宽的频率范围扩展量化噪声,从而使SNR提高。

ADC量化噪声在fs/2内为白噪声,信号频率等于fs/2条件下,即乃奎斯特采样,此时SNR=6.02N+1.76。
当信号频率小于fs/2时,量化噪声仍然在fs/2平均分布,但是所关注的"有用"信号带宽内的量化噪声却小了,所以SNR就提高了。采样频率越高,量化噪声分布就越分散了,这时就变成过采样了。

同时,补充一下:当借助于over-sampling技术并认为SNR有所提高时,此时已默认要对ADC输出的信号进行digital LPF/BPF操作来提取有用的信号,即后面要加数字滤波器来实现增加的snr。

首先,考虑一个传统ADC的频域传输特性。输入一个正弦信号,然后以频率fs采样--按照 Nyquist定理,采样频率至少两倍于输入信号。从FFT分析结果可以看到,一个单音和一系列频率分布于DC到fs /2间的随机噪声。这就是所谓的量化噪声,主要是由于有限的ADC分辨率而造成的。单音信号的幅度和所有频率噪声的RMS幅度之和的比值就是信号噪声比(SNR)。对于一个Nbit ADC,SNR可由公式:SNR=6.02N+1.76dB得到。为了改善SNR和更为精确地再现输入信号,对于传统ADC来讲,必须增加位数。

如果将采样频率提高一个过采样系数k,即采样频率为kfs,再来讨论同样的问题。FFT分析显示噪声基线降低了,SNR值未变,但噪声能量分散到一个更宽的频率范围。Σ-Δ转换器正是利用了这一原理,具体方法是紧接着1bit ADC之后进行数字滤波。大部分噪声被数字滤波器滤掉,这样,RMS噪声就降低了,从而一个低分辨率ADC,Σ-Δ转换器也可获得宽动态范围。

那么,简单的过采样和滤波是如何改善SNR的呢?一个1bit ADC的SNR为7.78dB(6.02+1.76),每4倍过采样将使SNR增加6dB,SNR每增加6dB等效于分辨率增加1bit。这样,采用1bit ADC进行64倍过采样就能获得4bit分辨率;而要获得16bit分辨率就必须进行415倍过采样,这是不切实际的。Σ-Δ转换器采用噪声成形技术消除了这种局限,每4倍过采样系数可增加高于6dB的信噪比。

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