數字世界是模拟世界的鏡像，而ADC就是連接配接兩個世界的大門。一切模拟信号一旦經過ADC離散化後，其幅值必然會失真，其重要原因是ADC分辨率有限，隻能逼近真實幅值。
我們不可能抵達真理，隻能無限的接近真理。
分辨率是ADC的重要參數之一，它和精度是兩個不同的量，精度描述的是離散結果的準确性，而分辨率描述的是ADC能夠分辨的最小信号，為1LSB。
換言之，分辨率高的ADC能區分出更小的信号，但其轉化的結果準确性受精度限制。
一個8bit ADC，可分辨出256種電平，當輸入範圍是2.56V時，1LSB即為10mV。受分辨率限制，ADC輸出值和實際值之間存在誤差。
下圖是量化誤差的示意圖，對于變化小于1LSB的信号，ADC是無法區分出來的，輸入和輸出此時的誤差即為量化誤差。
量化噪聲的簡化數學模型如下，
e(t)=st, -q/2s < t < +q/2s
根據輸入信号、ADC分辨率和量化誤差的關系，我們可以推導出一條重要的SNR計算公式。詳細推導過程在公衆号背景回複：過采樣
下面就是經典的ADC SNR計算公式。
SNR = 6.02N + 1.76dB
DC至fs/2帶寬範圍
如果使用數字濾波來濾除帶寬BW以外的噪聲成分，則等式中還要包括一個校正系數
或者寫作
BW是信号帶寬，FS是采樣率，OSR=Fs/(2*BW)就是過采樣率。
我們所說的過采樣率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率就是根據上面的公式來的，過采樣率可以參考以前文章：
過采樣系列一：采樣定理與過采樣率
為什麼“過采樣率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率”？
舉個栗子：
當過采樣率OSR為1時，
當過采樣率OSR為4時，
對比公式1和公式2，隻有紅色框部分不同，即過采樣帶來的SNR收益和增加分辨率N是可以轉化等效的。
額外增加的位數N+：
N+=10log(OSR)/6.02，
當OSR=1,4,16，，，，時，N+=1,2,3，，，，，
這就是通常所說的，過采樣率每增加4倍，可以提高1bit分辨率的原因。
那麼是不是隻要提高采樣速率就可以提高分辨率了呢？
其實不對，從公式2可以看出，10log(4)變為10log(1)了，這個過程還需要降低采樣，或者下抽，這麼做除了降低資料量外，就是可以提高分辨率。
如何下抽，是一個學問，如果簡單的求平均，往往隻提高信噪比，達不到提高有效位數的目的，好多人在這裡會采坑。
如何正确使用下抽來增加有效位數？量化誤差與過采樣率最經典的解釋是頻譜密度解釋，篇幅有限，後面文章都會持續更新。