当笔者开始撰写本文时，有人看见标题便问：「您没有小孩，对吧？」虽然过去的确有管过小孩的经验，但一般人在其一生中都忘记了这两件事：极度的愉快及痛苦。而这也是为什么人类一直持续往回走的原因。本文不是要回忆到像是处理噪声电路那样痛苦的经验。主要是关于如何愉快地在数字领域中处理这些困难的模拟式噪音。

解决模拟到数字的转换

在混和式信号线路的完美转换是：转换器每次都会产生一个重复、精确的数字式结果。使用噪音降低技术，像是使用具备精密架构的模拟式滤波器来降低噪音并用于移除不想要的信号。不过，另一种解决模拟到数字转换问题的方式是「设计」噪音到信号中以取代掉。例如，如果致力于在电路上使用低噪音策略，可由一个12位转换器获得12位的精确性。作为另一种方式，可容许一定程度的白噪音进到电路中，接着使用一个处理器或控制器数字滤波器来转换。在这个场景中，电路便能够产生14、15或甚至16位的精确性。如果在电路中具有噪音，可藉由使用超取样技术以在数字滤波器的输出上达到较佳的分辨率。

例如，若使用取样移动式平均数字滤波器，便可使用下列公式来计算所要增加到转换分辨率上的位数（

N）。如果想将分辨率由11位增加到14位，便需要累积并平均到64个取样数据。对于增加分辨率而言时间是最主要的问题。移动式平均数字滤波器逻辑法则累积几个取样以能够计算最终的结果。而这些取样的累积需要时间。有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）数字滤波器也非常适用于这个工作。

如果时间充裕，这听起来像是一个简单的解决方案。不过，在开始使用这个模拟与数字系统组合电路之前，有一个问题应先考虑。必须知道ADC数字输出随时间所产生的情况。当检视数字码随时间变化时，长方条式的描迹是一种最适当的工具。在这个图中会显示每一个码发生的数量。例如，在(图一)中的长条统计图显示来自一个12位（取样率=20ksps）ADC的1024个重复数据样本。

《公式一》

结论

如果时间充裕，这听起来像是一个简单的解决方案。不过，在开始使用这个模拟与数字系统组合电路之前，有一个问题应先考虑。必须知道ADC数字输出随时间所产生的情况。当检视数字码随时间变化时，长方条式的描迹是一种最适当的工具。在这个图中会显示每一个码发生的数量。例如，在(图一)中的长条统计图显示来自一个12位（取样率=20ksps）ADC的1024个重复数据样本。如果想要在转换器上成功地增加分辨率，便需要确保来自ADC的噪音在本质上是属于高斯。在一各长方条状图中，高斯噪音看起来像是在一个中心码上的统计式常态分布。在图一中的数据并未追随一个常态分布的形状。事实上图一的形状看起来像是一个双峰响应。除此之外，该系统的输出平均应该是2236而非2297。所以一个数字滤波器不会「修复」这个数据。本系统的噪音来自于一个LED数组。

一个较差的数组设计所产生的高电流噪声会使得噪音在电路板上造成无法容忍的干扰。

若设计人员在ADC的输出上使用一个数字滤波器，这并非意味着已免除了所产生的是何种数据的责任。数字滤波器可改进模拟到数字的转换，但是这只在非常有信心对于数据的噪音响应在本质上是高斯时才有效。

《图一 这个直方图显示来自ADC的数据是双峰形。这是困难去使用数字滤波器的原因，困难点在精确地将一个数字码实际回复成它所代表的模拟电压输入。》