模拟信号、数字信号和ADC

现实世界中，我们所感能感知到的各种信号，比如说，长度、温度、身高，都是一个连续的量。而对于连续信号，我们必须有一个通用的标准去测量它们，这样就出现了尺子，温度计等。

这些测量工具通过把现实生活中的连续信号转换成了离散信号，给了我们一个数据，用以比较两者的关系。

比如说小红身高1米6，小黑身高也是1米6，那我们就认为他们一样高。但是严格来讲，他俩身高肯定有区别，可能差个0.01cm，但是who cares呢？

ADC也类似，是连接模拟世界和数字世界的关键接口。它的核心作用就是把模拟世界的连续信号，转换成数字世界的离散信号，然后让计算机处理。

你发现，大多数的系统都可以由上图表示。传感器，你可以是射频传感器，可以是温度传感器等等。

一个ADC，概括起来，主要三个步骤，抽样，量化+编码输出。

抽样即是采样，把连续信号在时间上离散化，比如说采样时钟周期为Ts，那就是每隔Ts秒，就采集一个样本。

量化是把信号的幅度离散化。

这样，给人的直观感觉，就是最好的ADC，应该是位数高，采样率高。位数越高，幅度上越接近实际信号。采样率越高，采样点在时间上的间隔越小，越接近连续信号。

但是给你一个固定频率、固定带宽的信号，需要特别高的采样频率么？

采样定理告诉我们不需要，只要fs>2f或者fs>2BW，就可以了。前者，我们称为过采样，后者我们称为欠采样。

从频域上看，很容易明白。ADC采样，本质上也和射频上的混频类似，是对频谱的搬移。

但从时域上看，还是稍稍有点费解，用几个点恢复出连续信号是比较难想象，但实际上，人家确实能。

但是如果有一个很高采样率的ADC，好不好。当然好了，你采样率高，你就可以采集更高频率更宽带宽的信号，而且减轻滤波器抑制度的压力，简化设计啊。