邵陽西門子CPU代理商

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    即便如此，雖然理想的濾波器會消除一切噪聲，實現理想3 dB/倍頻程的調制增益，但實際濾波器不具備此類特性。在實踐中，所需的濾波器阻帶抑制量與試圖實現多少調制增益成函數關系。另外應注意，“3 dB/倍頻程"的經驗法則是基于白噪聲假設。這是一個合理的假設，但并非適用于一切情況。
        一個重要的例外情況是動態范圍受非線性誤差或通帶中的其他雜散交調分量影響。在這些情況下，“濾波并丟棄"方法不一定能濾除雜散分量，可能需要更細致的頻率算法。

將SNR和采樣速率轉換為噪聲頻譜密度
        當頻譜中存在多個信號時，比如FM頻段內有許多電臺，情況會變得愈加復雜。若要恢復任一信號，更重要的不是數據轉換器的總噪聲，而是落入目標頻段內的轉換器噪聲量。這就需要通過數字濾波和后處理來消除所有帶外噪聲。
        有多種方法可以減少落入紅框內的噪聲量。其中一種是選擇具有更好SNR（噪聲更低）的ADC?；蛘咭部梢允褂孟嗤琒NR的ADC并提供更快的時鐘（比如150 MHz），從而讓噪聲分布在更寬的帶寬內，使紅框內的噪聲更少。

NSD進入視野
        這就提出了一個新問題：如要快速比較轉換器濾除噪聲的性能，有沒有比SNR更好的規格？
        此時就會用到噪聲頻譜密度(NSD)。用頻譜密度（通常以相對于每赫茲帶寬的滿量程的分貝數為單位，即dBFS/Hz）來刻畫噪聲，便可比較不同采樣速率的ADC，從而確定哪個器件在特定應用中可能具有低噪聲。
        表1以一個70 dB SNR的數據轉換器為例，說明隨著采樣速率從100 MHz提高到2 GHz，NSD有何改善。
表1.改變一個70 dB SNR的ADC的采樣速率
        
        表2顯示了部分極為不同的轉換器的多種SNR和采樣速率組合，但所有組合都具有相同的NSD，因此每一種組合在1 MHz通道內都將具有相同的總噪聲。注意，轉換器的實際分辨率可能遠高于有效位數，因為很多轉換器希望具有額外的分辨率以確保量化噪聲對NSD的影響可忽略不計。
表2.幾種極為不同的轉換器均在1 MHz帶寬內提供95 dB SNR；SNR計算假定為白噪底（無雜散影響）