我的输入信号是直流信号（传感器输出），我很难理解为什么过采样可以提高直流信号的分辨率。

ADC 输出整数。因此，假设是ADC 输出的整数（例如，100.3 或 -333.3）。现在让成为量化操作，在这里你得到直整数，比如 100 或 -334。$x$$y = \lfloor r \rfloor$

现在，让是一些实际值和一些良好的零均值噪声的总和 -。对于正确类型的噪声（足够大的零均值高斯是一种），ADC 输出是一个随机变量，其均值等于。所以对待，其中是一个零均值噪声过程。$r$$x$$r = x + n$$x$$y = x + n_{ADC}$$n_{ADC}$

样本进行平均时，对信号的影响会减弱（事实上，对于 -sample 平均值这就是为什么过采样和平均可以降低噪声并提高分辨率的原因。$y$$n_{ADC}$$\sqrt n$$n$

低通滤波是如何实现的？

在您概述的方法中，您正在平均输入样本。这实际上是低通滤波。

请注意，应用笔记略有错误：它让您将样本相加，然后移动，有效地除以。但是，通过平均，您可以有效地将位添加到 ADC 分辨率*。通常当我这样做时，我只取样本的总和，因为我知道 LSB 中有很多噪声。如果我确实向下移动，我向下移动，而不是。$2^n$$n$$2^n$$2^n$$n/2$$n$

像 SNR 这样的东西是描述直流信号质量的好规范吗？

并不真地。当您具有明确定义的信号强度时，SNR 很好。

对于 DC，最好使用，其中是预期的误差线，或有效位数等。那里有很多例子——我会从电压表规格或工业仪器规格中获得指导。$\pm x_e$$x_e$

*您正在增加精度，而不是准确性。准确性是另一回事**。ADC 的精度受其噪声特性以外的因素的限制。

** 我有最好的简短描述是投掷飞镖：准确度是飞镖在靶心周围的中心程度——精确度是它们的紧密程度。如果你所有的飞镖都落在靶心上方 3 英寸和下方 1 英寸的点上，那么你非常精确——但不是非常精确。

我觉得应该有人建议提问者不要认为这个过程会自动提供额外的 4 位分辨率。如果直流信号上的噪声是不相关的高斯分布噪声，那么是的。在绝大多数真实案例中，噪音不是那样的。特别是，对于具有低成本 ADC 的 DC 类型信号，存在非线性和“粘性计数”，这会使平均结果变得更糟。尝试找出答案。如果你得到的比你想要的少，请考虑抖动你的信号。这种技术有助于将量化误差分散到更平滑的分布中，接近高斯分布。