### 过采样提高ADC精度 #### 引言与背景 在现代电子系统设计中，模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）扮演着至关重要的角色，尤其是在需要精确测量模拟信号的应用中。然而，并非所有的应用场景都能负担得起高精度、高分辨率的外部ADC。这时，过采样与求均值技术就成为一种有效的解决方案，能够以较低的成本提高ADC的测量分辨率和信噪比(SNR)。 #### 过采样技术原理 过采样技术的核心在于以远高于所需最低采样频率的速率对信号进行采样，然后通过对多个采样结果进行平均处理来提高分辨率和信噪比。这种技术基于两个基本原理： 1. **量化噪声的特性**：量化噪声是一种均匀分布的噪声，其能量分布在所有频率上。当信号被过采样时，量化噪声会被分散到更宽的带宽上，从而降低了单位带宽内的噪声功率。 2. **低通滤波器的作用**：过采样的信号经过低通滤波器处理后，高频噪声被抑制，而有用的低频信号得以保留，进一步提高了信噪比。 #### 技术实施步骤 1. **过采样**：首先以远高于奈奎斯特频率的速率对输入信号进行采样，以获得更多的样本数据。 2. **求均值**：接着对这些过采样的数据进行求均值处理，即对一系列样本进行累加，然后除以样本数量。 3. **低通滤波**：在求均值之后，信号通常需要通过低通滤波器来去除高频噪声。 4. **降采样**：对滤波后的信号进行降采样，以恢复原始所需的采样率，此时的信号具有更高的分辨率和更好的信噪比。 #### 具体应用实例 考虑一个使用Cygnal C8051系列单片机中的12位ADC的应用场景，目标是将测量分辨率从12位提高至16位。按照公式\(f_{\text{os}} = 4^w \times f_s\)计算过采样频率，其中\(w\)表示希望增加的分辨率位数，\(f_s\)为初始采样频率，\(f_{\text{os}}\)为过采样频率。假设系统的输出数据速率为1 Hz，则过采样频率\(f_{\text{os}}\)应为256 Hz。这意味着需要收集256个样本并对其进行求均值处理，最终通过累加和转储的方式得到16位的有效数据。 #### 实现注意事项 1. **存储器管理**：在进行过采样数据的累加过程中，确保有足够的存储空间以避免溢出或截断错误。 2. **CPU时间成本**：虽然过采样和求均值技术可以显著提高分辨率和信噪比，但同时也增加了CPU的计算负担，降低了数据处理速度。 3. **噪声类型**：过采样和求均值方法对白噪声特别有效，但对于其他类型的噪声可能效果不佳。因此，在实际应用中需要针对不同噪声类型选择合适的技术方案。 #### 结论 过采样与求均值技术提供了一种成本效益高的方式来提高ADC的测量分辨率和信噪比。通过合理的设计和实施，即使是在资源受限的嵌入式系统中也能实现高性能的信号测量。这对于许多需要高精度测量但预算有限的应用来说是一个理想的解决方案。

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

过采样和数字滤波有助于降低对ADC前置的抗混叠滤波器的要求。重构DAC可以通过类似的方式运用过采样和插值原理。例如，数字音频CD播放器常常采用过采样，其中来自CD的基本数据更新速率为44.1 kSPS。早期CD播放器使用传统的二进制DAC，并将“0”插入并行数据中，从而将有效更新速率提高到基本吞吐速率的4倍、8倍或16倍。4×、8×或16×数据流通过一个数字插值滤波器，产生额外的数据点。高过采样速率将镜像频率移动到更高位置，从而可以使用较为简单、成本更低、过渡带更宽的滤波器。此外，由于存在处理增益，信号带宽内的SNR也会提高。Σ-Δ型DAC架构使用高得多的过采样速率，将这一原理扩展到极致，因而在现代CD播放器中颇受欢迎。

在线交易中的欺诈检测：使用欺诈检测比率小于0.00005的Anamoly检测技术（例如过采样和欠采样）来检测在线交易中的欺诈，因此，仅应用分类算法可能会导致过度拟合

很好的AD过采样技术文档，很值得一看。很好的AD过采样技术文档，很值得一看。

高精度光纤陀螺过采样技术分析与应用

采用过采样技术和FFT算法提高测量动态范围.doc

此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量与类别不同。 两种最流行的解决方案是下采样和过采样。 在下采样中，每个类别的图像数量减少到所有类别中的最小图像数量。 另一方面，执行过采样时，每个类别的图像数量增加。 这两种策略对于不平衡的数据集都是有效的。 下采样的实现很简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定类的最小数量，但是，过采样需要更复杂的编码类型。 此代码不使用无法与增强数据存储关联的转换数据存储。 这意味着，到 2020 年，使用转换数据存储执行数据增强变得困难。

使用过采样提高STM32F101xx和STM32F103xx的ADC分辨率

MapReduce 使用 Hadoop 实现随机过采样、随机欠采样和“合成少数过采样技术”（SMOTE）算法 大数据的随机过采样：MapReduce 的近似 随机过采样 (ROS) 算法已适应于遵循 MapReduce 设计来处理大数据，其中每个 Map 进程负责通过少数类实例的随机复制来调整映射器分区中的类分布，Reduce 进程负责收集每个映射器生成的输出以形成平衡数据集。 该过程如图 1 所示，包括四个步骤：初始、映射、缩减和最终。 图 1：ROS MapReduce 设计如何工作的流程图。 大数据的随机欠采样：按照MapReduce程序选择样本 适用于处理大数据的随机欠采样 (RUS) 版本遵循 MapReduce 设计，其中每个 Map 进程负责按类对其数据分区中的所有实例进行分组，Reduce 进程负责收集每个映射器的输出并平衡通过随机消除多数类实例来形成平衡数据集的类分布。