数字信号处理中过采样的意义是什么？有什么好处？ 第1页

针对 @谢烟客 的评论回答如下，

“过采样 就是采样速率至少高于一个奈奎斯特频率，一般是两个以上.”

1， 业界约定的说法，奈奎斯特频率（Nf）的定义是采样频率发（Fs）的一半，所以Fs=2*Nf这是一个固定的关系，并不存在“一般”或者“特殊情况”，也不会出现“两个以上”。

2，根据采样定律，无失真采样的要求是：Nf严格大于输入信号的最高频率分量（对于宽带信号），或者大于输入信号的带宽（对于窄带信号）。

3，如果Nf只是略大于采样定律最低要求，例如44.1 kSps对于音频信号20kHz，不称为过采样。一般说的过采样要求Fs是若干倍于采样定律最低要求，倍数即过采样率（OSR），例如OSR=4。

“过采样可以保证采样后的信号不失真。”

1，如果只是“保证采样后的信号不失真”，并不需要过采样。只要Fs满足采样定律要求，加上滤波器就行。

2，过采样一般不单独使用，需要配合后续信号处理，例如Delta-Sigma-Modulator，才能充分发挥过采样的优势。

3，过采样最主要的优势：

3.1）更高的OSR可以显著降低对抗混叠滤波器过度带宽的要求，降低滤波器设计难度。

3.2）获取过采样增益（Over Sampling Process Gain），例如对于OSR=4的例子，即使采用最简单的每4个采样值取平均的做法，也能把采样过程中引入的噪声幅度降低一半，输出SNR提高6dB，而OSR=128就可以提供近20dB的process gain。市面的16bit ADC基本都采用了过采样。

3.3）噪声整型（Noise shaping），通过滤波器的设计，可以对量化噪声频率整形，不再是白噪声频谱。把所感兴趣的频率带内的部分噪声搬移到感兴趣的频率带之外，虽然总的噪声能量没有变，但是对于感兴趣的频率带而言，也相当于提高了SNR。

========== 以下是原回答 ============

@谢烟客 回答中有若干不严谨的地方，请题主注意。
从维基搬运了部分内容如下，“奈奎斯特”条目以及“过采样”条目。
关于过采样的好处，请字斟句酌“过采样”条目最后一个分号之后的内容。其中每一个短语都可以展开很多内容，恕此处空间太小写不下，请自行查询相关专业书籍。

奈奎斯特频率（Nyquist频率）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特或奈奎斯特－香农采样定理得名。采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。

在信号处理中，过采样（英语：Oversampling）是指以远远高于信号带宽两倍或其最高频率对其进行采样的过程。数位讯号转换成类比讯号会产生量化失真，这需要类比低通滤波器滤除，但类比低通滤波器并非直接滤除截止频率以外的讯号、而是大幅减少截止频率以外的讯号、同时小幅减少及影响截止频率以内的讯号，若能提高低通滤波器的截止频率，则类比低通滤波器对期待保留的频段（以音响系统为例、就是人耳听得到的20Hz~20KHz）的影响就会降低；过采样可以将量化杂讯推往更高频率、让系统可以选用更高截止频率的低通滤波器，借此帮助避免混叠、改善分辨率以及降低噪声。

另附“奈奎斯特频率”百度百科词条供参考；至于“过采样”词条，写得既不科普也不专业，不推荐看。

https:// wapbaike.baidu.com/item /%E5%A5%88%E5%A5%8E%E6%96%AF%E7%89%B9%E9%A2%91%E7%8E%87