过采样技术提升ADC采样精度
如何提高ADC采样精度
一、减小电源噪声1、电源端从噪声角度讲，线性稳压器具有较好的输出.市电经降压、整流和滤波，再经过线性稳压器。
强烈建议在整流输出端连接滤波电容。
请参考线性稳压器的数据手册。
如果使用开关型电源,建议使用一个线性稳压器为模拟部分供电。
建议在电源线和地线之间连接具有好的高频特性的电容，即在靠近电源一端应放置一个0。
1μF和一个1至10μF的电容。
电容允许交流信号通过，小容量的电容过滤高频率的噪声,大容量的电容过滤低频率的噪声。
通常瓷介电容具有较小的容值(1pF至0。
1μF)，和较小的耐压(16V至50V）。
建议在靠近主电源（VDD和VSS)和模拟电源（VDDA和VSSA)管脚的地方，放置这样的瓷介电容。
这样的电容可以过滤由PCB线路引出的噪声。
小容值的电容可以响应电流的快速变化，并快速地放电适应快速的电流变化。
钽电容也可以与瓷介电容一道使用。
可以使用大容值的电容(10μF至100μF）过滤低频率的噪声，通常可以使用电解电容。
建议把它们放在靠近电源端。
可以使用在电源线上串联铁氧体电感滤除高频噪声。
因为串联的电阻非常小,除非电流非常大，这个方法可以产生非常小的（可以忽略的)直流损失。
在高频时,它的电阻很大。
STM32F10xxx端多数的STM32F10xxx微控制器的VDD和VSS管脚都是互相靠近的，VREF+和VSSA也是靠近的.因此可以在非常靠近微控制器的地方放置一个电容器。
每一对VDD和VSS管脚都需要使用单独的去藕电容器。
VDDA管脚必须连接到2个外部的去藕电容器（10nF瓷介电容+1μF的钽电容或瓷介电容）。
参见图14和图15的去藕电路例子.对于100脚和144脚封装的产品，可以在VREF+上连接一个外部的ADC的参考输入电压，从而改善对输入低电压的精度(参见2.2.4节)。
在VREF+上的电压范围是2.4V至VDDA。
如果在VREF+上单独提供参考电压，必须在这个管脚上连接2个电容器，10nF和1μF，而且VREF+不能超出2。
过采样原理
过采样原理
过采样是数字信号处理中常用的一种方法，它可以提高信号的采样率，从而增
加信号的分辨率和频谱范围。
在实际应用中，过采样技术被广泛应用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。
本文将介绍过采样的原理及其在数字信号处理中的应用。
过采样是指在采样过程中，采样频率高于信号的最高频率成分。
通常情况下，
我们会选择将采样频率设置为信号最高频率成分的两倍以上，这样可以保证信号在采样过程中不会失真。
过采样的原理是通过增加采样频率，来提高信号的分辨率，从而更好地还原原始信号。
过采样在数字信号处理中有着广泛的应用。
在音频处理中，过采样可以提高音
频的清晰度和音质，使得音频信号更加真实自然。
在图像处理中，过采样可以增加图像的像素密度，提高图像的清晰度和细节表现力。
在通信系统中，过采样可以提高信号的抗干扰能力和接收灵敏度，从而提高通信质量和可靠性。
除了以上的应用，过采样还被广泛应用于模数转换器（ADC）和数字滤波器中。
在ADC中，过采样可以提高信号的动态范围和信噪比，从而提高信号的采样精度。
在数字滤波器中，过采样可以减小滤波器的通带波纹和阻带衰减，提高滤波器的性能和稳定性。
总之，过采样是一种有效的信号处理方法，它可以提高信号的分辨率和频谱范围，从而改善信号的质量和性能。
在实际应用中，我们可以根据具体的需求和场景选择合适的过采样率，以达到最佳的效果。
希望本文对过采样原理及其在数字信号处理中的应用有所帮助。
利用过采样技术提高ADC测量微弱信号时的分辨率
利用过采样技术提高ADC 测量微弱信号时的分辨率 1. 引言 随着科学技术的发展，人们对宏观和微观世界逐步了解，越来越多领域（物理学、化学、天文学、军事雷达、地震学、生物医学等）的微弱信号需要被检测，例如：弱磁、弱光、微震动、小位移、心电、脑电等[1～3]。
测控技术发展到现在，微弱信号检测技术已经相对成熟，基本上采用以下两种方法来实现：一种是先将信号放大滤波，再用低或中分辨率的ADC 进行采样，转化为数字信号后，再做信号处理，另一种是使用高分辨率ADC ，对微弱信号直接采样，再进行数字信号处理。
两种方法各有千秋，也都有自己的缺点。
前一种方法，ADC 要求不高，特别是现在大部分微处理器都集成有低或中分辨率的ADC ，大大节省了开支，但是增加了繁琐的模拟电路。
后一种方法省去了模拟电路，但是对ADC 性能要求高，虽然∑-△ADC 发展很快，已经可以做到24位分辨率，价格也相对低廉，但是它是用速度和芯片面积换取的高精度[4]，导致采样率做不高，特别是用于多通道采样时，由于建立时间长，采样率还会显著降低，因此，它一般用于低频信号的单通道测量，满足大多数的应用场合。
而本文提出的方案，可以绕过上述两种方法的缺点，利用两者的优点实现微弱信号的高精度测量。
过采样技术是提高测控系统分辨率的常用方法，已经被广泛应用于各个领域。
例如，过采样成功抑制了多用户CDMA 系统中相互正交用户码接收机(A Mutually Orthogonal Usercode-Receiver ，AMOUR )的噪声[5～6],提高了光流估计（optical flow estimation ，OFE ）的精度[7]，改善了正交频分复用（OFDM ）信号的峰-均比[8]等。
但是，这些过采样技术应用的前提是采样前的信号幅值能与ADC 的输入范围相当。
而用ADC 采集微弱信号时，直接使用过采样技术提高不了精度，而且由于信号幅值远小于ADC 的输入范围，它的有效位数还会减小，使精度随之下降。
采用过采样提高C8051F020片内ADC分辨率的研究
Ａｂｓ ｔｒ ａ ｃ ｔ： Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｏ ｇ ｔ ｏ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｍ ｏ ｒ ｅ ｂ ｉ ｔ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ，
ｈｉ ｇ ｈｅ ｒ ｒｅ ｓ ｏｌ ｕｔｉ ｏ ｎ ｄｅ ｖｉ ｃｅ ｃｏｓ ｔ ｓ ａ ｒｅ ａｌ ｓ ｏ ｈｉ ｇ ｈｅ ｒ ． Ｃ ８０ ５１ Ｆ０ ２ ０ ｏｎ —ｃ ｈｉ ｐ ＡＤ Ｃ ｉ ｓ ａ １ ２ ｂｉ ｔ， ｉ ｎ ｏｒ ｄｅ ｒ ｔ ｏ ｒ ｅｄ ｕｃ ｅ ｔ ｈｅ ｃｏ ｓｔ
ｔ ｉ ｍｅ ａ ｎｄ ｒ ｅｄ ｕｃ ｅ ｔｈ ｅ ｔ ｈｒ ｏｕｇ ｈｐ ｕｔ ｏｆ ｄ ａｔ ａ．
Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏｒ ｄ ｓ： Ａ Ｄ Ｃ； ｏ ｖ ｅ ｒ ｓ ａ ｍ ｐ ｌ ｉ ｎ ｇ ： Ｃ ８ Ｏ ５ １ Ｆ ０ ２ ０： ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ
， ｎ ＿ ２
式中 是输入信号的最高频率
， 可 以计 算 对 于１ ２ 位和ｌ ６ 位 测 量 的 代 码宽 度 和 温 度 分 辨 过 采样是使用远 大于奈奎 斯特采样频 率的频率对输入信 电 压ｖ 率 （ 可测量 的最小温度变化 ） 。 号进行采样， 即采样频率ｆ ） ） ｆ 。 过采样能提高测量 分辨率， 每
如何提高ADC采样分辨率？
例如 精心设计电路
板和在参考电压信号线上加旁路电容
但是 ADC 总是存在量化噪声 所以一个给定位数的数据转
换器的最大 SNR 由量化噪声 不使用过采样技术时 定义 在正确的条件下 过采样和求均值会
减小噪声和改善 SNR 这将有效地提高测量分辨率的位数
图 1 所示的系统可以用 Cygnal 的片内
ADC 和一个软件子程序来实现 得到结果
在采用过采样和求均值技术的情况下
我们用同一个片内 12 位 ADC 可以测量的最小温度变化
是 0.007 摄氏度 这就允许我们以高于百分之一度的精度对温度进行测量
数据吞吐率降低
吞吐率是指每单位时间我们能得到的输出数据字的个数
如果一个 ADC 的最大采样速率是
100ksps 在不采用过采样和求均值技术的情况下我们可以得到
引言
很多应用需要使用模 / 数转换器 ADC 进行测量 这些应用所需要的分辨率取决于信号的动
态范围 必须测量的参数的最小变化和信噪比
SNR 因此 很多系统使用较高分辨率的片外 ADC
然而也可以通过使用一些技术来达到较高的分辨率和
SNR 本应用笔记介绍用过采样和求均值的方
法来提高模数转换的分辨率和 SNR 过采样和求均值技术可以在不使用昂贵的片外
应 用 笔记
AN018 用过采样和求均值提高 ADC 分辨率
相关器件
本应用笔记适用于下列器件 C8051F000 C8051F001 C8051F002 C8051F005 C8051F012 C8051F015 C8051F016 C8051F017
C8051F006
C8051F010
C8051F011
这样得到的结果是 16 位的有用数据 所做的操作被称为 累加和转储 一旦我们计算得到由 256 个
高性能sigma-deltaADC的设计与研究
西安电子科技大学博士学位论文高性能sigma-delta ADC的设计与研究姓名：***申请学位级别：博士专业：微电子学与固体电子学指导教师：***20100401摘要i摘要高性能的模数转换器是当今微电子模拟领域研究的热点之一。
基于过采样技术和sigma-delta调制机制的模数转换器(Analog to Digital Converter，ADC)广泛使用在数字音频、综合业务数字网(Integrated Services Digital Network，ISDN)、数字电话等系统中。
这种高精度的模数转换器，通过采用过采样技术，增加调制器系统的信噪比，提高其实现的精度；通过使用sigma-delta噪声整形技术，降低了信号带内的量化噪声功率。
sigma-delta ADC由模拟调制器和数字抽取滤波器组成，而模拟调制器的噪声整形性能决定了整个转换器系统的精度。
本文首先对sigma-delta ADC的系统设计进行了深入的研究，采用MATLAB软件进行系统建模和仿真，并由此总结了一套完整的系统设计方法。
根据过采样率、精度和动态性能的要求，得出调制器所需的阶数以及前馈因子、反馈因子和积分器增益因子等参数。
然后再通过MATLAB系统仿真，预测出实际调制器可以达到的性能。
在模拟调制器的设计中，各种非理想因素会极大地影响模拟调制器的性能。
因此，对各种非理想因素进行系统的、量化的分析是必要的。
本文对各种非理想因素，如运放有限直流增益、有限带宽和摆率、输出摆幅限制、开关非线性，时钟抖动、采样电容kT/C噪声等都进行了量化分析，从而为随后的电路设计提供了设计依据。
sigma-delta ADC的结构主要分为单环(Single-Loop)结构和级联结构(Multi-stAge-noise-SHaping，MASH)两种，这两种结构具有各自的优缺点。
针对这两种结构，本文分别设计了一个高阶单环一位结构的sigma-delta ADC和一个级联多位(MASH24b-24b)结构的sigma-delta ADC。
arduino adc采样率电路
arduino adc采样率电路
要提高 Arduino 的 ADC 采样率，可以考虑使用外部 ADC 芯片或模块，它们通常具有更高的采样率和更好的性能。
以下是一些提高 Arduino ADC 采样率的方法：
1. 使用外部 ADC 芯片：选择一款具有更高采样率的外部 ADC 芯片，并将其与 Arduino 进行连接。
这样可以利用外部 ADC 的高速性能来提高采样率。
2. 使用 ADC 扩展板：一些第三方厂商提供了专门的 ADC 扩展板，这些板卡通常集成了高采样率的 ADC 芯片，并提供了与 Arduino 板的接口。
3. 优化采样算法：在软件层面上，可以优化 ADC 采样的算法，以提高采样率。
例如，可以采用过采样、插值等技术来提高采样数据的精度和分辨率。
需要注意的是，提高 ADC 采样率可能会增加系统的复杂性和成本。
在选择方法时，需要根据具体需求和应用场景进行权衡。
此外，Arduino 的 ADC 采样率还受到其他因素的限制，如 ADC 转换时间、处理器性能等。
因此，在实际应用中，需要综合考虑这些因素来满足采样率的要求。
单片机ADC模数转换原理及精度提升策略
单片机ADC模数转换原理及精度提升策略概述：单片机中的ADC（Analog to Digital Converter）电路是将模拟信号转换为数字信号的重要组成部分。
ADC模数转换原理是基于采样和量化的原理实现的。
本文将介绍单片机ADC模数转换的原理，并探讨提高转换精度的策略。
1. ADC模数转换原理：ADC模数转换原理分为三个步骤：采样、量化和编码。
首先，采样器将输入的模拟信号按照一定频率进行采样，得到一系列离散的采样值。
然后，量化器将采样值按照一定的精度进行量化，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
最后，编码器将量化后的数字信号编码为二进制码，以便单片机进行处理。
2. 提高ADC转换精度的策略：（1）增加采样频率：采样频率越高，获得的采样值越多，可以更准确地还原原始的模拟信号。
因此，可以通过提高ADC的采样频率来提高转换精度。
（2）优化参考电压：ADC的转换精度受到参考电压的影响。
参考电压应为稳定、精确的电压源，以确保ADC转换的准确性。
可以通过使用参考电压源或外部参考电压电路来提高转换精度。
（3）降低噪声：噪声会影响ADC的转换精度。
噪声可以来自电源、引脚等，因此需要采取措施来降低噪声水平。
例如，使用滤波电路和屏蔽措施来降低噪声对ADC转换的干扰。
（4）校准和校正：由于元件参数的不均匀性和时间漂移等原因，ADC的转换精度可能会发生偏差。
因此，需要进行校准和校正，以提高转换精度。
可以使用校准电路或软件校准的方法来进行校准。
（5）增加分辨率和位数：增加ADC的分辨率和位数可以提高转换精度。
分辨率是指ADC可以分辨的最小电压变化量，位数则代表了ADC转换结果的位数。
增加分辨率和位数可以获得更准确的转换结果。
（6）差分输入：使用差分输入可以减少共模噪声对ADC转换精度的影响。
差分输入可以通过采取差分双终端输入的方式来实现，将信号的差值作为转换信号输入。
3. 总结：单片机ADC模数转换原理是通过采样、量化和编码实现了模拟信号向数字信号的转换。
基于stm32微控制器的过采样技术研究与实现
基于stm32微控制器的过采样技术研究与实现过采样（Oversampling）技术是指通过提高采样率，对输入信号进行多次采样，以提高较低采样率下的信号精度和动态范围。
在基于STM32微控制器的过采样技术研究与实现上，通常会使用STM32的内置模数转换器（ADC）模块来进行过采样。
以下是一种可能的实现方法：1. 初始化ADC模块：首先，需要初始化ADC模块的相关参数，包括采样率、精度、通道等。
可以通过寄存器配置或者使用CubeMX等开发工具进行初始化。
2. 设置过采样参数：设置过采样率和过采样模式。
过采样率一般选择为4倍或8倍，可以根据实际需求进行调整。
过采样模式有两种：线性过采样和峰值过采样。
线性过采样模式将多次采样的结果相加取平均值，峰值过采样模式则选择多次采样中的最大值作为结果。
3. 进行过采样采样：按照设置的过采样率进行多次采样，可以使用ADC的DMA 模式进行连续采样，也可以使用定时器中断触发采样。
每次采样完成后，将采样结果保存到缓冲区中。
4. 处理过采样结果：根据选择的过采样模式，对采样结果进行处理。
线性过采样模式下，将多次采样结果相加，然后除以过采样率得到平均值；峰值过采样模式下，选择多次采样中的最大值作为结果。
处理后的结果可以直接使用，也可以进一步进行滤波等处理。
需要注意的是，在进行过采样时，需要考虑处理器的处理能力和存储空间。
过高的过采样率会占用较多的处理能力和存储空间，可能导致系统性能下降。
因此，需要根据实际需求进行权衡和优化。
此外，还可以使用STM32的其他功能模块，如滤波器模块和定时器模块，对过采样结果进行进一步处理和控制。
总之，基于STM32微控制器的过采样技术研究与实现可以通过配置ADC模块、设置过采样率和过采样模式、进行多次采样、处理采样结果等步骤来实现。
具体的实现方法可以根据实际应用需求和硬件资源进行调整和优化。
ADC的过采样技术
ADC 的过采样技术其实原理很简单, 很容易明白, 怎样实现提高分辨率?假定环境条件: 10位ADC最小分辨电压1LSB 为1mv假定没有噪声引入的时候, ADC采样上的电压真实反映输入的电压, 那么小于1mv的话,如ADC在0.5mv是数据输出为0我们现在用4倍过采样来, 提高1位的分辨率,当我们引入较大幅值的白噪声: 1.2mv振幅(大于1LSB), 并在白噪声的不断变化的情况下, 多次采样, 那么我们得到的结果有真实被测电压白噪声叠加电压叠加后电压ADC输出ADC代表电压0.5mv 1.2mv 1.7mv 1 1mv0.5mv 0.6mv 1.1mv 1 1mv0.5mv -0.6mv -0.1mv 0 0mv0.5mv -1.2mv -0.7mv 0 0mvADC的和为2mv, 那么平均值为: 2mv/4=0.5mv!!! 0.5mv就是我们想要得到的这里请留意, 我们平时做滤波的时候, 也是一样的操作喔! 那么为什么没有提高分辨率?????是因为, 我们做滑动滤波的时候, 把有用的小数部分扔掉了, 因为超出了字长啊, 那么0.5取整后就是0 了, 结果和没有过采样的时候一样是0 ,而过采样的方法时候是需要保留小数部分的, 所以用4个样本的值, 但最后除的不是4, 而是2! 那么就保留了部分小数部分, 而提高了分辨率!从另一角度来说, 变相把ADC的结果放大了2倍(0.5*2=1mv), 并用更长的字长表示新的ADC 值,这时候, 1LSB(ADC输出的位0)就不是表示1mv了, 而是表示0.5mv, 而(ADC输出的位1)才是原来表示1mv的数据位,下面来看看一下数据的变化:ADC值相应位9 8 7 6 5 4 3 2 1 00.5mv测量值0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0mv(10位ADC的分辨率1mv,小于1mv无法分辨,所以输出值为0)叠加白噪声的4次过采样值的和0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2mv滑动平均滤波2mv/4次0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0mv(平均数, 对改善分辨率没作用)过采样插值2mv/2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2mv/2=0.5mv, 将这个数作为11位ADC值, 那么代表就是0.5mv这里我们提高了1位的ADC分辨率这样说应该就很简单明白了吧, 其实多出来的位上的数据, 是通过统计输入量的分布, 计算出来的,而不是硬件真正分辨率出来的, 引入噪声并大于1LSB, 目的就是要使微小的输入信号叠加到ADC能识别的程度(原ADC最小分辨率).理论来说, 如果ADC速度够快, 可以无限提高ADC的分辨率, 这是概率和统计的结果但是ADC的采样速度限制, 过采样令到最后能被采样的信号频率越来越低,就拿stm32的ADC来说, 12ADC, 过采样带来的提高和局限分辨率采样次数每秒采样次数12ADC 1 1M13ADC 4 250K14ADC 16 62.5K15ADC 64 15.6K16ADC 256 3.9K17DC 1024 97618ADC 4096 24419ADC 16384 6120ADC 65536 15要记住, 这些采样次数, 还未包括我们要做的滑动滤波,看到这些文档, 啰啰嗦嗦说一大堆公式什么的, 忍不住就随便写了些,如果我是做IC的, 我一定要求把文档写到白话文一样, 小学生都能看明白的, 自然小学生都会用, 人多用了, 才有钱赚嘛,都不知道这些芯片厂是怎么推广的, 写一大堆公式有什么用, 这么复杂的芯片都设计了, 写个文档却马马虎虎,其实不管多复杂的公式, 实现起来还不是加减乘除, 废话少说, 有时间再写了......。
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过采样技术提升ADC采样精度
其实原理很简单, 很容易明白, 怎样实现提高分辨率?
假定环境条件: 10位ADC最小分辨电压1LSB 为 1mv
假定没有噪声引入的时候, ADC采样上的电压真实反映输入的电压, 那么小于1mv的话,如ADC在0.5mv是数据输出为0
我们现在用4倍过采样来, 提高1位的分辨率,
当我们引入较大幅值的白噪声: 1.2mv振幅(大于1LSB), 并在白噪声的不断变化的情况下, 多次采样, 那么我们得到的结果有
真实被测电压白噪声叠加电压叠加后电压 ADC输出 ADC代表电压
0.5mv 1.2mv 1.7mv 1 1mv
0.5mv 0.6mv 1.1mv 1 1mv
0.5mv -0.6mv -0.1mv 0 0mv
0.5mv -1.2mv -0.7mv 0 0mv
ADC的和为2mv, 那么平均值为: 2mv/4=0.5mv!!! 0.5mv就是我们想要得到的
这里请留意, 我们平时做滤波的时候, 也是一样的操作喔! 那么为什么没有提高分辨率?????
是因为, 我们做滑动滤波的时候, 把有用的小数部分扔掉了, 因为超出了字长啊, 那么0.5取整后就是 0 了, 结果和没有过采样的时候一样是 0 ,
而过采样的方法时候是需要保留小数部分的, 所以用4个样本的值, 但最后除的不是4, 而是2! 那么就保留了部分小数部分, 而提高了分辨率!
从另一角度来说, 变相把ADC的结果放大了2倍(0.5*2=1mv), 并用更长的字长表示新的ADC值,
这时候, 1LSB(ADC输出的位0)就不是表示1mv了, 而是表示0.5mv, 而(ADC输出的位1)才是原来表示1mv 的数据位,
下面来看看一下数据的变化:
ADC值相应位 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
0.5mv测量值 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0mv(10位ADC的分辨率1mv,小于1mv无法分辨,所以输出值为0)
叠加白噪声的4次过采样值的和 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2mv
滑动平均滤波2mv/4次 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0mv(平均数, 对改善分辨率没作用)
过采样插值2mv/2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2mv/2=0.5mv, 将这个数作为11位ADC值, 那么代表就是0.5mv
这里我们提高了1位的ADC分辨率
这样说应该就很简单明白了吧, 其实多出来的位上的数据, 是通过统计输入量的分布, 计算出来的,
而不是硬件真正分辨率出来的, 引入噪声并大于1LSB, 目的就是要使微小的输入信号叠加到ADC能识别的程度(原ADC最小分辨率).
理论来说, 如果ADC速度够快, 可以无限提高ADC的分辨率, 这是概率和统计的结果
但是ADC的采样速度限制, 过采样令到最后能被采样的信号频率越来越低,
就拿stm32的ADC来说, 12ADC, 过采样带来的提高和局限
分辨率采样次数每秒采样次数
12ADC 1 1M
13ADC 4 250K
14ADC 16 62.5K
15ADC 64 15.6K
16ADC 256 3.9K
17DC 1024 976
18ADC 4096 244
19ADC 16384 61
20ADC 65536 15
要记住, 这些采样次数, 还未包括我们要做的滑动滤波,。