David Robertson和Gabriele Manganaro ADI公司
不断丰富的高速和极高速ADC以及数字处理产品正使过采样成为宽带和射频系统的实用架构方法。半导体技术进步为提升速度以及降低成本做出了诸多贡献（比如价格、功耗和电路板面积），让系统设计人员得以探索转换和处理信号的各种方法——无论使用具有平坦噪声频谱密度的宽带转换器，或是使用在目标频段内具有高动态范围的带限∑-Δ型转换器。这些技术改变了设计工程师对信号处理的认识，以及他们定义产品规格的方式。
噪声频谱密度(NSD)及其在目标频段内的分布,能够让其在数据转换过程中更好的被滤除。
比较在不同速度下工作的系统，或者查看软件定义系统如何处理不同带宽的信号时，噪声频谱密度(NSD)可以说比信噪比(SNR)更为有用。它不能取代其他规格，但会是分析工具箱中的一个有用参数指标。
我的目标频段内有多少噪声？
数据转换器数据手册上的SNR表示满量程信号功率与其他所有频率的总噪声功率之比。
现在考虑一个简单情况来比较SNR和NSD，如图1所示。假设ADC时钟频率为75 MHz。对输出数据运行快速傅里叶变换(FFT)，图中显示的频谱为从直流到37.5 MHz。本例中，目标信号是唯一的大信号，且碰巧位于2 MHz附近。对于白噪声（大部分情况下包含量化噪声和热噪声）而言，噪声均匀分布在转换器的奈奎斯特频段内，本例中为直流至37.5 MHz。
由于目标信号在直流与4 MHz之间，故可相对简单地应用数字后处理以滤除或抛弃一切高于4 MHz的频率（仅保留红框中的内容）。这里将需要丢弃7⁄8噪声，保留所有信号能量，从而有效SNR改善9 dB。换句话说，如果知道信号位于频段的一半中，那么事实上可以在仅消除噪声的同时，丢弃另一半频段。这就引出了一条有用的经验法则：存在白噪声时，调制增益可使过采样信号的SNR额外改善3 dB/倍频程。在图1示例中，可将此技巧应用到三个倍频程中（系数为8），从而使SNR改善9 dB。
