模拟信号和数字信号如何理解？

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模拟信号（Analog Signal）

模拟信号指的是在时间和幅值上都连续变化的信号，最核心的特征是连续性。这种连续性体现在两个维度：

1. 时间连续：在任意两个时间点之间，理论上可以插入无穷多个时刻。

2. 幅值连续：信号的取值可以在某个范围内任意细分，没有最小单位。

现实世界直接产生的信号（麦克风输出的声压电压，温度、压力、位移等传感器的原始输出，天线接收到的电磁波信号）几乎都是模拟信号。在数学上，它可以用连续函数来完美建模。

模拟信号极易受到噪声干扰。因为它的取值是无限细分的，任何微弱的噪声叠加在上面都会改变原始数值，且这种改变在后续传输中往往是不可逆且累积的。

数字信号（Digital Signal）

数字信号并非自然产生，它是人类为了方便存储、计算和传输而设计的一种符号化表达，同一套规则可以在不同系统中重复使用。

其核心特征是取值来自一个有限的集合。

• 在计算机内部，它表现为二进制序列（0 和 1）。

• 在通信链路中，它可能表现为有限个离散的电平或相位状态。

例如音频文件中的采样数据，图像传感器输出的像素值，处理器和 FPGA 内部的逻辑信号，网络通信中的比特流等。

数字化并不是因为数字信号比模拟信号“更真实”，而是因为数字形式具备确定性。它利用判决门限（Threshold）来对抗噪声——只要噪声没有大到让系统把 0 误判为 1，信息就能被 100% 还原。

理解这一点，有助于后面更自然地看待模拟与数字之间的关系。

二

两类信号的差异

模拟信号和数字信号并不存在简单的“优劣之分”，更多体现为特性差异。

连续与离散

模拟信号在时间和幅值上连续，在理论上可以描述非常细微的变化

数字信号在时间、幅值或两者上是离散的，表达精度由采样率和量化精度共同决定

噪声的表现方式

在模拟系统中，噪声通常直接叠加在信号幅值上，模拟信号的质量往往是“逐渐变差”的。在数字系统中，噪声主要影响判决结果，表现为比特或符号错误，而数字信号的质量更多体现为“是否出错，以及出错概率有多大”。

传输与复制特性

模拟信号在放大、传输、复制过程中容易累积误差；数字信号可以通过判决与重构，在一定条件下恢复为标准形态。这也是为什么数字通信和数字存储在长距离、大规模系统中更具优势。

处理方式上的差异

模拟信号处理依赖放大器、滤波器、混频器等连续电路，受器件物理特性影响。数字信号处理依赖时钟、逻辑电路和算法受系统结构和算法设计影响。

三

从模拟到数字有哪些变化？

由于现实世界的信号通常是模拟的，而后续处理通常在数字域（如处理器、FPGA）完成，因此两者之间需要一个“转换过程”，模拟到数字的模数转换（ADC）就成了关键。

ADC 是在用有限数量的数值，描述连续变化的信号特征，以便后续系统能够处理、存储和传输，而这个过程中存在信息的降维与描述。

ADC 的基本环节

1. 采样（Sampling）

采样是在连续的时间轴上，每隔一定时间间隔 TTT 抽取一个瞬时值。

• 采样频率：每秒采样的次数。

• 采样定理：如果一个信号的采样频率必须大于等于两倍的最高频率 ，才能保证信号在理论上可以被无失真还原。

1. 量化（Quantization）

采样后的数值在幅值上依然是连续的，量化则是将其映射到有限个固定的等级上。

• 量化误差：由于“取整”或“舍入”的操作，量化后的值与原值之间总会存在微小偏差，这被称为量化噪声。

• 位数：量化等级的数量通常由位数决定。N 位量化代表有 2N 个等级。位数越高，描述越细腻，量化误差越小。

1. 编码（Encoding）

将量化后的结果转换成二进制或其他数字形式，方便数字系统处理。

这三个步骤共同决定了数字信号对原始模拟信号的描述能力。数字信号可以理解为在一定时间分辨率和幅值分辨率下，对模拟信号的离散描述。描述得是否“足够好”，取决于应用场景和系统目标。

四

采样率的意义？

在实际系统中，采样率的选择往往比想象中更关键。这背后涉及到信号在频域中的表现。

采样定理

对于一个带宽受限的信号，如果采样频率不低于信号最高频率的两倍，那么理想条件下，可以通过合适的处理重建原始信号。这一结论通常被称为奈奎斯特–香农采样定理。

混叠现象原理

当采样过程中采样频率不足时，高频成分在采样后会“折叠”到低频区域，不同频率成分在离散表示中变得无法区分，就会发生混叠。系统会把原本快速波动的信号误判为慢速波动的信号。

一旦混叠发生，原始频谱信息已经丢失，后续处理只能基于错误的表示进行，无法通过软件算法补救。

为了防止混叠，工程师通常会在 ADC 前级加一个模拟的抗混叠滤波器（AAF），强行滤掉高于采样率一半的高频成分。

五

量化、位数与动态范围

在完成采样之后，数字系统对模拟信号的描述能力，还取决于幅值方向上的分辨率，这由量化过程决定。

有效位数（ENOB）

在实际系统中，理想量化假设往往并不成立：噪声、非线性、时钟抖动、电源干扰等因素都会降低系统可用的分辨能力。因此常用有效位数来描述真实系统性能。ENOB 更接近系统在真实工作条件下能够提供的“有效精度”。

例如，一个 16 位的 ADC 在高速工作下，其有效位数可能只有 14 位左右。ENOB 提供了一个综合评价系统真实精度指标。

量化的本质

量化是将连续的模拟幅值区间划分为有限个离散等级。当一个采样值落入某个特定的电压区间时，系统会用该区间对应的代表值来表示它。这个过程本质上是一种“舍入”操作，因此不可避免地引入了量化误差。

• 量化步长（LSB）：相邻两个量化等级之间的最小电压差。

• 误差分布：在理想的均匀量化中，量化误差通常分布在 ±0.5\pm 个 LSB 之内。这种误差不是由于电路故障产生的，而是由离散化本身决定的系统性结果，通常表现为量化噪声。

动态范围的含义

• 动态范围描述的是系统能处理的最大信号与最小可分辨信号之间的比例

• 在数字系统中上限由满量程决定，下限由量化噪声和系统噪声共同决定

因此，位数并不是孤立指标，而是与系统噪声水平、前端设计紧密相关。

六

噪声下的模拟与数字

噪声是所有信号系统都无法回避的因素。模拟和数字系统对噪声的反应机制存在本质差异。

模拟信号中的噪声

在模拟系统中，噪声以连续形式直接叠加在信号幅值上。每经过一级放大、滤波或线缆传输，都会引入新的噪声分量。

信噪比（SNR）：随着处理环节的级联，信噪比会逐级下降，且这种损伤无法通过简单的滤波完全消除。因此，信噪比通常随着系统级联而逐级下降。

数字信号中的噪声

在数字系统中噪声首先作用于模拟前端，在判决过程中，噪声是否导致错误取决于其幅度是否跨越判决门限。

如果噪声未跨越门限，数字结果保持不变；如果跨越门限，则表现为符号或比特错误。

合理的电平设计、判决阈值和编码方式，可以扩大这一容忍区间。

七

为什么很多系统并非“数字”？

尽管数字化具有强大的优势，但在实际工程中，纯数字系统几乎是不存在的，大多数系统都呈现出明显的混合信号特征。

模拟前端（AFE）

无论是音频、图像，还是捕捉声音的麦克风，或接收卫星信号的天线，其感知的原始能量都是模拟的，本质上也是连续变化的。在这些场景中，模拟电路承担着信号放大，频带限制，噪声控制，动态范围匹配等基础任务。

• 信号调理：将微弱的纳伏级信号放大到 ADC 可处理的范围。

• 频带限制：通过抗混叠滤波器（AAF）滤除杂波。

• 阻抗匹配：确保信号传输效率最大化。

数字处理的优势

进入数字域后，系统具备了更多灵活性，使得系统功能可以通过软件或逻辑升级，而不依赖器件层面的改变。

• 算法赋能：可以实现自适应滤波、复杂的加解密、高效的数据压缩。

• 无损复制：数字信息可以在不产生任何失真的情况下被无限次读写和复制。

常见架构是：前端尽量使用必要的模拟处理，在合适的位置完成模数转换，后端以数字处理为主。这种结构在复杂度、性能和可扩展性之间取得了较好的平衡。

八

模拟与数字的关系

在完整的信号链中，模拟信号和数字信号并不是对立存在，而是承担不同角色。

两种信号的定位差异

模拟信号更贴近物理世界，负责“感知”和“承载”；数字信号更贴近计算系统，负责“处理”和“传递”。二者的分工来自各自特性的自然延伸。

工程取舍的核心

在系统设计中，常见的问题并不是“要不要数字”，而是在哪里完成数字化，需要多高的采样率和分辨率，前端模拟处理做到什么程度。

这些选择共同决定了系统性能、功耗、成本和复杂度。

九

总结

深度解析模拟信号和数字信号，可以看到两者的区别：

• 模拟信号更接近物理世界本身，时间和幅值连续，天然承载着现实中的各种变化；

• 数字信号是在采样、量化和编码规则下，对模拟信号的一种离散描述。

“模拟还是数字”本身并不是一个需要站队的问题，更重要的是理解各自的边界条件和适用场景。

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PROFILE

计为技术工程师

陈工

陈工，是计为自动化资深工程师，长期专注于液位测量设备的现场应用与技术改进，具备丰富的工程实践经验。曾多次参与石化、电力等行业项目，对雷达液位计、磁翻板液位计等仪表的选型、安装与故障分析有深入研究，尤其擅长解决密封、振动、温差等极端工况下的安装问题，帮助客户提升系统稳定性与测量可靠性。

计为专注于物位测量仪表的研发与生产，提供可靠的自动化解决方案。拥有50+项国家专利，荣获国家高新技术企业认证。

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封面丨小黄

文字丨陈工

图片丨阿刀

审核丨小田

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