模擬信號由ADC數字化。與非過采樣解決方案相比，過采樣通過對模擬信號進行采樣，并以遠高于所需速率的方式對該信號進行數字轉換來提高數字化信號的有效分辨率。過采樣允許用戶在更寬的帶寬內對轉換器噪聲進行平均，從而消除噪聲。

對于不相關、寬帶（白）和零(0)均值的噪聲，當平均和/或濾波到特定帶寬時，每2倍過采樣，噪聲就會降低√2倍或3 dB。其他頻譜內容（例如相關噪聲或諧波）不會因平均而降低。圖1顯示了一個ADC的噪聲水平（深灰色），噪聲來源有多個，包括量化噪聲、熱噪聲和外部噪聲（例如驅動器、時鐘和基準電壓源），分布在奈奎斯特帶寬上。

算法工作原理的一般表示。數據有12個樣本。當M = 2時，參與平均的樣本數為2，每兩個樣本產生一個新的輸出，因此速率為有效采樣速率的一半。結果為樣本1和樣本2、樣本3和樣本4的平均值，依此類推。

根據奈奎斯特理論(fSAMPLING ≥ (2 × fIN))，為了準確重構信號，必須以至少兩倍于目標最大頻率的速率對輸入信號進行采樣。為使過采樣發生，也要遵循同樣的標準。過采樣會降低信號的噪聲，導致系統SNR增加，從而分辨率得以提高（假設沒有明顯的失真成分）。

過采樣是一種數字信號處理技術，采集樣本后取其平均值。數據樣本平均類似低通濾波器。

AD7380系列是同步采樣SAR ADC系列，能夠進行片內過采樣。該SAR ADC系列可以執行兩種過采樣技術：正常平均和滾動平均。

在正常平均過采樣中，平均算法實現為簡單平均：將M個樣本加在一起，然后將所得的和除以M。在這種方法中，對每個平均結果都會采集一個新的M樣本集。

滾動平均過采樣技術將最新的M個樣本相加，并將總和除以M來計算平均值。M = 4，該算法將FIFO緩沖區中的四個樣本B1至B4（這是最新的四個樣本）相加，然后除以4。在下一次平均期間，相同的FIFO緩沖位置參與平均，但這些緩沖區中的內容會改變。在M = 8的情況下，FIFO緩沖區中的所有樣本都包含在求和運算中，然后除以8。

要使能AD7380系列中的滾動平均過采樣，須將OS_MODE位設置為邏輯1，并且CONFIGURATION1寄存器的OSR位須為一個有效的非零值，以在FIFO緩沖區中存儲最多8個樣本。轉換發生后，FIFO緩沖區將立即更新。使能滾動平均過采樣后，其算法會從FIFO緩沖區中收集最新的M個樣本，再除以M，其中M為OSR。平均結果通過AD7380的SDOx引腳輸出。

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