AD转换器受到噪声的影响，可能会引起转换精度误差。AD转换器的每个量化电平都有误差，这个误差一般用LSB（最小有效比特）衡量，因此当输入信号不在一个量化电平之上时，就会导致转换误差。
为了提高转换精度，我们可以采取多次AD转换的方法。在同样的采样周期中，进行多次AD转换，然后取平均值。由于噪声的分布是随机的，多次采样的平均值会削弱噪声的影响，从而提高转换精度。
AD转换器的输入信号范围受到其参考电压的限制。如果输入信号超出了参考电压的范围，就会产生失真的现象，这会影响转换精度。
在一些特殊的应用场景中，需要扩大输入信号范围。这时，我们可以采取多次AD转换的方法，将超出参考电压范围的信号进行分段处理，分别进行AD转换，然后组合成一个更广泛的输入信号。比如，使用两次AD转换器，第一次采样输入信号的低位，第二次采样输入信号的高位，然后将两次采样结果组合起来，得到一个更宽的输入信号范围。
AD转换器的输入信号噪声也会影响转换精度，而一些信号的噪声相对较大，比如温度信号和光信号等。一些信号处理算法需要在低噪声环境下工作，因此需要降低输入信号噪声。
这时，我们可以采取多次AD转换的方法，然后取平均值。由于噪声是随机分布的，多次采样的平均值可以将噪声降低到一个可接受的水平，从而提高信号质量。
一些信号处理算法需要对数字信号作进一步处理，比如滤波和数字信号处理等。这时，如果输入信号波形不光滑，会影响后续的处理效果和数据质量。
多次AD转换可以平滑信号波形。因为噪声是随机分布的，多次采样后能够平滑信号波形，并使其更加光滑，从而提高后续的处理效果。
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