示波器作为重要的测试测量工具的，被誉为“工程师之眼”，其使用价值贯穿产品设计研发和测试验证的全生命周期。 在需要高分辨率测量方案的应用中，用户往往更关心示波器使用价值。如：

- 电源完整性测试：如何确保电源测量的精度，如何捕捉微伏级的电压波动，如何提高测试结果准确性。

- 信号完整性测试：在处理PAM-N等高阶调制的信号时，如何获得更清晰的眼图和更精准的抖动测量结果，如何保证测量一致性等问题。

- 频谱分析测试：如何在高频高精度的测试应用中利用示波器进行时域/频域的联合测试。

示波器想要获得更高的测量精度，需要同时满足两个关键参数：高位数模数转换器（ADC）和低本底噪声，这两者共同决定示波器能否满足客户对高精度和低电压的测试需求。

ADC位数和最小分辨率

ADC位数和最小垂直分辨率对于信号测量非常重要，ADC位数决定了示波器在垂直方向上的量化等级。示波器对信号进行采样时，ADC会将信号分为多个垂直二进制数据（有时称为量化电平或模数转换电平），二进制数据量化越多，采样的信号分辨率就越高。这些量化电平在ADC中表示为2N，N表示ADC位数。12bit ADC垂直方向量化等级（2¹²=4096）是8bit ADC（2⁸=256）的16倍。如果用户将垂直刻度调整至100mV/div，满屏幕即800mV（8div×100mV/div），那么，8bit示波器量化的信号最小幅度为800mV/256=3.125mV；12bit示波器量化的信号最小幅度则为800mV/4096=195.3μV。

高分辨率、低本底噪声获得更好的信号特征

噪声就像一个无处不在的“小麻烦”，其存在于各类电子设备和信号传输环境中。高分辨率如同为工程师配备了一台“超级显微镜”，能清晰地放大信号细节，发现隐藏在信号中的微弱噪声。

高分辨率在电源测试中将获得诸多收益

DeepSeek的强大让很多人看到了AI算力带来的无限可能。无论是DeepSeek还是ChatGPT亦或是豆包，AI大模型训练的背后是高算力芯片组成的大型运算网络，而电源是算力芯片的能量来源，芯片功耗和散热则是制造商的难题之一，可行方法就是使用更低的工作电压，从而降低芯片的功耗整体。当今算力芯片工作电压基本在1V甚至更低，这对芯片电源网络设计和测量带来了极大的挑战。

算力芯片-纹波和噪声测试

对于芯片电源供电网络，纹波要求越小越好，算力芯片的纹波如果过大，将会扰乱逻辑参考的基准，在高速变化的逻辑信号上产生抖动，进而产生信号传输的误码（芯片误将传输的1当做0，把0当做1），影响芯片性能，甚至无法工作。而算力芯片由于其更低的工作电压，导致电源留给纹波和噪声的裕量变得非常小，如果不能准确测试出纹波和噪声，对芯片算力的影响将是不可逆的。