2)平均只能降低随机的、不相关的高斯白噪声，对于相关的噪声和干扰作用不大。

　　3)平均算法会显著降低示波器波形更新率。例如欲将分辨率从8bit改善到12bit，需要每采集256次做一次平均，波形更新率降低不止256倍。

　　4)平均可能引起波形失真。每段波形是按触发位置对齐，而触发点在每段波形上的相对位置并不固定。因为噪声会导致信号每次穿越触发电平的相对水平位置不一样，如下图

　　触发位置抖动的结果是每段波形被错位相加，平均后波形失真。当信号本身的噪声比较大时，失真现象更明显。

　　2.线性相位FIR滤波(LinearPhaseFIRFilter)

　　噪声在频谱上通常分布得很宽。可以采用数字滤波的方法抑制信号带宽以外的噪声，从而提高信噪比、改善垂直分辨率。一种常用滤波器类型为线性相位FIR滤波。在力科示波器中通过“增强分辨率”(ERES,EnhancedResolution)功能可以打开这个滤波器。由于是数字滤波，被测信号不再局限于周期信号。在ERES功能里能够直接选择增强多少bit分辨率，其实就是选择滤波器的带宽。带宽越小，信噪比改善得越多，增强的分辨率位数就越多。下表是增强的分辨率位数和滤波器带宽的关系。

　　例如在采样率为10GSa/s的情况下，如果要增强3bit，示波器带宽减小到80MHz。这就是ERES方法需要付出的代价。

　　3.分组平均(GroupAverage)

　　这种算法在很多示波器里被称为高分辨率采样模式(HiRES，HighResolutionAcquisitionMode)。一些示波器也称其为线性平均(LinearAverage)，或者过采样和线性降噪技术(Hypersampling&LinearNoiseReduction)。无论市场宣传的名称是什么，本质还是对ADC采样后数据进行信号处理。这种算法的好处是也可以用于非周期信号。示波器以最大采样率采集波形，将一段波形的每n个采样点分成1组，对1组中n个采样点取平均得到1个数据点存入采集存储器中。最终在示波器上显示的波形是样点分组平均后的数据，样点数量被抽取了n倍，如下图示意：

　　分组平均本质上也是一种数字滤波。样点抽取倍数越高，分辨率提升得越多。据某款示波器规格，当抽取倍数为16时，可由8bit提升到12bit。

　　同样，分组平均提升分辨率的代价是性能受损和波形失真：

　　1)高采样率和高垂直分辨率不可兼得。比如在8bit、40GSa/s的示波器上要实现12bit分辨率，处理后的采样率只能到2.5GSa/s。要使处理后的采样率达到5GSa/s，分辨率只能提升到11bit。

　　2)示波器带宽和垂直分辨率也不可兼得。在上一条例子中，要实现12bit分辨率，带宽从4GHz下降到500MHz。

　　3)工作在HiRes模式下的示波器，使用者不能直接选择增强多少bit分辨率，它随示波器的时间刻度动态变化。使用者不知道当前增强了多少分辨率、带宽下降到多少。

　　4)分组平均算法对抑制高斯白噪声有效果，而对于示波器ADC的INL(积分非线性)引起的噪声没有抑制作用。

　　5)信号比较陡峭的边沿在HiRES模式下，容易欠采样。例如信号边沿原本有16个采样点，为了提高4bit分辨率，需要每16个点取平均。结果边沿只剩下1个样点。不少示波器以sin(x)/x方式做内插，在欠采样的情况下会导致吉布斯现象，使本来正常的边沿出现过冲、振铃：

　　6)分组平均也会显著降低示波器波形更新率。

　　7)分组平均可以有条件地提升分辨率，却不能改善示波器的准确度。例如具有硬件12bitADC示波器的直流增益精度可以达到±0.5%。采用过采样和线性降噪技术提升到12bit分辨率的示波器，直流增益精度仍然是8biADC示波器的水平：±2%