示波器作為重要的測試測量工具的，被譽為“工程師之眼"，其使用價值貫穿產品設計研發和測試驗證的全生命周期。 在需要高分辨率測量方案的應用中，用戶往往更關心示波器使用價值。如：

- 電源完整性測試：如何確保電源測量的精度，如何捕捉微伏級的電壓波動，如何提高測試結果準確性。

- 信號完整性測試：在處理PAM-N等高階調制的信號時，如何獲得更清晰的眼圖和更精準的抖動測量結果，如何保證測量一致性等問題。

- 頻譜分析測試：如何在高頻高精度的測試應用中利用示波器進行時域/頻域的聯合測試。

示波器想要獲得更高的測量精度，需要同時滿足兩個關鍵參數：高位數模數轉換器（ADC）和低本底噪聲，這兩者共同決定示波器能否滿足客戶對高精度和低電壓的測試需求。

ADC位數和最小分辨率

ADC位數和最小垂直分辨率對于信號測量非常重要，ADC位數決定了示波器在垂直方向上的量化等級。示波器對信號進行采樣時，ADC會將信號分為多個垂直二進制數據（有時稱為量化電平或模數轉換電平），二進制數據量化越多，采樣的信號分辨率就越高。這些量化電平在ADC中表示為2N，N表示ADC位數。12bit ADC垂直方向量化等級（2¹²=4096）是8bit ADC（2⁸=256）的16倍。如果用戶將垂直刻度調整至100mV/div，滿屏幕即800mV（8div×100mV/div），那么，8bit示波器量化的信號最小幅度為800mV/256=3.125mV；12bit示波器量化的信號最小幅度則為800mV/4096=195.3μV。

高分辨率、低本底噪聲獲得更好的信號特征

噪聲就像一個無處不在的“小麻煩"，其存在于各類電子設備和信號傳輸環境中。高分辨率如同為工程師配備了一臺“超級顯微鏡"，能清晰地放大信號細節，發現隱藏在信號中的微弱噪聲。

高分辨率在電源測試中將獲得諸多收益

DeepSeek的強大讓很多人看到了AI算力帶來的無限可能。無論是DeepSeek還是ChatGPT亦或是豆包，AI大模型訓練的背后是高算力芯片組成的大型運算網絡，而電源是算力芯片的能量來源，芯片功耗和散熱則是制造商的難題之一，可行方法就是使用更低的工作電壓，從而降低芯片的功耗整體。當今算力芯片工作電壓基本在1V甚至更低，這對芯片電源網絡設計和測量帶來了極大的挑戰。

算力芯片-紋波和噪聲測試

對于芯片電源供電網絡，紋波要求越小越好，算力芯片的紋波如果過大，將會擾亂邏輯參考的基準，在高速變化的邏輯信號上產生抖動，進而產生信號傳輸的誤碼（芯片誤將傳輸的1當做0，把0當做1），影響芯片性能，甚至無法工作。而算力芯片由于其更低的工作電壓，導致電源留給紋波和噪聲的裕量變得非常小，如果不能準確測試出紋波和噪聲，對芯片算力的影響將是不可逆的。