DC and AC

电子学中，mean通常被称为DC(direct current)，AC(alternating current)通常指信号围绕mean的波动。

SNR and CV

SNR(signal to noise ratio)，即mean与standard deviation的比值。
CV(coefficient of variation)，即standard deviation与mean的比值乘以100%。
好的数据应该有高的SNR或低的CV。

Digital Noise Generation

digital signal processing的一个常用用途就是生成各种类型的随机噪声信号。

Accuracy and Precision

accuracy是整体的估计均值与真实值的相近程度。precision是抽样样本间的分布广度。
good accuray及poor precision意味着样本虽然以真实值为中心，两侧却分布较广，因此样本的总体估计值虽佳但单个读值却很难反应真实情况。这种情况被称为poor repeatability，也就是说样本分布较广，因此重复度相应较低。poor precision通常源于random errors，即每次取样的误差值都在不断变化，因此取多次的平均值通常可以有所改善。通常用precision指标作为random noice的评价。
poor accuracy及good precision意味着样本分布虽较为集中，但集中的位置却与真实值有所偏差。因此样本读值随都非常相近，却都有着显著的误差。poor accuracy源于systematic errors。这样的error会在采样中重复且稳定的出现，通常取决于calibration。多次取样均值并无法改善accuracy。因此accuracy指标最为calibration的评价。

离散化 Quantization

以电流为例，analog-to-digital过程包含两个部分，分别为sample-and-hold(S/H)和analog-to-digital converter(ADC). S/H部分负责将进入ADC部分的电流电压保持在一个稳定值以供取样，ADC负责将这股稳定的电流的电压进行离散化。quantization就是将连续变量离散化的过程。经过S/H稳定后的电流电压的返回值仍会是一个浮点值，离散化需要需要明确浮点值对应的离散点取值范围，否则将产生无数的离散点，那么离散化便失去了意义。通常我们会提前设定离散化的计数长度，如8-bit相当于256个离散点(0-255)，12-bit相当于4096个离散点(0-4095)。因此离散化还需要将浮点值转化为离其最近的离散点。
LSB(least significant bit)就是相邻离散点间的距离，则浮点值距其最近的离散点的最大距离不会超过 $\pm{\tfrac{1}{2}}$LSB，因此离散化的过程可以认为是对S/H稳定后的电压加入了一个介于 $-\tfrac{1}{2}$LSB与 $+\tfrac{1}{2}$LSB之间的均匀分布的随机变量或noise，其均值为0，方差为 $\tfrac{1}{\sqrt{12}}$LSB，约0.29LSB。因此我们可以获得离散化后的随机变量的分布，只需在原分布基础上加入新的均匀分布即可，新的分布均值不变，方差相应增加，而离散点间距越小(即离散化bit位数越多)，则新增方差便越小。

抖动 Dithering

抖动是用于提升较为稳定、变化小或慢的信号的digitization效果时的常用技术。