Σ-ΔADC不是对信号的起伏进行直接编码，而是依据前一次采样值与后一次采样值之差（增量）进行量化编码，一般选用一位量化器，利用过采样和∑-Δ调制技能来取得极高的分辨率。Σ-ΔADC由十分简略的模仿电路和十分复杂的数字信号处理电路构成。
∑-ΔADC三大关键技能：过采样，噪声整形，数字滤波和采样抽取。
正弦波采样信号通过FFT改换，频率散布于DC到fs/2间。
过采样：用高采样率进步分辨率。K每添加4倍，SNR进步6dB，相当于ENOB添加1bit。
噪声整形：与过采样比较，相同的过采样比K，可提供更高的分辨率。与前面的简略过采样比较，总的噪声功率虽未改动，但噪声的散布发生了改变。
数字滤波：假如对噪声整形后的Σ-Δ调制器输出进行数字滤波，将有或许移走比简略过采样中更多的噪声。
ADC的主要参数：
LSB：全最小的位对应的模仿量
FSR： 满幅规模Vref
CW：code width，抱负CW=FSR/2^N
SNR：信噪比，SNR=S（信号）/N（噪声）；关于正弦信号SNR=6.02N+1.76［dB］
信纳比：又称信号比失真；信纳比=信号/（噪声+谐波）
分辨率：ADC的位数（或1/2n）
转化速率：是指完结一次从模仿转化到数字的AD转化所需的时刻的倒数。常用单位是ksps和Msps，表明每秒采样千/百 万次（kilo / Million Samples per Second）。
精度：肯定精度和相对精度（受INL和DNL的影响）
量化差错：因为AD的有限分辩率而引起的差错，即有限分辩率AD的阶梯状搬运特性曲线与无限分辩率AD（抱负AD）的搬运特性曲线（直线）之间的最大差错。一般是1 个或半个最小数字量的模仿改变量，表明为1LSB、1/2LSB。
偏移差错：输入信号为零时输出信号不为零的值，可外接电位器调至最小。
满刻度差错：满度输出时对应的输入信号与抱负输入信号值之差。
线性度：实践转化器的搬运函数与抱负直线的最大偏移。
INL：积分非线性差错
DNL：微分非线性差错，值为max | CW-FSR/2^N |
