通过按比严格需要的频率更高的频率采样，能够收集更多的样本。然后采用平均滤波器对所有ADC数据进行后处理，原因有二：
·每4个平均样本，噪声降低1位。
·平均滤波器转换函数是一个低通滤波器。当∑-∆架构将其量化噪声推向高频时，应该移除平均滤波器转换函数，如图3所示。所以，本次滤波由这个平均滤波器完成。
图3.∑-∆噪声整形。
样本的平均数量，即抽取率（N），会决定输出数据速率（ODR），输出数据速率是ADC提供转换结果的速率，单位为样本/秒，如公式1所示。抽取率通常是整数，带有一组可在数字滤波器上离散编程的预定义值（即N=32、64、128等）。因此，通过保持fMOD常量，ODR将根据预定义值集内的N值进行配置。
平均过程通常由一个sinc滤波器在内部实现，调制器的模拟转换开始脉冲也在内部生成，因此不会从外部管控转换过程触发。这种类型的转换器实际会连续采样，跟踪输入信号，并处理获得的数据。一旦该过程（采样和平均）完成，转换器就会生成一个数据就绪信号，告知控制器数据可以通过数字接口回读。
如图4所示，∑-∆的工作流程可以概括为四个主要步骤：
·调制器以fMOD频率对信号采样。
·通过sinc数字滤波器对样本进行平均。
·对sinc滤波器提供的数据进行偏移和增益校正。
·数据就绪引脚切换，表示转换结果已就绪，可由控制器回读。
图4.Σ-ΔADC工作流程图。
由于没有从外部控制何时触发内部采样，所以如果要对分布式系统中的多个Σ-ΔADC进行同步，必须同时对所有数字滤波器实施复位，这是因为平均转换启动是由数字滤波器控制的。
图5显示在所有Σ-ΔADC都采用相同的ODR和fMOD的情况下，对同步产生的影响。
图5.∑-∆系统复位同步。
