Appliquer le théorème de Nyquist au numérique vs. qualité audio analogique

1. Qu'est-ce que le théorème de Nyquist indique si une voix analogique sera correctement représentée numériquement?
2. Pourquoi le théorème d'échantillonnage de Nyquist est-il important dans la conversion numérique analogique?
3. Pouvez-vous entendre la différence entre analogique et numérique?
4. Pourquoi le critère Nyquist est-il important pour l'acquisition de données numériques?

Qu'est-ce que le théorème de Nyquist indique si une voix analogique sera correctement représentée numériquement?

Dans la théorie des communications, le théorème de Nyquist est une formule indiquant que deux échantillons par cycle sont tout ce qui est nécessaire pour représenter correctement un signal analogique numériquement. Le théorème indique simplement que le taux d'échantillonnage doit être le double de la fréquence la plus élevée du signal.

Pourquoi le théorème d'échantillonnage de Nyquist est-il important dans la conversion numérique analogique?

Le théorème de Nyquist est également connu sous le nom de théorème d'échantillonnage. C'est le principe pour reproduire avec précision une mesure de mesure ou un échantillon de l'onde sinusoïdale pure, qui doit être au moins deux fois sa fréquence. Le théorème de Nyquist sous-tend toute la conversion analogique-numérique et est utilisé dans l'audio et la vidéo numériques pour réduire.

Pouvez-vous entendre la différence entre analogique et numérique?

Dans le son, ces limites sont mesurées dans les dimensions qui mesurent l'audio, la fréquence et l'amplitude. Le numérique n'est pas moins «réel» que l'analogique - et parce que nous écoutons, au final, au son et non au signal, les deux peuvent obtenir les mêmes résultats.

Pourquoi le critère Nyquist est-il important pour l'acquisition de données numériques?

Le critère de Nyquist doit être satisfait afin d'éviter de aliaser. fréquence, il n'y a pas d'aliasing. Fréquence du signal mais inférieur à deux fois la fréquence du signal, il y a un aliasage et la fréquence d'aliasing est égale à la valeur absolue de la différence entre la fréquence d'échantillonnage et la fréquence du signal.