Howtosignalprocessing
Il y a trois raisons principales pour effectuer un suréchantillonnage: améliorer les performances anti-aliasing, augmenter la résolution et réduire le bruit.
- Si vous utilisez le suréchantillonnage?
- Est plus suréchantillon?
- Le suréchantillonnage améliore-t-il la précision?
- Pourquoi est-il préférable de surépanner un signal que vous pouvez penser à tout inconvénient de le faire?
Si vous utilisez le suréchantillonnage?
Si vous appréciez la réduction de la distorsion de coupure, l'alias de la distorsion et, dans une moindre mesure, abaissant la distorsion de quantification, vous devriez certainement utiliser le suréchantillonnage. De plus, si vous souhaitez avoir une émulation analogique précise sans l'impact négatif de la distorsion d'alias de sondage numérique, utilisez le suréchantillonnage.
Est plus suréchantillon?
Choisir un taux de suréchantillonnage 2x ou plus indique l'algorithme pour augmenter le signal entrant, ce qui augmente temporairement la fréquence Nyquist, il y a donc moins d'artefacts et un aliasing réduit. Des niveaux plus élevés de suréchantillonnage entraînent moins d'aliasing dans la plage audible.
Le suréchantillonnage améliore-t-il la précision?
Le suréchantillonnage ne permet d'améliorer la précision que si vos mesures sont soumises à un bruit de moyenne réparti au hasard. Si le bruit limite la précision effective de vos mesures, la moyenne de plusieurs échantillons améliorera la précision de vos résultats.
Pourquoi est-il préférable de surépanner un signal que vous pouvez penser à tout inconvénient de le faire?
L'inconvénient du suréchantillonnage est bien sûr une vitesse plus élevée requise pour l'ADC et l'unité de traitement (complexité et coût plus élevés), mais il peut y avoir également d'autres problèmes. Vous pouvez également voir que, à une vitesse ADC donnée, le suréchantillonnage nécessitera plus de temps, donc une vitesse globale.
