Puis-je ignorer le critère de Nyquist?

1. Que se passe-t-il lorsque vous ne suivez pas le théorème d'échantillonnage de Nyquist?
2. Pourquoi devons-nous suivre le taux d'échantillonnage de Nyquist?
3. Pourquoi les critères Nyquist sont-ils importants?
4. Pourquoi le critère Nyquist est-il important pour l'acquisition de données numériques?

Que se passe-t-il lorsque vous ne suivez pas le théorème d'échantillonnage de Nyquist?

Si le théorème de Nyquist n'est pas obéi, des informations de fréquence plus élevées sont enregistrées dans un taux d'échantillonnage trop faible, entraînant un aliasage des artefacts. Plusieurs techniques peuvent réduire l'aliasing dans un signal reproduit.

Pourquoi devons-nous suivre le taux d'échantillonnage de Nyquist?

Ce théorème stipule que la fréquence la plus élevée qui peut être représentée avec précision est la moitié du taux d'échantillonnage. Le taux de Nyquist spécifie le taux d'échantillonnage minimum qui décrit pleinement un signal donné; En d'autres termes, un taux d'échantillonnage qui permet à la reconstruction précise du signal des échantillons.

Pourquoi les critères Nyquist sont-ils importants?

Simplement indiqué, le critère Nyquist nécessite que la fréquence d'échantillonnage soit au moins deux fois la fréquence la plus élevée contenue dans le signal, ou des informations sur le signal seront perdues. Si la fréquence d'échantillonnage est inférieure à deux fois la fréquence maximale du signal analogique, un phénomène appelé aliasing se produira.

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.