Howtosignalprocessing
- Ce qui se passera si le processus d'échantillonnage ne doit pas suivre le théorème de Nyquist?
- Qu'est-ce que le théorème de Nyquist Expliquez brièvement?
- Quelle est la différence entre le théorème d'échantillonnage et le théorème de Nyquist?
- Pourquoi est-il important de suivre Nyquist lors de l'échantillonnage?
Ce qui se passera si le processus d'échantillonnage ne doit pas suivre le théorème 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.
Qu'est-ce que le théorème de Nyquist Expliquez brièvement?
Le théorème de Nyquist spécifie qu'une fonction sinusoïdale dans le temps ou la distance peut être régénérée sans perte d'informations tant qu'elle est échantillonnée à une fréquence supérieure ou égale à deux fois par cycle.
Quelle est la différence entre le théorème d'échantillonnage et le théorème de Nyquist?
Le théorème du Nyquist concerne l'échantillonnage numérique d'une forme d'onde analogique en temps continue, tandis que le théorème d'échantillonnage de Shannon concerne la création d'une forme d'onde analogique en temps continue à partir d'échantillons numériques et discrets.
Pourquoi est-il important de suivre Nyquist lors de l'échantillonnage?
Si le signal contient des composants à haute fréquence, nous devrons échantillonner à un taux plus élevé pour éviter de perdre des informations dans le signal. En général, pour préserver les informations complètes du signal, il est nécessaire de goûter à deux fois la fréquence maximale du signal. Ceci est connu comme le taux de nyquist.
