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![Échantillonnage idéal des signaux audio-spectre périodique [Duplicate]](https://howtosignalprocessing.com/storage/img/images_2/ideal_sampling_of_audio_signalsperiodic_spectrum_duplicate.jpg)
- Qu'est-ce que le spectre du signal échantillonné?
- Comment un signal limité à bande peut être échantillonné sans aliasing?
- Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'alias?
- Comment le signal limité en bande peut être reconstruit à partir de ses échantillons?
Qu'est-ce que le spectre du signal échantillonné?
Le signal échantillonné a un spectre périodique à la fréquence d'échantillonnage (20 Hz) et a une symétrie uniforme d'environ 0.0 Hz, ainsi que la symétrie sur la fréquence d'échantillonnage, fs. Étant donné que le spectre échantillonné est périodique, il continue pour toujours et seule une partie peut être montrée.
Comment un signal limité à bande peut être échantillonné sans aliasing?
Ainsi, les signaux limités en bande peuvent être échantillonnés et complètement récupérés uniquement lors de l'observation du critère de Nyquist. Pour les signaux passe-bande, le critère Nyquist n'assurera aucun aliasage uniquement lorsque la récupération du signal est effectuée avec un filtre passe-bande; sinon une fréquence d'échantillonnage plus élevée sera nécessaire.
Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'alias?
L'aliasing, c'est quand une sinusoïde à temps continu apparaît comme une sinusoïde à temps discret avec des fréquences multiples. Le théorème d'échantillonnage établit des conditions qui empêchent l'aliasing afin qu'un signal en temps continu puisse être reconstruit de manière unique à partir de ses échantillons. Le théorème d'échantillonnage est très important dans le traitement du signal.
Comment le signal limité en bande peut être reconstruit à partir de ses échantillons?
Théorème d'échantillonnage de Nyquist:
Si un signal est limité et que ses échantillons sont prélevés à un rythme suffisant, ces échantillons spécifient uniquement le signal et le signal peut être reconstruit à partir de ces échantillons. La condition dans laquelle cela est possible est connue sous le nom de théorème d'échantillonnage de Nyquist et dérive ci-dessous.
