Howtosignalprocessing
- Quelles sont les deux exigences du théorème d'échantillonnage?
- Qu'est-ce que le taux d'échantillonnage dans le traitement du signal numérique?
- Pourquoi l'échantillonnage du domaine de fréquence est-il nécessaire?
- Que nous dit le théorème d'échantillonnage concernant le taux d'échantillonnage requis pour un signal analogique?
Quelles sont les deux exigences du théorème d'échantillonnage?
Le théorème d'échantillonnage dit essentiellement qu'un signal doit être échantillonné au moins avec deux fois la fréquence du signal d'origine. Étant donné que les signaux et leur vitesse respective peuvent être plus faciles à exprimer par les fréquences, la plupart des explications des artefacts sont basées sur leur représentation dans le domaine de la fréquence.
Qu'est-ce que le taux d'échantillonnage dans le traitement du signal numérique?
Définition: le taux d'échantillonnage ou la fréquence d'échantillonnage définit le nombre d'échantillons par seconde (ou par autre unité) tirés d'un signal continu pour faire un signal discret ou numérique.
Pourquoi l'échantillonnage du domaine de fréquence est-il nécessaire?
La représentation du domaine de fréquence d'un signal vous permet d'observer plusieurs caractéristiques du signal qui ne sont pas faciles à voir, ou pas du tout visibles lorsque vous regardez le signal dans le domaine temporel. Par exemple, l'analyse du domaine de fréquence devient utile lorsque vous recherchez un comportement cyclique d'un signal.
Que nous dit le théorème d'échantillonnage concernant le taux d'échantillonnage requis pour un signal analogique?
Le théorème d'échantillonnage indique qu'un signal peut être exactement reproduit s'il est échantillonné à une fréquence F, où F est supérieur à deux fois la fréquence maximale du signal.
