Howtosignalprocessing
- Pouvez-vous pouvoir reconstruire le signal d'origine à partir du signal échantillonné s'il a été échantillonné au rythme de Nyquist?
- Quel est l'effet d'aliasing et comment l'évitez-vous?
- Qu'est-ce que le théorème d'échantillonnage comment le signal limité de la bande peut être reconstruit à partir de ses échantillons?
- Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'alias?
Pouvez-vous pouvoir reconstruire le signal d'origine à partir du signal échantillonné s'il a été échantillonné au rythme de Nyquist?
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.
Quel est l'effet d'aliasing et comment l'évitez-vous?
L'aliasage est l'effet de nouvelles fréquences apparaissant dans le signal échantillonné après reconstruction, qui n'étaient pas présents dans le signal d'origine. Il est causé par une fréquence d'échantillonnage trop faible pour l'échantillonnage d'un signal particulier ou de fréquences trop élevées présentes dans le signal pour un taux d'échantillonnage particulier.
Qu'est-ce que le théorème d'échantillonnage comment le signal limité de la bande peut être reconstruit à partir de ses échantillons?
Le théorème d'échantillonnage montre qu'un signal continu limité à bande peut être parfaitement reconstruit à partir d'une séquence d'échantillons si la fréquence la plus élevée du signal ne dépasse pas la moitié du taux d'échantillonnage.
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.
