Suréchantillonnage et alias

1. Le suréchantillonnage provoque-t-il un aliasage?
2. Quelle est la différence entre l'échantillonnage et l'aliasing?
3. Quel est le but du suréchantillonnage?
4. Que se passe-t-il lors du suréchantillonnage?

Le suréchantillonnage provoque-t-il un aliasage?

1.1 Qu'est-ce que le suréchantillonnage? Selon le théorème d'échantillonnage de Nyquist, un signal doit être échantillonné à un taux supérieur à deux fois son composant de fréquence maximale afin d'assurer des données sans ambiguïté. Si le critère de Nyquist n'est pas rempli, un alias se produira.

Quelle est la différence entre l'échantillonnage et l'aliasing?

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.

Quel est le but du suréchantillonnage?

Le suréchantillonnage est capable d'améliorer la résolution et le rapport signal / bruit, et peut être utile pour éviter l'aliasing et la distorsion de phase en relaxant les exigences de performance du filtre anti-aliasage. Un signal serait suréchantillonné par un facteur de n s'il est échantillonné à n fois le taux de nyquist.

Que se passe-t-il lors du suréchantillonnage?

Le suréchantillonnage est la pratique de la sélection des répondants afin que certains groupes constituent une part plus importante de l'échantillon d'enquête que dans la population. Le suréchantillonnage des petits groupes peut être difficile et coûteux, mais il permet aux sondages de faire la lumière sur des groupes qui seraient autrement trop petits pour faire rapport sur.