Récupération des statistiques du signal à partir d'un signal échantillonné non uniforme

1. Comment pouvez-vous reconstruire le signal d'origine du signal échantillonné?
2. Quelle est la condition nécessaire pour récupérer le signal d'origine des échantillons?
3. Comment rééchantillonner les données non uniformes matlab?
4. Quel est le signal résultant appelé après avoir été échantillonné?

Comment pouvez-vous reconstruire le signal d'origine du signal échantillonné?

Le processus de reconstruction consiste à remplacer chaque échantillon par une fonction sinc, centrée au moment de l'échantillon et à l'échelle par la valeur de l'échantillon x (nt) fois 2f_c/ F_s et ajoutant toutes les fonctions ainsi créées. Supposons que le signal soit échantillonné à la vitesse nyquiste F_s= 2f_m, Puis f_m= F_s/ 2 = f_s- F_m et f_m= 1/2 = 1- F_m.

Quelle est la condition nécessaire pour récupérer le signal d'origine des échantillons?

Le signal d'origine est récupérable à partir de sa forme échantillonnée lorsque le composant de fréquence le plus élevé est inférieur à la fréquence Nyquist, ω_s/ 2.

Comment rééchantillonner les données non uniformes matlab?

Pour rééchantillonner un signal échantillonné non uniforme, vous pouvez appeler Resampon avec une entrée de vecteur temporel. L'exemple suivant convertit notre signal d'origine en un uniforme 44.Taux de 1 kHz. Vous pouvez voir que notre signal rééchantillonné a la même forme et la même taille que le signal d'origine.

Quel est le signal résultant appelé après avoir été échantillonné?

Lorsque le signal est converti en un signal temporel continu, il présentera un phénomène appelé aliasing. L'aliasing est la présence de composants indésirables dans le signal reconstruit. Ces composants n'étaient pas présents lorsque le signal d'origine a été échantillonné.