Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que l'état du théorème d'échantillonnage de Shannon?
- Qu'est-ce que la déclaration du théorème d'échantillonnage?
- Pourquoi le théorème de Nyquist Shannon est important?
- Comment le théorème de Nyquist et le théorème de Shannon sont-ils liés?
Qu'est-ce que l'état du théorème d'échantillonnage de Shannon?
Le théorème d'échantillonnage de Shannon indique qu'une forme d'onde numérique doit être mise à jour au moins deux fois plus rapidement que la bande passante du signal à générer avec précision. La même image qui a été utilisée pour l'exemple Nyquist peut être utilisée pour démontrer le théorème d'échantillonnage de Shannon.
Qu'est-ce que la déclaration 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.
Pourquoi le théorème de Nyquist Shannon est important?
Le théorème de Nyquist est important pour capturer l'audio grâce à des méthodes numériques. L'oreille humaine moyenne n'est sensible qu'aux fréquences comprises entre 20 Hz et 20 kHz. Par conséquent, selon le théorème de Nyquist, le taux d'échantillonnage optimal pour l'oreille humaine est de 40 kHz.
Comment le théorème de Nyquist et le théorème de Shannon sont-ils liés?
Le théorème du Nyquist concerne l'échantillonnage numérique d'une forme d'onde analogique en temps continue, tandis que le théorème d'échantillonnage de Shannon concerne la création d'une forme d'onde analogique en temps continue à partir d'échantillons numériques et discrets.
