Howtosignalprocessing
- Quels sont les critères de Nyquist pour l'échantillonnage pour la reconstruction)?
- Pourquoi le taux de nyquist est 2 fois?
- Pouvez-vous pouvoir reconstruire le signal d'origine à partir du signal échantillonné s'il a été échantillonné au rythme de Nyquist?
- Qu'est-ce que le théorème d'échantillonnage explique la reconstruction du signal échantillonné?
Quels sont les critères de Nyquist pour l'échantillonnage pour la reconstruction)?
Le théorème de Nyquist indique qu'un signal périodique doit être échantillonné à plus du double de la composante de fréquence la plus élevée du signal. En pratique, en raison du temps fini disponible, un taux d'échantillonnage un peu supérieur à celui-ci est nécessaire.
Pourquoi le taux de nyquist est 2 fois?
Si le signal contient des composants à haute fréquence, nous devrons échantillonner à un taux plus élevé pour éviter de perdre des informations dans le signal. En général, pour préserver les informations complètes du signal, il est nécessaire de goûter à deux fois la fréquence maximale du signal. Ceci est connu comme le taux de nyquist.
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.
Qu'est-ce que le théorème d'échantillonnage explique la reconstruction du signal échantillonné?
Le théorème d'échantillonnage spécifie le taux d'échantillonnage minimum auquel un signal en temps continu doit être uniformément échantillonné afin que le signal d'origine puisse être complètement récupéré ou reconstruit par ces échantillons seuls. Ceci est généralement appelé théorème d'échantillonnage de Shannon dans la littérature.
