Howtosignalprocessing
- Quel est le théorème de Nyquist l'expliquez-le?
- Comment la fréquence d'échantillonnage affecte-t-elle FFT?
- Quel est le théorème de Nyquist Comment affecte-t-il le traitement d'image numérique?
- Qu'est-ce que le théorème de Nyquist a à voir avec la communication explique avec un exemple?
Quel est le théorème de Nyquist l'expliquez-le?
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.
Comment la fréquence d'échantillonnage affecte-t-elle FFT?
L'amplitude du DFT (FFT) est proportionnelle au nombre d'échantillons. Par conséquent, si vous dégustez deux fois plus longtemps à la même fréquence d'échantillonnage, ou si vous échantillonnez pour le même Duraiton mais deux fois plus rapidement, vous aurez deux fois plus de points de données, et l'amplitude DFT sera deux fois plus grande. Voir des exemples ci-dessous.
Quel est le théorème de Nyquist Comment affecte-t-il le traitement d'image numérique?
Le théorème de Nyquist indique que lors de l'échantillonnage d'un signal (comme la conversion d'une image analogique en une image numérique), la fréquence d'échantillonnage doit être supérieure à deux fois la fréquence du signal d'entrée afin que la reconstruction de l'image d'origine soit aussi proche au signal d'origine que possible.
Qu'est-ce que le théorème de Nyquist a à voir avec la communication explique avec un exemple?
Le théorème de Nyquist-Shannon également connu sous le nom de théorème d'échantillonnage est une stipulation physique fondamentale pour les communications où le signal continu dans le temps est lié au signal discret dans le temps. Il définit essentiellement une quantité d'échantillonnage minimale qui permet à la séquence discrète de capturer tous les signaux continus.
