数字信号处理——采样定理

        现实世界中声光电热力这些物理量所释放的都是连续信号,为了让计算机这个傻子理解连续量,我们就要把这些量取几个(几亿个)点,搞成离散量。采样定理就是连续信号离散化的基本依据。

给定一些基本概念如下:

采样频率:单位时间(一般一秒)内的采样点数

带宽:指的是信号的主体占据的频率范围

频率分辨率:分辨两个不同频率信号的最小间隔f_{0} =\frac{1}{T} ,所以信号越长,分辨率越好,T就是采样前模拟信号的时间长度

        根据采样定理,最低的采样频率必须是信号频率的两倍;也就是说如果给定了采样频率,则信号频率是采样频率的一半,这时称这个信号频率为奈奎斯特频率。如果信号频率超过了奈奎斯特频率,就会发生畸变。比如,风扇在转速较高的时候,人眼看来会出现倒转的情况,这就是因为风扇的转动频率超过了人眼的采样频率,出现了频谱混叠。

        并不是采样点数越多,分辨率就越高,因为T是确定的。只有增加点数的同时增加长度,才能提高分辨率。要注意在DFT补零的过程中是没有增加有效数据的长度的。

带通采样定理:带通信号的频谱处在某个频段之内,而不是在零频附近。并且通频带的中心频率一般都远大于带宽。如果按照采样定理采样,采样频率就会变得无意义得高。为了减少采样频率,提出带通采样定理如下:当信号的最高频率是带宽的整数倍时,取采样频率为2倍带宽即f_{s} =2\Delta f_{0};若最高频率不是带宽的整数倍,就将通带延伸一段使它变成整数倍。则抽样频率的取值范围为2\Delta f_{0}\leq f_{s}<4\Delta f_{0}

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