JoVE Logo

登录

18.4 : 混叠

在各种信号处理的应用中,准确的信号采样和重构都是至关重要的。时域信号的频谱可以通过傅里叶变换来进行表示。当以一个特定的频率对该信号进行采样时,便会在频域中产生原始频谱的多个缩放副本。这些副本的间距是由采样频率来进行决定的。

如果采样频率低于奈奎斯特速率,那么这些副本将会出现重叠,从而导致无法使用低通滤波器来准确的恢复其原始信号。这种重叠效应被称为混叠,同时会扭曲重构信号,并且无法恢复其中的原始信号。

如果要分析采样信号的频谱,则必须考虑基频及其与固定采样频率之间的相互作用。当信号的基频介于采样频率的一半和采样频率本身之间时,基频的任何增加都会适得其反地导致感知输出频率出现降低。这种违反直觉的效果是由于混叠所造成的,即进行采样后的高频与低频将会变得难以区分。因此,重建后的信号将会严重失真,从而使其无法恢复到原来的状态。

相反,如果基频小于采样频率的一半,那么增加基频则会导致输出频率增加。这种行为是符合预期的,并且可以更加清晰地对原始信号进行重建。因此,如果要准确的实现重建,那么其中的采样频率就必须超过奈奎斯特速率,即原始信号中最高频率的两倍。当达到或超过这一频率时,便能够避免混叠,并且频域中的副本不会发生重叠。

遵守奈奎斯特准则可以其具有足够高的采样频率,以此来捕获原始信号中的必要信息,并以此来实现精确的信号重建。这一原则在音频处理、电信和数据采集等各种应用中都是至关重要的,因为在这些应用中,保持信号的完整性是至关重要的。通过使用适当的采样频率来避免混叠,从而使其能够可靠地恢复其原始时域信号,并保持其中的质量和保真度。

Tags

AliasingSignal SamplingSignal ReconstructionFourier TransformNyquist RateSampling FrequencyFrequency DomainFundamental FrequencyLow pass FilterSignal IntegrityData AcquisitionAudio ProcessingTelecommunicationsReplicasSignal Distortion

来自章节 18:

article

Now Playing

18.4 : 混叠

Sampling

103 Views

article

18.1 : 采样定理

Sampling

260 Views

article

18.2 : 连续时间信号采样

Sampling

189 Views

article

18.3 : 使用插值法重建信号

Sampling

151 Views

article

18.5 : 下采样

Sampling

112 Views

article

18.6 : 上采样

Sampling

175 Views

article

18.7 : 带通采样

Sampling

147 Views

JoVE Logo

政策

使用条款

隐私

科研

教育

关于 JoVE

版权所属 © 2025 MyJoVE 公司版权所有,本公司不涉及任何医疗业务和医疗服务。