第2章2 采样过程的数学描述及特性分析
【精品】采样定理
【精品】采样定理采样定理是一项重要的数学定理,也被称为香农定理。
它是指在一定条件下,对于一个具有有限带宽的周期信号,若以不小于其最高频率两倍的采样频率对其进行采样,则能够完全还原原信号。
它的本质是基于信号的频域特性,它使得我们可以用数字信号来表达连续时间的信号。
从数学上来讲,我们可以用傅里叶变换来理解采样定理。
对于一个连续时间的周期函数f(t),其傅里叶变换为F(ω),其中ω为频率。
傅里叶变换告诉我们一个重要的性质:当我们对一个周期函数进行采样时,相当于在其频谱中插入了一系列的零点。
这使得我们可以通过离散的频率来重构原来的连续信号。
为了恢复原信号,我们需要对采样频率的选择进行限制。
采样定理的条件就是,采样频率应当不小于信号最高频率的两倍。
只有在这种情况下,我们才能通过采样信号的离散频率来还原出原信号。
采样定理主要的应用是数字信号处理。
当我们需要将一段连续时间的信号转化成数字信号时,采样定理就非常有用。
通过采样定理,我们可以将连续时间信号的频率特性进行傅里叶变换,然后用数字信号模拟出离散的频谱特性。
这些数字信号可以用于设计数字滤波器,对信号进行降噪和滤波。
此外,采样定理还可以用于音频和视频信号的数字化。
例如,如果我们想传输一段高质量的音频信号,就可以在适当的采样频率下对其进行采样,然后用数字信号来重建原始信号,而数字信号可以被更轻松地传输和储存。
总之,采样定理是数字信号处理中非常基础的一项数学定理。
它告诉我们一个重要的事实:当我们用数字信号模拟连续时间信号时,必须满足一定的条件,以保证信号的完整性和精确度。
这个定理在现代通讯和音视频处理技术中经常被使用,它使得我们可以利用数字信号来模拟和处理复杂的连续时间信号。
简述采样定理的基本内容
简述采样定理的基本内容采样定理,也被称为奈奎斯特定理(Nyquist theorem)或香农-奈奎斯特采样定理(Shannon-Nyquist sampling theorem),是在信号处理领域中至关重要的一条基本原理。
它对数字信号处理、通信系统以及采样率等方面具有重要的指导意义。
1. 采样定理的基本内容采样定理表明,如果要正确恢复连续时间信号的完整信息,就需要以至少两倍于信号最高频率的采样频率对信号进行采样。
采样频率应该大于等于信号最高频率的两倍,即Fs >= 2 * Fmax。
采样定理的原理基于奈奎斯特频率,奈奎斯特频率是指信号频谱中的最高频率成分。
如果采样频率小于奈奎斯特频率的两倍,那么采样信号中将出现混叠现象,即频谱中的不同频率成分相互干扰,导致原信号无法准确恢复。
2. 采样定理的应用采样定理在多个领域都有广泛的应用,以下是几个常见的应用领域:音频处理:在音频信号的数字化处理中,采样定理保证了通过合适的采样率可以准确还原原始音频信号,同时避免了音频信号的混叠现象。
这就是为什么音频 CD 的采样率是44.1kHz,超过人类可听到的最高频率20kHz的两倍。
通信系统:在数字通信系统中,为了正确传输模拟信号,信号需要经过模数转换(采样)和数模转换两个过程。
采样定理确保了在采样时不会丢失信号的信息,同时在接收端通过恢复出原始信号。
这对于保证通信质量和准确传输数据来说非常关键。
图像处理:在数字图像采集中,采样定理用于设置合适的采样率,以避免图片出现信息丢失和混叠现象。
在数字摄影中,也需要根据采样定理来选择适当的像素密度,以保证图像的质量和细节。
3. 采样定理的局限性和改进采样定理的一个重要前提是信号是带限的,即信号的频谱有一个上限,超过这个上限的频率成分可以被忽略。
然而,在实际应用中,许多信号并不是严格带限的,因此采样定理可能无法完全适用。
为了克服采样定理的局限性,一种常见的方法是使用过采样(oversampling)技术。
简述采样过程及采样定理
简述采样过程及采样定理采样过程是指将连续信号转换为离散信号的过程。
在数字信号处理中,采样是将连续时间信号在一定时间间隔内进行离散化的过程。
采样定理是指根据采样频率和信号频率之间的关系,保证原始信号完全恢复的一种数学条件。
采样过程可以分为两个主要步骤:采样和量化。
采样是指在连续时间信号上以一定的时间间隔取样点,将连续信号在时间上进行离散化;量化是指将每个采样点的幅度值映射到最接近的离散值,进一步将连续信号在幅度上进行离散化。
采样定理是采样过程中至关重要的一项定理,也被称为奈奎斯特定理。
它由哈里·S·布莱克和杰克·奈奎斯特于20世纪50年代提出。
采样定理的核心思想是:为了完全恢复原始信号,采样频率必须大于原始信号中最高频率的两倍。
具体而言,采样定理可以用数学公式表示为s(t) = Σ[n=-∞到∞]s(nT) * sinc((t-nT)/T),其中s(t)为连续信号,s(nT)为采样离散信号,T为采样时间间隔。
采样定理的重要性在于保证了在采样过程中可以以较低的成本和复杂度对原始信号进行还原。
没有采样定理的约束,将导致采样后的信号出现混叠现象,即高于采样频率一半的高频信号将无法恢复。
采样定理的应用广泛,尤其在数据传输和数字信号处理领域。
在数码相机、音频设备、通信系统等各种设备中,都需要通过采样过程将连续信号转换为数字信号进行处理和传输。
采样过程中的误差主要来自于两个方面:采样频率和量化精度。
采样频率低于采样定理规定的最小频率时,将引起混叠现象;量化精度不足时,将引起量化误差。
因此,在采样过程中需要合理选择采样频率和量化精度,以保证信号完整性和准确性。
总之,采样过程是将连续信号转换为离散信号的过程,涉及到采样和量化两个步骤。
而采样定理是保证采样过程能够完全恢复原始信号的数学条件,要求采样频率大于信号中最高频率的两倍。
采样过程和采样定理的应用广泛,是数字信号处理领域中至关重要的概念和原理。
第2章-采样过程与信号重构
2.1 引言
基本概念: 基本概念: 采样过程(Sample):连续信号经采样开关转换为离散时 : 采样过程 间信号的过程。在数控系统中,是连续偏差信号e(t) 经 间信号的过程。在数控系统中,是连续偏差信号 采样开关转换为离散时间信号e 的过程; 采样开关转换为离散时间信号 *(t) 的过程; 信号重构(Signal reconstruction):离散时间信号转换为 信号重构 :离散时间信号转换为 连续信号的过程。在数控系统中, 离散时间信号u 连续信号的过程。在数控系统中,是离散时间信号 *(t) 经保持器转换为连续控制信号 连续控制信号u(t)的过程。 的过程。 经保持器转换为连续控制信号 的过程 本章重点: 本章重点: 采样过程、信号重构机理及其数学描述。 采样过程、信号重构机理及其数学描述。 采样定理及采样周期T 的选择。 采样定理及采样周期 的选择。
P1 ( kT ) = cos( 2πf 1 ⋅ kT ) = cos 0.2kπ P2 ( kT ) = cos(2πf 2 ⋅ kT ) = cos 1.8kπ Q cos 1.8kπ = cos( 2kπ − 0.2kπ ) = cos( −0.2kπ ) = cos 0.2kπ ∴ P1 ( kT ) = P2 ( kT )各点的采样值相同
数控系统信号转换示意图及其简 化
[e(kT)] r(t) e(t) e*(t) A/D
数字 控制器
[u(kT)] u*(t)
保持 器
u(t)
对象 y(t) 或过程
图2-1-1 数控系统信号转换示意图
2.2 采样过程——连续信号f(t)通过采样开关
后,转变为脉冲序列f*(t)的过程。
2.2.1 时域描述
∞
1 [L + F ( jω + jω s ) + F ( j ω ) + F ( jω − jω s ) + F ( jω − j 2ω s ) L] T
采样定理的基本内容
采样定理的基本内容采样定理是数字信号处理中的基础理论,也是数字信号处理在实际应用中必须遵循的重要原则。
它描述了在什么条件下,将连续信号转换为离散信号时,可以确保不会丢失任何信息。
本文将详细介绍采样定理的基本内容。
一、什么是采样定理?采样定理,也称为奈奎斯特定理(Nyquist Theorem),是由美国电子工程师哈罗德·奈奎斯特在20世纪20年代提出的。
它是数字信号处理的基础理论,指出:如果一个信号的最高频率为f,那么在对该信号进行采样时,采样频率必须大于2f,才能够完整地获取该信号的信息。
换句话说,采样定理告诉我们,在对连续信号进行采样时,采样频率必须足够高,才能够准确地还原原始信号。
否则,采样后的离散信号将失去原始信号的一部分信息,导致还原后的信号与原始信号存在误差。
二、采样定理的形式化表述采样定理可以用数学公式来表述:若f为信号的最高频率,则采样频率fs必须满足fs>2f才能够完整地获取该信号的信息。
其中,f和fs分别表示信号的最高频率和采样频率。
采样频率fs应该是信号的最高频率f的两倍以上。
三、采样定理的实际应用采样定理在数字信号处理、通信系统、音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
以音频处理为例,CD音质采样频率为44.1kHz,这是因为人耳能够识别的最高频率为20kHz左右,而采样频率必须大于2倍的20kHz,即40kHz以上,才能够完全还原原始信号,因此CD音质的采样频率为44.1kHz。
采样定理还可以用于数字信号处理中的滤波器设计,例如数字低通滤波器的设计。
在数字低通滤波器的设计中,采样定理告诉我们,如果一个信号的最高频率为f,则我们需要设计一个通带截止频率为f的低通滤波器,以便将高于f的频率成分滤除,从而得到一个完整的信号。
四、采样定理的局限性采样定理虽然是数字信号处理的基础理论,但它也有一定的局限性。
首先,采样定理要求信号是带限信号,即信号的频率范围是有限的。
采样定理简介
关于采样定理的介绍一、采样定理简介采样定理,又称香农采样定律、奈奎斯特采样定律,是信息论,特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E. T. Whittaker(1915年发表的统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。
另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。
采样是将一个信号(即时间或空间上的连续函数)转换成一个数值序列(即时间或空间上的离散函数)。
采样得到的离散信号经保持器后,得到的是阶梯信号,即具有零阶保持器的特性。
如果信号是带限的,并且采样频率高于信号最高频率的一倍,那么,原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制,也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是非常有限的。
采样定理是指,如果信号带宽小于奈奎斯特频率(即采样频率的二分之一),那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。
高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。
大多数应用都要求避免混叠,混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
采样过程所应遵循的规律,又称取样定理、抽样定理。
采样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系,是连续信号离散化的基本依据。
采样定理是1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。
1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。
1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。
采样定理有许多表述形式,但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。
采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。
时域采样定理频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt),f(t1±2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
《课程讲解》-3 采样过程的数学描述及特性分析 计算机控制系统 电子科技大学
4 前置滤波器
如不满足采样定理,一个高频信号采样后
将产生频率混叠 ;若对应的是高频干扰信
号,此时就无法滤除。
在采样开关之前,加入一个低通滤波器
(即前置滤波),以滤除包括高频干扰在
内所有高于 s /2 的高频分量,避免发生频
率混叠现象。
前 低置 通滤 滤波 波器 器,指即的一是个在理s想/2的处低具通有滤锐波截器止,的
O
s
结论
当k=0时, F *(j) = F (j) /T,称为采样信号的
基本频谱,它正比与原连续信号的频谱,幅值为 原频谱的1/T ;
当k 0时,将派生处以s为周期的高频频谱分量, 称为旁带 ;
若连续信号的频谱带宽有限,最高频率为m , 而 采样频率s 2 m ,则采样后派生出的高频频谱 和基本频谱不会重叠;反之,当频率s < 2 m 时, 则各频谱之间就会出现混叠现象。
上式即为采样信号的频谱表达式
2. 采样信号的频域特性
由采样信号的频谱表达式可知,采样信号的频谱 F
*(j)与被采样信号的频谱 F (j) 有十分密切的关
系。
采样信号的频谱
续信号的频谱
F( j)
-m O m
s>2m s=2m
1 F*( j) T
O
s
1 F*( j)
T
s<2m
O
s
1 F*( j)
T
f*(t)f(kT )(tkT ) k0
三 采样信号的频域特性
1. 采样信号的频谱表达式
周期函数 T (t) 展开为傅氏级数的复数
形式,有
T(t)
Ckejkst
k
其中
1 T/2
Ck
2-2 连续时间信号的取样及取样定理
图 2 9 连 续 信 号 的 内 插 表 示
-
Matlab实现
(1) 零阶和一阶保持内插 (2) 三次样条内插
信号的重建
x[k]
D/A
x s (t )
k
x[ k ] (t kT )
T
理想D/A模型框图
x[k] xs(t)
k 0 1 2 3 4 0 T 2T 3T 4T
设有一限带信号xa(t)。当|Ω|≤Ω max,它 的付氏变换为Xa(Ω)。 将xa(t)乘一取样函数p(t) 就得到x^(t),如 图2.5所示。
设有一限带信号xa(t)。当|Ω|≤Ω max,它的 付氏变换为Xa(Ω)。 将xa(t)乘一取样函数 p(t) 就得到x^a (t),如图2.5所示。
|Hz(j)|
0 |Xs(j)|
sam
(a)
sam
0 |Xz(j)|
m
samm sam
(b)
sam
0
m
samm sam
(c)
sam
离散域进行补偿的FIR和IIR滤波器
1 9 1 1 2 H1 ( z ) z z 16 8 16
9 H 2 ( z) 8 1 1 1 z 8
例: 已知某带限信号抽样信号x(t)的频谱如图 所示, 试分别抽样角频率sam=2.5m, 2m , 1.6m抽样时,抽样后离散序列x[k]的频谱。
解:
sam 2.5 m
m T m
2π 2.5 m 0.8 π
X ( e j )
1 T
X ( j )
1
m
四、信号的恢复
1 X ' ( j) X a ( j jm s ) T m
第2章2采样过程的数学描述及特性分析
第2章2采样过程的数学描述及特性分析采样过程是指将连续信号转化为离散信号的过程,是数字信号处理中的重要环节之一、本文将从数学描述和特性分析两个方面对采样过程进行深入探讨。
一、数学描述在进行数学描述之前,首先需要明确采样过程的两个基本参数:采样频率(采样间隔的倒数)和采样时间。
假设原始的连续信号为x(t),则离散信号x(n)可以表示为:x(n)=x(nT),其中T为采样时间,n为整数,即离散时间。
在离散时间中,采样间隔T是非常重要的参数。
采样间隔是指连续信号在时间轴上两次采样的时间间隔,它决定了采样后信号的频率分辨率和重建的准确性。
频率分辨率是指能够明确区分不同频率信号的最小间隔,对于连续信号而言,频率是连续的,没有间隔。
但是对于离散信号而言,频率是离散的,它的间隔可以用采样间隔T来确定。
频率分辨率可以表示为:Δf=1/(N*T),其中N为取样长度,即采样点个数。
重建准确性是指通过离散信号重建连续信号时的准确性。
根据采样定理(奈奎斯特定理),如果一个带限信号的采样频率大于等于该信号最高频率的两倍,则可以完全重构连续信号。
采样间隔T满足以下条件时可以保证完全重构:T≤1/(2B),其中B为信号带宽。
这种情况下,通过重建滤波器可以恢复出与原始信号几乎完全相同的连续信号。
二、特性分析采样过程具有以下几个特性:1.采样定理的必要性:通过采样定理可以确保采样后的离散信号能够准确地重构连续信号。
如果采样频率小于信号最高频率的两倍,则会出现混叠现象,造成信号信息的丢失。
2.混叠现象:当采样频率小于信号最高频率的两倍时,会出现混叠现象,即高于采样频率一半的频率成分会在重构时留在低频区,产生与原信号不同的结果。
为避免混叠现象,需要选择合适的采样频率。
3.采样频率的选择:采样频率的选择需要根据信号的最高频率进行决定。
采样频率过高会浪费计算资源,而采样频率过低则无法保留原始信号的完整信息。
4.采样定理的充分性:通过采样定理的充分性可以确保采样频率大于信号最高频率的两倍时,可以完全重构原始连续信号,并保持信号的准确性。
数字图像处理第2章采样量化图像格式
又称输出分辨率,是指打印机输出图像时每英寸的点数(dp i)。打印机分辨率也决定了输出图像的质量,打印机分辨率越高, 可以减少打印的锯齿边缘,在灰度的半色调表现上也会较为平滑。 打印机的分辨率可达300-1200 dpi。
4) 扫描仪分辨率
单位长度上采样的像素个数。台式扫描仪的分辨率可以分
• 曲线3:
质量
细节较多的球赛观众图像 k
5
4 32 64 128 256 N
总结
一般,当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像 可采用如下原则:
(1)对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓。
(2)对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊。 对于彩色图像,是按照颜色成分——红、绿、蓝分别采样和量
2.3.3 用传感器阵列获取图像
传感器阵列
2.4 图像数字化技术
图像的数字化包括采样和量化两个过程。 设连续图像f(x, y) 经数字化后,可以用 一个离散量组成的矩阵g(i, j)(即二维数组) 来表示。
f (0,0) f (0,1) f (0, n 1)
g(i,
j)
g(1,0)
z 蓝 (Blu e) 品 红 (Magenta )
青 (Cyan ) O 红 (Red) x
绿 (Gre en) 黄 (Yello w) y
(2) 数字化采样一般是按正方形点阵取样的, 除此之外还 有三角形点阵、正六角形点阵取样。
(3)以上是用g (i, j)的数值来表示(i, j)位置点上灰度级值的
大小,即只反映了黑白灰度的关系, 如果是一幅彩色图像, 各点
的数值还应当反映色彩的变化,可用g (i, j, λ)表示,其中λ是波 长。如果图像是运动的,还应是时间t的函数,即可表示为g (i, j, λ, t)。
2shaanon采样定理
2计算机控制系统中信号转换和处理——Shannon采样定理1.1采样过程及其数字描述1.2采样定理与信号复现1.3计算机实时动态控制系统中的Shannon采样定理1.4仿真例第2章 计算机控制系统中的信号转换和处理——Shannon 采样定理2.1 采样过程及其数学描述A. 采样的物理过程说明:1. 工程上,只考虑有始信号,即t ≧0。
2. 物理开关的闭合时间是一个有限区间τ,τ可以很小,但决不可能为零,即τ>0,这是因为①物理开关的开关需要时间,②开关所控制的物理电路存在有限电参数,因而具有时间常数,τ是使采样稳定所必需的。
3. “保持”在这里仅仅是ADC 的量化和编码过程所要求的,它并不需要在T s 区间一直保持,τ1只需要维持到ADC 编码结束即可。
4. 量化之后成为时间离散,幅值也离散的信号,DD5. 编码之后才真正成为时间离散的数字信号,DD6. 当量化精度(位数)足够高时,我们就认为f *(k )和f D *(k )是等同的。
图1 采样的物理过程ADC 转换时间采样时间sADC 的实际采样过程B. 采样的数学模型(数学过程)应当注意所谓数学过程只是物理过程的一种人为数学抽象,它只是在一定的意义上表征了物理过程中各量的数学关系、决非等同。
调制信号:f (t ),t ∈(-∞,+∞) ——被采样信号 载波:()()s T n s t t nT δδ+∞=-∞=-∑已调信号:*()()()T s f t f t t δ= 说明:1. Fourier 变换的(象)原函数的定义域是(-∞,+∞),因此这里讨论的f (t ),亦然,这与工业实时控制的情况不符。
2. 单位冲激函数(最好不要称为单位脉冲函数,以免和δ(k )混淆)只是一种数学抽象,物理上是不存在的。
这里只是借用其一些特殊的数学性质,以导出一些有用的结果。
当然f *(t )是不存在的。
下面,我们将会分析f *(t )的有关特性,以导出Shannon 采样定理。
第一节采样定理
§2.1 采样定理
采样定理:对连续时间信号x(t)进行采样时,周期采样频率fs必 须大于被采样原始信号x(t)的最大截止频率fc的两倍,才能从离散的 数字信号xs(t)中完全恢复出原始信号x(t)。也就是,当 f s > 2 f c 时,采 样信号xs(t)完全能代表原始信号x(t),但前提是x(t)的频谱x(f)是有限 带宽(即当 f > f s / 2 时,有 x( f ) = 0 。x( f ) = 0 时的信号频率f 即为x(t) 的最大截止频率fc)。 一、连续时间信号的采样 采样数据信号xs(t) x s (t ) = x(t ).δ T (t )
fs 1 时, s ( f ) X ( f ) X 2 T
可见,这时采样信号与原始信号具有相同的频谱。我们只要将采 样信号xs(t)通过一个低通滤波器,就能够恢复原始信号x(t)。它的 频谱X(f)为: X ( f ) G( f ) X s ( f )
§2.1 采样定理
频率混叠现象
采样频率较低时,假设原始信号的最高频率成分为fmax,现 将这一频率成分的x(t)单独画出来,当fs=fmax时,采样所得的是 一直流成分,而当fs略大于fmax时,采样得到一差拍低频信号。 这就是说,一个高于fs/2的频率成分,在采样后将被错误地认为 是一个低频信号,或称高频信号“混叠”到了低频段。所以采样频 率的选择是微机继电保护硬件设计中的一个关键问题。
内插值函数
由采样值经内插值恢复x(t)
在采样时刻上,它的函数值是1,在两个采样时刻之间它的函数 值不为零,所以也称为内插值函数。可见,x(t)等于x(nT)乘以对应 的内插值函数之和。由图可见,在每一个采样点上,保证了采样信 号的不变性,而在两个采样时刻之间的信号则是由各采样值(现在 和过去)内插值函数的波形延伸叠加而生成的。
C2采样定理ppt课件
MIDI
➢ MIDI信息实际上是一段音乐的描述,是数 字化的乐谱,包含音符、定时以及键号、通 道号、持续时间、音量和击键力度等各个 音符的有关信息。
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MIDI与PCM原理比较
➢ PCM波形编码:把音乐的波形进行数字化 采样和编码(记录音乐本身)
➢ 定义和产生乐曲的MIDI信息和数据组存放 于MIDI文件中, MIDI文件本身只是一堆数 字信号而已,不包含任何声音信息。
采样频率的高低是根据奈奎斯特理论和声音信号 本身的最高频率决定的。即:采样频率不应 低于声音信号最高频率的_2_倍___,这样就能把 以数字表达的声音还原成原来的声音,这叫 作无损数字化。因此,高保真声音信号最高 频率约为20kHz,采样频率就选为_4_4._1_k_H_Z__;
假设目前正在使用麦克风进行录音,采样频率设 为22kHZ,量化选为16位,在不采用压缩技术 的情况下,计算录制57秒的立体声文件大约 需要多少空间?
设备与产生时所指定设备相同时,回放的 结果才是精确的。但是不同声卡,不同软 波表,不同硬件音源的音色是完全不同的, 所以相同的MIDI文件在不同的设备上播放 结果会完全不一样。这是MIDI的基本特点, 对硬件依赖极强。
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2. MIDI数据缺点 (3) 为了创建数字化声音所要求的准备与 编程工作,不需要掌握许多音乐理论 知识,MIDI则要求比较多
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采样 -采样频率
– 采样频率:一秒种采样的次数;HZ; 采样频率越高,单位时间内采集的样 本数越多,得到的波形越接近原始波 形,音质越好,数字化声音的数据量 也越大
10
采样频率-奈奎斯特定理
– 奈奎斯特采样定理:如果采样频率高于输 出信号最高频率的两倍,重放时就能从采 样信号序列无失真地重构原始信号(必要 非充分条件)
计算机控制系统-信号采样与分析演示
2.3.2 z变换的性质和常用定理
2.3.2 z变换的性质和常用定理
1) 线性性质 若Z[ f1(t)] F1(z), Z[ f2 (t)] F2 (z), 则
Z[f1(t) f2 (t)] F1(z) F2 (z) 其中,为任意实数。
2)位移定理
( f (k) 0 , k 0)
滞后定理:若脉冲序列延迟n个采样周期,则
其中,Ck
1 T
T
2 -T
2
f (t)e jkst dt,
s
2
T
例:将单位脉冲函数序列 (t kT)展成傅氏级数
T (t)
1 T
e jkwst
2.2.2 采样定理
2.2.2 采样定理
2)理想采样信号的傅氏积分:
((f t)为连续周期信号)
f *(t) (f t)T (t)
f * (t) 1 (f t)e jkwst
电压采样值Un (n),两个连续采样点极性不同过零点,分别设为(t0,U0 )和(t1,U1).
计算过零点时间:
t t0U1 t1U0 U1 U0
U U1
则
: U1的相位1
(t1
t)
U1(t1 t0 ) U1 U0
I
U m ax
U1 sin 1
I5
Un的相位n (n 1)Ts 1
n 1,2,3......
E(s)
用后向差分方法离散:u(k)
kp
e(k)
T TI
k j1
e(j)
u(k
-1)
kp
e(k
-1)
T TI
k -1 j1
e(j)
u(k)
u(k
-1) kp (e(k) - e(k
实验二 采样定理
实验二采样定理
1.实验目的
熟悉信号采样过程,并通过本实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象,了解采样前后信号频谱的变化,加深对采样定理的理解,掌握采样频率的确定方法。
2.实验内容和原理
模拟信号经过 (A/D) 变换转换为数字信号的过程称之为采样,信号采样后其频谱产生了周期延拓,每隔一个采样频率,重复出现一次。
为保证采样后信号的频谱形状不失真,采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍,这称之为采样定理。
实验内容为设计一模拟信号:
采样频率为5120Hz,取信号频率f=150Hz(正常采样)和f=3000Hz(欠采样)两种情况进行采样分析。
3.仿真实验
此实验是以MatLab中的simulink摸块为基础开发的,
* 以下是仿真课件的主界面:
* 运行仿真后各器件的波形如下:
信号源的波形抽样脉冲的波形
抽样后信号的波形恢复以后信号的波形4.思考题
若信号频率为5000Hz,请问本实验中的模拟信号采样后的混迭频率是多少Hz ?
分析一200Hz的方波信号,采样频率=500Hz,用谱分析功能观察其频谱中的混迭现象。
为什么会产生混迭?
5.实验报告要求
简述实验目的及原理,按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线,说明采样频率变化对信号时域和频域特性的影响,总结实验得出的主要结论。
参考比较实例演示的相应JAVA小程序,你可以得出哪些结论?。
采样原理
实验二采样原理实验过程数学背景知识在信号与系统分析中,采样定理是十分重要的,它构成了连续信号与离散信号之间关系的基础。
采样定理是说,一个带限信号x (t),即信号的傅立叶变换对某个带宽W有| f |>W为0,可以完全用在间隔为T s 的时刻取得的样本值来表示,只要T s ≤1/ (2W)。
如果采样在T s = 1/ (2W)内完成(该间隔称为奈奎斯特间隔,按该间隔采样的频率称为奈奎斯特频率),那么x (t)就能按))(2(sinc )()(sn s nT t W nT x t x −=∑∞−∞= (1) 由样本值{给予重建。
这一结果是基于已采样波形,定义为}∞−∞==n s nT x n x )()()(t x δ)()()(s n s nT t nT x x x −=∑∞−∞=δδ (2)(2)式的傅立叶变换为<−=∑∞−∞=Wf f X T f T n f X T f X s n s s ),(1),(1)(对全部δ (3) 所以将它通过一个带宽为W 、通带内增益为T s 的低通滤波器就将原信号恢复。
离散时间序列x [ n ]的离散傅立叶变换(DFT )表示为∑∞−∞=−=n fnT i d s e n x f X π2][)( (4)将它与(3)式比较后可得W f f X T f X d s <=),()( (5)它给出了模拟信号的傅立叶变换和它的对应已采样信号的离散傅立叶变换之间的关系。
利用著名的快速傅立叶变换(FFT )算法可以对离散傅立叶变换完成数值计算。
在这个算法中,在T s 间隔点上所取得的x (t)的N 个样本序列用作表示该信号,其结果就是在频率间隔[0,f s ]上的X d ( f )的N 个样本序列,这里f s = 1/T s = 2W 是奈奎斯特频率。
当这些样本是以分隔开时,值给出了所得傅立叶变换的频率分辨率。
在许多情况下,如果序列不是2的幂次,可以通过补零技术使其成为2的幂次。
简述采样过程及采样定理
简述采样过程及采样定理一、采样过程采样是指将连续信号转换为离散信号的过程。
在数字信号处理中,由于计算机等设备只能处理离散信号,因此需要对连续信号进行采样。
采样过程可以简单描述为以下几个步骤:1. 选择采样率:采样率是指每秒钟对连续信号进行采样的次数。
采样率越高,离散信号包含的信息越多,但同时也会增加数据存储和处理的复杂度。
在确定采样率时,需要考虑信号的最高频率成分,根据奈奎斯特采样定理进行选择。
2. 采样:采样是指在一定时间间隔内获取连续信号的离散样本。
采样过程中,连续信号在每个时间点上的值被记录下来,形成一个离散信号序列。
采样过程可以使用模拟采样或数字采样的方式进行。
3. 量化:量化是指将连续信号的幅度值映射到离散信号的取值范围内。
量化过程中,连续信号的幅度值被近似到最接近的离散值。
通常情况下,采用均匀量化方法,将幅度范围均匀划分为若干个区间,每个区间对应一个离散值。
4. 编码:编码是指使用离散值表示离散信号的过程。
编码过程中,对每个离散值进行编码,将其转换为计算机可以处理的数字形式。
常用的编码方式包括二进制编码、格雷编码等。
二、采样定理采样定理是由奈奎斯特于20世纪20年代提出的,也被称为奈奎斯特-香农采样定理。
该定理给出了在何种条件下可以完全恢复原始连续信号的信息。
根据采样定理,为了完全恢复原始信号的信息,采样频率必须大于等于信号最高频率的两倍。
换句话说,采样频率必须大于信号的奈奎斯特频率。
奈奎斯特频率是指信号最高频率的两倍,它是采样过程中的关键参数。
如果采样频率小于奈奎斯特频率,就会产生混叠现象,即原始信号的高频部分被错误地表示成低频部分,导致信息丢失和失真。
采样定理的数学表达为:采样频率fs ≥ 2 × 最高信号频率 fmax。
其中,fs为采样频率,fmax为信号的最高频率。
采样定理的应用非常广泛,特别是在通信领域和音频处理领域。
在通信领域,采样定理保证了数字信号可以准确地传输和恢复,从而实现了高质量的通信。
实验二 取样定理
实验二 取样定理一 实验目的1 通过实验了解取样的方法;2 对连续信号进行时域取样并恢复出原连续信号;3 观察不满足奈奎斯特频率时的失真现象。
二 实验原理对取样信号进行傅里叶分析可知,当满足取样定理时,取样信号的频谱包括了原连续信号的频谱以及无数个经过平移的原连续信号的频谱,平移的频率等于取样频率fs 及其谐波频率2fs ,3fs ,……当取样脉冲是周期性窄脉冲时,平移的频谱幅度按sinx/x 规律变化。
因此,取样信号的频谱是原连续信号的频谱的周期性延拓,它占有的频带比原信号的频带宽得多。
从上面分析可知,取样信号的频谱由一系列形状相同的组成部分排列构成的,其中每一个组成部分都与原信号频谱的形状相同。
而相邻的两个组成部分的中心频率之间都相隔一个取样频率。
所以,只要将取样信号经过一个理想LPF 取出一个组成部分的频谱,同时滤除所有其他部分,那么在LPF 的输出端就可以得到原来的信号。
实验电路的方框图如图2.。
信号f (t )取样是在取样器中进行的。
由一个晶体三极管构成的开关电路实际上就是一个取样器,在其集电极接上周期性的连续信号f (t );而在它的基极接入脉冲信号S (t ),用来控制该管的导通或截止工作状态。
取样信号可看成原信号f (t )和开关信号S (t )的乘积,即 )()()(t S t f t f S *=取样脉冲S (t )是一个门函数序列,它的脉冲宽度很小,可看成是一窄脉冲序列,近似为冲激序列。
脉冲宽度越小,取样就越逼近理想取样。
重建原信号的两个条件是:1 原信号是带限信号,即信号频谱 ,m ωω≤ ωm 为信号最高频率。
2 取样频率至少是原信号最高频率的两倍,即 ωs ≥2ωm 2fm 是最小取样率,称奈奎斯特取样率。
在满足上述两个条件下,取样信号的频谱中两相邻的组成部分不会发生相互重叠,可用一截止频率为ωc(ωm ≤ωc ≤0.5ωs)的LPF 取出与原信号相同的频谱,便可恢复出原信号。
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周期函数 δT (t) 展开为傅氏级数的复数形 ∞ 式,有 jk ω s t
δ T (t ) =
k = −∞
∑C
k
e
其中
1 T /2 − jkω s t C k = ∫ δ T (t ) e dt T −T / 2 1 T /2 1 − jkω s t 1 − jkω s t dt = e |t = 0 = = ∫ δ (t ) e T −T / 2 T T
ωs<2ωm
F * ( jω )
O
ωs
ω
频率混叠现象发生在以下两种情况下:
情况一: 当连续信号的带宽有限, ωm 为信号中的最高 频率,如果采样频率 ωs < 2 ωm ,则采样信号会产 生频率混叠现象; F * ( jω )
O
ωs/2
ωs
ω
上图中, ωs /2 是一个关键频率点,若连 续信号的最高频率超过这个频率,则混叠现 象必然发生,该频率称为折叠频率,也称为 奈奎斯特(Ngquest)频率 ,一般用 ωN 表 示。
随机采样 采样周期是随机变化的
二 理想采样信号的时域描述
⎧ ⎧ 1 ⎪ δ ( t − kT ) = ⎨ ⎩ 0 ⎨ ∞ ⎪ ∫ − ∞ δ ( t ) dt = 1 ⎩ t = kT t ≠ kT
δ(t) 1
定义
O
t
性质
∫
∞ − ∞
f ( t ) δ ( t ) dt
=
f (0 )
⎧ f ( kT ) f ( t ) δ ( t − kT ) = ⎨ ⎩ 0
f *(t)
O f(t)
t 脉冲幅度调制器
O f *(t)
t
实际系统中,f (t) 在 t < 0 时等于零,且 f (t) 只在脉 冲发生时刻才在输出端有效,记为 f(kT),这样,理 想采样信号的时域表达式可写为:
f * (t ) =
∑
∞
f ( kT ) δ ( t − kT )
k =0
三 理想采样信号的频域特性
采样频率 fs 采样角频率 ωs
fs = 1/T
(Hz)
ωs = 2π fs = 2π /T (rad/s)
理想采样过程 当 p 相对于T 很小 时,近似认为采样是瞬时完 成的,即认为 p → 0 ,这种采样过程称为理想 采样过程。
均匀采样 整个采样过程中采样周期不变
非均匀采样 采样过程中采样周期是变化的,可视为多种均匀 采样的叠加。
4 前置滤波器
如不满足采样定理,一个高频信号采样后 将产生频率混叠 ;若对应的是高频干扰信 号,此时就无法滤除。 在采样开关之前,加入一个低通滤波器 (即前置滤波),以滤除包括高频干扰在 内所有高于 ωs /2 的高频分量,避免发生频 率混叠现象。 前置滤波器指的是在 ωs /2 处具有锐截止的 低通滤波器,即一个理想的低通滤波器, 但这在物理上是难以实现的。
采样信号的幅频谱 连续信号的幅频谱
F ( jω )
ωs=2ωm -ωm O ωm ω ωs>2ωm
* 1 F ( jω ) T
1 T
O
F * ( jω )
ωs
ω
ωs<2ωm
1 F ( jω ) T
*
O
ωs
ω
O
ωs
ω
结论
当n=0时, F *(jω) = F (jω) /T,称为采样信号的 基本频谱,它正比与原连续信号的频谱,幅值为 原频谱的1/T ; 当n ≠ 0时,将派生出以ωs为周期的高频频谱分 量,称为旁带 ; 若连续信号的频谱带宽有限,最高频率为ωm , 而 采样频率ωs ≥ 2 ωm ,则采样后派生出的高频频谱 和基本频谱不会重叠;反之,当频率ωs < 2 ωm 时,则各频谱之间就会出现混叠现象。
第三讲 采样过程的数学描述及特性分析
一 采样过程的一般概念 二 理想采样信号的时域描述 三 理想采样信号的频域特性 四 采样定理及其相关讨论
一 采样过程的一般概念
采样器 即采样开关
采样时间 p 采样开关每次合上的时间,即采样脉冲的宽度
采样周期 T 采样开关相邻两次闭合之间的间隔时间
四 采样定理及其相关讨论
1 频率混叠现象
采样信号的频谱包含基本频谱 及派生的高频
频谱分量,如果这些频谱分量是相互分离的,
则可通过一个理想滤波器去掉所有的高频频 谱,保留基本频谱,并放大 T 倍,即可获得与 连续信号的频谱;
ωs>2ωm
1 T
F * ( jω )
O
ωs
ω
如果周期性频谱分量互相交叠,则采样信号 的频谱与原连续信号的频谱发生很大的差 别,以致无法从采样信号中获得原连续信号 的频谱,这就是所谓频率混叠现象 ;
t = kT t ≠ kT
2. 理想采样开关的数学描述
理想采样开关具有瞬时合上并断开的功能,只让 采样时刻的输入信号通过,因此可用单位脉冲序列来 描述 ∞ δ T (t ) = ∑δ (t − kT )
k = −∞
= ... + δ (t + 2T ) + δ (t + T ) + δ (t ) + δ (t − T ) + δ (t − 2T ) + ...
情况二:
若连续信号的频谱是无限带宽的,此时无论 怎样提高采样频率,频率混叠现象或多或少 都将发生。
2 采样定理——香农(Shannon)定理
若连续信号是有限带宽的,且它所含的频率分量的 有限带宽 最大值为 ωm ,当采样频率
ωs ≥ 2 ωm
原连续信号完全可以用其采样信号来表征,即采样 信号可以不失真地恢复原连续信号。
3 假频现象
当采样频率不满足采样定理时,采样信号就不可能 无失真地反映原连续信号的特性,如果采样间隔内 丢失的信息太多, 采样的结果看起来就像一个低频 信号,即产生假频现象;
一般地,幅值相同、频率分别为 ω 和 n ωs -ω (或n ωs +ω)的低频信号与高频信号, 以 ωs 采 样后,所得的采样信号的幅值将是一样的,即 ω 是 n ωs -ω 和 n ωs +ω 的假频。
δ T (t )
O
t
3. 理想采样信号的时域描述
理想采样信号 f *(t) 是连续信号 f(t) 经过理想采样开 关而获得的输出信号,即 ∞ * f ( t ) = f ( t )δ T ( t ) = f ( t ) ∑ δ ( t − kT )
k = −∞
f(t)
T δT(t)
f *(t)
t f( t )
1 = T 1 F ( jω ) = T
*
K = −∞
∑ F ( jω −
∞
jk ω s )
其中F ( jω)为被采样函数 f (t) 的傅氏变换,若令 n=-k, 上式可写成 ∞
n = −∞
∑ F ( jω +
jn ω s )
上式即为理想采样信号的频谱表达式
2. 理想采样信号的频域特性
由采样信号的频谱表达式可知,理想采样信号的频 谱 F *(jω)与被采样信号的频谱 F (jω) 有十分密切 的关系。
1 jkω s t 即有 δ T (t ) = ∑ e T k = −∞
∞ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
理想采样信号可表示为
*
1 ∞ jkω s t f (t ) = f (t )δ T (t ) = f (t )( ∑ e ) T K = −∞ 对上式作傅氏变换 1 ∞ jk ω s t * * F ( j ω ) = F [ f ( t )] = F f t e [ ( ) ] ∑ T K = −∞