采样频率说明
采样频率、采样点数、频率分辨率
1.频率分辨率的2种解释解释一：频率分辨率可以理解为在使用DFT时，在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数，fs为采样频率，Ts为采样间隔。
所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T，所以信号长度越长，频率分辨率越好。
是不是采样点数越多，频率分辨力提高了呢？其实不是的，因为一段数据拿来就确定了时间T，注意：f0=1/T，而T=NTs，增加N必然减小Ts ，因此，增加N时f0是不变的。
只有增加点数的同时导致增加了数据长度T才能使分辨率越好。
还有容易搞混的一点，我们在做DFT时，常常在有效数据后面补零达到对频谱做某种改善的目的，我们常常认为这是增加了N，从而使频率分辨率变好了，其实不是这样的，补零并没有增加有效数据的长度，仍然为T。
但是补零其实有其他好处：1.使数据N为2的整次幂，便于使用FFT。
2.补零后，其实是对DFT结果做了插值，克服“栅栏”效应，使谱外观平滑化；我把“栅栏”效应形象理解为，就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景，肯定有被栅栏挡住比较多风景，此时就可能漏掉较大频域分量，但是补零以后，相当于你站远了，改变了栅栏密度，风景就看的越来越清楚了。
3.由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露，因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰，补零在一定程度上能消除这种现象。
那么选择DFT时N参数要注意：1.由采样定理：fs>=2fh，2.频率分辨率：f0=fs/N，所以一般情况给定了fh和f0时也就限制了N范围：N>=fs/f0。
解释二：频率分辨率也可以理解为某一个算法（比如功率谱估计方法）将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。
这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。
在信号系统中我们知道，宽度为N的矩形脉冲，它的频域图形为sinc函数，两个一阶零点之间的宽度为4π/N。
由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数，那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc函数，也就是频域受到sinc函数的调制了，根据卷积的性质，因此两个信号圆周频率之差W0必须大于4π/N。
rs232波特率和采样频率
rs232波特率和采样频率
RS232是一种串行通信协议，它定义了信号电平、数据传输速率、连接器类型等方面的标准。
在RS232标准中，波特率和采样频率是两个重要的参数。
首先，让我们来看一下波特率。
波特率是指每秒钟传输的比特数，它决定了数据传输的速率。
在RS232中，常见的波特率包括110、300、1200、2400、9600、19200等。
选择合适的波特率取决于具体的应用需求，比如数据传输的速度和距离等。
其次，采样频率是指在数据传输中对信号进行采样的频率。
在RS232中，通常使用的采样频率是每个比特中的采样次数，这有助于接收端正确地识别和解析发送端发送的数据。
一般情况下，RS232使用的采样频率为每个比特的采样次数为16次，这样可以有效地保证数据传输的准确性。
总的来说，RS232的波特率和采样频率是数据传输过程中非常重要的参数，它们直接影响着通信的稳定性和可靠性。
在实际应用中，需要根据具体的通信需求来选择合适的波特率和采样频率，以确保数据能够准确、稳定地传输。
采样频率
采样频率一、定义采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。
通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
二、采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
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)。
时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥2fM。
图为模拟信号和采样样本的示意图。
时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。
取样频率对信号采集精度的影响研究
取样频率对信号采集精度的影响研究信号采集是现代生产和科学技术中必不可少的一项技术。
它的过程是将要测量的信号转化为数字信号，然后进行分析、处理和传输。
信号采集精度的好坏直接影响到数据的准确性和实验结果的正确性。
而在信号采集中，设置合理的取样频率是至关重要的，因为它会直接影响到采样信号的精度和准确性。
所谓取样频率，就是指在一定时间范围内，数据采集设备对信号进行采样的次数。
例如，以1000Hz的采样频率采集一段时间为1秒的信号，则采集数据的总点数为1000。
明显地，采样频率越高，采样的数据点也就越多，相应地数据精度也就越高。
而采样频率过低则会导致数据的失真，从而降低数据分析的准确性。
所以，如何选择合适的采样频率成为了信号采集过程中的关键。
而这个问题并不是那么简单，因为在实际采集过程中，需要考虑到多种因素的影响。
以下是几个需要考虑的因素：1. 信号类型：在信号采集时，需要先了解信号的类型，来选择合适的采样频率。
不同类型的信号的变化速度也不一样，即不同信号类型对应的最小采样频率也不同。
例如，低频信号的变化缓慢，对应的最小采样频率相对较低，而高频信号的变化则很快，对应的最小采样频率就相对较高。
2. 过滤类型：在信号采集中，需要使用合适的滤波器来滤除信号中的噪声和其他不必要的信息。
不同类型的滤波器会对采样频率提出不同的要求。
例如，数字低通滤波器通常需要高于采样频率两倍的采样频率才能滤除采集到的噪声，而数字高通滤波器则要求采样频率至少高于信号的最高频率。
3. 信号带宽：信号带宽指信号的「有效范围」，在采集时，应至少以信号的最高频率两倍的采样率来采集信号。
否则，在采集到的数字信号中，可能会出现「欠采样」。
这种情况下，信号高于采样频率一半的频率将会出现混淆，从而会产生谬误和失真。
4. 系统质量：信号采集设备（例如ADC芯片）的质量和性能也会对取样频率的选择有影响。
高质量和高性能的设备通常能够在更高频率下运行，从而提高数据采集的精度和准确性。
采样频率、采样点数、频率分辨率
1.频率分辨率的2种解释解释一：频率分辨率可以理解为在使用DFT时，在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数，fs为采样频率，Ts为采样间隔。
所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T，所以信号长度越长，频率分辨率越好。
是不是采样点数越多，频率分辨力提高了呢？其实不是的，因为一段数据拿来就确定了时间T，注意：f0=1/T，而T=NTs，增加N必然减小Ts ，因此，增加N时f0是不变的。
只有增加点数的同时导致增加了数据长度T才能使分辨率越好。
还有容易搞混的一点，我们在做DFT时，常常在有效数据后面补零达到对频谱做某种改善的目的，我们常常认为这是增加了N，从而使频率分辨率变好了，其实不是这样的，补零并没有增加有效数据的长度，仍然为T。
但是补零其实有其他好处：1.使数据N为2的整次幂，便于使用FFT。
2.补零后，其实是对DFT结果做了插值，克服“栅栏”效应，使谱外观平滑化；我把“栅栏”效应形象理解为，就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景，肯定有被栅栏挡住比较多风景，此时就可能漏掉较大频域分量，但是补零以后，相当于你站远了，改变了栅栏密度，风景就看的越来越清楚了。
3.由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露，因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰，补零在一定程度上能消除这种现象。
那么选择DFT时N参数要注意：1.由采样定理：fs>=2fh，2.频率分辨率：f0=fs/N，所以一般情况给定了fh和f0时也就限制了N范围：N>=fs/f0。
解释二：频率分辨率也可以理解为某一个算法（比如功率谱估计方法）将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。
这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。
在信号系统中我们知道，宽度为N的矩形脉冲，它的频域图形为sinc函数，两个一阶零点之间的宽度为4π/N。
由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数，那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc函数，也就是频域受到sinc函数的调制了，根据卷积的性质，因此两个信号圆周频率之差W0必须大于4π/N。
采样频率说明
采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)1．最高分析频率：Fm 指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm 与采样频率Fs 之间的关系一般为：Fs=2.56Fm ；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N 与谱线数M 有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率△ F及最高分析频率Fm有如下的关系:△ F=Fm/M 即：M=Fm/ △ F 所以：N=2.56Fm/ △ F★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如:机器转速3000r/min=50Hz ，如果要分析的故障频率估计在8 倍频以下，要求谱图上频率分辨率△F=1 Hz , 则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8 • 50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56 • Fm=2.56 • 400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56 • (Fm/ △ F) =2.56 • (400Hz/1Hz ) =1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400 条按照FFT变换，实际上得到的也是1024点的谱线，但是我们知道数学计算上存在负频率，是对称的，因此，实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线，也就是说正频率有512 线，为什么我们通常又说这种情况下是400 线呢，就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响，通常认为401 线到512 线的频谱精度不高而不予考虑。
另外，采样点数也不是随便设置的，即不是越大越好，反之亦然.对于旋转机械必须满足整周期采样，以消除频率畸形，单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去，有人以为数据越长越好，或随便定时域信号长度，其实，这样做是在某些概念上不清楚，例如，不清楚整周期采样.不产生频率混叠的最低采样频率Fs 要求在2 倍最大分析频率Fm ，之所以采用2.56 倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。
其主要目的是避免信号混淆保证高频信号不被歪曲成低频信号。
采样频率和滤波频率
但这只是一个默认的过滤条件,并将其应用在新的数据 获取的过程中，数据获取后，你依然可以根据你的要求重新定 义滤波频率来分析和显示数据。）
右图是 TP3 的默认设置。 在这里我们也看 到默认滤波频率的设置要求和 MIL‐STD‐883F 的要求 是一致的 ，即半正弦波取５倍，方波取２０倍。
光脚丫谈 振动冲击试验
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浅谈采样频Байду номын сангаас和滤波频率
2010.12.5
滤波频率
滤波频率，是在冲击测试过程中非常重要的一个参数。滤波频率的选择是为了剔除一些我们 所不关心的频率，对试验产品危害不大，我们称之为杂讯，同时也为了看到更圆滑的曲线。 如果滤波 频率设置过底会导致量测信号的失真。 同时滤波频率设置受到设备的影响不能设置得过高。
20000
100
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1000
在 Lansmont 的官方网站上 TP3 标称采样频率是１MHz。而我使用的 PCB 加速规（352C23）的最
大采样频率只有 10,000 Hz。由此可见，目前加速规是量测水桶体系中的那块短板。当我们要量测高
频率的冲击时， 我们要选配更高相应速度的加速规。
光脚丫谈 振动冲击试验
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浅谈采样频率和滤波频率
2010.12.5
一个关于滤波频率的小试验： 笔者在一个小的铁块的非常接近的位置粘 贴了两个加速规。然后将铁块一段抬起，让铁块跌落到泡棉上产生冲击波形。
第一次将两个加速规的滤波频率都设置为 5000Hz. 得到的数据如下：
基带信号频率_过采样频率_概述说明以及解释
基带信号频率过采样频率概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在现代通信领域中，基带信号频率和过采样频率是两个重要的概念。
基带信号频率指的是原始信号在调制之前的频率范围，而过采样频率是指将基带信号进行采样时所使用的采样频率。
随着通信技术的不断发展，人们对于传输速率和系统性能要求越来越高。
因此，了解和理解基带信号频率与过采样频率之间的关系对于设计和实现高性能通信系统具有重要意义。
1.2 文章结构本文分为五个部分进行介绍。
首先，在引言部分，我们将概述基带信号频率和过采样频率以及它们在通信系统中的作用。
接下来，在第二部分中，我们将详细探讨基带信号频率的定义、特性与应用以及表示方法与表示形式。
第三部分将着重介绍过采样频率的定义、原理、优缺点以及实际应用和影响因素。
然后，在第四部分中，我们将深入讨论基带信号频率和过采样频率之间的关系和联系，并解释为什么基带信号需要进行过采样处理。
最后，我们将在结论部分总结主要观点，并对未来的发展进行展望。
1.3 目的本文的目的是全面介绍和说明基带信号频率和过采样频率这两个概念，并探讨它们在通信系统中的重要性和作用。
通过阐述基带信号频率与过采样频率之间的关系，读者能够了解如何选择适当的过采样频率来适配基带信号频率，并且明白为什么需要对基带信号进行过采样处理以防止混叠效应、提高系统可靠性和抗干扰能力等方面的重要性。
通过本文，希望读者能够更好地理解和应用基带信号频率与过采样频率这两个概念，从而为通信系统的设计和优化提供参考依据。
2. 基带信号频率:2.1 定义与概念:基带信号频率是指数字通信中传输的原始信号在频域中所包含的最低频率成分。
它代表了原始信息信号变化的速度和幅度。
基带信号频率范围可以根据具体应用来确定，通常是由人类语音、视频、数据等信息产生的低频信号。
2.2 特性与应用:基带信号频率的特性取决于所传输信息所具有的频谱内容。
一般而言，语音和音频信号具有低频成分，而视频和高速数据通信则需要更高的基带信号频率。
采样频率说明
采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)1．最高分析频率：Fm指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm与采样频率Fs之间的关系一般为：Fs=2.56Fm；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N与谱线数M有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系：ΔF=Fm/M 即：M=Fm/ΔF 所以：N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条按照FFT变换，实际上得到的也是1024点的谱线，但是我们知道数学计算上存在负频率，是对称的，因此，实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线，也就是说正频率有512线，为什么我们通常又说这种情况下是400线呢，就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响，通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。
另外，采样点数也不是随便设置的，即不是越大越好，反之亦然.对于旋转机械必须满足整周期采样，以消除频率畸形，单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去，有人以为数据越长越好，或随便定时域信号长度，其实，这样做是在某些概念上不清楚，例如，不清楚整周期采样.不产生频率混叠的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm，之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。
其主要目的是避免信号混淆保证高频信号不被歪曲成低频信号。
采样频率
样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。
采样频率的常用的表示符号是fs。
通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。
采样频率与声音频率之间有一定的关系，根据奈奎斯特理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。
这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。
音频在数字音频领域，常用的采样率有：8,000 Hz - 电话所用采样率, 对于人的说话已经足够11,025 Hz22,050 Hz - 无线电广播所用采样率32,000 Hz - miniDV 数码视频camcorder、DAT (LP mode)所用采样率44,100 Hz - 音频CD, 也常用于MPEG-1音频（VCD, SVCD, MP3）所用采样率47,250 Hz - Nippon Columbia (Denon)开发的世界上第一个商用PCM 录音机所用采样率48,000 Hz - miniDV、数字电视、DVD、DAT、电影和专业音频所用的数字声音所用采样率50,000 Hz - 二十世纪七十年代后期出现的3M 和Soundstream 开发的第一款商用数字录音机所用采样率50,400 Hz - 三菱X-80 数字录音机所用所用采样率96,000 或者192,000 Hz - DVD-Audio、一些LPCM DVD 音轨、BD-ROM（蓝光盘）音轨、和HD-DVD（高清晰度DVD）音轨所用所用采样率2.8224 MHz - SACD、索尼和飞利浦联合开发的称为Direct Stream Digital的1位sigma-delta modulation 过程所用采样率。
音频采样和音频采样频率和位速的说明
音频采样和音频采样频率和位速的说明2008-07-05 08:13:32 摄影|评论(1) |浏览(5020)MP3只是音频的一种格式.而音频有几个比较重要的参数,如KHZ,BIT,声道,KBP S等.而格式不同,算法也就不同,所以就算了在以上参数相同的时候,格式不同音质也会有很大差别.其中的,VBR这是一种动态的采样,详细全面的解释,请看下面的说明.耐心看完你就能说出一二来了.音频采样解释数码音频系统是通过将声波波形转换成一连串的二进制数据来再现原始声音的，实现这个步骤使用的设备是模/数转换器（A/D）它以每秒上万次的速率对声波进行采样，每一次采样都记录下了原始模拟声波在某一时刻的状态，称之为样本。
将一串的样本连接起来，就可以描述一段声波了，把每一秒钟所采样的数目称为采样频率或采率，单位为HZ（赫兹）。
采样频率越高所能描述的声波频率就越高。
采样率决定声音频率的范围（相当于音调），可以用数字波形表示。
以波形表示的频率范围通常被称为带宽。
要正确理解音频采样可以分为采样的位数和采样的频率。
1.采样的位数采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度。
这个数值越大，解析度就越高，录制和回放的声音就越真实。
我们首先要知道：电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的。
所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号。
反之，在播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出。
采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。
采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度。
8位代表2的8次方--256，16 位则代表2的16次方--64K。
采样频率、采样点数、频率分辨率
1.频率分辨率的2种解释解释一：频率分辨率可以理解为在使用DFT时，在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数，fs为采样频率，Ts为采样间隔。
所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T，所以信号长度越长，频率分辨率越好。
是不是采样点数越多，频率分辨力提高了呢其实不是的，因为一段数据拿来就确定了时间T，注意：f0=1/T，而T=NTs，增加N必然减小Ts ，因此，增加N时f0是不变的。
只有增加点数的同时导致增加了数据长度T才能使分辨率越好。
还有容易搞混的一点，我们在做DFT时，常常在有效数据后面补零达到对频谱做某种改善的目的，我们常常认为这是增加了N，从而使频率分辨率变好了，其实不是这样的，补零并没有增加有效数据的长度，仍然为T。
但是补零其实有其他好处：1.使数据N为2的整次幂，便于使用FFT。
2.补零后，其实是对DFT结果做了插值，克服“栅栏”效应，使谱外观平滑化；我把“栅栏”效应形象理解为，就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景，肯定有被栅栏挡住比较多风景，此时就可能漏掉较大频域分量，但是补零以后，相当于你站远了，改变了栅栏密度，风景就看的越来越清楚了。
3.由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露，因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰，补零在一定程度上能消除这种现象。
那么选择DFT时N参数要注意：1.由采样定理：fs>=2fh，2.频率分辨率：f0=fs/N，所以一般情况给定了fh和f0时也就限制了N范围：N>=fs/f0。
解释二：频率分辨率也可以理解为某一个算法（比如功率谱估计方法）将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。
这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。
在信号系统中我们知道，宽度为N的矩形脉冲，它的频域图形为sinc函数，两个一阶零点之间的宽度为4π/N。
由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数，那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc函数，也就是频域受到sinc函数的调制了，根据卷积的性质，因此两个信号圆周频率之差W0必须大于4π/N。
音频采样和音频采样频率和位速的说明
ABR(Average Bitrate)平均比特率，是VBR的一种插值参数。Lame针对CBR不佳的文件体积比和VBR生成文件大小不定的特点独创了这种编码模式。ABR也 被称为“Safe VBR”，它是在指定的平均Bitrate内，以每50帧(30帧约1秒)为一段，低频和不敏感频率使用相对低的流量，高频和大动态表现时使用高流量。举 例来说，当指定用192kbps ABR对一段wav文件进行编码时，Lame会将该文件的85%用192kbps固定编码，然后对剩余15%进行动态优化：复杂部分用高于192kbps 来编码、简单部分用低于192kbps来编码。与192kbps CBR相比，192kbps ABR在文件大小上相差不多，音质却提高不少。ABR编码在速度上是VBR编码的2到3倍，在128-256kbps范围内质量要好于CBR。可以做为 VBR和CBR的一种折衷选择。
音频采样和音频采样频率和位速的说明
2008-07-05 08:13:32 摄影 | 评论(1) | 浏览(5020)
MP3只是音频的一种格式.
而音频有几个比较重要的参数,如KHZ,BIT,声道,KBPS等.而格式不同,算法也就不同,所以就算了在以上参数相同的时候,格式不同音质也会有很大差别.其中的,VBR这是一种动态的采样,详细全面的解释,请看下面的说明.
耐心看完你就能说出一二来了.
音频采样 解释
数码音频系统是通过将声波波形转换成一连串的二进制数据来再现原始声音的，实现这个步骤使用的设备是模/数转换器（A/D）它以每秒上万次的速率对声波进 行采样，每一次采样都记录下了原始模拟声波在某一时刻的状态，称之为样本。将一串的样本连接起来，就可以描述一段声波了，把每一秒钟所采样的数目称为采样 频率或采率，单位为HZ（赫兹）。采样频率越高所能描述的声波频率就越高。采样率决定声音频率的范围（相当于音调），可以用数字波形表示。以波形表示的频 率范围通常被称为带宽。要正确理解音频采样可以分为采样的位数和采样的频率。
alsa 编程 采样频率-概述说明以及解释
alsa 编程采样频率-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该对整篇文章进行一个简要的介绍和概括。
可以提到alsa编程是一种用于在Linux系统下进行音频处理的编程技术。
本文将重点讨论alsa编程中的采样频率问题，并探讨采样频率在音频处理中的重要性以及对alsa编程的影响。
同时，文章还会对alsa编程和采样频率的概念进行解释和说明，以帮助读者更好地理解文章的内容和背景。
通过阅读本文，读者将能够全面了解alsa编程和采样频率的相关知识，并掌握它们在音频领域中的应用和意义。
在接下来的正文部分，我们将详细介绍alsa编程和采样频率的相关概念，以及它们之间的关联和作用。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将介绍本文的概述、文章结构和目的。
首先，我们将概述alsa 编程的概念和重要性，以便读者对文章内容有一个整体的了解。
接着，我们将介绍文章的结构，包括各个部分的内容和顺序。
最后，我们将明确本文的目的，说明我们希望读者通过阅读本文能够得到什么样的信息和知识。
正文部分将分为多个小节，详细介绍alsa编程和采样频率的概念和重要性。
首先，我们将解释什么是alsa编程，包括其定义、特点和应用领域。
然后，我们将重点讨论采样频率的概念，包括其定义、计算方法和单位。
接着，我们将探讨采样频率在音频处理中的重要性，包括其对音频质量、声音表现和设备兼容性的影响。
结论部分将总结本文的内容和重点，并讨论采样频率的应用和对alsa 编程的影响。
首先，我们将对本文的主要观点进行概括和总结，强调采样频率在alsa编程中的重要性。
然后，我们将探讨采样频率在实际应用中的具体场景和技术要求，以及如何在alsa编程中进行采样频率的设置和调整。
最后，我们将提及采样频率对alsa编程的影响，并展望未来alsa编程在采样频率方面的发展趋势。
通过以上结构的安排，本文将全面介绍alsa编程和采样频率的相关概念和重要性。
名词解释采样频率
名词解释采样频率
嘿，朋友！你知道什么是采样频率吗？这可太重要啦！就好比你去
超市买苹果，你得一个一个挑选吧，这挑选的次数就类似采样频率啦。
采样频率呢，简单来说，就是在一段时间内对某个信号进行采集的
次数。
比如说，我们听音乐，音乐其实就是一种信号呀。
如果采样频
率很低，那音乐听起来可能就会怪怪的，就好像一幅画缺了好多颜色，变得模模糊糊的。
你能想象那种感觉吗？哎呀，那可真糟糕！
打个比方吧，想象一下你在看一场精彩的足球比赛，但是画面老是
卡顿，球员的动作都不连贯了，这多影响观看体验呀！采样频率就像
是让这个比赛画面流畅的关键因素。
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那为什么采样频率这么重要呢？这是因为它直接影响到我们对信号
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它就像是一个隐藏的小魔法，能让我们的体验变得更好或者更糟。
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不能小瞧哦！。
采样频率的名词解释
采样频率的名词解释在现代科技和通信领域中，我们经常听到“采样频率”这个术语。
无论是数字音频、图像处理、雷达信号处理还是无线电通信，采样频率都扮演着重要的角色。
本文将对采样频率进行详细的解释和讨论，以帮助读者更好地理解这一概念，并了解其在各个领域中的应用。
一、采样频率的定义及原理采样频率，又称为采样率，是指在一定时间内采集信号的次数或频率。
当我们处理模拟信号时，需要将其转换为数字信号进行处理和存储。
为了进行这样的转换，需要以固定的时间间隔对模拟信号进行采样。
这个时间间隔的倒数就是采样频率。
例如，假设我们需要对一段声音进行数字化处理，我们可以使用麦克风将声音转换为模拟信号，然后通过模数转换器（ADC）将其转换为数字信号。
转换过程中，我们会以固定的时间间隔对模拟信号进行采样，采集所需的样本。
采样频率即表示单位时间内进行的采样次数，也就是我们对声音进行测量的快慢程度。
采样频率的选择既要考虑信号的特性，又要确保采样的准确性。
根据奈奎斯特定理，为了避免采样失真，采样频率应大于信号中最高频率的两倍。
这是因为信号的频谱范围是对称的，采样频率低于两倍最高频率时，信号将无法完美恢复。
二、采样频率的应用1. 数字音频在数字音频领域，采样频率对声音的质量和还原度起着至关重要的作用。
标准的CD音质采样频率为44.1kHz，这意味着每秒钟对声音进行44,100次采样。
而高保真音频则会使用更高的采样频率，如96kHz或192kHz，以提供更准确和逼真的声音。
2. 图像处理在数字图像处理中，采样频率决定了图像的分辨率和清晰度。
更高的采样频率可以提供更多的像素信息，从而使图像更加细腻和逼真。
常见的高清电视信号采样频率为50或60Hz，而高分辨率图像的采样频率则更高。
3. 无线电通信在无线电通信领域，采样频率是指在接收端对无线信号进行采样的频率。
这是为了从连续的无线信号中恢复数字信息，如语音、图像或数据。
根据不同的应用和通信标准，采样频率可有不同的选择，可以是几百Hz到几GHz不等。
频率和采样率的关系
频率和采样率的关系
1. 前言
在数字信号处理中，频率和采样率是两个重要的概念。
频率是指信号中重复出现的周期性变化的次数。
采样率则是指单位时间内采样的次数。
频率和采样率之间存在着一定的关系。
2. 采样定理和Nyquist频率
采样定理指出，为了恢复一个信号，采样率必须至少是信号的最高频率成倍增加的两倍。
这个最高频率被称为Nyquist频率。
如果采样率低于Nyquist频率，则会出现混叠现象，导致信号失真。
3. 频率和采样率的关系
采样率越高，可以表示的频率范围就越大。
如果采样率是f_s，则可以表示的频率范围是0到f_s/2。
因此，在选择采样率时，需要考虑信号中的最高频率成分，以便正确地表示信号。
例如，如果信号中最高频率成分是500 Hz，则必须选择至少1000 Hz的采样率才能正确地表示该信号。
4. 采样率的影响
采样率和信号的重构质量密切相关。
如果采样率过低，将导致一定程度的失真和混叠。
另一方面，如果采样率过高，则不仅会造成资源的浪费，还可能会使重构过程过于复杂。
5. 总结
在数字信号处理中，频率和采样率之间存在着密切的关系。
采样定理和Nyquist频率限制了信号的采样率。
正确选择采样率可以确保信号被正确地表示，同时也能够保证信号的重构质量。
采样频率
采样频率即取样频率，指每秒钟取得声音样本的次数。
采样频率越高，声音的质量也就越好。
人耳的分辨率很有限，所以太高的频率就分辨不出来了；采样频率一般共分为11.025khz、22.05khz、44.1khz、48khz、94khz五个等级，11.025khz 只能是电话、调幅广播(AM)声音品质；22.05只能达到调频广播(FM)广播的声音品质，44.1khz是cd音质，48khz则是dvd audio或专业领域才会采用，高于48khz的在目前的计算机上分辨不出来。
电话、调幅广播(AM)、调频广播(FM)、光盘(CD)(DVD)、数字录音(digital audio tape.DAT)多种格式，(DVD) DVD视频数模转换器的采样频率都标的是108MHZ/12BIT、mp3的标准采样率44khz。
白色妖姬MPEG4 KG-868V1铂金影王MPEG4 KG-868W9●专业电子抗震技术。
●MPEG4网络视频解码，新一代网络影像技术，实现200：1的高压缩比，保证低数据损失，图像质量更清晰稳定。
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采样频率
采样频率一、定义采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。
采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。
通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本，是描述声音文件的音质、音调，衡量声卡、声音文件的质量标准。
二、采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
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)。
时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥2fM。
图为模拟信号和采样样本的示意图。
时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。
时间序列的采样频率
时间序列的采样频率时间序列是在一段时间内按照一定的时间间隔连续观察或测量得到的数据序列。
在对时间序列进行分析和建模时，采样频率是一个非常重要的概念。
采样频率决定了观测值之间的时间间隔，直接影响着对时间序列数据进行分析和预测的精确度和可靠性。
什么是采样频率？采样频率是指在一段时间内进行观察或测量时，在单位时间内进行取样或记录的次数。
它通常以每秒钟取样点数（Samples Per Second, SPS）来表示，也可以用赫兹（Hz）来表示。
例如，如果我们每秒钟记录100个温度观测值，则采样频率为100 Hz。
这意味着我们每秒钟记录100个数据点，即每10毫秒记录一个数据点。
为什么重要？正确选择合适的采样频率对于准确分析和预测时间序列数据非常重要。
不同应用领域有不同的要求，选择合适的采样频率可以避免信息丢失和过度采样带来的冗余。
避免信息丢失如果选择过低的采样频率，可能会导致信息丢失。
在某些情况下，时间序列数据可能包含快速变化的事件或特征，如果采样频率过低，这些快速变化的部分可能无法被捕捉到，从而导致对整体数据的误判。
避免冗余选择过高的采样频率会导致冗余数据。
如果时间序列数据的变化比较缓慢或平稳，过高的采样频率会产生大量相似或重复的数据点，浪费存储空间和计算资源。
如何选择采样频率？选择合适的采样频率需要根据具体应用场景和要解决的问题来确定。
以下是一些常见的方法和指导原则：确定目标首先需要明确我们希望通过时间序列分析和建模实现什么目标。
不同目标可能对采样频率有不同要求。
例如，如果我们只关心每天温度变化趋势，那么每小时或每半小时记录一次温度可能已经足够了；但如果我们需要精确预测未来1小时内温度的变化，则可能需要每分钟或每秒钟记录一次温度。
信号带宽信号带宽是指时间序列中包含的最高频率成分。
根据奈奎斯特定理，为了准确重构原始信号，采样频率应至少是信号带宽的两倍。
在实际应用中，我们往往无法精确知道信号的带宽。
但可以通过观察和分析已有的时间序列数据来估计信号带宽，并选择合适的采样频率。
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采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)1．最高分析频率：Fm指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm与采样频率Fs之间的关系一般为：Fs=2.56Fm；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N与谱线数M有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系：ΔF=Fm/M 即：M=Fm/ΔF 所以：N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条按照FFT变换，实际上得到的也是1024点的谱线，但是我们知道数学计算上存在负频率，是对称的，因此，实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线，也就是说正频率有512线，为什么我们通常又说这种情况下是400线呢，就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响，通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。
另外，采样点数也不是随便设置的，即不是越大越好，反之亦然.对于旋转机械必须满足整周期采样，以消除频率畸形，单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去，有人以为数据越长越好，或随便定时域信号长度，其实，这样做是在某些概念上不清楚，例如，不清楚整周期采样.不产生频率混叠的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm，之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。
其主要目的是避免信号混淆保证高频信号不被歪曲成低频信号。
采样长度T的选择首先要保证能反映信号的全貌，对瞬态信号应包括整个瞬态过程；对周期信号，理论上采集一个周期信号就可以了。
其次需考虑频率分辩率，采样长度T在最大分析频率Fm确定的情况下与频率分辩率△f是反比关系，也就是T越长△f越小即频率分辩率越高。
一般的分析软件都是设置谱线数M，采样点数N=2.56M。
信号分析中常用的采样点数是512、1024、2048、4096等。
等效于我们常说的200、400、800、1600线等频谱线数,频谱分析一般采样点数选取2的整数次方。
△f＝Fm/M,可见谱线数M越大频率分辩率△f越小即频率分辩率越高。
在电机的故障诊断中，为了发现边带间隔为极通频率（一般在1Hz以下)的峰值，常常需要极高的分辩率（1Hz以下），一般选择210HzFm,6400谱线。
至于整周期采样是很难实现的，必然会因为信号截断而产生泄露，为了避免这些误差，所以要采取加窗的办法。
1.频率分辨率的2种解释解释一：频率分辨率可以理解为在使用DFT时，在频率轴上的所能得到的最小频率间隔f0=fs/N=1/NTs=1/T,其中N为采样点数，fs为采样频率，Ts为采样间隔。
所以NTs就是采样前模拟信号的时间长度T，所以信号长度越长，频率分辨率越好。
是不是采样点数越多，频率分辨力提高了呢？其实不是的，因为一段数据拿来就确定了时间T，注意：f0=1/T，而T=NTs，增加N必然减小Ts ，因此，增加N时f0是不变的。
只有增加点数的同时导致增加了数据长度T才能使分辨率越好。
还有容易搞混的一点，我们在做DFT时，常常在有效数据后面补零达到对频谱做某种改善的目的，我们常常认为这是增加了N，从而使频率分辨率变好了，其实不是这样的，补零并没有增加有效数据的长度，仍然为T。
但是补零其实有其他好处：1.使数据N为2的整次幂，便于使用FFT。
2.补零后，其实是对DFT结果做了插值，克服“栅栏”效应，使谱外观平滑化；我把“栅栏”效应形象理解为，就像站在栅栏旁边透过栅栏看外面风景，肯定有被栅栏挡住比较多风景，此时就可能漏掉较大频域分量，但是补零以后，相当于你站远了，改变了栅栏密度，风景就看的越来越清楚了。
3.由于对时域数据的截短必然造成频谱泄露，因此在频谱中可能出现难以辨认的谱峰，补零在一定程度上能消除这种现象。
那么选择DFT时N参数要注意：1.由采样定理：fs>=2fh，2.频率分辨率：f0=fs/N，所以一般情况给定了fh和f0时也就限制了N范围：N>=fs/f0。
解释二：频率分辨率也可以理解为某一个算法（比如功率谱估计方法）将原信号中的两个靠得很近的谱峰依然能保持分开的能力。
这是用来比较和检验不同算法性能好坏的指标。
在信号系统中我们知道，宽度为N的矩形脉冲，它的频域图形为sinc函数，两个一阶零点之间的宽度为4π/N。
由于时域信号的截短相当于时域信号乘了一个矩形窗函数，那么该信号的频域就等同卷积了一个sinc函数，也就是频域受到sinc函数的调制了，根据卷积的性质，因此两个信号圆周频率之差W0必须大于4π/N。
从这里可以知道，如果增加数据点数N，即增加数据长度，也可以使频率分辨率变好，这一点与第一种解释是一样的。
同时，考虑到窗函数截短数据的影响存在，当然窗函数的特性也要考虑，在频率做卷积，如果窗函数的频谱是个冲击函数最好了，那不就是相当于没截断吗？可是那不可能的，我们考虑窗函数主要是以下几点：1.主瓣宽度B最小（相当于矩形窗时的4π/N，频域两个过零点间的宽度）。
2.最大边瓣峰值A最小（这样旁瓣泄露小，一些高频分量损失少了）。
3.边瓣谱峰渐近衰减速度D最大（同样是减少旁瓣泄露）。
在此，总结几种很常用的窗函数的优缺点：矩形窗：B=4π/N A=-13dB D=-6dB/oct三角窗：B=8π/N A=-27dB D=-12dB/oct汉宁窗：B=8π/N A=-32dB D=-18dB/oct海明窗：B=8π/N A=-43dB D=-6dB/oct布莱克曼窗：B=12π/N A=-58dB D=-18dB/oct可以看出，矩形窗有最窄的主瓣，但是旁瓣泄露严重。
汉宁窗和海明窗虽主瓣较宽，但是旁瓣泄露少，是常选用的窗函数。
2. 采样周期与频率分辨率fs/N常称作为频率分辨率，它实际是作FFT时谱图中的两条相邻谱线之间的频率间隔，也有称作步长。
单位是Hz、Khz等。
频率分辨率实际有二重含意，在这里只是其中一种。
1/fs的单位的s、ms、us或分、时...年等。
1/fs代表采样周期，是时间域上两个相邻离散数据之间的时间差。
因此fs/N用在频率域，只在DFT以后的谱图中使用；而1/fs用时间域，只要数据经采样，离散化后任何其它的应用中都可使用。
例如有的数字滤波器中就用到。
Δf=fs/N=1/T;Δf是频率采样间隔，同时也是频率分辨率的重要指标，如果这个值越小，则频率分辨率越高。
1/fs往往用在求时间序列上，如（0：N-1）*1/fs等等，如果这个不好理解，可以把前面的公式求倒数，这就清楚多了3. 采样定理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)。
采样定理时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为f M 时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2f M的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥2f M。
图为模拟信号和采样样本的示意图。
时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。
频域采样定理对于时间上受限制的连续信号f(t)（即当│t│>T时,f(t)=0,这里T =T2-T1是信号的持续时间），若其频谱为F（ω）,则可在频域上用一系列离散的采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔。
参考书目刘文生、李锦林编：《取样技术原理与应用》，科学出版社，北京，1981。
4. 分析频率/采样点数/谱线数的设置要点1．最高分析频率：Fm指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm与采样频率Fs之间的关系一般为：Fs=2.56Fm；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N与谱线数M有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系：ΔF=Fm/M 即：M=Fm/ΔF 所以：N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024=210谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条THANKS !!!致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习课件等等打造全网一站式需求欢迎您的下载，资料仅供参考。