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  • 采样频率 为什么要采样?我们都是对于信号进行离散化处理,采样的最大意义就是在于降低内存。因为我们根本不需要十分精密的数据就可以得出信号。但是要满足采样定理fs>2f0,否则由于离散化处理造成频谱周期化

    我其实早已经学完了数字信号处理,只不过今天一个简单的其他学校的代码问题遇到了挫折,于是深夜想赶紧把这个问题整理下来,虽然基础,但是怕忘记所以为了以后再次忘记进行查验:

    信号频率

    这个就是信号重复的频率:y=sin(2*f0*pi*t);这个f0就是信号的物理频率(关于频率、角频率一定要明白关系)

    采样频率

    为什么要采样?我们都是对于信号进行离散化处理,采样的最大意义就是在于降低内存。因为我们根本不需要十分精密的数据就可以得出信号。但是要满足采样定理fs>2f0,否则由于离散化处理造成频谱周期化搬移——fs小了就会混叠。fs:1s内对于这个信号均匀连续取多少个点。

    频谱分辨率

    这个是最难理解的概念,你可能在某一次明白了但是很容易忘记,你最好再学习一下。我这里只是简单说一下。你可以理解成对于一个连续信号的频谱你就只可以取有限的数目缝隙来看该缝隙处的频谱。所以如果我们缝隙取得足够多我们就可以把这个频谱直接看完了。所以频谱分辨率越高越好。可是频率分辨率和什么有关系呢我们假设我们对于T=5s的数据进行采样。fs=100hz,所以我们一共取了N=100*5=500个点,所以我们分辨率为fs/N(这个最好有一定的基础),我们可以看出我们从表面来看影响我们的分辨率有两个因素:N点的数目 和 fs的大小。fs大小直接设定了。所以我们可以改变N点的大小。N=T*fs所以我们可以增加我们数据的时间,但是这个时候如果我们的时间确定了,T=5s就这么长的数据,怎么办呢?我们可以补零 举个例子 data = [1 2 3 4 5],此时N=5.你可以把他变成N=10->data=[1 2 3 4 5 0 0 0 0 0];如此便增加了"频谱分辨率",然后我问过了老师,老师说:“补零不能提高分辨率,时域补零可以看到在频谱上起到了插值的作用。”

    换句话说,补零可以说增加了我们可以看到更多的频率,但是我们仍然区分不开我们两个信号。

    其实补零也有缺点:就是增加了误差,你相当于改变了信号的结构。一般我们就是补零来使其变成2的幂次。只是进行了插值。

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  • 提出一种通过采样数据计算信号实际频率的软件算法,较为准确地得到信号的实际频率,并根据算法求得的频率动态调整采样时间间隔,实现采样频率的自适应。因而能够减少同步误差,从而降低频谱泄漏的影响,对于频率变化较为...
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     信号与系统中分析采样定理时,是从频谱角度分析的,当采样频率小于两倍信号最高频率时,就会发生频谱混叠,那频谱混叠在时域上是什么效果呢?

    以频率分别为20Hz和200Hz的正弦信号为例,代码如下:

    clear close all
    
    %% initialize parameters
    wave1_freq=20;   % in Hz
    wave2_freq=200;  % in Hz
    
    rfactor=8;               % downsample, 1000Hz→125Hz
    disp_trange=[0 0.15];    % 显示0-0.15s数据
    
    %% 分别绘制20和200Hz的两个正弦波,再求和
    t = 0:0.001:1;     % 1秒内采集1000个数据点,即1000Hz
    wave1 = sin(2*pi*wave1_freq*t);   % 20 Hz
    wave2 = sin(2*pi*wave2_freq*t);  % 200 Hz
    mixwave = wave1 + wave2;
    
    figure,
    subplot(4,1,1);
    plot(t,wave1,'o-')
    axis([disp_trange(1) disp_trange(end) -2 2]);
    grid on
    
    subplot(4,1,2);
    plot(t,wave2,'o-')  % plot wave 2
    axis([disp_trange(1) disp_trange(end) -2 2]);
    grid on
    
    subplot(4,1,3);
    plot(t,mixwave,'o-'); hold on
    axis([disp_trange(1) disp_trange(end) -2 2]);
    y = decimate(mixwave,rfactor);      % downsample(125Hz) with lowpass filter
    plot(t(1:rfactor:end),y,'ro-','linewidth',2)   
    legend('Original Signal','Decimated Signal')
    grid on
    
    subplot(4,1,4);
    plot(t,mixwave,'o-'); hold on
    axis([disp_trange(1) disp_trange(end) -2 2]);
    y = downsample(mixwave,rfactor);   % downsample(125Hz) without lowpass filter
    plot(t(1:rfactor:end),y,'ro-','linewidth',2) 
    legend('Original Signal','Downsample(no filtering)')
    grid on

    执行程序,结果如图:

    第一第二幅图分别为20和200Hz的原信号;

    第三幅图蓝线为两信号相加的结果,包络线频率为20Hz,内部频率为200Hz。红线为decimate后的信号,即先低通滤波,再以125Hz降采样,基本保留了低频信号,丢失了高频信号,因为decimate函数自带低通效果,因此丢失高频。而降采样的频率125Hz是20Hz信号的6倍,可以还原。

    第4幅图红线为直接以125Hz降采样的结果,原信号包含20和200Hz两个频率的信号,当以125Hz降采样200Hz这一频率成分时,就会出现频谱混叠,这就是频谱混叠在时域上的效果了,既没有很好地还原出低频信号,还丢失了大部分高频信号。

    ps.1.采样频率1000Hz和信号频率20、200Hz不是一个东西(刚开始学也搞了很久),采样频率1000Hz表示,在1秒内采集1000个数据点,如图0-0.15s,会采集150个点;而信号频率20Hz,指信号在1秒内会重复20个周期,图中0-0.15s则包含3个周期。以1000Hz频率采样,0-0.15s采样150次,平均每个周期的波形采50个点,每采集一个点经过了0.02个周期(即f/fs表达的意思)。(dsp中提到的θ=2*pai*f/fs,就表示以fs频率采集数据点时的相位)

    2.还能从另一个角度理解,从代码看,先定义了t=1:0.001:1,对于Matlab来说,画sin的图形时,每隔0.001取一个t,代到sin中,画出图形,采样频率对应的就是单位时间画曲线时取的点数;而曲线本身的频率,会体现在单位时间内显示了几个周期,如20Hz曲线,1s会显示出20个正弦波图形。

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    【压缩感知合集1】(背景知识)香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析
    【压缩感知合集2】(背景知识)信号稀疏表示的数学推导和解释理解
    【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义
    【压缩感知合集4】(背景知识)理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析,以及采样效果比较

    主要目标

    研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱,以及一些关联说明

    环境假设

    参数如下:

    • 采样信号的时域总共点数:1024
    • 针对所需要研究的两种信号(理想采样信号和随机采样信号)的采样频率:1KHz
    • 两种信号的抽样频率
      • 针对理想采样信号假设当这个抽样频率为10Hz时,一秒钟会有十个脉冲信号,且等间距分布,也即为这理想信号频谱的最高频上限 ω m \omega_m ωm
      • 针对随机采样信号假设当这个抽样频率为10Hz时,为了方便比较一秒钟也设置相同数量的脉冲信号,间距随机,脉冲之间最小间隔可以到1

    假设如下:

    • 脉冲高度均为10
    • 通过较窄的方波信号模拟理想采样信号中的脉冲信号
    • 仅仅模拟1024点,在此1024点内理想采样信号是周期的,以此代替全时域的周期理想采样信号

    图例说明如下:

    每一张图图例

    图一(10Hz)

    图二(20Hz)

    图三(50Hz)

    图四(100Hz)

    image-20210710222823271

    分析说明

    说明1:图1->4理想采样信号频谱和数学推理结果略有不符

    从10Hz到100Hz,理想采样信号的频谱(每张图的右上角)发现频谱效果变好变尖,慢慢符合奈奎斯特采样定律里面的补充证明(一个理想采样信号的频谱应该是什么样的,可以参考之前的blog 【压缩感知合集1】(背景知识)香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析

    为什么会出现这种情况呢,这次不做太多的数学推导仅仅从逻辑上尝试分析一下

    原因如下:在10Hz的时候整个时域1024点就出现过10个脉冲信号,分别分布在0,100,…,1000点位上,然后做1024点的fft,但是我们要知道一个问题做完fft之后出来的1024点,和模拟域上看到的每一个频率点上都进行能量分析不一样,是存在一个理论频谱精度的,最低的精度是 Δ = 500 Hz / 512 = 0.9765625 \Delta = 500\text{Hz}/512 = 0.9765625 Δ=500Hz/512=0.9765625,也就相当于说并不能反应每一个频率的频率能量,只能精确反应 Δ \Delta Δ 整数倍上面的能量。举例 10 Hz 10\text{Hz} 10Hz最近的两个精确点位分别是 10 ∗ Δ = 9.765625 10*\Delta = 9.765625 10Δ=9.765625 11 ∗ Δ = 10.7421875 11*\Delta = 10.7421875 11Δ=10.7421875

    由此我们可以做两个理论上的举例说明我们刚才的假设

    举例一:当我们的频率精度足够高之后,是否可以看到更加清晰的频谱

    参数设置如下

    • 理想采样信号1的时域总共点数:1024
    • 理想采样信号2的时域总共点数:1024*4
    • 理想采样信号3的时域总共点数:1024*16
    • 针对理想采样信号的采样频率:1KHz
    • 3个信号的抽样频率10Hz

    可以看到底下的泄露是很小的,随着采样点数的增加周期性愈发明显是一个一个尖锐的冲击,至于为什么高度不一样我们看第二个例子

    举例二:不平频率频谱高度的问题(如果频谱能量正好在整数倍的频谱精度上面这个问题就可以被规避)

    其实这个问题也是也是因为频谱精度的问题,即使例子一中第三个采样信号的点数很多,频谱精度很低还是不能正确的落在10Hz上面,这也就导致了现在所呈现出来的频谱能量周期性的涨跌,因为举例10Hz的整数倍的差值是周期性的,其实在最小公倍数处才是正确的值。但是在这个例子中我换一个方式去演绎。

    参数设置如下

    • 理想采样信号的时域总共点数:1024
    • 针对理想采样信号的采样频率:512Hz
    • 3个信号的抽样频率10Hz

    在这种参数设置情况下就可以发现,每一个有频谱能量的地方都落在频率最低分辨率上。完整的根据频率周期延拓出去的脉冲形状的频谱就在这里可以被完整的展示出来。

    说明2:图1->4随机采样信号与理想周期采样信号的不同是怎么来的

    可以发现周期采样信号只有在自身采样频率的整数倍处会有频谱能量,其他地方都是0。

    • 分析1(从数学公式推导出发):周期信号的可以写成傅里叶级数的形式(在奈奎斯特采样定理那一篇blog里面有讲过)具体形式可以写成这种形式。所以就可以很容易理解到其他的频率点上是没有能量的。

    S i g n a l ( t ) = ∑ k = − ∞ ∞ a k e j k ω s t Signal(t)=\sum_{k=-\infty}^{\infty} a_{k} e^{j k \omega_{s} t} Signal(t)=k=akejkωst

    • 分析2(从抽象上去形容):在分析单个周期的时候,肯定是每一个频率点都会有能量的。但是在不断重复本周期的情况下,会起到一个频谱相加的作用。信号时域上的移动,频谱绝对值是不会改变的,但是相位会发生改变。周期重复其实就可以理解为一个单周期的信号经过一定的时域移动然后再相加,并且无限次重复。那这个就对应频谱中的操作就是,原始频谱经过一定的相位移动后相加。有些频率点能量会消失是因为(其实和刚才频率精度的问题类似)非与自己周期整数倍的频率点上的能量,在无数次不同相位的叠加中因为积分求和抵消了,与自己周期整数倍上的频率点上的能量会在无数次不同相位叠加中累加。
    • 基于这两个分析就会发现随机采样信号,频谱是这样主要是因为,随机叠加造成的每一个小频率点都有一些频谱泄露造成。主峰高的原因主要反映在0频率点的均值能量。

    说明3:随机采样信号最后可以用于压缩感知的原因

    这个会在之后的blog里面再叙述一遍,这里先简单的叙述。

    理想采样信号的分析

    如果这些采样信号的采样点均匀分布,采样信号就会趋近于理想采样信号,理想采样信号和被采样信号进行时域卷积的时候等价于频域的相乘。会达到频谱搬移的效果,具体效果如下:

    这也就是为什么需要两倍于被采样信号最高频谱进行采样的原因。

    随机采样信号的分析

    随着同一段时间信号内采样点的增多,随机信号频谱的主峰逐渐变高,拉高与频谱能量泄露之间的差值比重。此时随机采样信号的频谱因为主峰较高,旁瓣有不定量的随机频谱泄露,这些泄露也会小量的搬移之前稀疏的频谱,但是不会影响主峰主要的搬移效果。

    具体采样过程中的效果可能是如下图所示(频谱内三个高峰都在最后一张图用不一样的颜色画出来了不一样的频谱搬移和泄漏效果,蓝色的线是三个效果的合成图)

    image-20210710221735344

    至于如何使用这个性质和怎么样对这个信号进行恢复会在下一篇里面讲一下。(如果我能讲清楚的话)

    Last、这一篇blog没有参考文献大部分都是我的想法不一定对

    Last and not least、代码可以我还没做好github,以后可能会放在上面吧

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  • 采样频率、采样点数、频率分辨率

    万次阅读 多人点赞 2018-12-01 09:07:43
    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...

    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。

     

    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。

      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。  
      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

    谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条

     

    、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、

    5,采样长度T是指能够分析到信号中的最低频率所需要的时间纪录长度。如果信号中含有最低频率为fl,采样后要保持该频率成分,则采样长度应为:          T>fl/2                 (2)    
    因此,采样长度不能取得太短,否则进行频率分析时,在频率轴上的频率间隔Δf(Δf=1/T)太大,频率分辨率太低,一些低频成分就分析不出来。
    另外,采样长度T与采样点数N,采样时间间隔Δt成正比,
    即:          T=NΔt=N/f            (3)    
    如果采样长度T取得较长,虽然频率分辨率得到了提高,但在△t不变的情况下,采样点数N增多,使计算机的工作量增大;当N不变时,则采样的时间间隔Δt增大,采样频率降低,所能分析的最高频率fmax也随之降低,因此需要综合考虑采样长度、采样点数和采样频率的关系问题。

    在一般信号分析仪中,采样点数是固定的,取为 N=256,512,1024,2048 点几个档次,各档分析频率范围f取决于采样频率的高低,
    即:         fc=fs/2.56=1/(2.56Δt)     (4)    
    则在频率轴上的频率间隔为:    Δf=1/T=1/(NΔt)=2.56 fc/N      =(1/100,1/200,1/400,1/800)fc     (5)    
    频谱图上的线条数为:    n=fc /Δf=N/2.56=100,200,400,800   (6)    
    对于一台具体的分析仪器,当采样点数N(或谱线条数n)固定后,它的频率分析范围取决于采样间隔Δt(或采样频率fs);最低分析频率取决于采样长度T(或频率分辨率)。例如,某台分析仪器的采样点数为N=1024,采样时间间隔Δt=0.4ms,采样长度为T=0.4s(实际为0.4096),
    则可分析的频率范围为fc=1/(2.56Δt)=(2.56 ×0.4×l0-3)-1≈1 kHz;
    最低的分析频率为f1=1/(2.56Δt)=(2.56 ×0.4S)-1≈1 Hz;
    在频率轴上的频率间隔为Δf=1/(NΔt)=(1024×0.4×l0-3)-1=2.44Hz。

    △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。

     

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  • 采样对信号频率成分的影响

    千次阅读 2016-06-06 15:15:26
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  • 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,声音波形的表示也越精确。 采样定理  也称作奈奎斯特采样定理,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...
  • 带宽和采样频率

    万次阅读 多人点赞 2016-09-28 15:19:49
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  • 采样频率、采样点数、分辨率、谱线数

    万次阅读 多人点赞 2016-04-06 16:56:17
    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...
  • 这里基于中国余数定理提出的双路异频欠采样压缩感知信号处理理论,论证了双路异频欠采样采样采样信号频谱位置所要满足的条件,双频采样的二复正弦信号频谱恢复条件以及双频采样多窄带信号频谱恢复条件。最后并进行...
  • 香农定理中要求采样频率至少为关心最高信号频率的2倍,但为什么工程中经常用2.56倍?本篇文章中有着详细的解答,我想大家看完这篇文章定会大家有帮助~ 香农采样定理是这样描述的:采样频率fs至少为关心的信号最高...
  • 【转载】采样频率、采样点数、频率分辨率

    万次阅读 多人点赞 2018-04-29 09:52:23
    type=31、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...
  • 式中,N是ADC的位数,fs是采样频率,B是模拟输入信号的带宽。上式右边第三项表示增加采样频率(过采样)可提高信噪比。 有效位数实际上ADC的误差表现为静态及动态非线性误差,并且动态误差随输入信号压摆率的增加...
  • wav文件的采样频率修改(C实现)

    千次阅读 2020-04-25 18:44:30
    首先复习一下采样频率的概念,采样频率是指每秒钟采集音频数据的次数。例如:一个wav文件的采样频率是44100Hz,说明本文件每一秒钟采集了44100个数据点。然后每个数据点又与采样位数有关,比如当我们的采样位数是16...
  • 在此基础上, 针对等光频间隔采样方法在时域上为非均匀采样, 传统频谱分析方法不再适用的问题, 其进行新的频谱分析, 并推导出了重采样之后频谱峰值频率计算公式以及测距系统的距离求取公式, 通过仿真验证了新的频谱...
  • 利用MATLAB软件,时域正弦信号经FFT变换后的频谱误差进行了仿真分析。通过分析时域信号中初相位和采样频率...探讨了采样频率对频谱的峰值频率和幅值的影响,提出针对峰值频率谱线,采用提高采样频率的方法减小幅值误差。
  • matlab利用分段线性插值改变采样频率
  • ADC的动态范围性能可以通过其位数(N)和采样频率(fs)计算出理论值,同时也可以通过实际测试获得频谱仪和信号分析仪的所选数字处理通道A/D处理的实际动态指标。是否ADC的位数越高意味着分析动态范围越大呢?结果并非...
  • 数字信号处理实验,递推法解差分方程,信号与系统的傅里叶分析,零极点分布系统频率响应的影响,时域采样定理,用DFT(FFT)时域离散信号进行频谱分析,IIR滤波器的设计与信号滤波,用窗函数法设计FIR滤波器,林...
  • 采样点数与采样频率的区别

    万次阅读 2013-12-21 13:26:39
    采样率决定了采样的精度。采样点数决定了每次传到pc内的数据量。比如点数设为1000,pc内会开辟初始大小1000的buffer(buffer大小可以自己改), 板卡就每采1000点往pc传一次。程序每次从buffer读1000点进行处理。所以...
  • 你认为你的射频 (RF) 采样设计运行的还不错,其原因在于你选择了合适的器件,并且定义了时钟源。...在不进行适当的频率规划,以确保谐波或时钟混合杂散中产生出洁净频谱的情况下,即使是最好的器件也会造成性能下降。
  • 例: 假如我有一个sin函数 f=250 这个时候fs和N 应该怎么取?这个有没有什么规则?采样定理有个fs>2fh fh应该是什么?...另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常
  • 系统采样频率的一些考虑

    千次阅读 2011-07-24 08:01:59
    系统采样频率的一些考虑 在数字信号处理中,要求待处理的信号都是离散的,而且还要是经过量化的。但在现实的世界中,比如电压、温度等都是连续的量,也即是通常所说的模拟信号。因此,在进行数字信号处理之前,需要...
  • 采样定理分为低通采样定理,带通采样定理两种情况,带通采样有时候又称作欠采样,这个时候需要引入奈奎斯特区,以及选择合适的采样频率,在一些情况下还会出现频谱翻转,本文结合自己多年的工程经验,着重讨论这几个...
  • 全息图再现过程中的频谱泄漏使再现波前发生高频起伏,其影响大小取决于非同步采样的偏离程度,与光栅本身的空间频率无关。另由数值模拟实验表明,频谱泄漏再现波前的影响可通过数字全息图加窗切趾方法来抑制,以...

空空如也

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采样频率对频谱的影响