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  • 2019-08-04 16:26:58

    转自百度知道https://zhidao.baidu.com/question/295921974.html

    采样频率的意思是单位时间的采样次数。要确定采样频率,应该根据被测模拟量的变化动态以及测量需求决定。
    对于特定的硬件环境以及转换位数来说,转换时间是确定的,也就是说在确定的主频、分频系数以及转换分辨率下,硬件的转换时间是固定的,这个时间的具体值可以通过查阅AD转换芯片的数据手册获得。
    总的来说,对于快速变化的被测量需要采用较高的采样频率,对于缓变量可以采用较低的采样频率以节约单片机的处理资源。但是无论如何采样频率不应该突破转换时间的限制!

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    追问

    如果我确定需要的采样频率为150k,ad最高采样频率200k。是否是通过定时器设置来促发采样频率为150k?即设置定时器每1/150k采样一次?

    追答

    不错,在定时器中断中启动采样这样可以的。
    不过,一般所谓的AD最高采样频率是在连续转换的方式下,像你上面的流程是单次采样,通常单次采样的时间要大大长于连续转换的,也就是说实际上达不到200K。这点需要注意!此外你还要考虑采样数据的处理输出的时间,否则采样就没有意义了。
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    匿名用户

    1级

    2017-09-01 回答

    一.调用方法

    X=FFT(x);

    X=FFT(x,N);

    x=IFFT(X);

    x=IFFT(X,N)

    用MATLAB进行谱分析时注意:

    (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性。

    例:

    N=8;

    n=0:N-1;

    xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];

    Xk=fft(xn)

    Xk =

    39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929i

    Xk与xn的维数相同,共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量,即频率值为0。

    (2)做FFT分析时,幅值大小与FFT选择的点数有关,但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小,只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。

    二.FFT应用举例

    例1:x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz,分别绘制N=128、1024点幅频图。

    clf;

    fs=100;N=128; %采样频率和数据点数

    n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列

    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号

    y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换

    mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅

    f=n*fs/N; %频率序列

    subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅

    xlabel('频率/Hz');

    ylabel('振幅');title('N=128');grid on;

    subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅

    xlabel('频率/Hz');

    ylabel('振幅');title('N=128');grid on;

    %对信号采样数据为1024点的处理

    fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;

    x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号

    y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换

    mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅

    f=n*fs/N;

    subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅

    xlabel('频率/Hz');

    ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

    subplot(2,2,4)

    plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅

    xlabel('频率/Hz');

    ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

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  • 采样频率

    千次阅读 2021-07-26 06:16:19
    采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了单位时间内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...

    采样频率,也称为采样速度或者采样率,定义了单位时间内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单位时间内能够采集多少个信号样本。[1]

    中文名

    采样频率

    外文名

    frequency of sample

    别    名

    采样速度别    名

    采样率

    单    位

    赫兹(Hz)

    适    用

    周期性采样采样器

    采样频率基本含义

    编辑

    语音

    连续信号在时间(或空间)上以某种方式变化着,而采样过程则是在时间(或空间)上,以T为单位间隔来测量连续信号的值。T称为采样间隔。在实际中,如果信号是时间的函数,通常他们的采样间隔都很小,一般在毫秒、微秒的量级。采样过程产生一系列的数字,称为样本。样本代表了原来的信号。每一个样本都对应着测量这一样本的特定时间点,而采样间隔的倒数,1/T即为采样频率,fs,其单位为样本/秒,即赫兹(hertz)。

    采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单位时间内能够采集多少个信号样本,比如对于波形记录而言,此时采样频率可以是描述波形的质量标准。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样本数据就越多,对信号波形的表示也越精确。采样频率与原始信号频率之间有一定的关系,根据奈奎斯特理论,只有采样频率高于原始信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的信号还原成为原来信号。

    在科学领域,常用的采样率有:

    30 Hz (30 fps) - 普通摄像机的帧率

    60 Hz (60 fps) - 人眼的理论帧率

    960~1920 Hz (960~1920 fps) - 手机慢动作摄影帧率

    10 kHz (10000 fps) - 高速摄影机帧率

    4.2 MHz - PAL图像信号采样率1

    5.5 MHz - PAL图像信号采样率2

    5.6 MHz - PAL图像信号采样率3

    6.2 MHz - NTSC图像信号采样率

    8.0 MHz - SECAM图像信号采样率

    13.5 MHz - CCIR 601、D1 video

    4.0 GHz - 计算机CPU能够处理的理论最高采样率

    256 GHz - 示波器能达到的最高采样率

    1.6 PHz - 要完整记录可见光波形所需要的最低采样率(科技水平尚未达到)

    41.3 PHz - 观察原子级别运动所需要的采样率

    1.85×1043 Hz - 普朗克频率(宇宙的采样率)

    采样频率越高,获得的波形质量越好,占用存储空间也就越大。

    采样频率采样定理

    编辑

    语音

    所谓采样定理[1]

    ,又称香农采样定理,奈奎斯特采样定理,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。

    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)。采样定理指出,如果信号是无限的,并且采样频率高于信号带宽的两倍,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有限的。

    采样定理是指,如果信号带宽不到采样频率的一半(即奈奎斯特频率),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。

    采样频率必须大于被采样信号带宽的两倍,另外一种等同的说法是奈奎斯特定律必须大于被采样信号的带宽。如果信号的带宽是100Hz,那么为了避免混叠现象采样频率必须大于200Hz。换句话说就是采样频率必须至少是信号中最大频率分量频率的两倍,否则就不能从信号采样中恢复原始信号。

    在模拟视频系统中,采样率定义为帧频和场频,而不是概念上的像素时钟。图像采样频率是传感器积分周期的循环速度。由于积分周期远远小于重复所需时间,采样频率可能与采样时间的倒数不同。

    50 Hz - PAL 视频

    60 / 1.001 Hz - NTSC 视频

    当模拟视频转换为数字视频的时候,出现另外一种不同的采样过程,这次是使用像素频率。一些常见的像素采样率有:

    13.5 MHz - CCIR 601、D1 video

    高频 luminance 成分的混淆现象作为摩尔纹出现。

    采样频率混叠

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    语音

    如果不能满足上述采样条件,采样后信号的频率就会重叠[1]

    ,即高于采样频率一半的频率成分将被重建成低于采样频率一半的信号。这种频谱的重叠导致的失真称为混叠,而重建出来的信号称为原信号的混叠替身,因为这两个信号有同样的样本值。

    一个频率正好是采样频率一半的弦波信号,通常会混叠成另一相同频率的波弦信号,但它的相位和幅度改变了。

    以下两种措施可避免混叠的发生:

    1)提高采样频率,使之达到最高信号频率的两倍以上;

    2)引入低通滤波器或提高低通滤波器的参数;该低通滤波器通常称为抗混叠滤波器

    抗混叠滤波器可限制信号的带宽,使之满足采样定理的条件。从理论上来说,这是可行的,但是在实际情况中是不可能做到的。因为滤波器不可能完全滤除奈奎斯特频率之上的信号,所以,采样定理要求的带宽之外总有一些“小的”能量。不过抗混叠滤波器可使这些能量足够小,以致于可忽略不计。

    采样频率减采样

    编辑

    语音

    当一个信号被减采样[1]

    时,必须满足采样定理以避免混叠。为了满足采样定理的要求,信号在进行减采样操作前,必须通过一个具有适当截止频率的低通滤波器。这个用于避免混叠的低通滤波器,称为抗混叠滤波器。

    采样频率过采样

    编辑

    语音

    在有些情况下,人们希望采样频率超出信号带宽的两倍这样就可以用数字滤波器替换性能不好的模拟抗混叠滤波器,这个过程称为过采样。

    词条图册

    更多图册

    参考资料

    1.

    采样定理

    .mbalib[引用日期2016-04-14]

    展开全文
  • 采样 FFT计算系统中,需要大量准确的数据源做支撑,下图是一个典型的FFT计算系统,其中有ADC采样-FFT处理-结果显示部分。 采样的过程就是把传感器等输出的连续模拟量转化为数字系统内的离散点,即采样点。由于FFT...
    dabeda69ec9bddbead21cf24a8925518.png

    前述章节介绍了信号在不同域中的表达方式,其中也介绍了常用的FFT的属性,但是一个完整的FFT计算系统不仅有FFT计算单元,还得有源数据的采集单元,本次课堂就会介绍这部分相关内容。

    采样

    FFT计算系统中,需要大量准确的数据源做支撑,下图是一个典型的FFT计算系统,其中有ADC采样-FFT处理-结果显示部分。

    ede28468f9170705f381ade35b810065.png

    采样的过程就是把传感器等输出的连续模拟量转化为数字系统内的离散点,即采样点。由于FFT计算的需求,ADC采样部分必要要有足够高的采样速度及合理的精度。原则上说,一般采样速度最好能到100kHz,采样精度至少有12位。如下图的一个曲线,100kHz是指1s内能够连续采集100k个点,每个点的幅值的精度是:系统支持采样的最大幅值 / 2^12。

    b25610afb55bdccc9fffe4f9672c72b6.png

    举个例子,如果要测量某个对象的温度变化,如下左图设置测试系统,信号输入源为一个温度计。

    ad4824ba70a068f16086ebc989bb4440.png

    假如说实际的温度变化非常剧烈,实际温度如上右图所示,如果采样的速度远低于温度变化的速度,那么采集到的数据就如右图最下方所示,得到了一个完全没有变化的温度曲线。显然,这是错误的采集结果。

    混叠

    采样过程中不仅要满足上述速度和精度的要求,同时还要保证信号采样的准确性。FFT之所以需要如此多的采样数据是为了避免一种现象,即混叠。简单来说,混叠是采样信号的过程混入了原信号没有的信号成分,造成了采集信号的不准确性。混叠问题通常很容易被忽略。

    再举个采集的例子,此次是在频域内分析,假设真实信号的频率为fin,采样的频率为fs,fin比fs略大。按照混叠的规律来说,采样时会产生多余的信号成分,频率为(fin-fs),如下图所示。这就是采样频率设置的问题导致了混叠现象的产生。

    81c61411579bf0f11dbc74b7d4f4e566.png

    那么是否有方法避免上述问题呢,答案是肯定的。把采样频率fs设置为信号输入最大频率fmax的两倍以上,最后得到的结果如下图所示,fs-fmax就落在了我们信号观察的范围之外了,这样就可以避免混叠问题了。如果在采样之后再添加一个低通滤波器,那么混叠的信号就可以被过滤掉。

    9c11d65f1cc4af84ac7aaa0a77f45a1b.png

    上述的最小采样频率的要求被称为奈奎斯特(Nyquist)定理。在这里,的确满足了信号的准确性不被混叠(仅仅为频率准确性),但是如果采样频率仅仅为最大有效频率的两倍,那么针对这个最大频率的信号,其每个周期的信号只能有两个采样点,如下图所示。如果提高采样频率,那么每个周期相应的采样点数就会增加,对信号的还原就会越真实,这是在保证信号频率准确之后,另一个需要采集者需要考虑的问题点。

    2fde4e86e7922e4a91d45ba2e1f81cea.png

    综上所述,采样时,必须满足奈奎斯特定理以避免混叠问题,这是其一;其二是在此基础上,在允许的情况下,尽可能的提高采样频率,能够最大程度上保证采集信号信息的完整性。

    展开全文
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如何确定采样频率