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          工程師必須掌握的采樣定理與過采樣率

          發(fā)布人:電巢 時(shí)間:2022-12-11 來源:工程師 發(fā)布文章

          數(shù)字世界是現(xiàn)實(shí)世界的鏡像,模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC則是連接這兩個(gè)世界的大門。采樣速率是ADC重要參數(shù)之一,圍繞采樣速率,有一條著名的定理:奈奎斯特采樣定理。

          采樣定理:

          只要采樣頻率大于或等于有效信號最高頻率的兩倍,采樣值就可以包含原始信號的所有信息,被采樣的信號就可以不失真地還原成原始信號。

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          采樣定理是美國電信工程師H.奈奎斯特在1928年提出的,在1948年,信息論的創(chuàng)始人C.E.香農(nóng)對這一定理加以明確地說明并正式作為定理引用,因此在許多文獻(xiàn)中又稱為香農(nóng)采樣定理。

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          為方便介紹,我們統(tǒng)稱之為采樣定理。

          在詳細(xì)介紹采樣定理之前,我們一定要知道一個(gè)非常有趣的頻率現(xiàn)象:'任何模擬信號,在離散化后,在頻率上都會按照采樣率周期性延拓。'

          先拋個(gè)問題:

          我們以fs=100Hz的采樣率,采集一段模擬信號,得到了100個(gè)采樣點(diǎn),我們能夠重構(gòu)出原始的模擬信號,得到模擬信號的頻率信息嗎?

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          理論來講是不可能的,模擬信號一旦經(jīng)過采樣離散化后,其波形就已經(jīng)失真了,我們永遠(yuǎn)無法完美的重構(gòu)原始模擬信號。

          其中一個(gè)重要原因是,我們無法區(qū)分離散后信號的頻率信息。

          我們從時(shí)域和頻域兩個(gè)方向分別理解:'我們無法區(qū)分離散后信號的頻率信息'這句話的意義。

          時(shí)域解釋

          下圖藍(lán)色點(diǎn)是采集后的一段離散序列,我們無法知道采樣的原始信號是紅色曲線還是藍(lán)色點(diǎn)直連重構(gòu)的曲線。

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          通常情況下,我們重構(gòu)采集后的離散點(diǎn)方法是直接連接相鄰采樣點(diǎn)。

          基于這樣的方法,我們直接重構(gòu)后的最低頻率為fa,而理論上可以提取出(fa+n*fs)Hz的信號(n為≥0的整數(shù),fa為原始信號頻率,fs為采樣頻率)。

          比如一段頻率為fa=10Hz的模擬信號,經(jīng)過采樣頻率fs=100Hz后,離散后的信號可以重構(gòu)為10Hz、110Hz、210Hz。。。。。這個(gè)特性就是信號頻率的模糊性。

          頻域解釋

          一段頻率為帶限為fa的模擬信號,經(jīng)過采樣頻率fs采樣后,其在頻譜上的波形會按照fs周期性復(fù)現(xiàn),波形見下圖。

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          這是一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象,可以看到時(shí)域的結(jié)果和頻域的分析是統(tǒng)一的。

          而這里面就隱含著著名的采樣定理。

          同樣的,我們從時(shí)域和頻域分別看下采樣定理的理解。

          時(shí)域分析

          在時(shí)域的角度下,當(dāng)一個(gè)周期采集點(diǎn)數(shù)少于2個(gè)時(shí),我們直連采樣點(diǎn)重構(gòu)信號,則頻率就錯(cuò)了;而當(dāng)一個(gè)周期采集兩個(gè)采樣點(diǎn)時(shí),采用直連的重構(gòu)方式,我們起碼可以得到原始信號的頻率信息。

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          頻域解釋

          如下圖所示,當(dāng)fs<2fa時(shí),周期性復(fù)現(xiàn)的帶限信號,會有紅色重疊的地方,這會導(dǎo)致我們失去原始帶限信號的基本頻率信息,俗稱頻譜混疊。

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          如上就可以提煉出采樣定理的基本要義了。

          采樣定理與過采樣率

          上文中的fa是信號的帶限(信號的最大頻率范圍),2*fa是采樣定理的基本要求;M*2*fa中,M就是過采樣率,過采樣率是對'采樣定理的最低采樣頻率'而言的。

          過采樣率M每提高4倍,可以讓ADC分辨率B提高1bit。舉例如下:

          過采樣率分別為4、16、64,ADC分辨率B分別會提高1、2、3bit。這個(gè)后面會繼續(xù)深入介紹。


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