Tiene que ver con la frecuencia de muestreo, y cómo el reloj de muestreo (el oscilador local o LO) se relaciona con la frecuencia de la señal de interés.
La tasa de frecuencia de Nyquist es el doble de la frecuencia más alta (o ancho de banda) en los espectros muestreados (para evitar el alias). Pero en la práctica, dadas las señales de longitud finita y, por lo tanto, las señales de límite de banda no matemáticamente perfectas (así como la necesidad potencial de filtros de pared de ladrillo no implementables físicamente), la frecuencia de muestreo para DSP debe ser mayor más del doble de la frecuencia de señal más alta. Por lo tanto, duplicar el número de muestras duplicando la frecuencia de muestreo (2X LO) aún sería demasiado bajo. Cuadruplicar la frecuencia de muestreo (4X LO) lo ubicaría muy por encima de la tasa de Nyquist, pero usar una frecuencia mucho más alta sería más costoso en términos de componentes del circuito, velocidades de datos DSP, megaflops requeridos, etc.
Por lo tanto, la mayor parte del muestreo de CI se realiza con un oscilador local en (o relativamente muy cerca) la misma frecuencia que la señal, lo que obviamente es manera una frecuencia de muestreo demasiado baja según Nyquist. Una muestra por ciclo de onda sinusoidal podría estar en los cruces por cero, en la parte superior o en cualquier punto intermedio. Usted aprenderá casi nada acerca de una señal sinusoidal así muestreada. Pero llamémoslo, por sí solo inútil, conjunto de muestras al I de un conjunto de muestra de IQ.
Pero ¿qué hay de aumentar el número de muestras, no simplemente duplicando la frecuencia de muestreo, sino tomando un bit de muestra adicional un poco después del primero de cada ciclo? Dos muestras por ciclo un poco separadas permitirían estimar la pendiente o la derivada. Si una muestra estuviera en un cruce por cero, la otra no lo estaría. Por lo tanto, sería mucho mejor averiguar la señal que se está muestreando. Dos puntos, más el conocimiento de que la señal es aproximadamente periódica a la frecuencia de muestreo es generalmente suficiente para estimar con precisión las incógnitas de una ecuación de onda sinusoidal canónica (amplitud y fase).
Pero si se aleja demasiado con la segunda muestra, a mitad de camino entre el primer conjunto de muestras, terminará con el mismo problema que con el muestreo 2X (una muestra podría estar en un cruce de cero positivo, la otra en un negativo , diciendo que nada). Es el mismo problema porque 2X es una frecuencia de muestreo demasiado baja.
Pero en algún lugar entre dos muestras del primer conjunto (el conjunto "I") hay un punto dulce. No es redundante, al igual que con el muestreo al mismo tiempo, y no está espaciado uniformemente (lo que equivale a duplicar la frecuencia de muestreo), hay un desplazamiento que le brinda la máxima información sobre la señal, y el costo es un retraso preciso para la segunda muestra. de una tasa de muestreo mucho mayor. Resulta que ese retraso es de 90 grados. Eso le da un conjunto de muestras "Q" muy útil, que junto con el conjunto "I" le dice mucho más acerca de una señal que cualquiera de los dos. Quizás sea suficiente para demodular AM, FM, SSB, QAM, etc., etc.
Añadido:
Un desplazamiento exacto de 90 grados para el segundo conjunto de muestras también corresponde muy bien a la mitad de los vectores de base de componentes en una DFT. Se requiere un conjunto completo para representar completamente los datos no simétricos. El algoritmo de FFT más eficiente es muy comúnmente usado para hacer mucho procesamiento de señales. Otros formatos de muestreo que no son de IQ pueden requerir el preprocesamiento de los datos o el uso de FFT más largos, por lo que potencialmente son menos eficientes para algunos, el filtrado comúnmente requerido en el procesamiento de SDR de los datos de IF.