Frecuencia de muestreo para una señal real, ¿cuál no está limitada por la banda?

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Tengo una pregunta sobre el teorema de muestreo. El teorema de muestreo establece que una señal de "banda limitada" se puede reproducir exactamente si se muestrea a una frecuencia F, donde F es mayor que el doble de la frecuencia máxima en la señal.

Pero matemáticamente, una señal nunca puede ser realmente limitada por bandas. Una ley de transformaciones de Fourier dice que si una señal es finita en el tiempo, su espectro se extiende a una frecuencia infinita, y si su ancho de banda es finito, su duración es infinita en el tiempo. Claramente, no podemos tener una señal de dominio de tiempo de duración infinita, por lo que nunca podemos tener una señal verdaderamente limitada en banda.

Mi pregunta es que, ¿cómo calculamos la frecuencia de muestreo para una señal real, eso no está limitado por la banda?

    
pregunta Shady

3 respuestas

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La potencia de las señales y el ruido por debajo de la frecuencia de Nyquist se recupera correctamente después del muestreo. La potencia del resto de la señal (y el ruido) por encima de la frecuencia de Nyquist se pliega en la banda base y generalmente se considera una interferencia (más ruido): -

Entonces, después del muestreo, tiene una relación señal a ruido y esa SNR puede mejorarse utilizando un filtro anti-alias. Lo que queda por preguntar es: -

  • ¿Es la señal debajo de Nyquist lo suficientemente representativa de lo que desea para que sea utilizable?
  • ¿El ruido es lo suficientemente bajo para sus propósitos?
respondido por el Andy aka
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Cuanto mayor sea el ancho de banda, mayor será la frecuencia de muestreo requerida para evitar el aliasing. Para una señal no limitada en banda, el ancho de banda puede ser teóricamente infinito, por lo que la frecuencia de muestreo también debe ser infinitamente alta.

En la vida real: mire cuánto ancho de banda necesita para que pase su información (audio / video / datos digitales) y filtre solo la parte necesaria.

Con cierta consideración, la tasa de muestreo también puede ser inferior a la frecuencia más alta de la señal.

    
respondido por el filo
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El hecho de que el filtro de paso de banda no elimine todas las frecuencias por encima del límite de Nyquist produce algunos alias y, por lo tanto, una contribución no deseada en su señal muestreada. En los sistemas reales, usted decide qué tan pequeño necesita hacer esa contribución y diseñe su filtro y tasa de muestreo en consecuencia. Como una simple aproximación, podemos tratar la señal de alias como ruido cuando se busca determinar las tasas de error en un sistema discreto.

    
respondido por el John

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