신호 처리는 유용한 정보를 추출하기 위해 신호를 분석하고 수정합니다. 이 분야에서 두 가지 일반적인 과제는 원래 신호를 찡그림 할 수있는 별칭 및 샘플링 오류입니다. 이러한 문제의 적절하고 취급은 정확한 신호 분석에 필수적입니다.

Aliasing에 대한 이해

신호가 빈도 내용을 정확하게 캡처하기 위해 너무 낮은 비율로 샘플링 될 때 별명으로 인해 발생합니다. 샘플링 후 다른 신호가 발생하면 원래 신호의 변형 또는 오해가 표현됩니다.

별칭을 방지하기 위해 Nyquist Rate로 알려진 적어도 두 번 가장 높은 주파수 구성 요소의 비율에 신호를 샘플하는 것이 중요합니다. 샘플링 전에 안티 별칭 필터를 사용하여 별칭을 일으키는 고주파 구성 요소를 제거 할 수 있습니다.

Sampling Errors 품질 협력 업체.

샘플링 오류는 지터 또는 정량화 소음과 같은 샘플링 프로세스의 inaccuracies로 발생할 수 있습니다. 이 오류는 재구성 된 신호의 불평에 영향을 미칠 수 있으며 원치 않는 artifacts를 소개합니다.

샘플링 오류를 최소화하려면 고품질 아날로그-변형 변환기가 사용되어야하며 적절한 교정이 필요합니다. 또한, 과감하고 소음 형성 기술은 디지털 신호의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

효과적인 신호 샘플링을위한 전략

  • 샘플링 전에 안티-aliasing 필터를 사용하십시오.
  • 최대 주파수 두 배 이상 비율에 표본.
  • 더 나은 정확도를 위한 Employ 고해상도 변환기.
  • 교정을 정기적으로 구현합니다.