Aliasing는 신호가 빈도 내용을 정확하게 붙잡기 위하여 충분한 비율에 표본이 때 생기는 디지털 신호 처리 체계에 있는 일반적인 문제점입니다. 표본 추출 후에, 신호 분석과 가공에 있는 왜곡 그리고 불투명에 지도해 다른 신호가 인발하는 결과로.

Aliasing에 대한 이해

흡혈색 빈도가 Nyquist 빈도로 알려진 신호의 가장 높은 주파수 구성품 보다는 더 낮을 때 별명으로 일어납니다. 이 상태가 만나지 않을 때, 고주파 신호는 더 낮은 주파수 신호로, 왜곡을 일으키는 원인이 되었습니다.

앨리슨의 혁신

aliasing 효과를 분석하기 위해 엔지니어는 종종 샘플 신호의 주파수 스펙트럼을 검사합니다. Fourier 분석과 같은 기술은 별칭 구성 요소를 식별 할 수 있습니다. 스펙트럼을 시각화하면 별칭의 과잉 주파수 대역을 표시 할 수 있습니다.

부정확한 알리아싱 방법

부정 행위는 몇몇 전략을 포함합니다:

  • Anti-aliasing 필터: 고주파 부품을 제거하기 위해 샘플링 전에 낮은 패스 필터 적용.
  • 최대 신호 주파수 2배 이상 비율에 샘플링:] 비율에 샘플링.
  • Signal 처리 알고리즘: 디지털 필터와 알고리즘을 사용하여 원래 신호를 재구성합니다.
  • Oversampling: aliasing effect를 최소화하기 위해 훨씬 더 높은 비율을 샘플링.