Signal Sampling Theorem은 정보를 잃지 않고 연속 신호를 변환하는 방법을 설명합니다. 정확한 샘플링 속도는 원래 신호를 정확하게 재현하는 데 필수적입니다. 이 문서는 실제 응용 프로그램에 적합한 샘플링 속도를 결정하는 방법을 설명합니다.

샘플링 Theorem에 대한 이해

샘플링 Theorem은 연속 신호가 가장 높은 주파수 구성 요소보다 더 큰 비율로 샘플링되는 경우 완벽하게 재구성 될 수 있음을 나타냅니다. 이 비율은 Nyquist 비율로 알려져 있습니다.

샘플링 비율을 결정

정확한 샘플링 속도를 결정하려면 신호에서 최대 주파수를 식별하십시오. 2로이 주파수를 곱하여 별칭을 피하기 위해 필요한 최소 샘플링 속도를 찾습니다.

실제로, 필터 불완전 및 신호 변이를 위해 계정에 Nyquist 비율보다 약간 높은 비율에 샘플에 일반적입니다.

연구 및 개발

샘플링 비율을 선택하면 다음의 요인을 고려하십시오.

  • 신호의 빈도 내용
  • 필터 롤-오프 특성
  • 사용 가능한 하드웨어 기능
  • 신호 재구성의 Desired 정확도

샘플링 전에 안티-aliasing 필터를 사용하여 더 높은 주파수 구성 요소를 샘플 데이터에 찡그림하지 않도록하십시오.