샘플링은 디지털 신호 처리의 기본 공정이며, 연속 신호를 분리하는 데이터로 변환합니다. 그러나 샘플링 동안 실수는 원래 신호의 변형 또는 반복 표현을 유도 할 수 있습니다. 일반적인 오류와 그들의 보정은 효과적인 신호 분석에 필수적입니다.

Signal Sampling의 일반적인 실수

한 가지 빈번한 실수는 aliasing을 일으키는 Nyquist 비율 아래 샘플링입니다. 더 높은 주파수 구성 요소가 낮은 주파수로 잘못되었을 때 별명이 발생하며, 신호를 찡그림으로 이끌고 있습니다.

다른 일반적인 오류는 샘플링 전에 적절한 안티 별 필터링을 무시하고 있습니다. 필터링하지 않고 원치 않는 고주파 신호는 샘플 데이터, 분해 품질에 방해 할 수 있습니다.

어떻게 수정 오류를 샘플링

별칭을 방지하기 위해 샘플링 주파수는 Nyquist theorem를 따르는 신호에 있는 적어도 두번 가장 높은 주파수 구성품입니다.

샘플링 전에 안티-앨리싱 필터를 구현하는 것은 고주파 소음을 제거하고, 샘플 데이터를 정확하게 반영하여 원래 신호를 반영합니다.

더 많은 모범 사례

  • 높은 품질의 아날로그 - 투 - 디지털 변환기를 사용합니다.
  • 데이터 수집 시 일관된 샘플링 속도를 유지하십시오.
  • 신호 특성에 따라 적절한 필터링 기법을 적용하십시오.
  • 샘플링 전에 신호의 주파수 내용을 검증합니다.