샘플링 주파수는 디지털 신호 처리에 중요한 요소입니다. 그것은 종종 연속 신호가 디지털 형태로 변환하는 측정하는 방법을 결정합니다. 정확한 샘플링 주파수를 선택하면 원래 신호가 정보의 손실없이 정확하게 재구성 될 수 있다는 것을 보장합니다.

Nyquist Theorem에 대한 이해

Nyquist theorem는 샘플링 주파수가 신호의 가장 높은 주파수 구성 요소보다 적어도 두 배이어야한다는 것을 주어집니다. 이 최저 비율은 Nyquist 비율이라고 불립니다. 이 비율의 밑에 표본 추출은, 고주파 신호가 더 낮은 빈도로 나타나는, 본래 신호를 낭비하는 원인이 될 수 있습니다.

가장 높은 주파수를 결정

적절한 샘플링 주파수를 선택하려면 신호에서 최대 주파수를 식별하십시오. 이것은 신호 대역폭의 분석 또는 사전 지식을 통해 수행 할 수 있습니다. 일단 확인되면,이 주파수를 2로 곱하여 최소 샘플링 속도를 찾을 수 있습니다.

충분한 표본 추출 비율을 선택

Nyquist 비율은 최소를 제공하지만, 실제 응용 프로그램은 종종 필터 롤 오프에 대한 계정에 더 높은 샘플링 주파수를 필요로하고 신호 품질을 개선합니다. 일반적인 연습은 Nyquist 비율보다 20 % 더 높은 샘플링 속도를 선택할 수 있습니다.

  • 가장 높은 주파수 구성 요소를 식별합니다.
  • Nyquist 비율을 계산 (최대 주파수를 능가).
  • 더 나은 정확도를 위한 Nyquist 비율의 위 표본 추출 속도를 조정하십시오.
  • Nyquist 한계의 위 빈도를 제거하기 위해 안티-aliasing 필터를 사용합니다.