§3-8 抽样信号的傅里叶变换与抽样定理解析
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抽样定理我们所看所听的世界是连续的,亮暗、高低、大小、快慢......都是连续变化,这些变化如果画到坐标轴里,就会变成连续的信号,课本上称为模拟信号。
而我们的电子设备处理的却是0-1信号。
本文所说的抽样定理便是联系模拟与数字信号之间的桥梁。
图片来源:网络;声音数字化过程与还原过程上图所示,一位同学的歌声,通过麦克风记录下来,此时为连续的模拟信号。
然后通过声卡转换为数字信号,便可以存储,计算。
如果需要收听这段声音,那么再通过声卡与音响还原。
所以我们不禁要问,如何将模拟信号数字化呢,数字化之后还能够无失真的还原它?下图告诉我们,一个模拟信号m(t)需要经过抽样、量化、编码三个步骤才能变成数字信号,然后在信道内传输。
其中的抽样是第一步,也是至关重要的一步。
图片来源:网络;模拟信号数字化如果让小朋友来解决这个问题,他们也会想到,对于一个连续的曲线,我在其中抽出一定的点来,这些点不就变成了离散的信号了吗?然后我们再量化编码变成数字信号。
没错,我们本文要说的就是,怎么抽样,按照什么样的频率进行?图片来源:网络;对模拟信号“筛选”冲激抽样之前我们学习过冲激函数,我们用冲激函数去乘以函数f(t),会得到冲激处的函数值,我们当时称之为“筛选”特性,没错,这个就是抽样。
假设函数为f(t),抽样函数为p(t)为周期冲激函数,现在用p(t)对f(t)进行抽样,得出的抽样结果为fs(t)。
这三个函数的频域表达式分别为F(w),P(w),Fs(w)。
信号f(t)的傅里叶变换为F(w),最大频率为Wm。
抽样函数p(t)的傅里叶系数为Pn,傅里叶变换为P(w),那么fs(t)=f(t)*p(t),其傅里叶变换为Fs(w)。
在这种情况下抽样信号fs(t)是由一系列冲激函数构成,每个冲激的间隔为Ts而强度等于连续信号的抽样值f(nTs),如上图所示。
周期信号的傅里叶变换我们用周期冲激信号去抽样原始的信号?那么周期间隔Ts如何确定?如果间隔太大,看起来会丢失太多的信息;如果间隔太小,是不是信息又有点冗余了?抽样频率选择稀疏点?还是密集些呢?时域抽样定理一个频率受限的信号f(t),如果频谱只占据-W m~Wm的范围,则信号f(t)可以用等间隔的抽样值唯一的的表示。
抽样定理定义:在一个频带限制在(0,f h)内的时间连续信号f(t),如果以1/2 f h的时间间隔对它进行抽样,那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号。
或者说,如果一个连续信号f(t)的频谱中最高频率不超过f h,当抽样频率f S≥2 f h时,抽样后的信号就包含原连续的全部信息。
抽样定理在实际应用中应注意在抽样前后模拟信号进行滤波,把高于二分之一抽样频率的频率滤掉。
这是抽样中必不可少的步骤。
07年的抽样定理:设时间连续信号f(t),其最高截止频率为f m ,如果用时间间隔为T<=1/2f m的开关信号对f(t)进行抽样时,则f(t)就可被样值信号唯一地表示。
什么是A/D转换和D/A转换?什么是A/D转换和D/A转换?一。
什么是a/d.d/a转换:随着数字技术,特别是信息技术的飞速发展与普及,在现代控制。
通信及检测等领域,为了提高系统的性能指标,对信号的处理广泛采用了数字计算机技术。
由于系统的实际对象往往都是一些模拟量(如温度。
压力。
位移。
图像等),要使计算机或数字仪表能识别。
处理这些信号,必须首先将这些模拟信号转换成数字信号;而经计算机分析。
处理后输出的数字量也往往需要将其转换为相应模拟信号才能为执行机构所接受。
这样,就需要一种能在模拟信号与数字信号之间起桥梁作用的电路-模数和数模转换器。
将模拟信号转换成数字信号的电路,称为模数转换器(简称a/d转换器或adc,analog to digital converter);将数字信号转换为模拟信号的电路称为数模转换器(简称d/a转换器或dac,digital to analog converter);a/d转换器和d/a转换器已成为信息系统中不可缺俚慕涌诘缏贰?br>为确保系统处理结果的精确度,a/d转换器和d/a转换器必须具有足够的转换精度;如果要实现快速变化信号的实时控制与检测,a/d与d/a转换器还要求具有较高的转换速度。
转换精度与转换速度是衡量a/d与d/a转换器的重要技术指标。
一、实验目的1. 理解并掌握抽样定理的基本原理。
2. 通过实验验证抽样定理的正确性。
3. 学习如何通过抽样恢复原始信号。
4. 掌握信号频谱的观察与分析方法。
二、实验原理抽样定理是信号处理中的一个基本定理,它描述了如何通过抽样来恢复原始信号。
该定理指出,如果一个带限信号的最高频率分量为f_max,那么只要抽样频率f_s 满足f_s > 2f_max,那么通过这些抽样值就可以无失真地恢复出原始信号。
三、实验设备与工具1. 信号发生器2. 示波器3. 函数信号发生器4. 采样器5. 计算机及信号处理软件(如MATLAB)四、实验步骤1. 信号生成:使用信号发生器生成一个带限信号,确保其最高频率分量f_max小于1MHz。
2. 抽样:使用采样器对生成的信号进行抽样,设置不同的抽样频率f_s,分别为fs=1MHz、fs=2MHz和fs=4MHz。
3. 信号分析:使用示波器和函数信号发生器观察原始信号和抽样信号的波形,分析抽样频率对信号波形的影响。
4. 频谱分析:使用信号处理软件对原始信号和抽样信号进行频谱分析,观察其频谱特性。
5. 信号恢复:使用信号处理软件对抽样信号进行恢复,观察恢复信号与原始信号是否一致。
五、实验结果与分析1. 波形观察:当抽样频率fs=1MHz时,抽样信号与原始信号存在较大差异,信号波形发生明显畸变;当抽样频率fs=2MHz时,抽样信号与原始信号波形相似,但存在一定程度的失真;当抽样频率fs=4MHz时,抽样信号与原始信号基本一致,信号波形失真很小。
2. 频谱分析:当抽样频率fs=1MHz时,抽样信号的频谱存在混叠现象,无法恢复原始信号的频谱;当抽样频率fs=2MHz时,抽样信号的频谱与原始信号的频谱基本一致;当抽样频率fs=4MHz时,抽样信号的频谱与原始信号的频谱完全一致。
3. 信号恢复:当抽样频率fs=4MHz时,恢复信号与原始信号基本一致,证明了抽样定理的正确性。
六、实验结论1. 抽样定理是信号处理中的一个基本定理,它描述了如何通过抽样来恢复原始信号。