信号采样原理
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采样,其他名称:取样,指把时间域或空间域的连续量转化成离散量的过程。
1采样简介解释1所谓采样(sampling)就是采集模拟信号的样本。
采样是将时间上、幅值上都连续的模拟信号,在采样脉冲的作用,转换成时间上离散(时间上有固定间隔)、但幅值上仍连续的离散模拟信号。
所以采样又称为波形的离散化过程。
解释2把模拟音频转成数字音频的过程,就称作采样,所用到的主要设备便是模拟/数字转换器(Analog to Digital Converter,即ADC,与之对应的是数/模转换器,即DAC)。
采样的过程实际上是将通常的模拟音频信号的电信号转换成二进制码0和1,这些0和1便构成了数字音频文件。
采样的频率越大则音质越有保证。
由于采样频率一定要高于录制的最高频率的两倍才不会产生失真,而人类的听力范围是20Hz~20KHz,所以采样频率至少得是20k×2=40KHz,才能保证不产生低频失真,这也是CD音质采用44.1KHz(稍高于40kHz是为了留有余地)的原因。
通过周期性地以某一规定间隔截取音频信号,从而将模拟音频信号变换为数字信号的过程。
每次采样时均指定一个表示在采样瞬间的音频信号的幅度的数字。
2采样频率每秒钟的采样样本数叫做采样频率。
采样频率越高,数字化后声波就越接近于原来的波形,即声音的保真度越高,但量化后声音信息量的存储量也越大。
采样频率与声音频率之间的关系:根据采样定理,只有当采样频率高于声音信号最高频率的两倍时,才能把离散模拟信号表示的声音信号唯一地还原成原来的声音。
目前在多媒体系统中捕获声音的标准采样频率定为44.1kHz、22.05kHz和11.025kHz三种。
而人耳所能接收声音频率范围大约为20Hz--20KHz,但在不同的实际应用中,音频的频率范围是不同的。
例如根据CCITT公布的声音编码标准,把声音根据使用范围分为以下三级:·电话语音级:300Hz-3.4kHz·调幅广播级:50Hz-7kHz·高保真立体声级:20Hz-20kHz因而采样频率11.025kHz、22.05kHz、44.1kHz正好与电话语音、调幅广播和高保真立体声(CD音质)三级使用相对应。
一、实验目的1. 理解模拟信号采样的基本原理和过程。
2. 掌握采样定理及其在实际应用中的重要性。
3. 学习使用MATLAB软件进行模拟信号采样实验。
4. 分析采样信号与原始信号的频谱特征,验证采样定理。
二、实验原理模拟信号采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理指出,为了完全重构一个模拟信号,采样频率必须至少是信号中最高频率成分的两倍。
本实验主要涉及以下内容:1. 采样过程:将模拟信号通过采样器转换为离散的采样值。
2. 采样定理:采样频率必须满足一定条件,才能保证采样信号的频谱不发生混叠。
3. 频谱分析:通过傅里叶变换或快速傅里叶变换(FFT)分析采样信号的频谱特征。
三、实验内容1. 实验一:生成模拟信号使用MATLAB软件生成一个正弦信号,频率为f1 = 100 Hz,采样频率为fS = 200 Hz。
2. 实验二:采样模拟信号将实验一中生成的正弦信号进行采样,采样点数为N = 1000。
3. 实验三:重构模拟信号使用MATLAB软件对采样信号进行重构,重建原始信号。
4. 实验四:分析频谱特征对原始信号和重构信号进行频谱分析,比较两者的频谱特征。
四、实验步骤1. 步骤一:在MATLAB中编写代码生成正弦信号。
```MATLABfs = 200; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 采样时间f1 = 100; % 信号频率x = sin(2pif1t); % 生成正弦信号```2. 步骤二:对正弦信号进行采样。
```MATLABx_sample = x(1:10:end); % 采样```3. 步骤三:重构模拟信号。
```MATLABt_recon = 0:1/fs:1-1/fs; % 重构时间x_recon = interp1(1:10:length(x_sample), x_sample, t_recon, 'linear'); % 线性内插```4. 步骤四:分析频谱特征。
信号与系统实验四-信号的采样及恢复实验四信号的采样及恢复⼀、实验⽬的1、加深理解连续时间信号离散化过程中的数学概念和物理概念;2、掌握对连续时间信号进⾏抽样和恢复的基本⽅法;3、通过实验验证抽样定理。
⼆、实验内容1、为了观察连续信号时域抽样时,抽样频率对抽样过程的影响,在[0,0.1]区间上以50Hz 的抽样频率对下列3个信号分别进⾏抽样,试画出抽样后序列的波形,并分析产⽣不同波形的原因,提出改进措施。
(1))102cos()(1t t x ?=π(2))502cos()(2t t x ?=π(3))1002cos()(3t t x ?=π2、产⽣幅度调制信号)200cos()2cos()(t t t x ππ=,推导其频率特性,确定抽样频率,并绘出波形。
3、对连续信号)4cos()(t t x π=进⾏抽样以得到离散序列,并进⾏重建。
(1)⽣成信号)(t x ,时间t=0:0.001:4,画出)(t x 的波形。
(2)以10=sam f Hz 对信号进⾏抽样,画出在10≤≤t 范围内的抽样序列)(k x ;利⽤抽样内插函数)/1()(sam r f T T t Sa t h =??=π恢复连续信号,画出重建信号)(t x r 的波形。
)(t x 与)(t x r 是否相同,为什么?(3)将抽样频率改为3=sam f Hz ,重做(2)。
4、利⽤MATLAB 编程实现采样函数Sa 的采样与重构。
三、实验仪器及环境计算机1台,MATLAB7.0软件。
四、实验原理对连续时间信号进⾏抽样可获得离散时间信号,其原理如图8-1。
采样信号)()()(t s t f t f s ?=,)(t s 是周期为s T 的冲激函数序列,即)()()(∑∞-∞=-==n sT nT t t t s sδδ则该过程为理想冲激抽样。
其中s T 称为采样周期,ss T f 1=称为抽样频率, ss s T f π⼤于等于2倍的原信号频率m f 时,即m s f f 2≥(抽样时间间隔满⾜ms f T 21≤),抽样信号的频谱才不会发⽣混叠,可⽤理想低通滤波器将原信号从采样信号中⽆失真地恢复。
带通采样(Under-sampling)是指在采样过程中,采样频率低于信号的最大频率的奈奎斯特频率(Nyquist rate)。
带通采样主要用于对带通信号进行采样,其原理是通过对信号带宽的压缩,实现低采样率下的信号采集。
在ADC(模拟数字转换器)中,带通采样技术可以应用于下变频(down-converting)过程,以降低采样率和系统复杂度。
带通采样原理:1. 信号带宽:信号的带宽是指信号的最高频率与最低频率之差。
对于带通信号,其带宽通常远低于信号的最高频率。
2. 奈奎斯特定理:根据奈奎斯特定理,当采样频率大于等于信号最高频率的两倍时,可以通过采样得到原始信号的完整信息。
3. 带通采样:对于带通信号,可以采用带通采样方法,即将信号带宽压缩到较窄的范围内,从而降低采样率。
带通采样定理指出,当采样频率大于信号带宽的2倍时,可以实现信号的完整重建。
4. 欠采样:带通采样是一种欠采样(under-sampling)方法,采样频率低于奈奎斯特频率。
欠采样可能导致信号失真和混叠,但通过后续的信号处理和滤波,可以降低失真和混叠的影响。
在ADC中,带通采样技术可以应用于下变频过程:1. 带通采样与下变频:在ADC中,带通采样技术可以用于降低采样率,从而降低系统复杂度和成本。
通过将信号带宽压缩到较窄的范围内,可以在较低的采样率下实现信号的采集。
2. 下变频:下变频过程是指将信号从较高的频率转换到较低的频率。
在ADC中,带通采样可以应用于下变频过程,以降低采样率和系统复杂度。
3. 数字滤波:在下变频过程中,可能需要对信号进行数字滤波,以去除混叠和失真。
数字滤波器的设计需要考虑信号的带宽和采样率等因素。
带通采样(欠采样)原理及其在ADC中下变频的应用可以帮助降低采样率和系统复杂度,从而提高ADC的性能和效率。
在实际应用中,需要根据信号特性和系统需求,选择合适的带通采样方法和下变频策略。
带通采样是一种采样率低于奈奎斯特频率的采样方法,主要用于对带通信号进行采样。
一、实验目的和要求1、了解信号的采样方法与过程以及信号恢复的方法。
2、验证采样定理。
二、实验内容和原理实验原理Array1、离散时间信号可以从离散信号源获得,也可以从连续时间信号采样而得。
采样信号x s(t)可以看成连续信号x(t)和一组开关函数s(t)的乘积。
s(t)是一组周期性窄脉冲,如图2-5-1,T s称为采样周期,其倒数f s=1/T s称采样频率。
图2-5-1 矩形采样信号对采样信号进行傅里叶分析可知,采样信号的频率包括了原连续信号以及无限个经过平移的原信号频率。
平移的频率等于采样频率f s及其谐波频率2f s、3f s……。
当采样信号是周期性窄脉冲时,平移后的频率幅度按sinx/x规律衰减。
采样信号的频谱是原信号频谱周期的延拓,它占有的频带要比原信号频谱宽得多。
2、采样信号在一定条件下可以恢复到原信号。
只要用一截止频率等于原信号频谱中最高频率f n的低通滤波器,滤除高频分量,经滤波后得到的信号包含了原信号频谱的全部内容,故在低通滤波器输出端可以得到恢复后的原信号。
3、原信号得以恢复的条件是f s≥2f max,f s为采样频率,f max为原信号的最高频率。
当fs<2 f max时,采样信号的频谱会发生混迭,从发生混迭后的频谱中无法用低通滤波器获得原信号频谱的全部内容。
在实际使用中,仅包含有限频率的信号是极少的,因此即使f s=2 f max,恢复后的信号失真还是难免的。
实验中选用f s<2 f max、f s=2 f max、f s>2 f max三种采样频率对连续信号进行采样,以验证采样定理:要使信号采样后能不失真地还原,采样频率f s必须大于信号最高频率的两倍。
4、连续信号的采样和采样信号的复原原理框图如图2-5-2所示。
除选用足够高的采样频率外,常采用前置低通滤波器来防止原信号频谱过宽而造成采样后信号频谱的混迭,但这也会造成失真。
如果实验选用的信号频带较窄,则可以不设前置低通滤波器。
带通信号的采样定理
带通信号的采样定理通常被称为尼奎斯特定理(Nyquist Theorem),它是由哈利·尼奎斯特(Harry Nyquist)在20世纪20年代初提出的。
尼奎斯特定理给出了对于一个带限信号,为了避免采样导致的混叠效应,采样频率应至少是信号带宽的两倍。
具体来说,对于一个带限信号,其最高频率为f max,尼奎斯特定理表述为:
fs≥2⋅f max
其中,fs是采样频率,表示每秒采集的样本数。
这是为了确保采样频率足够高,以捕捉信号中的所有频率分量。
如果采样频率小于2⋅f max,就会发生混叠效应,导致无法准确还原原始信号。
这一定理在数字信号处理、通信系统等领域中具有重要意义,特别是在进行模拟信号到数字信号的转换(模数转换)时。
在实际应用中,为了确保采样定理的有效性,通常会选择稍大于2⋅f max的采样频率,以提供一定的安全裕量。
采样定理实验报告实验报告⼀、实验⽬的熟悉信号采样过程,并通过本实验观察⽋采样时信号频谱的混叠现象,了解采样前后信号频谱的变化,加深对采样定理的理解,掌握采样频率的确定⽅法。
⼆、实验原理模拟信号经过(A/D )变换转为熟悉信号的过程称之为采样,信号采样后其频谱产⽣了周期延拓,在⼀定条件下,⼀个连续时间信号完全可以⽤该信号在等时间间隔上的瞬时样本值表⽰,这些样本值包含了该连续时间信号的全部信息,利⽤这些样本值可以恢复原连续时间信号。
采样定理的完整描述如下:⼀个频谱在(-ωm ,ωm )以外为零的频带有限信号f(t),可唯⼀的由其在均匀时间间隔T s (T s <12f m )上的样点值f s (t)=f(n T s )确定。
要从采样信号f s (t)中顺利恢复原信号f(t),必须满⾜两个条件:(1)f(t)必须是频带有限信号;(2)取样频率不能过低,必须满⾜f s ?2f m ,称f s =2f m 为奈奎斯特速率。
f m 为f(t)最⾼截⽌频率。
如前所述f(t)为带限信号其最⾼截⽌频率为f m 其频谱F(j ω)如图(a )所⽰,采样时间间隔为Ts ,则f(t)经采样后的离散序列f(n)为:f (n )=f s (t )=f (nT s )=f(t)∑δ(t ?nT s )=∑f(t)δ(t ?nT s )∞n=?∞∞n=?∞其中,g(t)= ∑δ(t ?nT s )∞n=?∞—采样信号(周期单位脉冲时序列)G(t)的频谱如图(b )所⽰。
F s (jω)的频谱如图(c )所⽰,图中相当于原模拟信号的频谱称为基带频谱。
如果f s <2f m 则F s (jω)按照采样频率f s 进⾏周期延拓时,形成频谱混叠现象如图(d )所⽰。
f s (t )的频谱函数为:F s (jω)=12πF(jω)×ωs ∑δ(ω?nωs )=1T s ∑F[j (ω?nωs )∞n=?∞∞n=?∞];其中ωs =2πT s可以看出,抽样信号的频谱F s (jω)是原信号频谱F(jω)的⽆数次平移之后的叠加。
实验六 信号的抽样与恢复实验报告光信二班一、 实验目的(1)了解电信号的采样方法与过程以及信号恢复的方法。
(2)验证抽样定理。
二、 实验原理(1)离散时间信号可以从离散信号源获得,也可以从连续时间信号抽样而得。
抽样信号f ()s t 可以看成连续信号()f t 和一组开关函数()s t 是一组周期形窄脉冲,见图2-9-1,s T 称为抽样周期,其倒数1s sf T 称抽样频率。
对抽样信号进行傅里叶分析可知,抽样信号的频率包括了原连续信号以及无限个经过平移的原信号频率。
平移的频率等于抽样频率f ()s t 及其谐波频率2s f 、3s f ….。
当抽样信号是周期性窄脉冲时,平移后的频率幅度按(sin )x x规律衰减。
抽样信号的频谱是原信号频谱周期的延拓,它占有的频带要比原信号频谱宽得多。
(2)正如测得了足够的实验数据以后,我们 可以在坐标纸上把一系列数据点连起来,得到一条光滑的曲线一样,抽样信号在一定条件下也可以恢复到原信号。
只要用一截止频率等于原信号频谱中最高频率n f 的低通滤波器,滤除高频分量,经滤波后得到的信号包括了原信号频谱的全部内容,故在低通滤波器输出可以得到恢复后的原信号。
(3)还原信号得以恢复的条件是2s m f f ≥,其中s f 为抽样频率,m f 为原信号的最高频率。
而min 2m f f =为最低抽样频率,又称“奈斯特抽样率”。
当2s m f f <时,抽样信号的频谱会发生混叠,从发生混叠后的频谱中无法用低通滤波器获得原信号频谱的全部内容。
在实际使用中,仅包含有限频率的信号是极少的。
因此即使min 2m f f =,回复后的信号失真还是难免的。
图2-9-2画出了当抽样频率2s m f f ≥(不混叠时)及当抽样频率2s m f f <(混叠时)两种情况下冲激抽样信号的频谱。
实验中选用2s m f f <,min 2m f f =,2s m f f ≥三种抽样频率对连续信号进行抽样,以验证抽样定理——要使信号采样后能不失真地还原,抽样频率s f 必须大于信号频率中最高频率的两倍。
低通型采样定理低通型采样定理是信号处理领域中的重要理论,它描述了在数字信号处理中对连续信号进行采样的方法和限制条件。
本文将详细介绍低通型采样定理的原理、应用以及一些相关概念。
一、低通型采样定理的原理低通型采样定理是由著名数学家香农(Claude Shannon)在1949年提出的。
它的基本原理是:如果一个连续信号的最高频率为f,则将其进行采样时,采样频率应该大于2f才能完全恢复原始信号。
也就是说,在采样过程中,采样频率必须大于信号的最高频率的两倍,才能保证采样后的信号不发生混叠现象。
二、低通型采样定理的应用低通型采样定理在实际应用中有着广泛的应用。
在音频和视频领域,低通型采样定理被广泛应用于数字音频、数字视频的采样和处理过程中。
通过合理的采样频率选择,可以在不损失信息的情况下,将连续信号转换为数字信号,从而实现信号的存储、传输和处理。
在通信领域,低通型采样定理也起着至关重要的作用。
在无线通信系统中,天线接收到的连续信号首先需要经过模数转换器(ADC)进行采样,然后才能进行数字信号处理和解调。
根据低通型采样定理,合理选择采样频率可以避免信号混叠,保证信号的完整性和准确性。
在生物医学领域,低通型采样定理也被广泛应用于生理信号的采样和处理过程中。
例如,心电图(ECG)信号和脑电图(EEG)信号都是连续信号,为了实现对这些信号的准确分析和诊断,需要首先对其进行采样,然后进行数字信号处理。
三、低通型采样定理的相关概念1. 采样频率:指每秒钟对连续信号进行采样的次数,用赫兹(Hz)表示。
根据低通型采样定理,采样频率应大于信号最高频率的两倍。
2. 采样定理:也称为奈奎斯特采样定理,是信号处理领域中的基本理论,指出连续信号在进行采样时,采样频率应大于信号最高频率的两倍,以避免信号混叠。
3. 混叠现象:也称为折叠现象,是指在采样过程中由于采样频率不满足低通型采样定理的要求,导致高频部分的信号频谱被折叠到低频区域,从而引起信号失真。
一、采样定理简介采样定理,又称香农采样定律、奈奎斯特采样定律,是信息论,特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E. T. Whittaker(1915年发表的统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。
另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。
采样是将一个信号(即时间或空间上的连续函数)转换成一个数值序列(即时间或空间上的离散函数)。
采样得到的离散信号经保持器后,得到的是阶梯信号,即具有零阶保持器的特性。
如果信号是带限的,并且采样频率高于信号最高频率的一倍,那么,原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制,也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是非常有限的。
采样定理是指,如果信号带宽小于奈奎斯特频率(即采样频率的二分之一),那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。
高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。
大多数应用都要求避免混叠,混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
采样过程所应遵循的规律,又称取样定理、抽样定理。
采样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系,是连续信号离散化的基本依据。
采样定理是1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。
1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。
1948年信息论的创始人.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。
采样定理有许多表述形式,但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。
采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。
时域采样定理频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt),f(t1±2Δt),...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F,便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
采样定理,又称香农采样定理,奈奎斯特采样定理,是信息论,特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E. T. Whittaker(1915年发表的统计理论),克劳德·香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。
另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。
采样是将一个信号(即时间或空间上的连续函数)转换成一个数值序列(即时间或空间上的离散函数)。
采样定理指出,如果信号是带限的,并且采样频率高于信号带宽的一倍,那么,原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。
带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制,也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是有限的。
采样定理是指,如果信号带宽小于采样频率(即奈奎斯特频率的二分之一),那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。
高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。
大多数应用都要求避免混叠,混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
信号的重建是对样本进行插值的过程,即,从离散的样本x[n]中,用数学的方法确定连续信号x(t)。
从采样定理中,我们可以得出以下结论:∙如果已知信号的最高频率f H,采样定理给出了保证完全重建信号的最低采样频率。
这一最低采样频率称为临界频率或奈奎斯特频率,通常表示为f N∙相反,如果已知采样频率,采样定理给出了保证完全重建信号所允许的最高信号频率。
∙以上两种情况都说明,被采样的信号必须是带限的,即信号中高于某一给定值的频率成分必须是零,或至少非常接近于零,这样在重建信号中这些频率成分的影响可忽略不计。
在第一种情况下,被采样信号的频率成分已知,比如声音信号,由人类发出的声音信号中,频率超过5 kHz的成分通常非常小,因此以10 kHz的频率来采样这样的音频信号就足够了。
在第二种情况下,我们得假设信号中频率高于采样频率一半的频率成分可忽略不计。
这通常是用一个低通滤波器来实现的。
统计信号处理基础
统计信号处理基础是目前科学进步及技术发展不可缺少的基础性知识。
它是以数学和图形学为主要研究方法,把统计数据的采样、信息的传输、运算和可视化过程放到一起,以及如何利用现代计算机机器、网络环境和多媒体技术系统,将统计信号的处理和数据的可视化这一整体技术系统放在一起的学科。
一、统计采样
1、采样原理:统计信号处理的基础是采样理论,它将信号视为一组数字,通
过加以分析,可以揭示出信号变化的规律。
2、采样频率:采样频率是指采样对象的采样频率,它直接影响采样的精度,
也即是采样原理的实践部分,一般选择采样频率比带宽的二分之一即可满足需要。
3、统计采样技术:统计采样技术是指用计算机系统实现对一定时间跨度内信
号进行定量采样,进而研究变化规律的技术。
二、信息传输
1、理论数据传输:理论数据传输是指信息以计算机结构体系为背景,将信号
以数据流形式传递到一个地方,以便接收方获得信号数据的方式。
2、实际信号传输:实际信号传输是指信号以时间信号的形式传递到一个地方,以便接收方能够读取出信息的方式。
3、无线信号传输:无线信号传输是指利用无线系统的传播特性,使信号在一
定的距离内传输和接收的方式。
三、运算与可视化
1、统计数据处理:统计数据处理是指对数据进行分析、提取重要信息或特性,以及进行预测和计算的一种技术手段。
2、图形处理:图形处理技术是指利用计算机系统对数据进行处理和显示,使用户能够以数据图形的形式完整清晰地理解分析归纳数据的处理技术。
3、多媒体技术:多媒体技术是指使用三维仿真软件、虚拟现实技术等,可以将统计数据以图文、视频多种形式进行系统化组织,并能够在特定的计算机环境中进行飞行演示等。
6.2 信号采样与保持
采样器与保持器是离散系统的两个基本环节,为了定量研究离散系统,必须用数学方法对信号的采样过程和保持过程加以描述。
6.2.1 信号采样
在采样过程中,把连续信号转换成脉冲或数码序列的过程,称为采样过程。
实现采样的装置,称为采样开关或采样器。
如果采样开关以周期T 时间闭合,并且闭合的时间为τ,这样就把一个连续函数变成了一个断续的脉冲序列,如图6-3(b)所示。
()e t *()e t 由于采样开关闭合持续时间很短,即T τ<<,因此在分析时可以近似认为0τ≈。
这样可以看出,当采样器输入为连续信号时,输出采样信号就是一串理想脉冲,采样瞬时的脉冲等于相应瞬时的值,如图6-3(c) 所示。
()e t *()e t ()e
t
图6-3 信号的采样
根据图6-3(c)可以写出采样过程的数学描述为
*()(0)()()()()()e t e t e T t T e nT t nT δδδ=+−++−+L L )−nT (6-1) 或 (6-2) *
()()()()(δδ∞∞
=−∞=−∞=−=∑∑n n e t e nT t nT e t t nT 式中,是采样拍数。
由式(6-2)可以看出,采样器相当于一个幅值调制器,理想采样序 n 列可看成是由理想单位脉冲序列对连续量调制而形成的,如图 *
()e t ()()δδ∞
=−∞=−∑T n t t 6-4所示。
其中,()T t δ是载波,只决定采样周期,而为被调制信号,其采样时刻的值决定调制后输出的幅值。
()e t ()e nT
图6-4 信号的采样
6.2.2 采样定理
一般采样控制系统加到被控对象上的信号都是连续信号,那么,如何将离散信号不失真地恢复到原来的形状,便涉及采样频率如何选择的问题。
采样定理指出了由离散信号完全恢复相应连续信号的必要条件。
由于理想单位脉冲序列()T t δ是周期函数,可以展开为复数形式的傅氏级数
()ωδ+∞=−∞=
∑s jn t T n n t c e (6-3)
式中,T s /2πω=为采样角频率,T 为采样周期,是傅氏级数系数,它由下式确定
n c /2/2
1()d ωδ+−−=∫s T jn t n T T c t e T t (6-4) 在]2,2[T T +−区间中,)(t T δ仅在0=t 时有值,且,所以
1|0==−t t jn s e ω0011()d δ+−=
∫n c t t T T
= (6-5) 将式(6-5)代入式(6-3),得 1()ωδ+∞=−∞
=∑s jn t T n t e T (6-6) 再把式(6-6)代入式(6-2),有
*
11()()()ωω+∞+∞
=−∞=−∞==∑∑s s jn t jn t n n e t e t e e nT e T T (6-7) 将式(6-7)两边取拉氏变换,由拉氏变换的复数位移定理,得到
∑+∞−∞=+=n s
jn s E T s E )(1)(*
ω (6-8) 令ωj s =,得到采样信号的傅氏变换 )(*t e *
1()[()]ωωω+∞=−∞=+∑s n E j E j n T (6-9)
式中,)(ωj E 为相应连续信号的傅氏变换,)(t e (j )E ω为的频谱。
一般来说,连续信号的频带宽度是有限的,其频谱如图6-5(a)所示,其中包含的最高频率为)(t e h ω。
式(6-9)表明,采样信号具有以采样频率为周期的无限频谱,除主频谱外,还包含无限多个附加的高频频谱分量(如图6-5(b)所示),只不过在幅值上变化了*
()e t 1T 倍。
为了准确复现被采样的连续信号,必须使采样后的离散信号的主频谱和高频频谱彼此不混叠,这样就可以用一个理想的低通滤波器(其幅频特性如图6-5(b)中虚线所示)滤掉全部附加的高频频谱分量,保留主频谱。
图6-5 信号的频谱
如果连续信号频谱中所含的最高频率为)(t e h ω,则频谱不混叠的条件为 *
()e t h
h s T ωπωω≤≥或2 (6-10) 这就是香农(Shanoon)采样定理。
采样定理说明,当采样频率大于或等于信号所含最高频率的两倍时,才有可能通过理想滤波器,把原信号完整地恢复出来。
否则会发生频率混叠如图6-5(c)所示。
此时,即使使用理想滤波器,也无法将主频谱分离出来,因而就难以准确复现原有的连续信号。
6.2.3 采样周期的选择
采样周期T 是离散控制系统设计中的一个重要因素。
采样定理只给出了不产生频率混
叠时采样周期T 的最大值(或采样角频率s ω的最小值)
,显然,T 选得越小,即采样角频率s ω选得越高,对控制过程的信息获得的便越多,控制效果也会更好。
但是,如果T 选得过小,将增加不必要的计算负担,就难以实现较复杂的控制律。
反之,T 选得过大,会给控制过程带来较大的误差,影响系统的动态性能,甚至导致系统不稳定。
因此,采样周期T 要依据实际情况综合考虑,合理选择。
从频率性能指标来看,控制系统的闭环频率响应通常具有低通滤波特性。
当随动系统输入信号的频率高于其闭环幅频特性的带宽频率b ω时,信号通过系统将会明显衰减,因此可
以近似认为通过系统的控制信号最高频率分量为b ω。
一般随动系统的开环截止频率c ω与闭
环系统的带宽频率b ω比较接近,近似有c b ωω≈,因此可以认为,一般随动系统控制信号的最高频率分量为c ω,超过ωc 的频率分量通过系统时将被大幅度衰减掉。
根据工程实践经验,随动系统的采样角频率可选为
10ωω≈s c 因为2s T π=,所以采样周期可选为
15c
T π
ω=× 从时域性能指标来看,采样周期T 可根据阶跃响应的调节时间s t ,按经验公式 140s T t =
选取。
6.2.4 零阶保持器
为了控制被控对象,需要将数字计算器输出的离散信号恢复成连续信号。
保持器就是将离散信号转换成连续信号的装置。
根据采样定理,当2s h ωω≥时,离散信号的频谱不会产生混叠,此时用一个幅频特性如图6-5(b)中虚线所示的理想滤波器,就可以将离散信号的主频分量完整地提取出来,从而可以不失真地复现原连续信号。
但是,上述的理想滤波器实际上是不存在的。
因此,必须寻找在特性上接近理想滤波器,而物理上又可以实现的滤波器。
零阶保持器实现简单,是工程上最常用的一种保持器。
步进电机、数控系统中的寄存器等都是零阶保持器的实例。
零阶保持器的作用是把前一采样时刻的采样值一直保持到下一采样时刻,从而使采样信号变成阶梯信号,如图6-6所示。
因为在每个采样周期内的值保持常数,其导数为零,故称之为零阶保持器。
nT )
(nT e T n )1(+*()e t ()h e t ()h e t
图6-6 零阶保持器的输出特性
给零阶保持器输入一个理想单位脉冲)(t δ,则其单位脉冲响应函数是幅值为1,持续时间为T
的矩形脉冲,如图6-7所示,它可分解为两个单位阶跃函数的和,即
)(t g h )(1)(1)(T t t t g h −−= (6-11)
图6-7 零阶保持器的脉冲响应
对脉冲响应函数(t)取拉氏变换,可得零阶保持器的传
递函数
h g
s
e s e s s G Ts
Ts h −−−=−=11)( (6-12) 式(6-12)中,令ωj s =,便得到零阶保持器的频率特性
2/2/2/2/2
)2sin(2)(21)(T j T j T j T j T j h e T T T j e e e j e j G ωωωωωωωωωω−−−−=−=−= (6-13) 若以采样角频率T s /2πω=来表示,则式(6-13)可表示为
)()
()(sin 2)(s j s s s h e j G ωωπωωπωωπωπω−= (6-14) 根据式(6-14),可画出零阶保持器的幅频特性()h G j ω和相频特性)(ωj G h ∠如图6-8所示。
由图可见,零阶保持器具有如下特点:
零阶保持器幅频特性的幅值随频率的增大而衰减,具有明显的低通滤波特性,但与理想滤波器特性相比,当2/s ωω=时,其幅值只有初值的63.7%。
另外,零阶保持器除了允许主频谱分量通过外,还允许一部分高频分量通过。
同时,从相频特性可以看出,零阶保持器会产生相角滞后,所以,经过恢复以后所得到的连续信号与原有信号是有区别的。
()h e t ()e
t
图6-8 零阶保持器的频率特性
如果把零阶保持器输出的阶梯信号的中点连接起来,如图6-6中点画线所示,可以得到与连续信号形状一致但在时间上落后)(t e h )(t e 2T 的曲线)2(T t e −。
所以,粗略地讲,引入零阶保持器,相当于给系统增加了一个延迟时间为2T 的延迟环节,会使系统总的相角滞后增大,对系统的稳定性不利,这与零阶保持器相角滞后特性是一致的。