抽样定理是模拟信号数字化的理论依据,包括时域抽样定理和频域抽样定理两部分。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。
中文名抽样定理
外文名sampling theorem
应用学科通信
分类时域抽样定理、频域抽样定理
简介抽样定理,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。[1]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C.E.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。
意义抽样定理指出,由样值序列无失真恢复原信号的条件是,为了满足抽样定理,要求模拟信号的频谱限制在0-之内(fh为模拟信号的最高频率)。为此,在抽样之前,先设置一个前置低通滤波器,将模拟信号的带宽限制在fh以下,如果前置低通滤波器特性不良或者抽样频率过低都会产生折叠噪声。
例如,话音信号的最高频率限制在3400Hz,这时满足抽样定理的最低的抽样频率应为=6800Hz,为了留有一定的防卫带,CCITT规定话音信号的抽样率=8000Hz,这样就留出了8000-6800=1200Hz作为滤波器的防卫带。应当指出,抽样频率不是越高越好,太高时,将会降低信道的利用率(因为随着升高,数据传输速率也增大,则数字信号的带宽变宽,导致信道利用率降低),所以只要能满足,并有一定频带的防卫带即可。
以上讨论的抽样定理实际上是对低通信号的情况而言的,设模拟信号的频率范围为~,带宽。如果,称之为低通型信号,例如,话音信号就是低通型信号的,若则称之为带通信号,载波12路群信号(频率范围为60-108kHz)就属于带通型信号。
对于低通型信号来讲,应满足的条件,而对于带通型信号,如果仍然按照这个抽样,虽然能满足样值频谱不产生重叠的要求,但是无疑太高了(因为带通信号的高),将降低信道频宽的利用率,这是不可取的。
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