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数据采集
在计算机广泛应用的今天,数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时,噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时,有一些基本原理要注意,还有更多的实际的问题要解决。
6.1.1 采样频率、抗混叠滤波器和样本数。
假设现在对一个模拟信号x(t) 每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数1/Δt 被称为采样频率,单位是采样数/每秒。t=0, Δt ,2Δt ,3Δt ……等等,x(t)的数值就被称为采样值。所有x(0),x(Δt),x(2Δt )都是采样值。这样信号x(t)可以用一组分散的采样值来表示: 下图显示了一个模拟信号和它采样后的采样值。采样间隔是Δt,注意,采样点在时域上是分散的。 图6-1 模拟信号和采样显示 如果对信号x(t)采集N个采样点,那么x(t)就可以用下面这个数列表示: 这个数列被称为信号x(t)的数字化显示或者采样显示。注意这个数列中仅仅用下标变量编制索引,而不含有任何关于采样率(或Δt)的信息。所以如果只知道该信号的采样值,并不能知道它的采样率,缺少了时间尺度,也不可能知道信号x(t)的频率。 根据采样定理,最低采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说,如果给定了采样频率,那么能够正确显示信号而不发生畸变的最大频率叫做恩奎斯特频率,它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分,信号将在直流和恩奎斯特频率之间畸变。图6-2显示了一个信号分别用合适的采样率和过低的采样率进行采样的结果。 采样率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠(alias)。出现的混频偏差(alias frequency)是输入信号的频率和最靠近的采样率整数倍的差的绝对值。
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