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fighterjzh

金虫 (正式写手)


[资源] 【原创】系统采样频率的一些考虑

在数字信号处理中,要求待处理的信号都是离散的,而且还要是经过量化的。但在现实的世界中,比如电压、温度等都是连续的量,也即是通常所说的模拟信号。因此,在进行数字信号处理之前,需要把这些连续的信号转变为数字信号。这种转换由ADC来完成。将模拟信号转换为数字信号,实际上包含着两部分的工作,一是离散,二是量化。
        先来看连续信号离散化的问题。连续信号经过什么样的变换才能变为离散信号呢?如何保证这种变换不会损失连续信号所携带的信息呢?连续信号的离散化等效于连续信号与冲激串相乘,这样,只有在冲激串有值的地方,对应的连续信号才保留下来了,完成连续信号的离散化。那么冲激串的间隔为多少的情况下不损失连续信号所携带的信息呢?答案就在于奈奎斯特采样定理:采样频率大于或等于2倍的信号带宽。因为冲激串的频谱仍然为冲激串,而且间隔为采样频率fs。由卷积定理可知,时域的相乘等效于频域相卷,如果满足奈奎斯特定理要求的话,在频域就不会出现频谱混叠,也即是没有损失连续信号所携带的信息。换句话说,在满足奈奎斯特采样定理的情况下,理论上通过离散信号可以完全重构原始的联系信号。这也就是说,从离散化的角度,采样频率只需满足奈奎斯特定理就可以了。
        再来看量化的问题。由于数字信号仅在某些点上有值,具体与量化的位数有关。但连续信号是在任意点都可能有值。这样就会出现这样的问题:连续信号的某个值位于两个数字值之间。比如说采用8位量化,连续信号的取值范围为0到1。这时数字信号最小能表示的单位为0.00390625,如果连续信号在某个时刻的值为0.004的话,经过量化后只能表示成0.00390625,也即是00000001。这样,量化的过程就会产生误差了,这就是所谓的量化误差,或者说量化噪声。研究表明,量化噪声的功率为(Lsb)2/12,其中Lsb为最低位所表示的值,在刚才的例子中,就是0.00390625。相应地,量化噪声的功率谱为(Lsb)2/(12*fs)。在实际采样的过程中,我们当然希望尽量减小噪声的影响了。这时有两个办法:一是增加采样位数,以降低Lsb的值;二是提高采样频率。这也就是说,为了降低量化误差,希望采样频率尽可能大。但在实际中,采样频率也不能无限的大,因为采样率越大,意味着数据率越高,对系统的存储、处理都带来了很大的负担。为了解决这个矛盾,在采样时往往采用过采样的方法,也既是采样频率大于奈奎斯特频率,一般为2-4倍。这样可以有效降低量化噪声的影响。在处理中采用多速率的方法,通过抽取降低实际处理过程中的采样率。关于多速率处理,以后再讨论。
        综上所述,在实际中,采样频率的选择要遵循如下原则:最重要的是奈奎斯特采样定理;其次是适当的过采样。
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wucap

金虫 (正式写手)


★ 一星级,一般

时域的相乘等效于频域相卷?
3楼2009-11-17 10:51:00
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fighterjzh

金虫 (正式写手)


引用回帖:
Originally posted by wucap at 2009-11-17 10:51:
时域的相乘等效于频域相卷?

是的,这点由卷积定理保证。
4楼2009-11-18 20:39:37
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