系統取樣頻率的一些考慮

2021-05-26 21:52:15 字數 1164 閱讀 2425

系統取樣頻率的一些考慮

在數字訊號處理中,要求待處理的訊號都是離散的,而且還要是經過量化的。但在現實的世界中,比如電壓、溫度等都是連續的量,也即是通常所說的模擬訊號。因此,在進行數字訊號處理之前,需要把這些連續的訊號轉變為數碼訊號。這種轉換由adc來完成。將模擬訊號轉換為數碼訊號,實際上包含著兩部分的工作,一是離散,二是量化。

先來看連續訊號離散化的問題。連續訊號經過什麼樣的變換才能變為離散訊號呢?如何保證這種變換不會損失連續訊號所攜帶的資訊呢?連續訊號的離散化等效於連續訊號與衝激串相乘,這樣,只有在衝激串有值的地方,對應的連續訊號才保留下來了,完成連續訊號的離散化。那麼衝激串的間隔為多少的情況下不損失連續訊號所攜帶的資訊呢?答案就在於奈奎斯特取樣定理:取樣頻率大於或等於2倍的訊號頻寬。因為衝激串的頻譜仍然為衝激串,而且間隔為取樣頻率fs。由卷積定理可知,時域的相乘等效於頻域相卷,如果滿足奈奎斯特定理要求的話,在頻域就不會出現頻譜混疊,也即是沒有損失連續訊號所攜帶的資訊。換句話說,在滿足奈奎斯特取樣定理的情況下,理論上通過離散訊號可以完全重構原始的聯絡訊號。這也就是說,從離散化的角度,取樣頻率只需滿足奈奎斯特定理就可以了。

再來看量化的問題。由於數碼訊號僅在某些點上有值,具體與量化的位數有關。但連續訊號是在任意點都可能有值。這樣就會出現這樣的問題:連續訊號的某個值位於兩個數字值之間。比如說採用8位量化,連續訊號的取值範圍為0到1。這時數碼訊號最小能表示的單位為0.00390625,如果連續訊號在某個時刻的值為0.004的話,經過量化後只能表示成0.00390625,也即是00000001。這樣,量化的過程就會產生誤差了,這就是所謂的量化誤差,或者說量化雜訊。研究表明,量化雜訊的功率為(lsb)2/12,其中lsb為最低位所表示的值,在剛才的例子中,就是0.00390625。相應地,量化雜訊的功率譜為(lsb)2/(12*fs)。在實際取樣的過程中,我們當然希望盡量減小雜訊的影響了。這時有兩個辦法:一是增加取樣位數,以降低lsb的值;二是提高取樣頻率。這也就是說,為了降低量化誤差,希望取樣頻率盡可能大。但在實際中,取樣頻率也不能無限的大,因為取樣率越大,意味著資料率越高,對系統的儲存、處理都帶來了很大的負擔。為了解決這個矛盾,在取樣時往往採用過取樣的方法,也既是取樣頻率大於奈奎斯特頻率,一般為2-4倍。這樣可以有效降低量化雜訊的影響。在處理中採用多速率的方法,通過抽取降低實際處理過程中的取樣率。關於多速率處理,以後再討論。

綜上所述,在實際中,取樣頻率的選擇要遵循如下原則:最重要的是奈奎斯特取樣定理;其次是適當的過取樣。

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