Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
Дальнейшее уменьшение частоты дискретизации приведет к менее, чем двум отсчетам за период. График случая 3 иллюстрирует этот эффект как во временной, так и в частотной областях. Во временной области предполагаемый сигнал совершенно не похож на исходный. В частотной области вблизи частоты исходного сигнала появилась частота «паразитного» сигнала. Мы попали в ту же ситуацию, что и с ценой акции. Невозможно восстановить исходный сигнал по его отсчетам. Этот эффект в цифровой обработке называется наложением частот илиэлайсингом.
Пауза
Как вы уже догадались, минимальная частота дискретизации должна быть вдвое больше самой высокой частоты в спектре сигнала. Эта частота называется частотой илипределом Найквиста. Вот что должна содержать вторая пауза. Начало всей последующей теории положила теорема дискретизации Найквиста. При частоте дискретизации ниже предела Найквиста мы не можем восстановить исходный сигнал. Хотя минимально допустимое значение частоты дискретизации названо в честь Найквиста «пределом Найквиста», в большинстве современных учебников по обработке сигналов дается ссылка натеорему отсчетов Шеннона). Эта теорема устанавливает, что для точного представления аналогового сигнала минимальная частота его дискретизации должна быть равна, либо больше удвоенной верхней частоты сигнала. Обе теоремы дискретизации (Найквиста и Шеннона) устанавливают один и тот же факт.
Таким образом, один из ключей к победе на фондовой бирже – обеспечить дискретизацию цены акции с частотой, по крайней мере вдвое большей, чем та, с которой она изменяется!
- Конспект лекций по цос
- Частотная область
- Реальные сигналы
- Ширина полосы
- Дискретизация
- Период дискретизации и время дискретизации
- Непериодические мгновенные значения
- Периодическая дискретизация
- Дискретизация с очень высокой частотой
- Дискретизация с частотой Найквиста
- Дискретизация с частотой ниже частоты Найквиста
- Спектры реальных сигналов
- Ограничение спектра
- Формирование цифрового сигнала
- Дискретизация
- Квантование
- Точность
- Ошибка квантования
- Уменьшение ошибок квантования
- Дополнительная информация
- Практически используемые ацп
- Ацп с последовательным приближением
- Двунаклонные ацп
- Сглаживание на выходе
- Коммерческие ацп и цап
- Функциональные блоки платы dsk
- Выводы по лекциям
- Лекция 2.
- 1. Числовые последовательности
- 2. Представление числовых последовательносте
- Представление чисел
- Кодирование чисел
- Ошибки квантования
- Дискретные линейные системы
- 1. Общие сведения
- 2. Линейные системы с постоянными параметрами
- 3. Физическая реализуемость
- Из (2.1) получаем
- Лекция 3
- 1. Частотные характеристики
- 2. Частотные характеристики систем первого порядка
- 3. Частотные характеристики систем второго порядка
- Лекция 4
- 1. Дискретный ряд Фурье
- 2. Единицы измерения частоты
- 4. Теорияz-преобразования в задачах анализа и синтеза линейных систем применяется преобразование Лапласа, которое приводит дифференциальные уравнения в алгебраические уравнения.
- Для упрощения анализа можно перейти к новой переменной z, связанной с p соотношением
- Такая сумма, если она существует, называется z-преобразовани-ем последовательности {xk}. Ясно, что комплексная функция (5.16) определена лишь для тех значений z, при которых степенной ряд сходится.
- Примеры z-преобразований на основании (16):
- Бесконечная дискретная последовательность
- 5. Соотношение между z–преобразованием и
- 6. Обратное z-преобразование
- 1. Дискретное преобразование Фурье
- Определим набор коэффициентов дпф
- 2. Свойства дпф
- 3. Свойства симметрии
- 3. Спектральный анализ в точках z-плоскости
- Импульсная характеристика
- 2. Линейная свертка конечных последовательностей
- 3. Секционированные свертки
- 1. Уравнения цифровых фильтров
- 2. Структурные схемы цифровых фильтров
- 1. Цифровые фильтры
- Третий метод проектирования – оптимизация фильтров с минимаксной ошибкой
- !. Цифровые фильтры с бесконечными импульсными характеристиками
- Всепропускающего фильтра 2-го порядка
- 1) Ось из s–плоскости должна отображаться в единичную окружность на z – плоскости;
- 6. Прямые методы расчета цифровых фильтров
- Быстрое преобразование фурье
- 1. Основы алгоритмов бпф
- 2. Алгоритм бпф с прореживанием по времени
- 3. Алгоритм бпф с прореживанием по частоте
- 4. Применение метода бпф для вычисления одпф
- 12.5. Применение бпф для вычисления реакции цифрового фильтра