Vidéo: Quelle est l'importance du théorème d'échantillonnage?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Théorème d'échantillonnage . Un important problème dans échantillonnage est la détermination de la échantillonnage la fréquence. Nous voulons minimiser le échantillonnage fréquence pour réduire la taille des données, réduisant ainsi la complexité de calcul dans le traitement des données et les coûts de stockage et de transmission des données.
Ici, pourquoi utilisons-nous le théorème d'échantillonnage?
Pour traiter ces signaux dans les ordinateurs, nous devons convertir les signaux sous forme "numérique". Alors qu'un signal analogique est continu en temps et en amplitude, un signal numérique est discret en temps et en amplitude. Pour convertir un signal de temps continu en temps discret, un processus appelé échantillonnage est utilisé.
De plus, que détermine le théorème d'échantillonnage? Les Théorème d'échantillonnage Les théorème déclare que, si une fonction du temps, f(t), ne contient pas de fréquences de W hertz ou plus, alors il est complètement déterminé en donnant la valeur de la fonction à une série de points espacés (2W)−1 secondes d'intervalle. Les échantillonnage taux de 2W échantillons par seconde est appelé le Nyquist taux.
Par conséquent, quelle est l'importance du taux d'échantillonnage?
Donc plus le taux d'échantillonnage , Le plus échantillons par seconde et plus la qualité audio est élevée. Mais rappelez-vous que plus le taux d'échantillonnage plus les fichiers audio sont volumineux et plus votre ordinateur demande de puissance de traitement. Les taux d'échantillonnage votre choix dépend de l'utilisation de votre audio.
Pourquoi le théorème de Nyquist est-il important ?
Les Théorème de Nyquist établi le principe de l'échantillonnage des signaux continus pour les convertir en signaux numériques. En théorie de la communication, le Théorème de Nyquist est une formule indiquant que deux échantillons par cycle sont tout ce qui est nécessaire pour représenter correctement un signal analogique numériquement.
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Qu'entends-tu par théorème d'échantillonnage ?
Le théorème d'échantillonnage spécifie la fréquence d'échantillonnage minimale à laquelle un signal en temps continu doit être uniformément échantillonné afin que le signal d'origine puisse être complètement récupéré ou reconstruit par ces seuls échantillons. Ceci est généralement appelé théorème d'échantillonnage de Shannon dans la littérature
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