Прицел с низкой частотой дискретизации с высокочастотными чипами? Как снизить частоту?

То, что он говорит, это то, что вам нужно сделать, чтобы избежать алиасинга.

Когда вы измеряете высокочастотный сигнал с помощью осциллографа с низкой частотой дискретизации, вы получаете сигнал с наложением спектров, что это за наложение? Попробую объяснить на примере:

Допустим, у вас есть сигнал 10 МГц, и вы сэмплируете точно такую ​​же частоту (очень маловероятно, но иллюстративно для примера). Что произойдет в этом случае? Вы увидите, что все образцы имеют одинаковое значение, верно? поэтому, когда вы представляете эти сэмплы на экране осциллографа, они будут отображаться так, как если бы это был компонент постоянного тока, то есть псевдоним. Эффект возникает всякий раз, когда вы пытаетесь сэмплировать сигнал с частотой менее чем в два раза больше, чем частота этого сигнала. Тот же самый сигнал 10 МГц, сэмплированный с частотой 15 МГц, создаст наложение и будет казаться сигналом 5 МГц. Если вы хотите немного глубже изучить этот эффект, посмотрите эту запись в Википедии .

Итак, зачем нужен фильтр? потому что фильтр устраняет эти высокочастотные компоненты, избегая эффекта наложения. На самом деле аналоговая полоса пропускания прицела является аналоговым фильтром в этом отношении, но этого может быть недостаточно.

В любом случае, что Кортук имел в виду в том чате, так это то, что они измеряют выходной сигнал схемы, которая выполняет всю обработку сигнала, давая хороший выходной сигнал при достаточно высоком уровне напряжения и низкой частоте, в этом смысле вы можете измерить этот сигнал с почти любой осциллограф, но нужна схема, вот где волшебство!

Ваше здоровье

Это связано с дискретизацией, преобразующей сигнал в цифровой , алиасингом и теоремой Найквиста . Я пытаюсь отфильтровать ключевые моменты ниже.

Ранее ответ ссылался на статью с некоторым условием. Предположим, вы хотите сгенерировать исходный сигнал из дискретизированного сигнала. Теперь важным условием является то, что частота находится в области Найкиста.$f_{Nyquist} > |f|$. Дело в том, чтобы удалить экстремальные частоты, я еще не полностью понял это, но давайте упростим: мы не можем иметь все частоты в частотной области из-за ограничений в области, поэтому наше преобразование Фурье из временной области в частотную область не точно и наоборот.

Чат

если ваши более высокие частоты ложатся на более низкие частоты, у вас нет возможности сказать, что вызвано фактической низкой частотой, а что вызвано высокой частотой. Таким образом, вы искажаете свои данные, поэтому люди так негативно отзываются о алиасинге. Кортук

«Аляйсинг — это термин, обозначающий то, что там происходит. Что происходит, так это то, что когда частота становится выше, чем ваша частота дискретизации, она на самом деле выглядит как более низкая частота.

Реальный пример: если я меняю состояние света каждую секунду, то включаю его, то выключаю... 1,0,1,0,1,0,1,0 [и так далее]. Но вы смотрите на меня каждые 2 секунды, вы сэмплируете половину частоты сигнала, тогда вы либо увидите, что свет всегда горит, либо вы увидите, что он всегда выключен».

* Извините, это было не совсем точное утверждение, вы должны семплировать на не гармонике, тогда вы начинаете получать очень странные вещи, которые, по вашему мнению, я делаю(

@Kortuk Это теорема Никвиста?

@angelatlarge Да, именно это я и объясняю.