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理解信號的抽樣與恢復過程

我快閉嘴 ? 來源:電子技術(shù)控 ? 作者:電子技術(shù)控 ? 2022-09-20 14:26 ? 次閱讀
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信號的抽樣我們都知道了:

a1a927fe-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

圖1

上圖最后一步?jīng)_激抽樣信號的頻譜的推導用到了這個公式:

a1cdda9a-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

這個公式的推導可以參考:

a1f0c8ca-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.jpg

就是

a20f74d2-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

我們注意到圖1中抽樣函數(shù)的頻譜

a2216fa2-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

是由無窮個等間隔重復的頻譜函數(shù)F(w)組成,這就是時域的離散導致的頻域周期現(xiàn)象,如下圖所示:

a2303e74-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

由于相同的頻譜函數(shù)等間隔重復,就由可能導致頻譜混疊現(xiàn)象,如下圖:

a240c0dc-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

為了能由頻譜函數(shù)有效地恢復出原來的時域信號,就必須消除頻譜混疊現(xiàn)象。在不存在頻譜混疊的前提下,采用一個頻域中的矩形濾波器H(w)將第一個周期的頻譜函數(shù)取出,如下圖:

a2754f8c-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

圖2

由上圖可以看到,頻域中的矩形函數(shù),在時域中是一個sinc函數(shù)。關(guān)于門函數(shù),我們有:

對于單個門函數(shù):

a29bea2a-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

其頻譜(傅里葉變換,積分限實際上是無窮)為:

a2b01d1a-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

a2d9cd9a-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

a2fa0812-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

由以上分析看出,單個的門函數(shù)其頻譜函數(shù)sa是連續(xù)的非周期函數(shù),在w=0時取得最大值1。

下面通過圖2中的低通濾波器H(w)進行信號恢復:

a31b21e6-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

H(w)的時域函數(shù)為

a34886b8-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

證明如下:

a35b66d4-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

由于頻域的乘積

a3736d4c-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

等于時域的卷積,得到:

a38c166c-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.jpg

上圖表明,恢復出的時域信號f(t)是抽樣點上的值f(nTs)與sinc(sa)函數(shù)在最大值點1(t=nTs)的乘積之和。

圖解恢復過程:

a3af9a88-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

a3cbe706-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

a3e9bdd0-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

上圖表明,最后恢復出的時域信號f(t),是由一個個以nTS為中心點的sinc(sa)函數(shù)的最大值點構(gòu)成的包絡線。顯然,TS越小,ws越大,恢復的效果越好。

也可以圖解如下:

a408aa9c-3817-11ed-ba43-dac502259ad0.png

同樣可以看出f(t)的構(gòu)成過程。

簡單總結(jié):

1:時域信號抽樣以后,得到按周期拓展的頻域信號;

2:用一個頻域的低通濾波器H(w)進行濾波,得到需要恢復的時域信號的頻譜函數(shù);

3:由于頻域的乘積等于時域的卷積,得到待恢復信號與sinc(sa)函數(shù)的關(guān)系,從而確定f(t)是由一個個以nTS為中心點的sinc(sa)函數(shù)的最大值點構(gòu)成的包絡線,顯然,TS越小,恢復的效果越好。

4:恢復出的時域信號f(t)實際上是由一個個sinc(sa)函數(shù)合成。

審核編輯:湯梓紅

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原文標題:理解信號的抽樣與恢復過程

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