Quina és la importància del teorema de mostreig?
Quina és la importància del teorema de mostreig?

Vídeo: Quina és la importància del teorema de mostreig?

Vídeo: Quina és la importància del teorema de mostreig?
Vídeo: Tipos de muestreo 2024, Maig
Anonim

Teorema del mostreig . An important problema en mostreig és la determinació de la mostreig freqüència. Volem minimitzar el mostreig freqüència per reduir la mida de les dades, reduint així la complexitat computacional en el processament de dades i els costos d'emmagatzematge i transmissió de dades.

Aquí, per què utilitzem el teorema de mostreig?

Per processar aquests senyals en ordinadors, hem de convertir els senyals a forma "digital". Mentre que un senyal analògic és continu tant en temps com en amplitud, un senyal digital és discret tant en temps com en amplitud. Per convertir un senyal de temps continu a temps discret, s'anomena un procés mostreig és utilitzat.

A més, què determina el teorema de mostreig? El Teorema del mostreig El teorema afirma que, si una funció del temps, f(t), no conté freqüències de W hertz o superiors, llavors és completament determinat donant el valor de la funció en una sèrie de punts espaiats (2W)1 segons de diferència. El mostreig velocitat de 2W mostres per segon és anomenat el Nyquist taxa.

En conseqüència, quina importància té la taxa de mostreig?

Així que com més alt freqüència de mostreig , el més mostres per segon i més alta és la qualitat de l'àudio. Però recordeu com més alt sigui freqüència de mostreig com més grans siguin els fitxers d'àudio i més potència de processament requereix l'ordinador. El freqüència de mostreig que trieu depèn de per a què s'utilitzarà el vostre àudio.

Per què és important el teorema de Nyquist?

El Teorema de Nyquist va establir el principi de mostreig de senyals continus per convertir-los en senyals digitals. En teoria de la comunicació, el Teorema de Nyquist és una fórmula que indica que dues mostres per cicle són tot el que es necessita per representar correctament un senyal analògic digitalment.

Recomanat: