Sign In

בעיבוד אותות, ניתוח של אותות רציפים בזמן, המסומנים כ-(x(t, כרוך לעיתים קרובות בטכניקות דגימה על מנת להמיר את האותות הללו לאותות בדידים בזמן. תהליך זה חיוני לייצוג דיגיטלי ולעיבוד של האותות. מרכיב מרכזי בדגימה הוא רכבת ההלמים, המאופיינת באמצעות מרווחי הדגימה ותדר הדגימה. הקשר בין פרמטרים אלו לבין תכונות האות המקורי קובע את הצלחת תהליך הדגימה.

כפל של האות הרציף ברכבת ההלמים יוצר סדרת פולסים בדידים. פעולה זו יוצרת אות דגום, שניתן לנתח במישור התדר באמצעות התמרת פורייה. התמרת פורייה מגלה שהספקטרום של האות הדגום מורכב ממספר עותקים מוזזים של ספקטרום האות המקורי. העותקים הספקטרליים הללו ממוקמים במרווחים השווים לתדר הדגימה.

עקרון בסיסי בתורת הדגימה הוא שכדי למנוע חפיפה בין העותקים המוזזים הללו, על תדר הדגימה להיות גבוה מספיק. בפרט, תדר הדגימה fsf_sfs​ חייב להיות גדול לפחות פי שניים מהתדר הגבוה ביותר באות המקורי, תנאי הידוע כקצב נייקוויסט. כאשר fsf_sfs​ עומד בתנאי זה או עולה עליו, העותקים הספקטרליים אינם חופפים, מה שמבטיח שניתן לשחזר את האות המקורי באופן מדויק מהדגימות שלו. דרישה זו טבועה במשפט הדגימה, הקובע שבשביל אות חסום פס, תדר הדגימה חייב להיות לפחות כפול מהתדר הגבוה ביותר באות.

כאשר אות נדגם בתדר גבוה יותר מקצב נייקוויסט, הוא נחשב כבעל דגימת יתר. דגימת יתר יכולה לספק יתרונות כמו הפחתת רעש ותכנון פשוט יותר של מסננים דיגיטליים. לעומת זאת, אם קצב הדגימה נמוך מקצב נייקוויסט, האות נחשב כמדולל , מה שמוביל לתופעה הידועה כקיפול תדרים (aliasing). קיפול תדרים גורם לרכיבי תדר שונים להפוך לבלתי ניתנים להבחנה זה מזה, מה שמעוות את האות המשוחזר.

ביישומים מעשיים, עמידה בקצב נייקוויסט היא תנאי חיוני לייצוג דיגיטלי מדויק ולשחזור של אותות אנלוגיים. עקרון זה עומד בבסיסן של טכנולוגיות רבות, כולל אודיו דיגיטלי, תקשורת, ודימות רפואי, ומבטיח שניתן לדגום, לעבד ולשחזר אותות מבלי לאבד מידע חיוני.

Tags

Sampling TheoremContinuous time SignalsDiscrete time SignalsImpulse TrainSampling FrequencyNyquist RateFourier TransformSpectral CopiesOversamplingAliasingDigital RepresentationSignal ReconstructionSignal Processing

From Chapter 18:

article

Now Playing

18.1 : משפט הדגימה

Sampling

244 Views

article

18.2 : דגימת אות רציף בזמן

Sampling

176 Views

article

18.3 : שחזור אות באמצעות אינטרפולציה

Sampling

145 Views

article

18.4 : קיפול תדרים (Aliasing)

Sampling

100 Views

article

18.5 : דילול (Downsampling)

Sampling

107 Views

article

18.6 : דגימת-יתר (Upsampling)

Sampling

158 Views

article

18.7 : דגימת מעביר פס

Sampling

139 Views

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved