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数字信号处理v3 第一章 离散时间信号与系统(5)
算法工匠
28天前
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2018年,第二次讲本课程,增加了第五部分。采样的内容是本章的重点,也是本文讲解的内容。毕竟这个概念非常重要,没有采样怎么能把模拟信号变为数字信号呢?于是我在课上布置了MATLAB程序的作业,让学生通过写仿真程序来了解采样的过程,理解奈奎斯特准则!
但遗憾的是,当天只有三位同学按照我在课堂上布置的要求写了程序!一个班可是有五十几个学生啊,就这样的学习氛围?想想学生有多难教?之前我在课堂上已经把程序的重要参数和架构都写在了黑板上,相当于现场编程,但依旧是这样的学习效果?怎么办?
回想2016年我刚回归学校的时候,看到学院的现状,想着个个都要“救”!经过两年的教学后,我只能做到能“救”一个是一个。
哎,以后每年的上课经历都是对教学热情的打击,现在只能是帮助优秀的学生,让他们在学校学有所成!好吧,做为老师,还是要强调编程的重要性,这样才能理论结合实际!
一步一步的引导!2022年,再次修订本课程,加入了更多关于仿真的知识。课上的讲解会挑重点知识讲,这些知识理解确实有难度,所以需要大家课后花大量的时间进行消化和巩固,自学能力也由此慢慢培养起来!2024年8月,暑假在家安心改版第一章,第一章的视频课程已经讲解完毕。
理论结合实际的教学才是大学生需要的。同时强调学会独立思考很重要!
采样程序很简单,首先定义重要参数!哪些参数呢?第一要素:采样频率fs!如何取值呢?先不急!要先看看你是什么样的信号,所以文件开始要定义信号。
如何定义?信号长度!信号频率!信号类型!这些知识其实在高中就学过,但到了软件里面,很多学生就不认识了,甚至会躲避。
数字信号的长度可以写成序列的形式,间隔是多少呢?信号频率值就不多说了,大家在初中学物理就接触了这个概念!信号类型采用正弦波!有了这些,就根据采样定理设置采样频率吧!程序写完,用plot函数看看时域的波形吧!如果此时的你还不知道plot函数,那么坐在电脑前面码字的我估计要“吐血”了。好吧,请即可去学习MATLAB的基础课程!
一个系列,慢慢细看!如果快速学习也许只需一周就可掌握!
请思考!
采样频率越高会带来什么效果呢?如果不满足采样频率会是什么效果呢?波形在什么时候会出现变形?这些就是在这个程序上需要引申思考的内容。只有这样学,才能把数字信号处理学好!
采样频率最小值一定要满足奈奎斯特准则,否则信号就要失真!高则无上限!但是器件的能力不可能允许你无止境的高!
过采样
提升信噪比的基本原理:对于确定的ADC芯片,其采样的量化噪声为固定常数,其均匀的分布在Fs/2带宽(Fs是采样率)的奈奎斯特区间内,当采样率增加时,等量的量化噪声将分布在更换的内奎斯特区间内,噪声谱密度降低(下图中阴影区域被压扁,但面积不变),即同样信号带宽内包含的噪声降低,理论上采样率每提高一倍,噪声功率谱密度就降低3dB。
提升采样率就这点好处?
有没有弊端?后面慢慢聊!
利用该原理而得到的信噪比提升值称为“处理增益”,因此提高采样率可以在特定信号带宽内提高ADC的有效位ENOB,Fs每增加4倍等效有效位增加1bit。有专门利用这个原理制造的ADC芯片,即sigma-delta型ADC,通过很低的实际ADC分辨率(比如2bit)进行超高过采样(比如1024倍)后再滤波抽取,就能在得到10bit的分辨率,因此很多测量精密信号的ADC就适合用这种类型,应用在数据刷新速率较低的场合。
来源:通信工程师专辑
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首次发布时间:2024-08-14
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