Howtosignalprocessing
Terdapat tiga sebab utama untuk melaksanakan oversampling: untuk meningkatkan prestasi anti-aliasing, meningkatkan resolusi dan mengurangkan bunyi bising.
- Sekiranya anda menggunakan oversampling?
- Lebih oversampling lebih baik?
- Adakah oversampling meningkatkan ketepatan?
- Mengapa lebih baik untuk melampaui isyarat, anda boleh memikirkan apa -apa kelemahan untuk melakukannya?
Sekiranya anda menggunakan oversampling?
Sekiranya anda menghargai mengurangkan distorsi keratan, penyelewengan alias, dan pada tahap yang lebih rendah, menurunkan distorsi kuantisasi, anda pasti harus menggunakan oversampling. Di samping.
Lebih oversampling lebih baik?
Memilih kadar oversampling 2x atau lebih banyak mengarahkan algoritma untuk menaikkan isyarat masuk dengan itu dengan sementara meningkatkan kekerapan Nyquist sehingga terdapat artifak yang lebih sedikit dan pengurangan aliasing. Tahap oversampling yang lebih tinggi menghasilkan kurang aliasing yang berlaku dalam julat yang boleh didengar.
Adakah oversampling meningkatkan ketepatan?
Oversampling hanya membantu meningkatkan ketepatan jika pengukuran anda tertakluk kepada bunyi bising yang diedarkan secara rawak,. Sekiranya bunyi membataskan ketepatan efektif pengukuran anda maka purata sampel berganda akan meningkatkan ketepatan hasil anda.
Mengapa lebih baik untuk melampaui isyarat, anda boleh memikirkan apa -apa kelemahan untuk melakukannya?
Kelemahan oversampling tentu saja kelajuan yang lebih tinggi diperlukan untuk ADC dan unit pemprosesan (kerumitan dan kos yang lebih tinggi), tetapi mungkin juga masalah lain. Anda juga dapat melihat bahawa, pada kelajuan ADC yang diberikan, oversampling akan memerlukan lebih banyak masa sehingga kelajuan yang lebih perlahan.
