Oversampling dan aliasing

1. Adakah oversampling menyebabkan aliasing?
2. Apakah perbezaan antara pensampelan dan aliasing?
3. Apakah tujuan oversampling?
4. Apa yang berlaku ketika oversampling?

Adakah oversampling menyebabkan aliasing?

1.1 Apa itu oversampling? Seperti teorem pensampelan Nyquist, isyarat mesti dicontohi pada kadar yang lebih besar daripada dua kali komponen kekerapan maksimumnya untuk memastikan data yang tidak jelas. Sekiranya kriteria Nyquist tidak dipenuhi, aliasing akan berlaku.

Apakah perbezaan antara pensampelan dan aliasing?

Aliasing adalah ketika sinusoid berterusan masa muncul sebagai sinusoid masa diskret dengan pelbagai frekuensi. Teorem persampelan menetapkan syarat-syarat yang menghalang aliasing supaya isyarat masa berterusan dapat dibina semula secara unik dari sampelnya. Teorem persampelan sangat penting dalam pemprosesan isyarat.

Apakah tujuan oversampling?

Oversampling mampu meningkatkan resolusi dan nisbah isyarat-ke-bunyi, dan boleh membantu dalam mengelakkan penyimpangan alias dan fasa dengan santai keperluan prestasi penapis anti-aliasing. Isyarat dikatakan terlebih dahulu oleh faktor N jika ia dicontohi pada kadar Nyquist Nyquist.

Apa yang berlaku ketika oversampling?

Oversampling adalah amalan memilih responden supaya sesetengah kumpulan membuat bahagian yang lebih besar daripada sampel tinjauan daripada yang mereka lakukan dalam populasi. Oversampling kumpulan kecil boleh menjadi sukar dan mahal, tetapi ia membolehkan pemilihan untuk memberi penerangan tentang kumpulan yang sebaliknya akan terlalu kecil untuk dilaporkan.