采样数的作用在线视频

采样数的作用

就是这个N

当N确定

N是代表什么呢

就是说当这个采样频率确定以后

这个N和它相除

我们实际上就得到△f

就是△f

这个是一系列的关系

它是这样

它等于是T分之一的

是等于1/N△T

是这样

就是这个采样宽度

这个叫做T或者叫做TW

是窗宽

或者叫窗宽

这个采样的数量

如果fs一定

那么这个△f

就取决于N

当N增大的时候

就会导致△f下降

反之它就会上升

是这个样子的

但是我们都知道

我们最后做出来频谱

比如说一个余弦信号

它的主瓣

余弦信号它的主瓣

一共如果我们加的是余弦窗

它一共就会有四条谱线

它一共会有四条谱线

每一条谱线的间距

频率间距是△f

当这个采样数增大的时候

△f会下降

那么这个主半的频率宽度

如果这个是频率轴的话

这个频率宽度它就会压缩再压缩

它压缩了以后

如果是两个这样相邻的话

它压缩完了以后

它就会收缩

这样就可以清楚地看到

两个主瓣

如果这个△f变大

就是这个N变小

那么这个它在频率上

它就会加宽

它加宽了以后

它两个相邻可能就会叠加到一起

这个时候你就分辨不清楚了

所以说我们把这个△f

看成是主瓣分辨率

简称分辨率

是这个意思

就是说这个△f越小

这个主瓣的分辨率越好

它的主瓣它就会窄

在频率轴上它会窄

那么这两个就很清楚

如果这个△f大了

就是N小了

那么这个主瓣就会变宽

这个分瓣率就变差了

是这个意思

我们来看一个实际的计算结果

大家看这是一段信号

我们看到它有个比较随机的

在我们这个观察范围之内

它没有周期性

这个时候的采样频率是200Hz

采样的点数是512个点

这个时候可以看到

做出来的这两边的

这个余弦结构很清楚

因为AW就是窗波幅等于0

余弦窗的窗波幅等于0

这个是它退化为一个矩形窗

所以加的是矩形窗

这是矩形窗典型的余弦结构

我们前面已经给大家分析过了

但是中间这个就看得很凌乱

也看的不是很清楚

这个时候

如果我们保持采样频率不变

而加大这个采样数

就是把我们采样的信号

再加长一部分

再加长一部分

看是什么结果

现在这个采样频率没有变

还是200Hz

那么这个采样数增加到8192

实际上是16倍

我们看到这个它变窄了

它互相之间已经分辨得很清楚

因为现在点很多

这是采样整个段数是8000多段

在奈奎斯特频段范围内

有它的一半的点数

有4000多个点

刚才只有一半

刚才这个情况

512呢只有256个点

在奈奎斯特频段

在奈奎斯特频段

它的点数就增加了很多

增加了16倍

这个时候我们把这一块

分辨率再把它展开

看见这里边挤在一起的

三个余弦结构

在刚才的分辨率情况下面

看不太清楚

现在就看得很清楚了

就是说现在是△f下降了16倍

所以它的分辨率提高了

就是这个意思

分辨率提高了

能够把它分辨得很清楚

这就是采样数中

在采样过程当中N的作用

到目前为止

如果我们要完成一个信号的采样

要决定了两个参数

它对这个信号的影响

大家都应该心里很清楚了

到这里

我们今天这一节里边

给大家介绍了周期频谱

它的物理意义

我们就看到这个周期频谱

实际上给我们指示了这些共生信号

它的所处的频率

它所处的频率

另外一个

我们通过这个

也看到了这个采样定理

就是对采样频率它的一个作用

另外最后还分析了这个采样数

就是我们采样需要的两个参数

一个是采样频率是如何确定

然后是采样数它的作用

这样我们就很清楚的

我们应该如何去完成

你要做的这个采样工作

好这一节的内容就到这里