Buonasera a tutti!
Volevo chiedere se c'è qualcuno che saprebbe spiegarmi bene(o anche indicarmi un buon link) la frequenza di Nyquist.
Nelle dispense da cui sto studiando non si capisce niente e fatico pure a trovare un sito dove venga spiegata bene...
Grazie in anticipo!
Frequenza di Nyquist
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jordan20
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Ok....da quello che capisco, la frequenza di campionamento deve essere più grande della frequenza del segnale...perché?Non dovrebbe essere al contrario per rilevare integralmente il segnale? Secondo quanto scritto nel link, non equivale a dire che il periodo di campionamento è più piccolo del periodo del segnale? E in questo caso non si riuscirebbe a rilevarne solo una parte? Non so però per me sarebbe più logico se il periodo di campionamento fosse più grande di quello del segnale in modo da "contenerlo" interamente e quindi poterlo rilevare tutto!
Spiego meglio la mia idea con questa immagine:
Spiego meglio la mia idea con questa immagine:
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Robbyx ha scritto:...c'è qualcuno che saprebbe spiegarmi...la frequenza di Nyquist...
Provo a risponderti con un esempio.
Consideriamo per semplicità un segnale sinusoidale tempo-continuo del tipo...

... e supponiamo di campionarlo ad una frequenza
, ottenendo così la sequenza di campioni x(n)...
Dal momento che detta sequenza può essere "scritta" anche nel seguente modo...

..., ovvero come sequenza campionata di un segnale sinusoidale di frequenza
, appare evidente l'impossibilità di definire una corrispondenza biunivoca tra i campioni ottenuti e il segnale continuo di origine. Un esempio di quanto appena detto è riportato nella figura sottostante, nella quale sono mostrati due segnali sinusoidali, aventi frequenze 7 kHz e 1 kHz, che forniscono la stessa sequenza di campioni se campionati a 6 kHz.
Quanto detto ha permesso di "mostrare" che lo spettro di un segnale campionato è periodico con periodo pari alla frequenza di campionamento fs; considerando, per esempio, un segnale a banda limitata pari a B che viene campionato alla frequenza fs=2B, si avrebbe ...
Quando la frequenza di campionamento fs<2B, si ha la sovrapposizione delle repliche dello spettro di x(t) che comporta l'alterazione del "contenuto armonico" del segnale di origine che non potrà essere più recuperato a partire dai suoi campioni...
A questo punto,dovrebbe essere chiara (almeno spero
Emanuele Lorina
- Chi lotta contro i mostri deve fare attenzione a non diventare lui stesso un mostro. E se tu riguarderai a lungo in un abisso, anche l'abisso vorrà guardare dentro di te (F. Nietzsche)
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Lele_u_biddrazzu
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Ti consiglio di studiare bene il teorema di Nyquist-Shannon in quanto rappresenta un cardine della teoria dei segnali.
E' spiegato piuttosto bene anche su Wikipedia, trovi la pagina a questo link.
Il problema fondamentale è quello di determinare quando da un segnale campionato si può ricostruire "l'originale" ovvero il segnale continuo iniziale dal quale sono stati ricavati i campioni.
Sotto opportune ipotesi questo è possibile. La frequenza di Nyquist è fondamentale per determinare se la ricostruzione è possibile o no.
Questo a livello concettuale .... le formule le trovi nell'articolo che ti ho indicato.
E' spiegato piuttosto bene anche su Wikipedia, trovi la pagina a questo link.
Il problema fondamentale è quello di determinare quando da un segnale campionato si può ricostruire "l'originale" ovvero il segnale continuo iniziale dal quale sono stati ricavati i campioni.
Sotto opportune ipotesi questo è possibile. La frequenza di Nyquist è fondamentale per determinare se la ricostruzione è possibile o no.
Questo a livello concettuale .... le formule le trovi nell'articolo che ti ho indicato.
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dimaios
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Robbyx ha scritto:
perché?
Puoi capirlo anche senza formule.
Guarda la figura che ti ha proposto
Se qualcuno ti mostrasse solo i campioni saresti in grado di dire quale delle due sinusoidi è stata campionata in origine ?
Probabilmente no.
Infatti potenzialmente per i medesimi campioni ci potrebbero passare infinite sinusoidi con frequenze via via crescenti.
Quindi ? Come fai a capire qual è quella giusta ?
Shannon helps ....
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dimaios
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