วิธีการคำนวณความถี่ของนามแฝง

สัญญาณอะนาล็อกดั้งเดิมเช่นเสียงและวิดีโอไม่สามารถใช้โดยตรงโดยคอมพิวเตอร์สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ดิจิตอลอื่น ๆ พวกเขาจะต้องถูกแปลงเป็นศูนย์และข้อมูลดิจิตอลผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการสุ่มตัวอย่าง การใช้นามแฝงเป็นเอฟเฟกต์ที่ไม่พึงประสงค์ซึ่งความถี่การสุ่มตัวอย่างต่ำเกินไปที่จะทำซ้ำเนื้อหาอะนาล็อกดั้งเดิมอย่างแม่นยำส่งผลให้สัญญาณผิดเพี้ยน การใช้นามแฝงความถี่เป็นปัญหาที่พบบ่อยในระบบแปลงสัญญาณซึ่งอัตราการสุ่มตัวอย่างช้าเกินไปที่จะอ่านสัญญาณอินพุตที่มีความถี่สูงกว่ามาก

จดบันทึกค่าของอัตราการสุ่มตัวอย่างของระบบเก็บข้อมูลของคุณ เรียกว่า "อาร์เอส" เพื่อความเรียบง่าย อัตราการสุ่มตัวอย่างของระบบการจัดเก็บข้อมูลถูกกำหนดเป็นจำนวนครั้งที่สามารถรับตัวอย่างสัญญาณอินพุตต่อวินาที

หารอัตราการสุ่มตัวอย่างสองครั้งเพื่อคำนวณความถี่ Nyquist สำหรับระบบของคุณ ตัวอย่างเช่นหากอัตราการสุ่มตัวอย่างของระบบของคุณคือ 10 Ms / s (10,000,000 ตัวอย่างต่อวินาที) ความถี่ Nyquist ของระบบของคุณจะเป็น 5 MHz เรียกว่า "Ns" เพื่อความเรียบง่าย

สังเกตความถี่ของสัญญาณที่จะต้องมีการสุ่มตัวอย่างโดยใช้ระบบเก็บข้อมูลของคุณ เรียกว่า "Fs" เพื่อความเรียบง่าย คำนวณจำนวนเต็มที่ใกล้เคียงที่สุดของอัตราการสุ่มตัวอย่าง "Rs" กับความถี่ของสัญญาณตัวอย่าง เรียกว่า "Rint" เพื่อความเรียบง่าย ตัวอย่างเช่นหากอัตราการสุ่มเป็น 10 Ms / s และความถี่ของสัญญาณตัวอย่างคือ 56 MHz จำนวนเต็มที่ใกล้เคียงที่สุดจะเท่ากับ 5

คำนวณความถี่นามแฝง (Falias) สำหรับระบบของคุณโดยใช้สูตร: "Falias = Absolute ((Rs * Rint) - Fs)"