※ 引述《jerry0319 (他哭桑)》之铭言： : ※ 引述《ericabab (ㄍㄠˊ)》之铭言： : : 虽然用matlab模拟用很久了，但还是有很基本的观念不懂 : : 为什麽原本continuous的讯号，可以用discrete表示呢? : : 我知道用discrete是因为电脑不能做continuous的， : : 可是不懂为什麽可以 恕删 : : 那还有办法做BPF或是LPF吗? 我觉得好像不行，因为上述的方式 : : 根本不是对原本讯号做2倍频宽的sample? : : 那如果我想模拟LPF要怎麽办呢?是不是只能用很多点去sample然後再做fft? : : 谢谢回答~ : 由於第二题我有点看不太懂所以只回答第一题 : 我的观点是~ : discrete讯号的诞生是因为continuous讯号并不适合实务系统的操作 : fourier transform原先也不是专为讯号处理而发明的 : 只是阴错阳差地刚好可以提供讯号做时域频域的转换分析 : 另外Nyquist定理更是连续转离散讯号的重要关键 : 虽然现在很多paper提出千百种的取样理论 : 但是还是以Nyquist为最基本 : 它的价值是在於它提供了一套理论可以完全地转换连续讯号跟离散讯号(理想状况) : 类比→(Nyquist)→数位→系统处理(一堆的Fourier Trans.)→(Nyquist)→类比传送 : ↓ : 类比←(Nyquist)←系统处理(一堆的Fourier Trans.)←数位←(Nyquist)←类比接收 : 要不是我们人的感官及电波传输是类比的 不然整套传输系统都可以用数位取代 恕删 : 这是小弟自己的看法啦 不知道有没有回答到XDD 针对要做LPF 跟BPF 如果需要处理这个你就需要选择适当的取样率 让比较需要处理的Noise的频带部分 不会因为 sample rate 折返真正使用的频带部分 简单的说 如果讯号是 8MHz 频带宽是2M 也就是使用了 7~9MHz 是需要处理的讯号 假设使用了sample rate =20MHz 这时 大概可以处理掉大约 0~7MHz 以及9MHz~10MHz之间的Noise 当然不会这麽刚刚好 而从10MHz之後 到20MHz 会由於Sample rate的关系 数位系统是当作 -10MHz ~ 0MHz处理的 而Filter 会无法滤掉 11~13MHz之间的Noise 所以要是系统在这之间有较高的Noise需要处理的话 就很麻烦了.... 之後每20MHz(27~29 31~33 .....)都会遇到相同的问题 以上 希望没说错太多 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 60.251.211.196 ※ 编辑: diggershi 来自: 60.251.211.196 (06/15 22:05)