※ 引述《ccjin (hello......)》之铭言： : 对於音乐制作 有人说 : 48kHz recording -> up-sampling 192Khz-> 48khz playback : 这个叫昇频处理，可以降低系统量化杂讯。 : 出处: http://0rz.tw/W1RTW : 量化误差应该是 在 D/A 那边的事 , : 你的 D/A , 已经有固定的 K bits 转成 analog : 想要降低量会误差应该是 让量化的bits增加 : 对一个数位讯号做 up-sampling : 并不能做到什麽改变阿 .... : 还有顺便请教一下 对於 up-sampling 跟 downsampling 的好处在哪里 : 大部份应用在哪里 ? : downsampling 带给我的感觉是 可以降低资料的处理量 在没有aliasing的条件下 刚好最近在写DFE，我从通讯的角度跟你解释一下 之所以 up-sampling 是因为这样能对後续的滤波带来好处，使得滤波器复杂度降低 理由是这样 由於对讯号取样会导致频谱以每隔取样频率fs的间隔重复，产生image 这些image必须再通过後续的LPF滤掉，方能还原讯号 而根据DSP理论，fs/2对应到径度pi的位置 Bx(f):fs(f)/2 = Bx(w):pi 换句话说，若我原本频宽3M, fs:18M，那麽这个讯号占了pi/3 (补充，这边的讯号频宽定义与wiki的nyquist rate里的频宽定义一样， 精确而言应该说是半频宽) 也就是後面的LPF的passband normalized过後只要pi/3 同理，若fs改成6M的话，你需要一个完美的低通滤波器才能还原讯号 这代表的是一个无限长taps数的filter 而若fs小於6的话，频谱实际上已经跨过pi的位置，会跟其他镜像重叠 於是产生了aliasing，这也从另一个角度说明了 Nyquist quaternion 若真如此，即便之後用再完美的filter也无法还原讯号 换句话说，fs越大则频谱边界离pi越远，filter越好设计 因为passband到stopband有很大的距离可以缓冲 代表你可以用阶数少一点的滤波器，不用那麽sharp没关系 若以横轴w不变来看的话，fs越大，讯号的频谱就会越瘦 fs越小则越胖，胖超过pi就aliasing 所以整个过程就是先超取样，让它变瘦，通过门窄窄的滤波器後，再让它胖回来 downsampling就是胖回来的过程而已 你问的误差来源应该是後续滤波时产生的误差 如果upsample不够的话，滤波器的ripple跟sidelobe影响就很严重，仅此而已 ※ 编辑: truesword 来自: 140.115.73.87 (11/28 23:55) ※ 编辑: truesword 来自: 140.115.73.87 (11/29 15:01) ※ 编辑: truesword 来自: 140.115.73.87 (11/29 15:02)