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1、降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样原文地址：降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样作者：bluepig111111降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理)，所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的"降采样"。"采样频率从2048HZ到32HZ每隔64个样本,"?意思呢?降采样的频率怎么是变化的啊?我对降采样的原理不太熟悉。把过采样的数据，再间隔一定数再采一次的意思。过采样了，频谱分辨率比较低。那为什么还过采样啊，别使用2048HZ,直接采样频率取为300HZ,不就
2、免了降采样了吗?呵呵，这样问是不是很幼稚啊，我了解的少，见笑了：L在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若R1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就可以提高系统的信噪比。原采样频率为2048HZ，这时信号允许的最高频率是1024HZ(满足尼奎斯特采样定理)，但当通过滤波器后使信号的最高频率为16HZ，这时采样频率就可以用到3
3、2HZ(满足尼奎斯特采样定理，最低为32HZ，比32HZ高都可以)。从2048HZ降到32HZ，便是每隔64个样本取1个样本。这种把采样频率降下来，就是降采样(downsample)。这样做的好处是减少数据样点，也就是减少运算时间，在实时处理时常采用的方法。过采样：过采样概述过采样是使用远大于奈奎斯特采样频率的频率对输入信号进行采样。设数字音频系统原来的采样频率为fs，通常为44.1kHz或48kHz。若将采样频率提高到R×fs，R称为过采样比率，并且R1。在这种采样的数字信号中，由于量化比特数没有改变，故总的量化噪
4、声功率也不变，但这时量化噪声的频谱分布发生了变化，即将原来均匀分布在0~fs/2频带内的量化噪声分散到了0~Rfs/2的频带上。右图表示的是过采样时的量化噪声功率谱。若R1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就可以提高系统的信噪比。这时，过采样系统的最大量化信噪比为公式如右图.式中fm为音频信号的最高频率，Rfs为过采样频率，n为量化比特数。从上式可以看出，在过采样时，
5、采样频率每提高一倍，则系统的信噪比提高3dB，换言之，相当于量化比特数增加了0.5个比特。由此可看出提高过采样比率可提高A/D转换器的精度。但是单靠这种过采样方式来提高信噪比的效果并不明显，所以，还得结合噪声整形技术。过采样技术原理介绍假定环境条件：10位ADC最小分辨电压1LSB为1mv假定没有噪声引入的时候,ADC采样上的电压真实反映输入的电压,那么小于1mv的话,如ADC在0.5mv是数据输出为0我们现在用4倍过采样来,提高1位的分辨率,当我们引入较大幅值的白噪声：1.2mv振幅(大于1LSB),并在白噪声的不
6、断变化的情况下,多次采样,那么我们得到的结果有真实被测电压白噪声叠加电压叠加后电压ADC输出ADC代表电压0.5mv1.2mv1.7mv11mv0.5mv0.6mv1.1mv11mv0.5mv-0.6mv-0.1mv00mv0.5mv-1.2mv-0.7mv00mvADC的和为2mv,那么平均值为：2mv/4=0.5mv！0.5mv就是我们想要得到的这里请留意,我们平时做滤波的时候,也是一样的操作喔！那么为什么没有提高分辨率?是因为,我们做滑动滤波的时候,把有用的小数部分扔掉了,因为超出了字长啊,那么0.5取整后就是
7、0了,结果和没有过采样的时候一样是0,而过采样的方法时候是需要保留小数部分的,所以用4个样本的值,但最后除的不是4,而是2！那么就保留了部分小数部分,而提高了分辨率！从另一角度来说,变相把ADC的结果放大了2倍(0.5*2=1mv),并用更长的字长表示新的ADC值,这时候,1LSB(ADC输出的位0)就不是表示1mv了,而是表示0.5mv,而(ADC输出的位1)才是原来表示1mv的数据位,下面来看看一下数据的变化：ADC值相应位98765432100.5mv测量值00000000000mv(10位ADC的分辨率1mv
8、,小于1mv无法分辨,所以输出值为0)叠加白噪声的4次过采样值的和00000000102mv滑动平均滤波2mv/4次00000000000mv(平均数,对改善分辨率没作用)过采样插值2mv/2000000000012mv/2=0.5mv,将这个数作为11位ADC值,那么代表就是0.5mv这里我们提高了1位的ADC分辨率。这样说应该就很简单明白了
