Oszilloskop mit niedriger Abtastrate und Hochfrequenzchips? Wie senke ich die Frequenz?

Was er sagt, ist, was Sie tun müssen, um Aliasing zu vermeiden.

Wenn Sie ein Hochfrequenzsignal mit einem Oszilloskop mit niedriger Abtastrate messen, erhalten Sie ein Alias-Signal. Was ist dieses Alias-Ding? Ich versuche es mal an einem Beispiel zu erklären:

Angenommen, Sie haben ein 10-MHz-Signal und Sie tasten mit genau derselben Frequenz ab (sehr unwahrscheinlich, aber anschaulich für das Beispiel). Was wird in diesem Fall passieren? Sie werden sehen, dass alle Samples den gleichen Wert haben, richtig? Wenn Sie also diese Samples auf dem Oszilloskopbildschirm darstellen, erscheinen sie so, als ob es sich um eine DC-Komponente handelte, das heißt Aliasing. Der Effekt tritt auf, wenn Sie versuchen, ein Signal mit weniger als der doppelten Frequenz dieses Signals abzutasten. Dasselbe 10-MHz-Signal, das mit 15 MHz abgetastet wird, erzeugt Aliasing und scheint ein 5-MHz-Signal zu sein. Wenn Sie mehr über diesen Effekt erfahren möchten, sehen Sie sich diesen Wikipedia-Eintrag an .

Warum brauchen Sie also einen Filter? weil ein Filter diese Hochfrequenzkomponenten eliminiert und den Aliasing-Effekt vermeidet. Tatsächlich ist die analoge Bandbreite des Oszilloskops in dieser Hinsicht ein analoger Filter, aber das reicht möglicherweise nicht aus.

Wie auch immer, was Kortuk in diesem Chat meinte, war, dass sie den Ausgang einer Schaltung messen, die die gesamte Signalkonditionierung durchführt und einen schönen Ausgang bei einem ausreichend hohen Spannungspegel und einer ausreichend niedrigen Frequenz liefert, in diesem Sinne könnte man dieses Signal fast messen jedes Oszilloskop, aber Sie brauchen die Schaltung, darin liegt die Magie!

Beifall

Dies bezieht sich auf die Abtastung, die Umwandlung des Signals in ein digitales Signal , Aliasing und das Nyquist-Theorem . Ich versuche, die wichtigsten Punkte unten zu filtern.

Frühere Antwort verwies auf einen Artikel mit einer Bedingung. Angenommen, Sie möchten Ihr Originalsignal aus dem gesampelten Signal generieren. Eine wichtige Bedingung ist nun, dass die Frequenz im Nyqyist-Bereich liegt$f_{Nyquist} > |f|$. Die Sache ist, die extremen Frequenzen zu entfernen, ich habe das noch nicht ganz verstanden - aber vereinfachen wir es: Wir können aufgrund von Einschränkungen im Bereich nicht alle Frequenzen im Frequenzbereich haben, also ist unsere Fourier-Transformation vom Zeitbereich zum Frequenzbereich nicht genau und umgekehrt.

Plaudern

Wenn Ihre höheren Frequenzen als niedrigere Frequenzen bezeichnet werden, haben Sie keine Möglichkeit zu sagen, was durch eine tatsächliche niedrige Frequenz und was durch eine hohe Frequenz verursacht wird. Sie beschädigen also Ihre Daten, deshalb sprechen die Leute so negativ über Aliasing. Kortuk

"Aliasing ist der Begriff für das, was dort passiert. Was passiert, ist, dass wenn eine Frequenz höher wird als Ihre Abtastfrequenz, es tatsächlich wie eine niedrigere Frequenz aussieht.

Ein reales Beispiel: Wenn ich den Zustand eines Lichts jede Sekunde ändere, schalte ich es ein, dann aus ... 1,0,1,0,1,0,1,0 [und so weiter]. Aber Sie sehen mich alle 2 Sekunden an, Sie tasten mit der halben Frequenz des Signals ab, dann sehen Sie entweder, dass das Licht immer an ist, oder Sie werden sehen, dass es immer aus ist.

* Entschuldigung, das war keine genaue Aussage, Sie müssen mit einer Nichtharmonischen sampeln, dann erhalten Sie sehr seltsame Dinge, von denen Sie glauben, dass ich sie tue (

@Kortuk Ist das Niquist-Theorem?

@angelatlarge Ja, das erkläre ich.