Penyaringan vs. penipisan

Penyaringan berarti menghilangkan semua energi di beberapa pita frekuensi. Desimasi berarti anti-alias memfilter sinyal dan kemudian menurunkannya.

1. Apa itu penyaringan desimasi?
2. Apa perbedaan antara penipisan dan downsampling?
3. Apa perbedaan antara penipisan dan interpolasi?
4. Apa tujuan penipisan?
5. Apa yang disaring di DSP?
6. Filter mana yang digunakan dalam penipisan dan interpolasi?

Apa itu penyaringan desimasi?

Desimasi (Toolkit Desain Filter Digital) Desimasi adalah proses mengurangi frekuensi pengambilan sampel sinyal ke frekuensi pengambilan sampel yang lebih rendah yang berbeda dari frekuensi asli dengan nilai integer. Desimasi juga dikenal sebagai pengambilan sampel ke bawah.

Apa perbedaan antara penipisan dan downsampling?

Berbicara longgar, "desimasi" adalah proses mengurangi laju pengambilan sampel. Dalam praktiknya, ini biasanya menyiratkan sinyal yang menyaring rendah, kemudian membuang beberapa sampelnya. "Downsampling" adalah istilah yang lebih spesifik yang hanya mengacu pada proses membuang sampel, tanpa operasi penyaringan lowpass.

Apa perbedaan antara penipisan dan interpolasi?

Desimasi dan Interpolasi adalah dua blok bangunan dasar dalam sistem pemrosesan sinyal digital multirat. Desimator digunakan untuk mengurangi laju pengambilan sampel dan interpolator untuk meningkatkan laju pengambilan sampel.

Apa tujuan penipisan?

Desimasi mengurangi laju sampel asli dari urutan ke tingkat yang lebih rendah. Itu adalah kebalikan dari interpolasi. Memuruk LowPass menyaring input untuk menjaga terhadap aliasing dan merobohkan hasilnya.

Apa yang disaring di DSP?

Penyaringan adalah kelas pemrosesan sinyal, fitur yang menentukan filter adalah penekanan lengkap atau parsial dari beberapa aspek sinyal. Paling sering, ini berarti menghilangkan beberapa frekuensi atau pita frekuensi.

Filter mana yang digunakan dalam penipisan dan interpolasi?

11.2 Struktur dan Implementasi Filter Polyphase. Karena sifat proses desimasi dan interpolasi, struktur filter polifase dapat dikembangkan untuk secara efisien menerapkan filter desimasi dan interpolasi (menggunakan jumlah multiplikasi dan penambahan yang lebih sedikit).