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L'aliasing numérique et la fréquence de Nyquist Qu'est-ce que l'aliasing ? Quels sont quelques exemples ? Quelle est la fréquence de nyquist par rapport à l'aliasing ? Explique comme si j'avais cinq ans.
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Commençons par observer que tout phénomène périodique peut être réduit à une somme d'ondes sinusoïdales. De ce fait, on peut parler d'une seule onde sinusoïdale sans aucune perte de généralité. Maintenant, nous allons lire la valeur d'un signal à des intervalles de temps discrets. Nous voulons savoir dans quelle mesure nous pouvons reconstruire le signal d'origine à partir de ces échantillons. Malheureusement, pour un tel ensemble d'échantillons, il existe un nombre infini d'ondes sinusoïdales possibles qui passent par ces points. Toutes les ondes sinusoïdales que nous * ne voulons pas * sont appelées ' alias ' . Heureusement, si nous échantillonnons au taux X, toutes les fréquences inférieures à X/2 sont garanties d'avoir leur alias *le plus bas* celui que nous voulons. Le est le critère de Nyquist . Exemple : Si vous échantillonnez un signal de 10 kHz à 20 kHz, l'onde sinusoïdale de fréquence la plus basse correspondant à ces échantillons sera de 10 kHz. Donc, tant que nous savons que le single original n'a pas de fréquences supérieures à X/2, le simple fait de prendre la fréquence la plus basse du nombre infini de possibilités générera l'onde sinusoïdale que nous voulons. Remarque : C'est aussi la raison pour laquelle vous implémentez un filtre passe-bas avant l'échantillonnage. Si vous avez des fréquences (d'amplitude significative) supérieures à X/2 dans le signal d'origine, vous vous retrouverez avec les hautes fréquences générant des « alias » dans la plage 0-X/2 comme possibilité de fréquence la plus basse.