例如,将频率从 32.768Mhz 更改为 2kHz,则按比例缩小 16384。
从我看到的算法中,您必须丢弃 16384-1 个样本,只计算第 16384 个样本。但是,丢失的许多样本将丢失重要的信息部分。那么抽取是如何工作的呢?
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一个信号以 2kHz 采样,然后用信号频率为 8.192MHz 的载波调制,该载波以 32.768MHz 采样。我正在尝试通过抽取将其恢复到 2kHz。我假设通过 LPF 并应用抽取但是,在 32.768MHz 采样的点会丢失吗?
例如,将频率从 32.768Mhz 更改为 2kHz,则按比例缩小 16384。
从我看到的算法中,您必须丢弃 16384-1 个样本,只计算第 16384 个样本。但是,丢失的许多样本将丢失重要的信息部分。那么抽取是如何工作的呢?
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一个信号以 2kHz 采样,然后用信号频率为 8.192MHz 的载波调制,该载波以 32.768MHz 采样。我正在尝试通过抽取将其恢复到 2kHz。我假设通过 LPF 并应用抽取但是,在 32.768MHz 采样的点会丢失吗?
你的理解是正确的。您需要确保信息内容适合输出速率,这意味着您的信号需要限制为 1/16384。否则你会丢失信息。
确保使用过滤器的情况称为抗混叠过滤。
不太清楚为什么您在看到更新后的问题时接受了我的其他答案,但是我们开始吧:
您要做的是通带二次采样。您需要了解什么是混叠:对于输出奈奎斯特带宽中的每个频率,抽取“移动副本”(这就是我们将原始带宽处的每个频率分量称为“它的别名” 。
通常,在抽取中,您不希望这种情况发生,因此您使用低通滤波器屏蔽除目标带宽之外的所有带宽。
在带通二次采样中,您可以屏蔽除目标带通区域之外的所有内容。因此,您正在使用混叠将信号移动输出采样率的整数倍。完毕!