目前尚不清楚您在问题陈述的哪一部分遇到问题。

但是，一些提示可能会帮助您了解此类问题的要点

1. 采样频率是直观的，为了让一个系统监控另一个系统的状态，它必须以比被监控信号能够改变其状态的最高速率更高的速率轮询它。但是，使我们的采样系统能够正确逼近离散时域中的连续信号的最小采样频率是多少？

该频率阈值是连续信号最高频率的两倍：

$$f_{sampling} \gt 2\cdot f_{bandwidth}$$

问题陈述所暗示的定理是香农-奈奎斯特采样定理，即上述不等式的来源。

在实际的采样系统中，采样频率从不完全取在这个阈值上，通常取阈值略高于$2\cdot f_{bandwidth}$，例如在$2.2\cdot f_{bandwidth}$.

然而，理论上，假设采样频率为奈奎斯特速率（即上述频率阈值）是安全的。

您的模拟信号的最高频率是$14.5\, Hz$，范围从非常低的频率，因此可以安全地假设，这实际上是带宽频率。

以上所有内容总结在以下等式中：

$$f_{sampling} = 2\cdot f_{bandwidth}$$

2. 比特率，为了计算采样系统的比特率，有必要知道采样频率。幸运的是，这是练习的第一步。比特率计算的第二个组成部分是每个样本的实际长度（以比特为单位）。表示 x 个不同级别的量化值所需的最小位数由下式给出：

$$2^{bitlength}\, =\, x$$

或者

$$bitlength = \lceil\log_2{x}\rceil$$

您实际上可以通过执行维度分析来推导出比特率方程，因为据说它是以 kbps（千比特每秒）测量的。例如，我们知道$Hz$测量在$\frac{samples}{sec}$kb 代表千位含义$1000\, \frac{bits}{sample}$， 所以：

$$bitrate = bitlength\cdot f_{sampling} \left[\dfrac{bits}{sample}\dfrac{samples}{sec} \right]$$

或以 kbps 为单位

$$bitrate = bitlength\cdot f_{sampling}\cdot 10^{-3} \left[kbps\right]$$

14.5 kHz 是 14 500 Hz，因此我们需要以两倍以上的带宽进行采样以防止混叠，即每秒 14 500 X 2 = 29 000 个样本。因此，将设备的输出信号转换为数字表示所需的最小采样率是

$$2.9 * 10^4$$ 每秒采样数。

如果采样率为

$$2.9 * 10^4$$ 每秒采样数。使用 2048 个量化级别需要 11 位字，因此比特率为 $$2.9 * 10^4$$ 每秒样本数 X 每个样本 11 位 $$2.9 * 10^4 * 11 = 319 000$$ 比特/秒 = 319 kbps = $$3.2 * 10^2$$ （以科学计数法计算为 1 dp）。

因此，您要收集的感觉信号的最大分量为 14.5 kHz。让我引导您了解我的理解，您可以自己进行计算，测试您的理解。

正如其他人也暗示的那样，您需要两倍带宽的采样率（您可以检查 Nyquist Sampling Theorem 以获得更好的效果）。

根据你的问题，你想用 2048 个级别量化你的样本，这需要 11 位，因为你也计算过。但是，当您每秒采集更多样本时，仅 1 个样本只需要该位数。现在，通过简单地计算每个采样的 11 位（简单乘法），您可以找到您的比特率。