珠海深圳超聲波｜怎麼讓收集的訊號數字化轉型？取樣與量化

數字化

的，因此首先要對連續訊號進行

離散化、量化和編碼處理

等。

此外，由於計算機不能處理無窮個數據，還要對資料進行截斷，並由此帶來了加窗問題。同時，為了提高頻率解析度，加零處理也是FFT演算法中必不可少的步驟。

取樣

取樣訊號及其頻譜

採

樣是將連續模擬量轉換為離散數字量的過程

。對於理想取樣，可透過將模擬訊號與一個等間隔衝激序列相乘，得到離散取樣訊號，作為連續訊號的一部分值，需要選取適當的取樣同隔大小。

取樣定理

實際工作中，選擇取樣頻率的依據是取樣定理。即對於一個頻限訊號，若知曉其最高頻率分量，則

保證訊號復原時不失真的取樣頻率需要大於最高頻率分量的兩倍

。

對於超聲檢測中時域訊號的取樣，通常選取的

取樣頻率應大於或等於訊號所包含的最高頻率分量的3~5倍

。

量化

模擬訊號取樣後得到的離散訊號不是數字訊號，為了讓計算機能夠接受，還必須對其進行量化處理。

量化過程

量化過程是將被測訊號的變化範圍劃分成若干區間

，每個區間都用同一個整量化數字來代替。其實質是用一個共同的單位對每個取樣值進行整量化，以便進行數字編碼，得到數值輸出。量化中所用的共同單位稱為量化單位，用q來表示。

顯然，

只有那些正好位於區間量化端點的離散值，才能被精確地轉換成數字值

，而那些位於區間內的離散值，則只能用舍入的辦法，歸算到最接近的量化電平上。

因此，量化過程也可以說是用近似值表示訊號精確值的過程。

一般說來，量化誤差與訊號獲取處理過程中的其他誤差相比是可以忽略的。但

分析訊號時應適當對訊號作調整

，使樣本段上的峰值儘可能接近轉換器的最高輸入電平，以提高分析時的信噪比；另外，

應使連續訊號的範圍儘可能佔滿可用的量化範圍

。

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