如果希望整个关心的频率范围内都不存在混叠,那么,采样频率要满足以下要求
<p segoe="" ui",="" "lucida="" grande",="" helvetica,="" arial,="" "microsoft="" yahei",="" freesans,="" arimo,="" "droid="" sans",="" "wenquanyi="" micro="" hei",="" "hiragino="" sans="" gb",="" gb="" w3",="" roboto,="" sans-serif;="" font-size:="" 16px;="" padding:="" 0px;="" background:="" rgb(255,="" 255,="" 255);"="" style="white-space: normal; box-sizing: inherit; margin-top: 0px; margin-bottom: 0.8em; padding: 0px; font-family: "microsoft yahei"; background-color: rgb(255, 255, 255); max-width: 100%; color: rgb(42, 51, 60);">另一方面,快速傅立叶变换要求处理的数据块包含的数据点为 个,而计算机也只能用0和1来存储数据,因此,计算机处理数据时,如果点数是 个会更快捷些。我们知道 ,因此,离2.5最近的2.56便成为了一个重要的“优先数"(先借用一下优先数这个概念)。
基于以上两个方面的原因,采样频率从定理中的2倍提高到工程上的2.56倍。也就是说当采样频率高于关心的最高频率的2.56倍时,关心的最高频率以内的带宽是无混叠的。但是要注意,这还是从频率上去定义采样频率的,如果按2.56倍设置采样频率,虽然频率没有混叠,但可能信号的幅值还存在失真。那么,如果希望信号的幅值不失真,采样频率应该设置多高才合理呢?
当关心频率成分时,可以按2.56倍的关系设置采样频率;但如果关心信号的幅值(时域),那样,采样频率应设置成关心的最高频率的10倍以上,才不会使信号幅值有明显的失真。
大多数传感器都是模拟信号输出,但计算机不能处理模拟信号,计算机只能处理数字信号,并且只能处理有限长度的数据。因此,需要将模拟信号转换成数字信号。这一步工作通常由模数转换器(ADC)完成,最后输出用时间和幅值表示的已数字化的时域文件。从模拟信号转换成数字信号,这一过程,称为采样。
采样必须按一定的速率进行,那么采样频率就是用来表示采样的速率,用Hz表示。本质上,我更愿意叫采样频率为采样率,因为它表征的是采样的快慢,采样率高,则采样快。采样率是表示每秒钟采集多少个样本点(或数据点),用sample/s或样本点数/秒表示,如采样(频)率为1000Hz,则表示每秒钟采集1000个样本点,采两个样本点的时间间隔为1ms,这个时间间隔称为时间分辨率。时间分辨率为采样频率的倒数,时间分辨率越小,则采样频率越高,采集到的数字信号越接近真实信号。
数据总大小=通道数×采样频率×每个样本点的字节数×总的采样时间
从上图可以看出,不同的采样率下,信号的幅值是不同的,采样率越高,信号幅值失真越小。因此,一般来说,如果是关心时域信号的幅值,那么,采样频率应大于10倍的信号频率才不会引起明显的幅值失真。
对于瞬态冲击信号,为了捕捉到冲击瞬间的幅值,则要求采样频率更高。当采样频率提高之后,通过上面数据大小计算公式可以看出,数据必然变大。因此,在一些爆炸采集时,采样率可能高达MHz,这个时候为了降低数据容量,通常会采用低位AD来进行数据采集,有可能用12位或16位AD。
总的说来,对于常规的振动噪声采集,如果关心幅值,宜用高位AD,如24位AD,同时采样频率应大于10倍的信号频率才不会引起明显的幅值失真。如果关心频率成分,那么,遵循采样定理即可。