エイリアシングを活用したサンプリング定理の拡張

DOI
  • 大谷 勇乃
    富山県立大　工学部　知能ロボット工学科
  • 神谷 和秀
    富山県立大　工学部　知能ロボット工学科
  • 伊東 聡
    富山県立大　工学部　知能ロボット工学科
  • 松本 公久
    富山県立大　工学部　知能ロボット工学科

書誌事項

タイトル別名
  • Expansion of Nyquist-Shannon sampling theorem by aliasing

説明

<p>アナログ信号をサンプリングする場合、通常は、入力信号を歪めてしまうエイリアシングを避けるように条件を選ぶ。しかし、各周波数成分毎にエイリアシングの有無が判別できれば、ナイキスト周波数を超える成分を正しく再現できる。本報告では、フィルタ条件の異なる2つのA/D変換器の入力からエイリアシングを判別し、ナイキスト周波数成分を超える信号の取得方法について説明を行い、シミュレーションによって、その有効性を示す。</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390845702276053632
  • NII論文ID
    130007702801
  • DOI
    10.11522/pscjspe.2019s.0_798
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

問題の指摘

ページトップへ