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Teorema de muestreo de Nyquist-Shannon Prueba de Shannon

En Wikipedia, se encuentra la prueba de Shannon sobre el teorema de muestreo de Nyquist-Shannon. ( http://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist%E2%80%93Shannon_sampling_theorem#Shannon.27s_original_proof )

La prueba original presentada por Shannon es elegante y bastante breve, pero ofrece una visión menos intuitiva de las sutilezas del aliasing, tanto involuntario como intencionado. Citando el artículo original de Shannon, que utiliza "f" para la función, "F" para el espectro y "W" para el límite del ancho de banda $\scriptstyle F(\omega)$ sea el espectro de $\scriptstyle f(t).$ Entonces $f(t)= {1 \over 2\pi} \int_{-\infty}^{\infty} F(\omega) e^{i\omega t}\;{\rm d}\omega \ = {1 \over 2\pi} \int_{-2\pi W}^{2\pi W} F(\omega) e^{i\omega t}\;{\rm d}\omega \ $ desde $\scriptstyle F(\omega)$ se supone que es cero fuera de la banda ''W''. Si dejamos que $t = {n \over {2W}}\,$ donde ''n'' es cualquier número entero positivo o negativo, obtenemos $f \left({n \over {2W}} \right) = {1 \over 2\pi} \int_{-2\pi W}^{2\pi W} F(\omega) e^{i\omega {n \over {2W}}}\;{\rm d}\omega.$

Lo que no entiendo es dónde $\infty$ se sustituye por $2\pi W$ . ¿Por qué se sustituye así? Además, ¿por qué $t$ sustituido por $n \over 2W$ ?

Gracias.

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Casper Andersen Puntos 174

Pues bien, mira el enunciado del teorema: supone que la señal es banda limitada es decir, tiene un contenido de frecuencia finito, por lo que la primera integral sobre $(-\infty,\infty)$ se reduce a una integral finita sobre $[-2\pi W,2\pi W]$ porque la señal no contiene frecuencias mayores que $W$ . Intuitivamente, se necesita esta suposición porque si tenemos un contenido de frecuencia infinito, entonces su señal puede variar arbitrariamente rápido - en cuyo caso podría necesitar muestrear su señal a una frecuencia arbitrariamente alta para obtener una reconstrucción perfecta.

Finalmente, sustituyendo $t$ con $\frac{n}{2W}$ es en realidad un truco para ver que el LHS ( $f(\frac{n}{2W})$ es decir $f$ muestreado a una velocidad $\ge 2W$ dos veces la mayor frecuencia de la señal) nos da en realidad los coeficientes de Fourier de la señal, que es el RHS (nótese que por suposición, sólo necesitamos frecuencias angulares en el rango $[-2\pi W,2\pi W]$ correspondiente a las frecuencias en el rango $[-W,W]$ ). Y como la transformada de Fourier (si existe) determina de forma única la señal, concluimos que debe ser posible reconstruir la señal - y La fórmula de interpolación de Shannon ofrece una forma explícita de hacerlo.

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