Depende de lo que quieras hacer con las lecturas de los termopares.
El Teorema de muestreo de Nyquist-Shannon básicamente dice que hay que asegurarse de que la frecuencia más alta de la señal esté por debajo de la mitad de la frecuencia de muestreo (fn).
¿Qué significa y qué hay que cumplir?
Si lo cumples, te aseguras de no sufrir problemas de aliasing y garantiza que la señal digitalizada contiene suficiente información para recuperar perfectamente la señal analógica inicial. La mayoría de los procesamientos de señales digitales requieren que la señal de entrada no tenga alias para calcular resultados significativos. Si desea realizar un filtrado digital o incluso un PID, se recomienda encarecidamente garantizar el cumplimiento del teorema de muestreo de Nyquist-Shannon o puede encontrar comportamientos extraños.
Si se quiere cumplir con el teorema de muestreo de Nyquist-Shannon hay que asegurarse de que el contenido de la señal en fn y por encima es cero. Esto no es posible porque todos los filtros del mundo real "atenúan" y no "descartan"...
Se puede aproximar esto teniendo un filtro que rechace suficientemente las frecuencias por encima de fn. "Suficientemente" depende del nivel de ruido y de la aplicación, pero vamos a elegir 40dB aquí.
Si utilizas un filtro RC simple (un filtro de primer orden) entonces tienes un roll-off del filtro de -20dB/década. Por lo tanto, la frecuencia de corte (fc) de su filtro debe ser 2 décadas (100 veces) menor que 2Hz para asegurar al menos 40dB de atenuación después de fn.
$$ fc = 2Hz/100 = 0.02 Hz$$
Bueno, ¡esto no es práctico!
Podrías utilizar filtros de orden superior con 40dB/decadas. entonces:
$$ fc = 2Hz/10 = 0.2 Hz$$
Esto es mejor, pero todavía no es fácil de hacer. En este caso, lo mejor sería adquirir las lecturas del termopar mucho más rápido, digamos a 200kHz. Un filtro anti aliasing de primer orden podría ser ajustado a 1kHz para asegurar -40dB a fn (100kHz).
Es mucho más fácil construir un filtro de 1kHz que uno de 0,1Hz.
Luego se aplica un filtro digital de 100 veces de decimación y se recupera la señal de 2 Hz.
Rara vez, pero a veces se conoce el ruido lo suficientemente bien como para poder adaptar un filtro de rechazo a él.
Por ejemplo, se adquiere a 2Hz. El teorema de muestreo de Nyquist-Shannon dice que hay que asegurarse de no tener nada por encima de 1Hz. Si sabes por diseño que nada puede acoplarse a tu sensor y que no habrá nada por encima de 1Hz, entonces no necesitas ningún filtro. Si sabes que sólo es probable que haya una señal de 50/60Hz, entonces un filtro de rechazo de 50/60Hz es suficiente.
Como siempre, el objetivo es asegurarse de que tiene nada por encima de fs. Podría ser por diseño (blindaje, termopar lento, entorno sin ruido, ...) o por filtrado.
