13.5 Filtros anti-aliasing

Introduction

La idea de aliasing fue descrita como el problema que ocurre si una señal es no muestreada en un valor suficientemente grande (por ejemplo, debajo de la Frecuencia de Nyquist ). Pero exactamente ¿qué tipo de distorción produce el aliasing?

Frecuencias altas en la señal original "se dobla" en frecuencias bajas.

Frecuencias altas disfrazadas como frecuencias bajas producen artefactos altamente indeseables en la señal reconstruida.

Evitando el aliasing

¿Cómo si esto es impracticamente/imposible para muestras como ${\Omega }_s> 2{\Omega }_B$ ?

Filtre hacia afuera las frecuencias anteriores $\frac{{\Omega }_s}{2}$ antes de que muestree, la mejor forma de visualizarlo es imaginar los siguientes pasos:

• Tomar la CTFT (Transformada de Fourier de Tiempo-Continuo) de la señal, $f(t)$ .
• Pasar la señal a través de un filtro pasa bajas con las siguiente especificación, ${\omega }_c=\frac{{\Omega }_s}{2}$ .
• Ahora tenemos una gráfica de nuestra señal en el dominio de frecuencia con todos los valores de $\left|\omega \right|> \frac{{\Omega }_s}{2}$ igual a cero. Ahora tomamos la inversa de la CTFT para regresar a nuestra señal de tiempo continuo, $f_a(t)$ .
• Y finalmente estamos listos para muestrear nuestra señal.