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抗混叠滤波器权威发布_频率发生器v3.0app(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

抗混叠滤波器

电子音乐制作心得：从数字到模拟的旅程在电子音乐的制作过程中，声音的处理和转换是一个非常重要的环节。从数字信号到模拟信号的转换，每一个步骤都充满了奥秘。让我们一起来探索这个过程吧！数字信号与模拟信号的转换 𐟓ˆ 首先，我们需要了解数字信号和模拟信号的区别。数字信号是离散的，而模拟信号是连续的。在电子音乐制作中，我们通常先将模拟信号转换为数字信号，以便进行各种处理和编辑。抗混叠滤波器 𐟛᯸ 在采样之前，一个关键步骤是使用抗混叠滤波器。这个滤波器的目的是去除模拟信号中任何高于奈奎斯特频率的频率成分。这样可以避免混叠现象，保证采样后的数字信号质量。采样系统 𐟎Ž夸‹来，声音进入采样系统。在这里，连续的模拟信号被转换为离散的数字信号。这个过程是通过采样实现的，每个采样点都捕捉了模拟信号在那一刻的值。数字信号处理 𐟒𛊥œ覕𐥭—信号中，我们可以对声音进行各种处理和修改。这包括调整音量、添加效果、剪辑等。所有的这些操作都是在数字域中进行的，非常方便和精确。采样保持机制 𐟔„ 处理完成后，数字信号需要通过采样保持机制转换回模拟信号。这个机制将离散的数字信号转化为连续的模拟信号，但在这个过程中，可能会引入一些高频的混叠成分。为了解决这个问题，通常会进行一次额外的过滤。最终输出 𐟎犦œ€后，处理后的模拟信号通过扬声器输出，为我们带来美妙的声音体验。整个过程从输入到输出，经历了多个阶段和技术的转换，最终呈现为我们听到的声音。通过这个过程，我们可以看到电子音乐制作的复杂性和多样性。每一个步骤都至关重要，共同决定了最终的声音效果。希望这篇文章能帮助你更好地理解电子音乐制作的奥秘！

过采样与欠采样：ADC的两种采样策略 𐟓Š 今天我们来聊聊ADC的过采样和欠采样。采样这个话题绕不开奈奎斯特采样定理：如果信号带宽为B，那么采样频率fs必须大于2B才能确保信号能够被准确还原。如果fs小于2B，采样后的信号会混叠，原始信号的信息就会丢失（见图2）。过采样：高精度的秘密 𐟚€ 过采样是ADC常用的模式，主要目的是提高ADC的信噪比。简单来说，采样后噪声会混叠到奈奎斯特频带内。如果在ADC前级加上抗混叠滤波器，可以保证混叠后的噪声功率是有限的。fs越大，信号带宽内的噪声功率谱密度就越低。再经过数字滤波器，可以滤除信号带外的噪声，保证信号带宽内的噪声量维持在一个较低水平。因此，过采样常用于高精度ADC中，再配合噪声整形技术，可以进一步降低信号带宽内的噪声量，提高ADC的SNR指标。过采样和噪声整形是ADC的核心技术点。欠采样：高速场景的利器 𐟏Ž️ 欠采样与过采样相反，常应用于高速场景中。举个例子，如果信号带宽为20MHz，中心频率为70MHz，那么过采样该信号至少需要160M的采样频率。如果考虑给模拟带通滤波器留有一定设计裕度，将该信号中心频点置于第一奈奎斯特区间中心点，那么fs要求为280M（见图3），而根据奈奎斯特定理，针对该信号理论上仅需要40M采样率即可完成采样。欠采样正是利用采样混叠特性，将高频信号“混频”到低频带内。图4展示了欠采样的例子，将该信号置于第三奈奎斯特频带中心处，经过计算fs=56M即可将高频信号降频到第一奈奎斯特频带。相比过采样，在采样高中心频率、低带宽的信号时欠采样在ADC采样率指标上仅需考虑信号带宽而非信号最高频率，在ADC后续数据采集、系统功耗等设计方面具有较大优势。但同时，欠采样时采样频率远低于过采样时采样频率，奈奎斯特带宽减小，对模拟带通滤波器的衰减带设计提出较高要求（可对比图3和图4模拟BPF）。欠采样的实际应用 𐟓ˆ 应用于欠采样的ADC，其性能指标在高频输入下依然要保持较高水平。图5为一款14bit、125MSPS ADC Fin vs 动态性能测试结果。在SFDR>75dBc指标下，其Fin最高达到150MHz，可满足第三奈奎斯特区间内的欠采样需求。总结 𐟓 无论是过采样还是欠采样，都是为了更好地适应不同的应用场景和需求。过采样适合高精度、低噪声的应用，而欠采样则适合高速、高带宽的场景。希望这篇文章能帮你更好地理解这两种采样策略的原理和优势。

信号混叠的那些事儿：从奈奎斯特到现代混音在上一期节目里，我们聊到了数模转换时采样率不足会导致信号混叠的问题。其实，早在上世纪三十年代，人们就已经发现了这个问题，并提出了奈奎斯特定理（Nyquist theorem）。这个定理告诉我们，在有限频宽内，采样率必须至少大于采样最高频率的两倍以上，才能保证频段的真实采样。自那以后，所有的数模设备都会默认配备抗混叠滤波器（anti-aliasing filter），以避免信号混叠。然而，抗混叠滤波器也有其自身的局限。为了补偿这种容差，采样率最好是2.5倍于采样最高频段，这被称为工程奈奎斯特定理（Engineering Nyquist Theorem）。例如，人耳能接收到的频段是20Hz-20kHz，理论上采样率只要是40kHz以上就能比较好地还原频段，但实际上最好是50kHz以上的采样率。奈奎斯特采样定理是基于单独的正弦波理论提出的。然而，实际生活中并不存在单独的正弦波，我们所听的声音都是各种复杂的频段相互堆叠、泛音和谐波无处不在的混杂集合。在后期处理中，诸如overdive、saturation类的效果器都会不断补充更多的谐波，超出奈奎斯特频段而出现信号混叠的现象往往比想象中更糟糕。虽然人耳不能听见20kHz以上的频段，但超过奈奎斯特频段而被折回混叠的频段却是能被人耳接收的。如图所示，声波的谐波分音超出混叠边界后被折回，折回的频段与原始音频丢失了谐波次序，听起来非常不和谐。那么，既然信号混叠无法根除，有没有办法尽可能减少其影响呢？唯一的办法就是过采样（oversampling）——采样率越高，混叠的边界就越高，在人耳听力范围内的折回混叠信号就会越细微。因此，即便现在市面上的CD流44.1kHz和影视流48kHz大行其道，不少制作人依然坚持96kHz的录音混音制作；还有一些现场调音台依然保持着192kHz的采样率。不过，基于当前的技术局限，很少有人能够承担96kHz下几十上百轨工程的后期混音。使用96kHz的工程来混音显然不是每个人都能实现的。下期我们将分享针对信号混叠的具体应对措施。