对于 SDR 专家,我有一个奇怪的问题。
宽带分频器的物理实现(在软件中)是什么?
例如,假设我想捕获 1 GHz 的信号,带宽为 10 MHz,然后将其除以 10。
我希望得到一个 100 MHz 的下采样信号,带宽为 1 MHz。
是的,我知道我会丢失信息,但假设这将呈现为频谱分析,而不是完整的音频、视频等。
从概念上讲,这是否可以通过以 2 倍以上最高频率分量(例如 2.5 GHz)对 RF 进行采样,然后丢弃 10 个样本中的 9 个 - 抽取输入流来实现?
谢谢,
戴夫
对于 SDR 专家,我有一个奇怪的问题。
宽带分频器的物理实现(在软件中)是什么?
例如,假设我想捕获 1 GHz 的信号,带宽为 10 MHz,然后将其除以 10。
我希望得到一个 100 MHz 的下采样信号,带宽为 1 MHz。
是的,我知道我会丢失信息,但假设这将呈现为频谱分析,而不是完整的音频、视频等。
从概念上讲,这是否可以通过以 2 倍以上最高频率分量(例如 2.5 GHz)对 RF 进行采样,然后丢弃 10 个样本中的 9 个 - 抽取输入流来实现?
谢谢,
戴夫
好吧,一旦您将信号数字化,它就会失去“带宽”属性,这是一个现实世界的概念(而不是与我们在 DSP 和 SDR 中讨论的固有无意义的数字流相关联的概念)。因此,没有带宽为 10MHz 的信号(不查看样本的内容),而只有我们记得通过以 20MS/s 的采样率对模拟信号进行采样产生的数字流(如果你是进行实际采样;如果您有一个 I/Q 下变频器并同时对 I 和 Q 进行采样,您将获得复杂的样本,其中 10MS/s 足以代表 10MHz 的带宽)。
现在,如果你只丢弃 10 个样本中的 9 个,即抽取,你会得到混叠,因为现在你无法判断在原始信号中取 10 个样本的正弦实际上是正弦还是只是一个常数;对于频率高于新采样率的奈奎斯特带宽的任何正弦波也是如此。这是信息的丢失,所以是的,这会起作用。
但是,我认为您有一些特定的想法,即在频率方向上缩放信号。让我们快速讨论一下傅立叶分析:
频率缩放有众所周知的对应关系。
令 G 为 g 的傅里叶变换,则 g(at) <--> 1/|a| G(吨/年)
如您所见,在频域中压缩某些内容实际上意味着在时域中“加速”,即。抽取!
因此,为了有意义地做到这一点,您可以想象采用信号长度为 N 的 DFT,并将 10 个 bin 中的 9 个设置为零,方法是将其与 1 的梳相乘。现在,与频域中的信号相乘是与时域中该信号的傅立叶变换的卷积。毫不奇怪,这种 Comb 的傅立叶变换是 Nyquist-M 滤波器的补集,因此是滤波器本身;因此,您最终会得到信号的多频带通过版本,然后您可以在没有混叠的情况下对其进行抽取。
希望那是你所追求的!