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Unter Abtastung englisch sampling wird in der Signalverarbeitung die Registrierung von Messwerten zu diskreten meist aquidistanten Zeitpunkten verstanden Aus einem zeitkontinuierlichen Signal wird so ein zeitdiskretes Signal gewonnen Bei mehrkanaligen Signalen ergibt jede Abtastung ein Sample aus mehreren Abtastwerten Die Anzahl der Samples in einer Zeitspanne bezogen auf diese Zeitspanne wird Abtastrate genannt Bei der digitalen Telefonie ISDN betragt die Abtastrate beispielsweise 8 kHz Inhaltsverzeichnis 1 Abgrenzung 2 Abtastung im Zeitbereich 2 1 Ideale Abtastung 2 2 Reale Abtastung 3 Abtastung im Spektralbereich 4 Allgemeine mathematische Darstellung 4 1 Umwandlung diskreter Daten in ein analoges Signal 4 2 Umwandlung eines analogen Signals in diskrete Daten 4 3 Der Prozess Signal Daten Signal 4 4 Der Prozess Daten Signal Daten 5 Weitere Arten der Abtastung 6 Literaturquellen 7 WeblinksAbgrenzung BearbeitenDie Digitalisierung eines analogen Signals im Zeitbereich umfasst als Uberbegriff zusatzlich zur Abtastung eine weitere Umwandlung die Quantisierung wobei die beiden Umwandlungen im Prinzip in beliebiger Reihenfolge ausgefuhrt werden konnen um ein Digitalsignal zu erhalten Die Abtastung um ein zeitkontinuierliches Signal in ein zeitdiskretes Signal zu uberfuhren Die Quantisierung um ein wertkontinuierliches Signal in ein wertdiskretes Signal umzuwandeln Abtastung im Zeitbereich BearbeitenIdeale Abtastung Bearbeiten Fur eine einfachere mathematische Beschreibung ist die ideale Abtastung definiert Hier wird das Signal nicht uber einen gewissen Zeitraum um den Abtastzeitpunkt akkumuliert sondern exakt zum Abtastzeitpunkt n T displaystyle nT nbsp ausgewertet Mathematisch lasst sich dies darstellen indem man das Signal s t displaystyle s t nbsp mit dem Dirac Kamm einer Folge von Dirac Stossen multipliziert nbsp Das abgetastete Signal s a displaystyle s mathrm a nbsp lautet dann s a t s t n d t n T displaystyle s mathrm a t s t cdot sum n infty infty delta t nT nbsp Fur das Frequenzspektrum S a displaystyle S mathrm a nbsp welches die Fourier Reihe des Signals s a displaystyle s mathrm a nbsp darstellt erhalt man mit Hilfe der Umkehrung des Faltungstheorems S a f S f 1 T n d f n T displaystyle S mathrm a f S f left frac 1 T sum n infty infty delta left f frac n T right right nbsp Das Spektrum ist also das Spektrum des Eingangssignals s t displaystyle s t nbsp das periodisch mit der Periode 1 T displaystyle tfrac 1 T nbsp wiederholt wird dies druckt die Faltungseigenschaft des Dirac Impulses aus Daraus ergibt sich dass das Spektrum von s displaystyle s nbsp maximal 1 2 T displaystyle tfrac 1 2T nbsp breit sein darf damit sich die verschobenen Spektren nicht uberlappen Ist das Spektrum von s displaystyle s nbsp schmaler als 1 2 T displaystyle tfrac 1 2T nbsp so ist das ursprungliche Signal s t displaystyle s t nbsp nach idealer Tiefpass Filterung aus dem zeitdiskreten Spektrum vollstandig rekonstruierbar Dieser Umstand ist die Grundlage des Nyquist Shannon Abtasttheorems Ist hingegen das Spektrum des Eingangssignals s t displaystyle s t nbsp breiter als 1 2 T displaystyle tfrac 1 2T nbsp tritt Aliasing auf und das ursprungliche Signal s t displaystyle s t nbsp kann aus s a t displaystyle s mathrm a t nbsp nicht wiedergewonnen werden Reale Abtastung Bearbeiten nbsp Beispielhafter Signalverlauf f a t displaystyle f mathrm a t nbsp in rot dargestellt gewonnen durch ein Sample and Hold mit 0 OrdnungIn der Realitat sind zwei Bedingungen der idealen Abtastung nicht einhaltbar Es ist nicht moglich ideale Dirac Stosse zu erzeugen Das Signal wird vielmehr uber einen Zeitraum um den eigentlichen Abtastzeitpunkt gewonnen Dies nennt man auch naturliche Abtastung Alternativ wird eine Sample and Hold Schaltung eingesetzt Die perfekte Ruckgewinnung des Signals aus seinem Spektrum erfordert zur Vermeidung von Spiegelspektren als Rekonstruktionsfilter einen idealen Tiefpass welcher nicht kausal ist Die reale Abtastung erfolgt daher unter folgenden Modifikationen zu 1 Der Dirac Kamm wird durch eine Rechteckfunktion rect displaystyle operatorname rect nbsp mit Rechteckimpulsen der Lange t 0 displaystyle t 0 nbsp ersetzt Die Abtastung wird durch eine Sample and Hold Schaltung realisiert welche den Wert einer Abtastung fur die Lange des Rechteckimpulses konstant halt Mathematisch entspricht dies einer Faltung mit der Rechteckfunktion f a t n f n T rect t n T t 0 rect t t 0 n f t d t n T displaystyle f mathrm a t sum n infty infty f nT cdot operatorname rect left frac t nT t 0 right operatorname rect left frac t t 0 right sum n infty infty f t delta t nT nbsp Das daraus gewonnene Spektrum ist F a f t 0 si p f t 0 F f 1 T n d f n f a displaystyle F mathrm a f t 0 cdot operatorname si pi ft 0 cdot left F f frac 1 T sum n infty infty delta f nf mathrm a right nbsp Dies ist das Spektrum der idealen Abtastung gewichtet mit einem Faktor welcher die si Funktion Sinc Funktion beinhaltet Dies stellt eine Verzerrung des Signals dar welche durch eine zusatzliche Verzerrung im Rekonstruktionsfilter bei der Ruckgewinnung des ursprunglichen Signals behoben werden kann Diese Verzerrung tritt bei der naturlichen Abtastung nicht auf zu 2 Um auch mit einem nicht idealen Rekonstruktionsfilter das kontinuierliche Signal aus dem Spektrum mit moglichst kleinen Fehler zuruckzugewinnen kann die Abtastfrequenz erhoht werden Durch die Uberabtastung rucken anschaulich die Einzelspektren weiter auseinander wodurch der Tiefpassfilter zur Rekonstruktion im Bereich der Spiegelspektren hohere Dampfungswerte aufweist Abtastung im Spektralbereich BearbeitenAufgrund der Symmetrieeigenschaften der Fourier Transformation lasst sich umgekehrt auch eine Frequenzfunktion S f displaystyle S f nbsp im Spektralbereich bei idealer Abtastung durch eine Folge S p f displaystyle S mathrm p f nbsp mit frequenzdiskreten Werten bilden S p f n S n F d f n F displaystyle S mathrm p f sum n infty infty S nF cdot delta f nF nbsp Die spektrale Folge S p f displaystyle S mathrm p f nbsp besteht aus gewichteten Dirac Impulsen welche einzelne diskrete Frequenzen beschreiben Ein derartiges diskretes Spektrum wird auch Linienspektrum genannt Durch die inverse Fourier Transformation kann daraus die zugehorige periodische Form der Zeitfunktion s p t displaystyle s mathrm p t nbsp gebildet werden s p t 1 T n s t n F displaystyle s mathrm p t frac 1 T sum n infty infty s left t frac n F right nbsp Auch bei der Abtastung im Spektralbereich gilt das Abtasttheorem in umgekehrter Form Wenn die zeitliche Dauer eines Signals s t displaystyle s t nbsp kleiner als 1 F displaystyle tfrac 1 F nbsp ist dann uberlappen sich die periodischen Anteile von s p t displaystyle s mathrm p t nbsp nicht gegenseitig Die Aufgabe des Rekonstruktionsfilters im Zeitbereich ubernimmt eine Torschaltung im einfachsten Fall ein Schalter welcher fur die Zeitdauer 1 F displaystyle tfrac 1 F nbsp durchschaltet und die restliche Zeit sperrt Ist hingegen das Signal s t displaystyle s t nbsp langer als 1 F displaystyle tfrac 1 F nbsp kommt es zu zeitlichen Uberlappungen und die ursprungliche Signalform lasst sich nicht mehr rekonstruieren Bei der realen Abtastung im Spektralbereich tritt an Stelle einer Folge von Dirac Impulsen eine Folge spektraler Rechteckimpulse auf welche jede fur sich einen bandbegrenzten Ausschnitt aus dem Spektrum abdecken Diese Funktion konnen im technischen Bezug Bandpassfilter ubernehmen Allgemeine mathematische Darstellung BearbeitenBei der Speicherung eines Musikstuckes auf einer CD wird das abgetastete Signal zur Ubermittlung und Speicherung des analogen Ausgangssignals verwendet Die zur Abtastung verwendete Methode ist in diesem Fall von der zur analogen Rekonstruktion verwendeten Methode abhangig Diese Sichtweise ist auch fur die mathematische Behandlung vorteilhaft Die Zusammensetzung aus Abtastung und Wiedergabe in umgekehrter Richtung tritt z B in der Nachrichtenubertragung auf wenn eine binar kodierte Nachricht in ein analoges Funksignal umgesetzt wird Durch einen Abtastprozess wird dann die ursprungliche binare Zeichenfolge rekonstruiert Umwandlung diskreter Daten in ein analoges Signal Bearbeiten Im einfachsten Fall wird die Umwandlung einer Folge reeller Zahlen also eines zeitdiskreten Signals mittels einer einzigen Kernfunktion vorgenommen D h zu einer Folge c n n Z displaystyle c n n in mathbb Z nbsp wird mittels einer Funktion h displaystyle h nbsp und einem Zeitschritt T displaystyle T nbsp die im weitesten Sinne interpolierende Funktion a t T n Z c n h t n T displaystyle a t T cdot sum n in mathbb Z c n cdot h t nT nbsp gebildet Deren Fouriertransformierte ist A f F H z a f T n Z c n R h t n T e i 2 p f t d t T n Z c n e i 2 p f n T H f displaystyle begin aligned A f amp mathcal F mathrm Hz a f amp T sum n in mathbb Z c n int mathbb R h t nT cdot e i 2 pi f t dt amp T sum n in mathbb Z c n e i 2 pi f nT H f end aligned nbsp wobei H f displaystyle H f nbsp die Fouriertransformierte von h t displaystyle h t nbsp ist Umwandlung eines analogen Signals in diskrete Daten Bearbeiten Ein realistischeres Modell der Messung eines zeitveranderlichen Prozesses ist die Bildung eines gewichteten Mittelwertes uber einen bestimmten Zeitraum Das kann mathematisch durch die Faltung mit einer Gewichtsfunktion w displaystyle w nbsp realisiert werden Sei x t displaystyle x t nbsp das zu messende Signal und v t displaystyle v t nbsp der gemessene Wert zum Zeitpunkt t displaystyle t nbsp der z B dem Schwerpunkt der Gewichtsfunktion zugeordnet wird so gilt v t w x t R w s x t s d s displaystyle v t w x t int mathbb R w s cdot x t s ds nbsp Unter der Fouriertransformation geht die Faltung in die Multiplikation uber Seien W V displaystyle W V nbsp und X displaystyle X nbsp die Fouriertransformierten von w v displaystyle w v nbsp und x displaystyle x nbsp dann gilt V f W f X f displaystyle V f W f X f nbsp Der Prozess Signal Daten Signal Bearbeiten Bestimmt man nun eine Folge von Messwerten mit Zeitschritt T c n v n T displaystyle T c n v nT nbsp um diese in die Interpolationsvorschrift einzusetzen so erhalten wir ein rekonstruiertes analoges Signal a t n Z v n T h t n T n Z x w n T h t n T displaystyle a t sum n in mathbb Z v nT h t nT sum n in mathbb Z x w nT h t nT nbsp Um den Fehler des gesamten Prozesses aus Diskretisierung und Wiedergabe einzuschatzen kann man diesen Prozess auf einfache frequenzbeschrankte Testsignale anwenden Dies kann im Modell durch die Bestimmung der Fouriertransformierte abgekurzt werden Dazu ist jedoch die Fourierreihe T n Z v n T e i 2 p f n T displaystyle T sum n in mathbb Z v nT e i 2 pi f nT nbsp genauer zu bestimmen Nach der Poissonschen Summenformel ist diese periodische Funktion identisch mit der Periodisierung von V f displaystyle V f nbsp Sei f s 1 T displaystyle f mathrm s tfrac 1 T nbsp die Abtastfrequenz dann gilt T n Z v n T e i 2 p f n T k Z V f k f s k Z X f k f s W f k f s displaystyle T sum n in mathbb Z v nT e i 2 pi f nT sum k in mathbb Z V f k cdot f mathrm s sum k in mathbb Z X f k cdot f mathrm s cdot W f k cdot f mathrm s nbsp Zusammenfassend gilt also A f k Z X f k f s W f k f s H f displaystyle A f left sum k in mathbb Z X f k cdot f mathrm s cdot W f k cdot f mathrm s right cdot H f nbsp Eine Frequenzkomponente um die Frequenz f displaystyle f nbsp erleidet somit eine Verzerrung mit dem Faktor W f H f displaystyle W f cdot H f nbsp und ein Aliasing der Starke W f H f k f s displaystyle W f cdot H f kf mathrm s nbsp um die Frequenz f k f s displaystyle f kf mathrm s nbsp bei k 0 displaystyle k neq 0 nbsp Um Basisbandsignale moglichst gut zu approximieren ist es erforderlich dass W f H f 1 displaystyle W f cdot H f approx 1 nbsp in einer Umgebung von f 0 displaystyle f 0 nbsp und H f k f s 0 displaystyle H f kf mathrm s approx 0 nbsp fur dieselben f displaystyle f nbsp und fur alle k 0 displaystyle k neq 0 nbsp gelten Im Rahmen einer mathematisch exakten Theorie sind diese Forderungen erfullt und alle Operationen wohldefiniert wenn k Z W f k f s 2 lt B displaystyle sum k in mathbb Z W f kf mathrm s 2 lt B nbsp und k Z H f k f s 2 lt B displaystyle sum k in mathbb Z H f kf mathrm s 2 lt B nbsp mit einem B gt 0 displaystyle B gt 0 nbsp fur alle f displaystyle f nbsp gilt und E f k Z W f H f k f s d 0 k 2 displaystyle E f sum k in mathbb Z W f H f kf mathrm s delta 0 k 2 nbsp mit dem Kronecker Delta in f 0 displaystyle f 0 nbsp stetig ist und dort eine Nullstelle hat Man erhalt dann in der Betragsquadratnorm des Funktionenraums L fur eine Basisbandfunktion x t displaystyle x t nbsp mit hochster Frequenz f H displaystyle f H nbsp nach der Parseval Identitat eine Abschatzung des relativen Fehlers d h des Signal Rausch Verhaltnisses als a x 2 2 A X 2 2 sup f f H f H E f x 2 2 displaystyle a x 2 2 A X 2 2 leq sup f in f H f H E f x 2 2 nbsp Beispiele Sind w displaystyle w nbsp und h displaystyle h nbsp Rechteckfunktionen mit Breite T displaystyle T nbsp zentriert um 0 so ist W f H f sinc T f sin p T f p T f displaystyle W f H f operatorname sinc Tf frac sin pi Tf pi Tf nbsp und es gilt E f 1 sinc T f 2 displaystyle E f 1 operatorname sinc Tf 2 nbsp Sind umgekehrt w displaystyle w nbsp und h displaystyle h nbsp die Kardinalsinusfunktionen sinc T f displaystyle operatorname sinc Tf nbsp so sind deren Fouriertransformierte die entsprechenden Rechteckfunktionen rect T 2 f displaystyle operatorname rect big tfrac T 2f big nbsp und die sich ergebende Rekonstruktionsformel ist die Kardinalreihe des Whittaker Kotelnikow Nyquist Shannon Abtasttheorems In jedem Fall fuhren Funktionen mit Frequenzkomponenten oberhalb 1 2 f s displaystyle tfrac 1 2 f mathrm s nbsp zu Aliasfehlern im Frequenzbereich 1 2 f s 1 2 f s displaystyle left tfrac 1 2 f mathrm s tfrac 1 2 f mathrm s right nbsp die Frequenzschranke des Abtasttheorems ist also notwendig aber keinesfalls hinreichend fur eine fehlerarme Rekonstruktion Der Prozess Daten Signal Daten Bearbeiten In dieser Richtung wird die interpolierende Funktion a t displaystyle a t nbsp abgetastet Es ergibt sich also d n v n T w a n t T k Z c k R w s h n T k T s d s T k Z c k w h n T k T displaystyle d n v nT w a nt T sum k in mathbb Z c k int mathbb R w s h nT kT s ds T sum k in mathbb Z c k w h nT kT nbsp Fur die Fourierreihen erhalt man daraus n Z d n e i 2 p n T f T k Z c k e i 2 p k T f n Z w h n T e i 2 p n T f displaystyle sum n in mathbb Z d n e i 2 pi n Tf T sum k in mathbb Z c k e i 2 pi k Tf cdot sum n in mathbb Z w h nT e i 2 pi n Tf nbsp Nach der Poissonschen Summenformel gilt in diesem Fall T k Z w h n T e i 2 p n T f n Z W f n f s H f n f s displaystyle T sum k in mathbb Z w h nT e i 2 pi n Tf sum n in mathbb Z W f nf mathrm s cdot H f nf mathrm s nbsp Soll die Fourierreihe der Folge c displaystyle c nbsp und damit die Folge erhalten bleiben so muss diese Summe uberall den Wert 1 haben Das Maximum der Abweichung davon gibt auch in diesem Fall eine Schranke fur den relativen Fehler bei der Datenubertragung E f n Z W f n f s H f n f s 1 displaystyle E f left sum n in mathbb Z W f nf mathrm s cdot H f nf mathrm s 1 right nbsp und d c sup E f c displaystyle d c leq sup E f c nbsp Aus mathematischer Sicht mussen die Funktionen W displaystyle W nbsp und H displaystyle H nbsp wieder die oben angegebene Schranke der Periodisierung des Betragsquadrats einhalten Weitere Arten der Abtastung BearbeitenTraditionell wird die aquidistante periodische Abtastung am meisten verwendet weil sie schon sehr umfangreich untersucht und in vielen Anwendungen umgesetzt wurde In letzten Jahrzehnten wurden auch andere Arten der Abtastung untersucht die auf gleiche Zeitintervalle zwischen Abtastwerten verzichten was einige Vorteile wie effektive Auslastung des Kommunikationskanals verspricht Zu diesen gehort unter anderem Send on Delta Abtastung Literaturquellen BearbeitenHans Dieter Luke Signalubertragung 11 Auflage Springer Verlag 2010 ISBN 978 3 642 10199 1 Hans Dieter Luke Signalubertragung Online Version 11 Auflage Springer Verlag 2010 ISBN 978 3 642 10200 4 Weblinks Bearbeiten nbsp Wiktionary Abtastung Bedeutungserklarungen Wortherkunft Synonyme Ubersetzungen Diskrete Verarbeitung kontinuierlicher Signale Unser Sampling 50 years after Shannon PDF verfugbar Abtastrate sampling rate ITWissen info Interaktive Darstellung der Abtastung und der Signalruckgewinnung in einer Webdemo Institut fur Nachrichtenubertragung der Universitat Stuttgart Abgerufen von https de wikipedia org w index php title Abtastung Signalverarbeitung amp oldid 236568826