Modulação de pulso
Até agora, discutimos sobre modulação de onda contínua. Agora é hora de sinais discretos. oPulse modulationtécnicas, lida com sinais discretos. Vejamos como converter um sinal contínuo em um sinal discreto. O processo chamado Amostragem nos ajuda nisso.
Amostragem
O processo de conversão de sinais de tempo contínuos em sinais de tempo discretos equivalentes pode ser denominado como Sampling. Um certo instante de dados é continuamente amostrado no processo de amostragem.
A figura a seguir indica um sinal de tempo contínuo x(t) e um sinal amostrado xs(t). Quandox(t) é multiplicado por um trem de impulso periódico, o sinal amostrado xs(t) é obtido.
![](https://assets.edu.lat/principles_of_communication/images/sampling.jpg)
UMA sampling signal é um trem periódico de pulsos, tendo unit amplitude, amostrado em intervalos iguais de tempo Ts, que é chamado de Sampling time. Esses dados são transmitidos em instantes de tempoTs e o sinal da portadora é transmitido no tempo restante.
Taxa de amostragem
Para discretizar os sinais, a lacuna entre as amostras deve ser corrigida. Essa lacuna pode ser denominada comosampling period Ts.
$$ Amostragem \: Frequência = \ frac {1} {T_s} = f_s $$
Onde,
Ts = o tempo de amostragem
fs = a frequência de amostragem ou taxa de amostragem
Teorema de Amostragem
Ao considerar a taxa de amostragem, um ponto importante a respeito de quanto a taxa deve ser, deve ser considerado. orate of sampling deve ser tal que os dados no sinal de mensagem não sejam perdidos nem sobrepostos.
o sampling theorem afirma que “um sinal pode ser reproduzido exatamente se for amostrado na taxa fs que é maior ou igual a duas vezes a frequência máxima W. ”
Simplificando, para a reprodução eficaz do sinal original, a taxa de amostragem deve ser duas vezes a frequência mais alta.
Que significa,
$$ f_s \ geq 2W $$
Onde,
fs = a frequência de amostragem
W é a frequência mais alta
Esta taxa de amostragem é chamada de Nyquist rate.
O teorema da amostragem, que também é chamado de Nyquist theorem, fornece a teoria da taxa de amostragem suficiente em termos de largura de banda para a classe de funções que são limitadas por banda.
Para o sinal de tempo contínuo x(t), o sinal de banda limitada no domínio da frequência, pode ser representado como mostrado na figura a seguir.
![](https://assets.edu.lat/principles_of_communication/images/band_limited_signal.jpg)
Se o sinal for amostrado acima da taxa de Nyquist, o sinal original pode ser recuperado. A figura a seguir explica um sinal, se amostrado a uma taxa superior a 2w no domínio da frequência.
![](https://assets.edu.lat/principles_of_communication/images/sampled_signal.jpg)
Se o mesmo sinal for amostrado a uma taxa inferior a 2w, o sinal amostrado se parecerá com a figura a seguir.
![](https://assets.edu.lat/principles_of_communication/images/aliasing.jpg)
Podemos observar a partir do padrão acima que a sobreposição de informações é feita, o que leva à confusão e perda de informações. Este fenômeno indesejado de sobreposição é chamado deAliasing.
O aliasing pode ser referido como "o fenômeno de um componente de alta frequência no espectro de um sinal, assumindo a identidade de um componente de baixa frequência no espectro de sua versão amostrada".
Conseqüentemente, a amostragem do sinal é escolhida para estar na taxa de Nyquist, como foi declarado no teorema de amostragem. Se a taxa de amostragem for igual a duas vezes a frequência mais alta (2W).
Que significa,
$$ f_s = 2W $$
Onde,
fs = a frequência de amostragem
W é a frequência mais alta
![](https://assets.edu.lat/principles_of_communication/images/good_sampling_rate.jpg)
O resultado será como mostrado na figura acima. A informação é substituída sem qualquer perda. Portanto, esta é uma boa taxa de amostragem.