একটি সংকেতের তিনটি বৈশিষ্ট্য যেমন ভোল্টেজ বা has প্রশস্ততা, ফ্রিকোয়েন্সি, পর্যায়। সংকেতগুলি কেবলমাত্র একটি অ্যানালগ ফর্মে উপস্থাপন করা হয় যেখানে ডিজিটাল ফর্ম প্রযুক্তি পাওয়া যায় না। অ্যানালগ সংকেত সময়ে অবিচ্ছিন্ন থাকে এবং সংকেতের বিভিন্ন সময়কালের জন্য ভোল্টেজের স্তরের পার্থক্য থাকে। এখানে, এর প্রধান অপূর্ণতা, প্রশস্ততা সিগন্যালের সময়কালের সাথে পরিবর্তিত হতে থাকে। এটি সংকেত উপস্থাপনের ডিজিটাল ফর্মের মাধ্যমে পরাভূত হতে পারে। এখানে নমুনা কৌশলটি ব্যবহার করে সিগন্যালের একটি এনালগ ফর্মকে ডিজিটাল আকারে রূপান্তর করা যায়। এই প্রযুক্তির আউটপুট তার এনালগ সংকেতের বিচ্ছিন্ন সংস্করণ উপস্থাপন করে। এখানে এই নিবন্ধে, আপনি উপপাদ্য, সংজ্ঞা, অ্যাপ্লিকেশন এবং এর ধরণের কী কী নমুনা দিচ্ছেন তা খুঁজে পেতে পারেন।
স্যাম্পলিং উপপাদ্য কী?
একটি অবিচ্ছিন্ন সংকেত বা একটি এনালগ সংকেত নমুনার আকারে ডিজিটাল সংস্করণে উপস্থাপন করা যেতে পারে। এখানে, এই নমুনাগুলিকে পৃথক পয়েন্ট হিসাবেও ডাকা হয়। নমুনা উপপাদনের ক্ষেত্রে, ইনপুট সংকেত সংকেতটির অ্যানালগ আকারে এবং দ্বিতীয় ইনপুট সিগন্যাল একটি নমুনা সংকেত, যা একটি পালস ট্রেন সিগন্যাল এবং প্রতিটি নাড়িটি 'টিএস' পিরিয়ডের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। এই নমুনা সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি ইনপুট এনালগ সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি দ্বিগুণের বেশি হওয়া উচিত। যদি এই শর্তটি সন্তুষ্ট হয় তবে অ্যানালগ সিগন্যালটি নিখুঁতভাবে আলাদা আকারে উপস্থাপিত হয় অন্যথায় এনালগ সিগন্যাল নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধানের জন্য এর প্রশস্ততা মান হারাতে পারে। স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি ইনপুট অ্যানালগ সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি তুলনায় কতবার বেশি, একইভাবে, নমুনাযুক্ত সংকেতটি সিগন্যালের একটি নিখুঁত স্বতন্ত্র রূপ হতে চলেছে। এবং মূল ধরণের সংকেত পুনরুদ্ধারের জন্য এই ধরণের বিচ্ছিন্ন সংকেতগুলি পুনর্গঠন প্রক্রিয়ায় ভালভাবে সম্পাদিত হয়।
স্যাম্পলিং-ব্লক-ডায়াগ্রাম
নমুনা উপপাদ্য সংজ্ঞা
স্যাম্পলিং উপপাদ্যটিকে ইনপুট এনালগ সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি দ্বিগুণ হিসাবে নমুনা ফ্রিক্যোয়েন্সি গ্রহণ করে একটি পৃথক আকারে অ্যানালগ সিগন্যালের রূপান্তর হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে। ইনপুট সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি এফএম দ্বারা চিহ্নিত এবং এফএস দ্বারা চিহ্নিত নমুনা সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি।
আউটপুট নমুনা সংকেত নমুনা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। এই নমুনাগুলি একটি ফাঁক দিয়ে বজায় রাখা হয়, এই ফাঁকগুলি নমুনা সময় বা নমুনা ব্যবধান (টিএস) হিসাবে অভিহিত করা হয়। এবং নমুনা সময়কালের পারস্পরিক ক্রিয়াকলাপ 'স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি' বা 'নমুনা হার' হিসাবে পরিচিত। নমুনার সংখ্যা নমুনা সংকেতটিতে প্রতিনিধিত্ব করা হয় নমুনা হার দ্বারা নির্দেশিত।
নমুনা ফ্রিকোয়েন্সি এফএস = 1 / এসএস
নমুনা উপপাদ্য বিবৃতি
স্যাম্পলিং উপপাদ্যটিতে বলা হয়েছে যে 'একটি সময়ের পরিবর্তনের সিগন্যালের অব্যাহত রূপকে নমুনার সাহায্যে একটি সংকেতের স্বতন্ত্র আকারে উপস্থাপন করা যায় এবং নমুনা সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি Fs এর বেশি ফ্রিকোয়েন্সি থাকার সময় নমুনা (বিযুক্ত) সংকেতটি মূল আকারে ফিরে পাওয়া যায় F ইনপুট সংকেত ফ্রিকোয়েন্সি এফএম এর চেয়ে বড় বা সমান।
Fs ≥ 2Fm
যদি স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি (এফএস) ইনপুট সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি (এফএম) এর দ্বিগুণ হয়, তবে এই জাতীয় অবস্থাকে নমুনা দেওয়ার জন্য Nyquist মানদণ্ড বলা হয়। যখন স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি দ্বিগুণ হয় তখন ইনপুট সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি 'Nyquist হার' হিসাবে পরিচিত।
Fs = 2Fm
যদি স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি (এফএস) ইনপুট সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি দ্বিগুণের চেয়ে কম হয় তবে এ জাতীয় মানদণ্ডকে এলিয়াসিং এফেক্ট বলে।
Fs<2Fm
সুতরাং, স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি মানদণ্ড থেকে তিনটি শর্ত সম্ভব possible তারা নমুনা, Nyquist এবং aliasing রাজ্য হয়। এখন আমরা Nyquist নমুনা উপপাদ্য দেখতে পাবেন।
Nyquist নমুনা উপপাদ্য
নমুনা প্রক্রিয়ায়, অ্যানালগ সিগন্যালটিকে একটি পৃথক সংস্করণে রূপান্তর করার সময়, নির্বাচিত নমুনা সংকেতটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। অ্যানালগকে পৃথক করে রূপান্তর করার সময় নমুনা আউটপুটটিতে বিকৃতি পাওয়ার কারণগুলি কী কী? এই ধরণের প্রশ্নের উত্তর 'Nyquist নমুনা উপপাদ্য' দ্বারা দেওয়া যেতে পারে।
নাইকুইস্ট স্যাম্পলিং উপপাদ্যটিতে বলা হয়েছে যে স্যাম্পলিং সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সিটি বিকৃতি কম আউটপুট সংকেত পেতে ইনপুট সিগন্যালের সর্বোচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি উপাদান দ্বিগুণ হওয়া উচিত। বিজ্ঞানীর নাম অনুসারে, হ্যারি নাইকুইস্টকে এর নাম দেওয়া হয়েছে নাইকুইস্ট স্যাম্পলিং উপপাদ্য।
Fs = 2Fm
নমুনা আউটপুট ওয়েভফর্ম
স্যাম্পলিং প্রক্রিয়াটির জন্য দুটি ইনপুট সংকেত প্রয়োজন। প্রথম ইনপুট সিগন্যাল একটি অ্যানালগ সিগন্যাল এবং অন্য ইনপুটটি স্পন্দিত নাড়ি বা সমতা পালস ট্রেন সংকেত। এবং আউটপুট যা পরে নমুনাযুক্ত সংকেত হয় গুণক ব্লক থেকে আসে। স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া আউটপুট তরঙ্গরূপগুলি নীচে দেখানো হয়েছে।
স্যাম্পলিং-আউটপুট-তরঙ্গরূপসমূহ
শ্যানন স্যাম্পলিং উপপাদ্য
স্যাম্পলিং উপপাদ্য একটি দক্ষ কৌশল যোগাযোগ অ্যানালগ সিগন্যালকে বিযুক্ত এবং ডিজিটাল আকারে রূপান্তর করার জন্য ধারণাগুলি। পরবর্তীতে ডিজিটাল কম্পিউটারগুলির অগ্রগতি ক্লড শ্যানন নামে একজন আমেরিকান গণিতবিদ এই নমুনা ধারণাকে বাস্তবায়িত করেছিলেন ডিজিটাল অ্যানালগটি ডিজিটাল আকারে রূপান্তর করার জন্য যোগাযোগ। স্যাম্পলিং উপপাদ যোগাযোগের ক্ষেত্রে একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ধারণা এবং এই কৌশলটি এলিয়াসিং প্রভাব এড়ানোর জন্য Nyquist মানদণ্ডটি অনুসরণ করা উচিত।
অ্যাপ্লিকেশন
কিছু আছে নমুনা উপপাদনের অ্যাপ্লিকেশন নীচে তালিকাভুক্ত করা হয়। তারা হয়
- সঙ্গীত রেকর্ডিংয়ে শব্দ মানের বজায় রাখতে।
- নমুনা প্রক্রিয়া পৃথক আকারে অ্যানালগ রূপান্তর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।
- কন্ঠ সনান্তকরণ সিস্টেম এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতি সিস্টেম।
- সংশোধন এবং ডিমোডুলেশন সিস্টেম
- সেন্সর ডেটা মূল্যায়ন সিস্টেমগুলিতে
- রাডার এবং রেডিও নেভিগেশন সিস্টেমের নমুনা প্রযোজ্য।
- ডিজিটাল ওয়াটারমার্কিং এবং বায়োমেট্রিক শনাক্তকরণ সিস্টেম, নজরদারি সিস্টেম।
লো পাস সিগন্যালের জন্য নমুনা উপপাদ্য
নিম্ন সীমার ফ্রিকোয়েন্সি থাকা কম পাস সংকেতগুলি এবং যখনই এই ধরণের নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি সংকেতগুলিকে পৃথকীতে রূপান্তর করতে হবে তখন আউটপুট ডিস্ক্রিট সিগন্যালের বিকৃতি এড়াতে স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি এই নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি সংকেতের চেয়ে দ্বিগুণ হওয়া উচিত। এই শর্তটি অনুসরণ করে, স্যাম্পলিং সিগন্যালটি ওভারল্যাপ হয় না এবং এই নমুনাযুক্ত সংকেতটিকে তার মূল আকারে পুনর্গঠন করা যেতে পারে।
- ব্যান্ডমিলড সিগন্যাল এক্সএ (টি)
- এক্সএ (টি) পুনর্নির্মাণের Xa (F) এর ফুরিয়ার সিগন্যাল প্রতিনিধিত্ব
নমুনা উপপাদনের প্রমাণ
স্যাম্পলিং উপপাদ্যটিতে বলা হয়েছে যে একটি পৃথক সংস্করণে এনালগ সংকেতের প্রতিনিধিত্ব নমুনার সাহায্যে সম্ভব হতে পারে। এই প্রক্রিয়াটিতে অংশ নিচ্ছে এমন ইনপুট সংকেতগুলি এনালগ সিগন্যাল এবং নমুনা পালস ট্রেনের ক্রম।
ইনপুট অ্যানালগ সিগন্যাল হ'ল (টি) 1
নমুনা পালস ট্রেনটি হ'ল
নমুনা-নাড়ি-ট্রেন
একটি ইনপুট এনালগ সংকেতের বর্ণালীটি হ'ল,
ইনপুট সংকেত বর্ণালী
নমুনা পালস ট্রেনের ফুরিয়ার সিরিজের উপস্থাপনাটি
ফুরিয়ার-সিরিজ-উপস্থাপনা-নমুনা-নাড়ি
নমুনা আউটপুট সিগন্যালের বর্ণালী হ'ল,
বর্ণালী-এর-নমুনা-আউটপুট-সংকেত
যখন এই পালস ট্রেনের ক্রমগুলি এনালগ সিগন্যালের সাথে একাধিক হয় তখন আমরা নমুনা আউটপুট সংকেত পাই যা এখানে জি (টি) হিসাবে নির্দেশিত।
নমুনা-আউটপুট-সংকেত
সমীকরণ 3 সম্পর্কিত সিগন্যালটি এলপিএফ থেকে পাস করার সময়, কেবলমাত্র এফএম থেকে –Fm সিগন্যাল কেবল আউটপুট দিকে চলে যায় এবং অবশিষ্ট সংকেতটি মুছে ফেলা হবে। কারণ এলপিএফকে কাট অফ ফ্রিকোয়েন্সি বরাদ্দ করা হয় যা ইনপুট এনালগ সিগন্যাল ফ্রিকোয়েন্সি মানের সমান। এইভাবে একদিকে অ্যানালগ সিগন্যালটি আলাদাতে রূপান্তরিত হতে চলেছে এবং একটি স্বল্প পাস ফিল্টার থেকে কেবল তার মূল অবস্থানে ফিরে আসে।
সুতরাং, এটি সমস্তর একটি ওভারভিউ সম্পর্কে নমুনা উপপাদ্য। আপনার জন্য এখানে একটি প্রশ্ন, Nyquist হার কত?
