rev. 0
AD1896
–16–
asrc 函数的 overview
theory 的 运作
异步的 样本 比率 转换 是 converting 数据 从
一个 时钟 源 在 一些 样本 比率 至 另一 时钟 源 在
这 一样 或者 不同的 样本 比率. 这 simplest approach 至
异步的 样本 比率 转换 是 这 使用 的 一个 零-顺序
支撑 在 二 samplers 显示 在 图示 4. 在 一个 asynchro-
nous 系统 t2 是 从不 equal 至 t1 也不 是 这 比率 在 t2
和 t1rational. 作 一个 结果, 样本 在 f
s_输出
将 是 重复的 或者
dropped producing 一个 错误 在 这 resampling 处理. 这
频率 domain 显示 这 宽 一侧 lobes 那 结果 从
这个 错误 当 这 抽样 的 f
s_输出
是 convolved 和 这
attenuated images 从 这 sin(x)/x nature 的 这 零-顺序
支撑. 这 images 在 f
s_在
, 直流 信号 images, 的 这 零-顺序 支撑
是 infinitely attenuated. 自从 这 比率 的 t2 至 t1 是 一个 irra-
tional 号码, 这 错误 结果 从 这 resampling 在 f
s_输出
能 从不 是 eliminated. 不管怎样, 这 错误 能 是 signifi-
cantly reduced 通过 interpolation 的 这输入 数据 在 f
s_在
.
这 ad1896 是 conceptually interpolated 用 一个 因素 的 2
20
.
零-顺序
支撑
在
输出
f
s_在
= 1/t1
f
s_输出
= 1/t2
原来的 信号
抽样 在 f
s_在
sin(x)/x 的 零-顺序 支撑
spectrum 的 零-顺序 支撑 输出
spectrum 的 f
s_输出
抽样
f
s_输出
2
f
s_输出
频率 回馈 的 f
s_输出
convolved 和零-顺序
支撑 spectrum
图示 4. 零-顺序 支撑 正在 使用 用 f
s_输出
至
resample 数据 从 f
s_在
这 conceptual 高 interpolation 模型
interpolation 的 这 输入 数据 用 一个 因素 的 2
20
involves 放置
(2
20
–1) 样本 在 各自 f
s_在
样本. 图示 5 显示
两个都 这 时间 domain 和 这 频率 domain 的 interpolation
用 一个 因素 的 2
20
. conceptually, interpolation 用 2
20
将
包含 这 步伐 的零-stuffing (2
20
–1) 号码 的 samples
在 各自 f
s_在
样本 和 convolving 这个 interpolated
信号 和 一个 数字的 低-通过 过滤 至 压制 这 images. 在 这
时间 domain 它 能 是 seen 那 f
s_输出
选择 这 closest f
s_在
×
2
20
样本 从 这 零-顺序 支撑 作 opposed 至 这 最近的 f
s_在
样本 在 这 情况 的 非 interpolation. 这个 significantly 减少
这 resampling 错误.
在 输出
f
s_在
f
s_输出
时间 domain 的 f
s_在
样本
时间 domain 输出 的 这 低-通过 过滤
时间 domain 的 f
s_输出
RESAMPLING
时间 domain 的 这 零-顺序 支撑 输出
INTERPOLATE
用 n
低-通过
过滤
零-顺序
支撑
图示 5. 时间 domain 的 这 interpolation 和
Resampling
在 这 频率 domain 显示 在 图示 6 这 interpolation
expands 这 频率 axis 的 这 零-顺序 支撑. 这 images
从 这 interpolation 能 是 sufficiently attenuated 用 一个 好的
低-通过 过滤. 这 images 从 这 零-顺序 支撑 是 now
pushed 用 一个 因素 的 2
20
closer 至 这 极大的 attenuation 要点
的 这 零-顺序 支撑, 这个 是 f
s_在
×
2
20
. 这 images 在 这
零-顺序 支撑 是 这 determining 因素 为 这 fidelity 的 这
输出 在 f
s_输出
. 这 worst-情况 images 能 是 computed 从
这 零-顺序 支撑 频率 回馈, 最大 image =
sin (
π
×
f/f
s_interp
)/(
π
×
f/f
s_interp
). f 是 这 频率 的 这
worst-case image 这个 将 是 2
20
×
f
s_在
±
f
s_在
/2 , 和
f
s_interp
是 f
s_在
×
2
20
.
这 下列的 worst-情况 images 将 呈现 为 f
s_在
=
192 khz:
image 在 f
s_interp
– 96 khz = –125.1 db
image 在 f
s_interp
+ 96 khz = –125.1 db
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