نظرية الـ sampling
إزاي نلقط signal (إشارة) مستمرة في شكل منفصل من غير ما نخسر معلومات؟ نايكويست وشانون إدّونا الإجابة — وغيّروا كل حاجة.
من المستمر للمنفصل
signals الواقع — الصوت، الحرارة، الاهتزاز — مستمرة. وعشان نعالجها رقميًا، بناخد لقطات كل فترة ثابتة. كل لقطة اسمها sample (عيّنة).
لازم ناخد samples بسرعة قد إيه؟
لو أخدت samples ببطء زيادة هتخسر معلومات. ولو بسرعة زيادة هتهدر تخزين. هاري نايكويست وشانون جاوبوا: لازم تاخد samples بمعدّل على الأقل ضعف أعلى frequency في الـ signal.
نظرية نايكويست-شانون
الـ signal المحدودة النطاق اللي مفيهاش مكوّنات frequency أعلى من fmax ممكن تتبني تاني بالكامل من samples متاخدة بمعدّل fs ≥ 2·fmax. ومفيش أي معلومة بتضيع!
اتخيّل الـ sampling
غيّر الـ sampling rate وشوف إيه اللي بيحصل. لما fs < 2·fsignal، الـ samples متقدرش تلقط شكل الموجة.
إيه اللي بيحصل تحت نايكويست؟
لما تاخد samples بمعدّل أقل من 2·fmax، بيطلعلك الـ aliasing (الإيهام الترددي). الـ signal اللي اتاخدت بتبان كأنها signal مختلفة خالص بـ frequency أوطى. زي ما تتفرّج على عجلة عربية في فيديو — ساعات بتبان كأنها بتلف لورا.
الـ aliasing على أرض الواقع
- عجلات الأفلام — بتبان بتلف لورا عند 24 frame/ثانية
- لمبات الـ LED — بترمش في تصوير الموبايل
- أنماط موريه — في صور النسيج الناعم
الـ anti-aliasing filter
قبل الـ sampling، عدّي الـ signal على low-pass filter (مرشح تمرير منخفض) بيشيل كل الـ frequencies اللي فوق fs/2. وده بيمنع الـ aliasing. وأي analog-to-digital converter (ADC) فيه واحد جوّاه.
أهم النقط
- الـ sampling بيحوّل الـ signals المستمرة لـ منفصلة
- الـ Nyquist rate: fs ≥ 2·fmax عشان تبني الـ signal تاني بالكامل
- تحت نايكويست → aliasing (ظهور frequencies وهمية)
- الـ anti-aliasing filter بيشيل الـ frequencies اللي فوق fs/2 قبل الـ sampling
- صوت الـ CD (44.1 kHz) بيلقط كل السمع البشري (لحد ~20 kHz)
الـ aliasing: لما الـ samples تقل
دلوقتي بعد ما عرفت القاعدة، يلا نشوف إيه اللي بيحصل لما تكسرها. هندخل في الـ aliasing بعمق — الرياضيات، والرسومات، وإزاي بيظهر في الأنظمة الحقيقية.