Aliasing სიხშირის კალკულატორი

ამ კალკულატორის შესახებ

ნაიკვისტ–შენონის დისკრეტიზაციის თეორემა ამბობს, რომ სიგნალი უნდა დისკრეტიზდეს მისი უმაღლესი სიხშირული კომპონენტის ორჯერ მეტი სიხშირით (Nyquist-ის სიხშირე — დისკრეტიზაციის სიხშირის ნახევარი), რათა დამახინჯების გარეშე აღდგეს. როცა სიგნალი ამ სიხშირეზე დაბლა დისკრეტიზდება, მისი ნამდვილი სიხშირე უფრო დაბალ, „დაკეცილ“ სიხშირედ ისახება — ეს არის aliasing, რომელიც გამოითვლება სიგნალის სიხშირის არეკვლით Nyquist-ის სიხშირის ჯერადების გარშემო, სანამ ის დასაშვებ დიაპაზონში არ მოხვდება.

Aliasing ვლინდება ნაკლებად დისკრეტიზებულ გამოსახულებებში დაკბილული კიდეების სახით, კლასიკური „ფურგონის ბორბლის ეფექტით“, როცა ვიდეოში მბრუნავი ბორბლები უკან ბრუნავენ, და ცუდად გაფილტრულ აუდიოციფრულ გარდაქმნაში ცრუ დაბალსიხშირულ ტონებად. აუდიოინჟინრები, DSP-დიზაინერები და ყველა, ვინც ანალოგ-ციფრული გარდაქმნის კონვეიერს აგებს, ამ გამოთვლას იყენებს დისკრეტიზაციის სიხშირის ასარჩევად — ან ანტი-aliasing ფილტრის დასაპროექტებლად — რათა მაღალმა სიხშირეებმა ცრუ დაბლებად არ გაიაროს.