在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。又分为条码数据采集器、无线数据采集器等等，各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际采集时，噪声也可能带来一些麻烦。虽然数据采集已经普及，但很多人并不知道其工作原理，今天就来为大家科普一下数据采集器工作原理。

    采样频率、抗混叠滤波器和样本数

    假设现在对一个模拟信号 x(t) 每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数 1/Δt被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t="0", Δt,2 Δt,3 Δt ...... 等等，x(t) 的数值就被称为采样值。所有x(0),xΔt),x(2Δt)都是采样值。下图显示了一个模拟信号和它采样后的采样值。样间隔是Δt，注意，采样点在时域上是分散的。

    模拟信号和采样显示

    这个数列被称为信号x(t)的数字化显示或者采样显示。注意这个数列中仅仅用下标变量编制索引，而不含有任何关于采样率(或Δt)的信息。所以如果只知道该信号的采样值，并不能知道它的采样率，缺少了时间尺度，也不可能知道信号x(t)的频率。根据采样定理，更低采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说，如果给定了采样频率，那么能够正确显示信号而不发生畸变的更大频率叫做奈奎斯特频率，它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和奈奎斯特频率之间畸变。

    采样率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠(alias)。出现的混频偏差(alias frequency)是输入信号的频率和最靠近的采样率整数倍的差的绝。对值。

    通常，信号采集后都要去做适当的信号处理，例如FFT等。这里对样本数又有一个要求，一般不能只提供一个信号周期的数据样本，希望有5～10个周期，甚至更多的样本。并且希望所提供的样本总数是整周期个数的。这里又发生一个困难，有时我们并不知道，或不确切知道被采信号的频率，因此不但采样率不一定是信号频率的整倍数，也不能保证提供整周期数的样本。我们所有的仅仅是一个时间序列的离散的函数x(n)和采样频率。这是测量与分析的唯①依据。

    看了这一连串的专业术语，相信不少人已经脑袋发昏了，此篇文章只为给大家科普一下，有兴趣的可以到上海途腾的官网去详细咨询。