Ha a che fare con la frequenza di campionamento e come l'orologio di campionamento (l'oscillatore locale o LO) si collega alla frequenza del segnale di interesse.
Il tasso di frequenza di Nyquist è il doppio della frequenza (o larghezza di banda) doppia negli spettri campionati (per evitare aliasing) dei segnali in banda base. Ma in pratica, dati i segnali di lunghezza finita, e quindi i segnali non matematicamente perfettamente banditi (nonché la potenziale necessità di filtri non-muro fisicamente implementabili), la frequenza di campionamento per DSP deve essere superiore al doppio della frequenza del segnale più alta . Quindi raddoppiare il numero di campioni raddoppiando la frequenza di campionamento (2X LO) sarebbe ancora troppo basso. Quadruplicare la frequenza di campionamento (4X LO) porterebbe ben al di sopra della frequenza di Nyquist, ma l'utilizzo di una frequenza di campionamento di frequenza molto più elevata sarebbe più costoso in termini di componenti del circuito, prestazioni ADC, velocità di dati DSP, megaflop richiesti, ecc.
Quindi campionamento IQ viene spesso fatto con un oscillatore locale (o relativamente vicino) la stessa frequenza del segnale o frequenza banda di interesse, che è ovviamente modo troppo bassa frequenza di campionamento (per segnali in banda) secondo Nyquist. Un campione per ciclo di onda sinusoidale potrebbe essere tutto agli incroci zero, o tutti ai vertici, o in qualsiasi punto nel mezzo. Non imparerai quasi nulla di un segnale sinusoidale così campionato. Ma chiamiamo questo, di per sé quasi inutile, insieme di campioni l'I di un insieme di campioni IQ.
Ma che ne dici di aumentare il numero di campioni, non semplicemente raddoppiando la frequenza di campionamento, ma prendendo un campione aggiuntivo un po 'dopo il primo per ogni ciclo. Due campioni per ciclo un po 'distanti consentirebbero di stimare la pendenza o il derivato. Se un campione fosse a zero, il campione aggiuntivo non lo sarebbe. Quindi sarebbe molto meglio capire il segnale che viene campionato. Due punti, più la consapevolezza che il segnale di interesse è approssimativamente periodico alla frequenza di campionamento (a causa della limitazione della banda) è di solito sufficiente per iniziare a stimare le incognite di un'equazione sinusoidale canonica (ampiezza e fase).
Ma se si va troppo in disparte con il secondo campione, a metà strada tra la prima serie di campioni, si finisce con lo stesso problema del campionamento 2X (un campione potrebbe essere a un zero positivo, l'altro a un negativo, che ti dice Niente). È lo stesso problema del 2X che ha una frequenza di campionamento troppo bassa.
Ma a metà strada tra due campioni del primo set (il set "I") c'è un punto debole. Non ridondante, come nel caso del campionamento allo stesso tempo, e non distribuito uniformemente (il che equivale a raddoppiare la frequenza di campionamento), c'è un offset che fornisce le massime informazioni sul segnale, con il costo che rappresenta invece un ritardo preciso per il campione aggiuntivo di una frequenza di campionamento molto più elevata. Si scopre che quel ritardo è di 90 gradi. Questo ti dà un set di campioni "Q" molto utile, che insieme al set "I", ti dice molto di più su un segnale che su entrambi. Forse abbastanza per demodulare AM, FM, SSB, QAM, ecc. Ecc. Mentre il campionamento complesso o IQ alla frequenza portante, o molto vicino, invece che a molto più alto di 2X.
Inserito il:
Un offset esatto di 90 gradi per la seconda serie di campioni corrisponde anche alla metà dei vettori base dei componenti in un DFT. È richiesto un set completo per rappresentare completamente i dati non simmetrici. L'algoritmo FFT più efficiente è molto comunemente usato per fare molta elaborazione del segnale. Altri formati di campionamento diversi dal QI potrebbero richiedere la pre-elaborazione dei dati (ad es. Aggiustamento per eventuali squilibri del QI in fase o guadagno) o l'uso di FFT più lunghi, quindi potenzialmente meno efficiente per alcuni dei filtri o della demodulazione comunemente eseguiti in tipico Elaborazione DSP dei dati IF.
Inserito il:
Si noti inoltre che la larghezza di banda a cascata di un segnale QI SDR, che potrebbe sembrare a banda larga, è in genere leggermente più stretta rispetto al QI o alla frequenza di campionamento complessa, anche se la frequenza centrale pre-complessa-eterodina potrebbe essere molto superiore alla frequenza di campionamento del QI . Quindi la percentuale di componenti (2 componenti per singolo complesso o campione IQ), che è il doppio della frequenza IQ, finisce per essere superiore al doppio della larghezza di banda di interesse, rispettando così il campionamento di Nyquist.
Inserito il:
Non puoi creare tu stesso il secondo segnale di quadratura semplicemente ritardando l'ingresso, perché stai cercando il cambiamento tra il segnale e il segnale di 90 gradi più tardi. E non vedrai alcun cambiamento se usi gli stessi due valori. Solo se si campiona in due momenti diversi, leggermente sfalsato.