Suono e Informatica

Il campionamento

- Necessità del campionamento quando si usano sistemi digitali

	Il segnale analogico (in questo caso una semplice sinusoide) deve essere discretizzato per poter essere elaborato con sistemi numerici (ad es. il computer)
	Effetto della discretizzazione applicata al segnale precedente. Del segnale originario restano solo i puntini blu alla sommità delle linee rosse che sono posizionate in corrispondenza dei punti di campionamento

- Natura del campionamento

	Il campionamento consiste nel prendere, ad intervalli di tempo regolari Tc, i valori del segnale. La grandezza Tc viene chiamata periodo di campionamento. Il suo reciproco, Fc = 1/Tc, è la frequenza di campionamento.
	Pertanto se il il segnale è rappresentato dalla funzione s(t), il segnale campionato può essere scritto come s(tk) = s(t0+kTc), con k intero; in questa forma si evidenzia il fatto che il campionamento consiste nel prelevare solo i valori del segnale corrispondenti all'inizio di ogni periodo di campionamento.

- Modelli matematici

	Per effettuare correttamente il campionamento si deve tenere conto del teorema di Shannon: la frequenza di campionamento deve avere un valore almeno doppio della massima frequenza presente nel segnale; in formule: Fc > 2fmax .
	Nelle figure vediamo un segnale, il campionamento e la ricostruzione che risulta affetta da un evidente errore.
	Questo fenomeno viene chiamato Aliasing
	Un altro esempio di campionamento (e ricostruzione) di un segnale effettuato con una frequenza di campionamento insufficiente. Notare l'effetto dell'aliasing consistente nella ricostruzione di una sinusoide di frequenza diversa (minore) di quella del segnale originario
Una volta che il segnale è stato acquisito e memorizzato in un sistema digitale, la sequenza dei valori numerici ottenuti dal campionamento può essere rappresentato con una successione (ad es. xn). Si possono così applicare i risultati dell'elaborazione numerica dei segnali (Digital Signal Processing) per intervenire sul segnale stesso.