在使用FFT方法分析信号频谱时,得到的是信号的整个频谱,但在许多实际应用中,往只对观察信号的一个很窄的频段有详细的了解。比如信号的频谱宽度为32. 768kHz,但实际需分析的只是宽度为128Hz的一段,但其分辨率须达到1HZ,此时,如直接对信号进行FFT分析,为得1Hz的分辨率,需作32768点FFT,显然是不经济的。

解决上述问题的最简单方法是采用采样率转换技术,先对信号作窄带通滤波,取出感兴趣的频段,然后作FFT。为了克服窄带滤波器的通带波纹带来的误差,可以用修正因子进行补偿。

另一方法是用抽取器作降采样处理来得到频率放大,如图6所示。首先将待分析的频段移到频率原点,然后再采样来放大这个频段,因为采样点减少了D倍,所以可以用一个小的FFT来实现高的谱分析,对于上述例子,如果作1/256的抽取,那么只需作128点的FFT就可以得到1Hz的分辨率。

在多通道数据采集系统中,由于多个通道的信号频率范围不同,必须各自使用独立的抗混叠滤波器,以致系统复杂而昂贵。如果利用多速率处理技术构成的多采样率数据系统,就会变得简单而廉价,而且对输入信号进行过采样,不必要采用高指标的模拟滤波器。

多抽样率信号处理本身目前己经比较完善，但各种建立在其基础之上的其它方面的理论却还存在着发展的空间。如数据压缩理论、小波理论和滤波器组理论等。本论文介绍了多抽样率处理理论的引入及其发展过程，系统的阐述了一下与其他同类型的处理理论的关系，进而简要的介绍了多抽样率处理理论的实现过程，主要从抽取和内插两个方面的进行了讲述，进而引入了多抽样处理理论在窄带数字滤波器设计中的应用。