home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #31 / NN_1992_31.iso / spool / rec / audio / 17419 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-12-28  |  2.1 KB
  1. Path: sparky!uunet!cs.utexas.edu!sdd.hp.com!spool.mu.edu!agate!ucbvax!ucdavis!matthews
  2. From: matthews@eecs.ucdavis.edu (Thomas W. Matthews)
  3. Newsgroups: rec.audio
  4. Subject: Re: CD Sound (again?)
  5. Message-ID: <20597@ucdavis.ucdavis.edu>
  6. Date: 28 Dec 92 19:31:57 GMT
  7. References: <1992Dec28.052109.13426@leland.Stanford.EDU> <1hm6geINNhpi@gap.caltech.edu> <24496@alice.att.com>
  8. Sender: usenet@ucdavis.ucdavis.edu
  9. Organization: Division of Electrical Engineering and Computer Science, UC Davis
  10. Lines: 28
  11.  
  12. In my work with sampled-data detectors, I find it is often necessary to
  13. clarify something about the Nyquist sampling theorem.  Maybe some aspect
  14. of this principle would be appropriate for the FAQ on sampling.
  15.  
  16. In my application (not audio), I care only about the value of the input
  17. waveform at the sample times.  I will not be attempting to reconstruct the
  18. waveform BETWEEN the sample times.  Hence, the input signal need not be
  19. bandlimited to half the sampling frequency.  
  20.  
  21. However, it is the goal of audio devices to reconstruct the input waveform
  22. from the samples, including the part of the waveform between the samples.
  23. The Nyquist sampling theorem addresses this problem.  In the digital vs
  24. analog debate, I have heard it said that digital leaves out part of the sound
  25. (the part between the sample times).  It may not be widely understood that
  26. the goal of digital recording is to reconstruct the entire signal.  Maybe the
  27. FAQ should state that explicitly.  
  28.  
  29. Once the goal of digital recording has been established, one can apply
  30. the Nyquist sampling theorem to determine a minimum sampling rate depending
  31. on signal bandwidth, given ideal samplers and ideal filters.   Practical
  32. filters certainly introduce undesirable effects; these can be mitigated by
  33. increasing the sampling frequency (to decrease required filter complexity) or
  34. by doing more of ther filtering in the digital domain (certain types of
  35. filter responses are possible there).  The "sinc interpolation" refered to
  36. in an earlier article can be called filtering - convolution with a sinc
  37. function results in a "brick wall" filter.
  38.  
  39. Tom Matthews
  40.