对于那里的SDR专家来说，我可能有一个奇怪的问题。
宽带分频器的物理实现（在软件中）是什么？
例如，假设我想捕获1 GHz的信号，带宽为10 MHz，然后除以10倍。
我希望在1 MHz带宽下获得100 MHz的下采样信号。
是的，我知道我会丢失信息，但是假设这会被用作频谱分析，而不是完整的音频，视频等。
从概念上讲，这可以通过以最高频率成分的2 +倍（例如2.5 GHz）对RF进行采样，然后丢弃10个采样中的9个来实现这一目标吗？
谢谢，
戴夫
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嗯，一旦你将你的信号数字化，就会失去属性“带宽”，这是一个真实世界的概念（并没有附加到我们在DSP中讨论的固有无意义的数字流中。 SDR）。因此，没有带宽为10MHz的信号（没有查看样本的内容），但只记得通过采样速率为20MS / s的模拟信号产生的数字流（如果你是进行实际采样;如果你有一个I / Q下变频器并同时采样I和Q，你将获得复杂的采样，其中10MS / s足以代表10MHz的带宽）。
现在，如果你只丢掉10个样本中的9个，这就是抽取，你会得到混叠，因为现在你无法判断在原始信号中取10个样本的正弦是否实际上是正弦或只是一个常数;对于频率高于新采样率奈奎斯特带宽的任何正弦波，也是如此。这是一种信息的丢失，所以是的，那会起作用。
然而，我认为，你有一些特定的东西，即在频率方向上缩放信号。让我们快速了解傅立叶分析：有众所周知的频率缩放对应关系。
然后，让G成为g的傅里叶变换 g（at）＆lt; - ＆gt; 1 / | A | G（T / A）正如您所看到的，在频域压缩某些内容实际上意味着在时域中“加速”，即。抽取！
所以，为了有意义地做到这一点，你可以想象你的信号长度为N的DFT，并通过将它与1的梳子相乘，将10个箱中的9个设置为零。现在，与频域中的信号相乘是在时域中利用该信号的傅里叶变换进行卷积。这种梳子的傅里叶变换，毫不奇怪，是奈奎斯特-M滤波器的补充，因而是滤波器本身;因此，您将获得一个多波段通过的信号版本，然后您可以在没有别名的情况下进行抽取。
希望这就是你所追求的！