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17-18 2025 Elektronik 47 Mess-Prüftechnik Qualität und Verwertbarkeit von Messdaten Eine Frage der Abtastrate Wie oft ein Signal pro Sekunde erfasst wird entscheidet über die Qualität und Verwertbarkeit der Messdaten Eine zu hohe Abtastrate erzeugt teils unnötigen Datenballast bei einer zu niedrigen Abtastrate hingegen können wichtige Details verloren gehen Doch es gibt neue Tools mit denen sich die optimale Balance finden lässt Von Velizara Lilova Die Abtastrate ist der Herzschlag eines Datenerfassungssystems Sie bestimmt wie präzise ein Signal erfasst wird Und sie spielt eine Schlüsselrolle wenn es darum geht die Zuverlässigkeit der Daten für weitere Analysen sicherzustellen Egal ob es gilt schnelle Transienten in elektronischen Bauteilen zu überwachen oder langfristige Temperaturverläufe zu verfolgen – die Wahl der richtigen Abtastrate bringt Präzision und Zweckmäßigkeit miteinander in Einklang Gehen wir zunächst einmal der Frage nach warum die Abtastrate überhaupt so grundlegend wichtig für die Datenerfassung ist und in welchen Fällen eine hohe oder eine niedrige Abtastrate sinnvoll ist Und wir schauen auf neue Lösungen wie die Envelope-Funktion oder die Dual-Sampling-Funktion die die Vorteile beider Ansätze vereinen Abtastung mit hoher Geschwindigkeit und effiziente Langzeitdatenaufzeichnung Was versteht man unter der Abtastrate? Die Abtastrate gibt an wie oft ein analoges Signal pro Sekunde gemessen und in ein digitales Signal umgewandelt wird Sie bestimmt die Auflösung und Genauigkeit des erfassten Signals Eine höhere Abtastrate liefert mehr Details erfordert jedoch auch mehr Speicherplatz und eine höhere Rechenleistung Eine niedrigere Abtastrate hingegen spart Ressourcen birgt aber auch das Risiko dass wichtige Daten verloren gehen Das Nyquist-Theorem als elementare Orientierungshilfe Die Abtastrate muss mindestens doppelt so hoch sein wie die höchste Frequenz des zu messenden Signals um eine exakte Signal rekonstruktion zu gewährleisten Dieser als Nyquist-Theorem bekannte Grundsatz stellt sicher dass ein Signal ohne Detailverluste erfasst wird Liegt die Abtastrate unterhalb dieses Schwellenwerts in diesem Fall spricht man von Undersampling bzw Unterabtastung können Aliasing-Effekte auftreten Bei diesem Phänomen werden hochfrequente Komponenten fälschlicherweise als niedrigere Frequenzen dargestellt was zu verzerrten und unzuverlässigen Daten führt