Cito:
"Nyquist Sampling Theory: A sampled waveforms contains ALL the information without any
distortions, when the sampling rate exceeds twice the highest frequency contained by the
sampled waveform." Extraído del artículo "Sampling Theory", de Dan Lavry, diseñador de los excelentes convertidores Lavry.
En español, para quienes lo requieren: "Teoría de Muestreo de Nyquist: Una forma de onda muestreada contiene TODA la información, sin distorsión alguna, cuando la rata de muestreo excede al doble de la más alta frecuencia contenida en la forma de onda sampleada."
Esto incluye, por supuesto, el caso en que la rata de muestreo es 0,0001% mayor al doble de la frecuencia de muestreo. Si contiene TODA la información, sin distorsión alguna, es totalmente innecesario aumentarla.
Lo que sucede es que el teorema se aplica sobre un ancho de banda limitado, por lo que es necesario usar filtros para limitarlo ANTES del muestreo, lo que significa que deben ser filtros analógicos los cuales, entre otras cosas, sirven para prevenir efectos indeseables como el ALIASING. Si la frecuencia de corte de éstos filtros se encuentra muy cerca del límite superior de la banda, el contenido de fases se verá alterado y se percibirá una distorsión en las frecuencias más altas. Al convertir, de acuerdo al teorema de Nyquist, obtendremos toda la información, INCLUYENDO la distorsión.
Al subir la frecuencia de muestreo, la frecuencia de corte se mueve también hacia arriba, desplazando éstas distorsiones hacia una región inaudible, lo que redunda en una mejor conversión AD. Pero esto no puede hacerse indefinidamente porque también hay otro principio importante.
Cito nuevamente: “There is an inescapable tradeoff between faster sampling on one hand and a loss of accuracy,
increased data size and much additional processing requirement on the other hand.”
En español: “Hay un compromiso ineludible entre mayor rata de sampleo en una mano y pérdida de precisión, incremento en el tamaño de los datos y requerimiento de mucho procesamiento adicional en la otra mano”.
En mejor español,
ésto significa que en realidad se PIERDE precisión en la medida en que aumenta la rata de sampleo, lo que sumado al incremento en requerimientos de procesamiento hace imposible de defender una rata de sampleo de 192KHz.
La ventaja que puede tener el incremento en la rata de sampleo se reduce al filtrado, que se hace más fácil, y por eso, y solo por eso, puede uno llegar a percibir una mejora. Sin embargo, en los convertidores más actuales, ésto se ha resuelto con algo que ellos llaman “sobre-muestreo” (“oversampling” en inglés), que permite hacer lo mismo sin incrementar los requerimientos de espacio ni de procesamiento.
Cito de nuevo:
“So we have the pros and cons to increased sampling:
Pro: Easier filter
Overcome Sinc problem
Con: Reduced accuracy
Significant increase in data files size
Significant increase in processing power required”
En español:
“así que tenemos los pros y contras del incremento de la rata de sampleo:
Pro: Filtrado más fácil
Se resuelve el problema de las sinc (N.de.T: Teoría avanzada de señales)
Contras: Precisión reducida
Incremento significativo en tamaño de archivos
Incremento significativo en requerimientos de procesamiento”
Lo mejor es que las dos únicas ventajas de los 192KHz se pueden tener con una rata de sampleo razonable, usando oversampling.
Así, la verdad es que a 192KHz se pierde precisión, contrario a lo que comúnmente se piensa. Si se escucha una diferencia, si es cierto que alguien puede hacerlo, ésta será debida a distorsiones en la señal original producidas por el exceso de velocidad en la toma de muestras.
Otra cosa, si a uno le gusta ésa distorsión particular … eso ya es otra historia.
