Alias ou falseamento é um fenômeno que ocorre na digitalização de sinais analógicos.
Um circuito que faça amostragem de sinais precisa de uma velocidade de amostragem acima do sinal que deve ser amostrado, para evitar o problema denominado “engano”, “falseamento” ou se adotarmos o termo em inglês “alias”.
O problema do “alias” é inerente de todos os sistemas que operam com a amostragem digital de sinais, devendo ser analisado com extrema cautela, pois pode levar a resultados realmente enganosos como o próprio nome sugere.
Exemplo de Aliasing
Para entender o que ocorre num processo de amostragem em que o fenômeno do engano ou falseamento se manifesta, vamos tomar como exemplo o sinal da figura 1.
Esse sinal vem de um termopar ligado a um voltímetro digital que, por sua vez, tem sua saída ligada a uma impressora.
O sistema é programado para imprimir a temperatura amostrada a cada 1 segundo.
Se a temperatura do sensor não variar muito como, por exemplo, a temperatura de uma sala, os valores impressos estarão muito próximos do real, conforme mostra a figura 2.
No entanto, se tivermos oscilações que sejam mais rápidas, ou muito próximas de 1 segundo para a temperatura, o sistema será “enganado”, com uma falsa indicação dos valores impressos, conforme mostra a figura 3.
Neste processo estarão faltando indicações de temperaturas resultando assim numa falsa curva de variação registrada pela impressora.
O Fenômeno do “Alias” no Domínio das Freqüências
Os resultados errôneos na conversão de temperatura que vimos, devido ao denominado fenômeno do “Alias”, podem ser analisados no domínio das freqüências a partir da figura 4.
Dois sinais são ditos “enganosos” se a diferença de freqüências entre eles cai numa determinada faixa de valores.
Essa diferença de freqüências é gerada sempre no processo de amostragem.
Na figura 4, conforme pudemos ver, a freqüência de entrada é levemente maior do que a freqüência de amostragem, de modo que um termo de muito baixa freqüência é gerado.
O fenômeno do “alias” não é sempre prejudicial.
Nos circuitos analógicos ele pode ser chamado de “mixagem” ou “heterodinagem” e ser usado com finalidades importantes como, por exemplo, no caso dos receptores de rádio.
No entanto, quando tratamos de amostragens em circuitos digitais, sua presença é indesejável. Devemos evitá-lo.
A figura 5 mostra o que acontece quando fazemos a amostragem numa freqüência maior do que duas vezes a freqüência do sinal de entrada.
Os produtos que podem causar enganos não caem na faixa de freqüências do sinal de entrada.
Com isso, um filtro ou um processador FFT que funcione como filtro, pode eliminar esses produtos, deixando passar apenas os sinais que interessam, se a freqüência de amostragem for pelo menos duas vezes maior que a freqüência de entrada.
Se a freqüência de amostragem for menor que duas vezes a freqüência do sinal, os produtos que podem causar erros cairá na faixa de freqüências do inal de entrada e não poderão ser filtrados.
A menor taxa amostragem que pode ser usada sem, que esse problema ocorre é denominado “Critério de Nyquist”.
É fácil perceber que, na prática, uma freqüência exatamente duas vezes maior que a freqüência do sinal de entrada pode não ser suficiente para dar bons resultados.
Duas amostragens apenas por período podem não recolher informação suficiente para se obter um retrato preciso do que está ocorrendo com o sinal.
A figura 6 mostra como o uso de uma freqüência de amostragem maior que duas vezes a freqüência do sinal, é suficiente para manter a informação que define o sinal de entrada.
