Pour les impulsions ou les signaux en ondes carrées, le taux d’échantillonnage doit même être dix fois supérieur à la valeur de la fréquence maximale. Dans l’exemple, la courbe bleue doit être enregistrée. Toutefois, si le taux d’échantillonnage est trop faible, la courbe rouge sera visible à l’écran. Cela se produit parce que l’oscilloscope interpole la courbe entre les points d’acquisition et affiche ainsi la mauvaise courbe.cartemere

Le risque d’aliasing peut être réduit par des taux d’échantillonnage élevés et une grande profondeur de mémoire. Au début d’une mesure, il est également utile de commencer avec des “réglages temps/division” bas et de les augmenter progressivement.

Le deuxième type d’échantillonnage du signal est l’échantillonnage dit aléatoire entrelacé. Dans cette méthode, le taux d’échantillonnage est augmenté en échantillonnant un signal plusieurs fois et, à chaque acquisition, en décalant un peu les points d’acquisition par rapport à la mesure précédente. En superposant les mesures individuelles, on obtient ainsi un taux d’échantillonnage efficace élevé.

Toutefois, cette méthode ne fonctionne que pour les signaux qui se répètent périodiquement. Le mode rouleau est le troisième type d’acquisition du signal. Il est souvent utilisé pour les processus lents. Ici, le signal traverse l’écran de droite à gauche en ajoutant simplement les points de mesure nouvellement acquis sur la droite, ce qui déplace ainsi tous les anciens vers la gauche.

Post-traitement des signaux au champ d’application

Les signaux acquis sont émis par l’oscilloscope sur l’écran. Le signal peut être affiché directement ou agrandi en zoom. Divers calculs, comme la soustraction de deux courbes, sont également possibles. Des mesures manuelles peuvent désormais être effectuées sur les courbes à l’aide de curseurs. Les mesures automatiques des paramètres, y compris l’évaluation statistique, sont désormais standard dans presque tous les instruments. Pour de nombreux bus série, des décodeurs peuvent également être mis en marche afin d’évaluer rapidement et efficacement les données série généralement très nombreuses.