Может вы объясните механизм возникновения пораженных точек, а то я тоже этого не сильно понимаю.
Как можно объяснить то, чего нету?
В потоке данных которые идут с АЦП нету поражённых точек, там банально идёт поток данных с шумом.
У нас есть шум в сигнале, у этого шума есть своя амплитуда и частотная плотность. Когда мы делаем выборку сигнала с частотой 48кГц то мы видим проявление этого шума как "дребезг разрядов", при оцифровке к внешнему шуму поступающему на вход АЦП так же прибавляется шум квантования, фазовый шум задающего генератора так званный джиттер и т.д. и т.п. в общем на выходе АЦП мы видим суммарное воздействие всех возможных шумов которые проникают в полезный оцифрованный сигнал. Я описываю упрощённо т.к. на самом деле там происходит модуляция шума с полезным сигналом, но это больше запутывает чем показывает некую суть. В общем, далее следует вспомнить что сдвиг разрядов в двоичном числе это операция деления, а операция деления не может уменьшить плотность шума в определенном частотной области т.е .операция деления не может выполнять интегрирующую функцию т.е. делением нельзя сделать фильтрацию сигнала. Среднеарифметическое это тоже, не совсем то и фильтрация, это её подобие т.е. очень грубо говоря среднеарифметическое это фильтр первого порядка с высокой частотой среза т.е. такой метод имеет очень слабое подавление шума в сигнале т.к. имеет большую полосу пропускания и малое подавление шума в полосе задержания.
Что бы не выворачивать себе мозги на изнанку, намного проще делать логический анализ по принципу аналоговых цепей, Найквист с Шенноом доказали то, что если частота выборки данных в два раза выше максимальной частоты в сигнале, то такой сигнал не имеет потери информации и его можно анализировать ровно так же, как и исходный аналоговый сигнал. Т.е. всё то, что распространяться на аналоговый сигнал, так же будет распространяться на его цифровое представление. Т.е. если фильтрация уменьшает плотность шума в аналоговом сигнале, то и в цифровом сигнале цифровая фильтрация будет уменьшать плотность шума в сигнале. Если делитель напряжения не обладает функцией фильтра в аналоговом мире, то и в мире цифрового отображения сигнала функция деления не обладает функцией фильтрации и т.д. и т.п.
Поймите что я тоже не обладаю спец образованием в области цифровой обработки сигналов, я просто очень давно изучал теорию связи и нам там немного и поверхностно преподавали цифровую обработку сигналов, так что мои объяснения весьма условные и требуют много оговорок т.е. на самом деле всё немного сложнее чем я описываю, но в целом я попытался передать суть почему фильтрация избавляет нас от «дребезга разрядов» в числе.
Ну и думаю не сложно понять, что чем выше уровень шума тем выше порядок ФНЧ нужен, и чем уже полоса ФНЧ тем меньше шума будет в сигнале после ФНЧ, и если уровень шума подавляется ФНЧ до величины при которой вес одного разряда числа выше этого уровня шума, то мы не увидим дребезг разряда т.к. шум ниже. Т.е. если у нас 1 бит весит 0,02В, а шум с помощью ФНЧ давится до 0,002В то у нас просто нет разрядов которые могут отобразить 0,002В т.е. мы задавили шум ниже разрешающей способности числа. Но за это мы платим уменьшением частотного диапазона сигнала, что при оцифровке постоянного напряжения не так важно, но тем не менее мы получаем серьёзную инерцию когда нам нужно подавить шум ниже плинтуса т.е. мы получаем медленное приращение громкости на выходе ЦАПа.
Ну вот как то так. Проще я не могу объяснить….
По поводу спектрографа. Он по сути является узкополосным фильтром с большой круизной среза. Спектрограф на каждой частоте спектра проверяет наличие в исходном сигнале именно той частоты на которую настроен узкополосный фильтр, и так он делает для всех частот в спектре. Само собой математика этого процесса сложнее чем я описываю, но суть именно в том, что спектрограф фильтрует сигнал в узкой полосе, тем самым уровень шума который проникает в полосу фильтрации тем ниже чем уже полоса частоты которую зондирует спектрограф. FFT size по сути является критерием полосы пропускания, чем выше число в FFT size тем уже полоса пропускания на искомой частоте, и как следствие уровень шума там меньше, именно по этому от размера FFT size зависит уровень полки шума, а настоящий шум легко рассчитывается из показаний спектрометра если знать размер окна FFT size.
Вот к примеру у меня на спектрограммах уровень полки шума -130дБ при этом FFT size равен 32768, в итоге уровень реального шума который поступает на вход спектрометра выше показаного на спектрограмме на 10log(32768/2)=42дБ.
На картинке как раз отчётливо видно что уровень всех шумов ниже теоретически достижимого если применять к сигналу фильтрацию, но уменьшая шум в частотной полосе мы теряем ширину частотной полосы.