采样频率的采样定理所谓采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础，时域采样定理是什么?香农采样定理，又称奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。

1、随机信号的采样定理

对于确定信号的采样，为了不丢失信息，即能够由采样离散信号准确地恢复原始连续信号，要求采样频率必须大于等于信号最高频率的两倍以上，这就是大家熟悉的奈奎斯特定理。对于平稳随机信号的采样也有类似的结果。对于平稳随机信号，如果其功率谱是严格限制在某一有限频带内，该随机信号称为带限随机信号。如果平稳随机信号X（t）的功率谱Pxx（Ω）满足Pxx（Ω）0，｜Ω｜≥Ωc则称X（t）为低通带限随机信号，式中Ωc表示功率谱的最高截止频率。

2、模拟信号采样定理

模拟信号经过(A/D)变换转换为数字信号的过程称之为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率fs，重复出现一次。为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成份的两倍，这称之为采样定理。KHZ采样频率对模拟信号进行A/D采样时，每秒钟对信号采样的点数。比如，对1秒时间段上的模拟连续信号采样，采样频率为1M,

采样点数就是上面所说的，根据采样时间和采样频率就能确定采样点数。信号频率和采样频率之间需要满足奈奎斯特采样定理。即采样频率至少是信号频率的2倍，才可能从采样后的数字信号，恢复为原来的模拟信号而保证信号原始信息不丢失。kbps比特率表示经过编码（压缩）后的音频数据每秒钟需要用多少个比特来表示，而比特就是二进制里面最少的单位，要么是0，要么是1。

3、如何理解香农采样定理

定义：为了不失真地恢复模拟信号，采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。香农采样定理，又称奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。采样是将一个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。采样得到的离散信号经保持器后，得到的是阶梯信号，即具有零阶保持器的特性。

4、时域采样定理是什么?

时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1)，f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，…来表示，只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/(2F)，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。这是时域采样定理的一种表述方式。时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时，f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/(2fM)的采样值来确定,

扩展资料：时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为人们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时，通常在时域中进行分析，因为产品的性能最终就是在时域中测量的。若考虑离散时间，时域中的函数或信号，在各个离散时间点的数值均为已知。若考虑连续时间，则函数或信号在任意时间的数值均为已知。

5、采样频率的采样定理

所谓采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。采样是将一个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率高于信号带宽的两倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制，也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是有限的。

高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。大多数应用都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。采样频率必须大于被采样信号带宽的两倍，另外一种等同的说法是奈奎斯特定律必须大于被采样信号的带宽。如果信号的带宽是100Hz，那么为了避免混叠现象采样频率必须大于200Hz。

6、采样的采样定理

1.对连续信号进行等间隔采样形成采样信号，采样信号的频谱是原连续信号频谱以采样频率为周期进行周期性地延拓形成X‘（jΩ）1/2πX（jΩ）*P（jΩ）1/T∑（对k进行负无穷到正无穷地累加）X（jΩjkΩ）2.设连续信号a（t）属于带限信号，最高截止频率为Ω，如果采样频率大于或者等于2Ω，那么采样信号通过一个增益为T，截止频率为Ω/2地理想低通滤波器，可以唯一回复出原连续信号，否则会造成频率混叠现象，不可能无失真还原原信号实际上我们在实际应用中考虑到信号的频谱不是锐截止，最高截止频率上还有较小的高频分量，所以实际工程中选用Ω’（34）Ω，不且加入低通滤波器滤去高频分量采样采样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。