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抽样定理是通信理论中的一个重要定理,它是模拟信号数字化的理论基础,包括时域抽样定理和频域抽样定理。
抽样定理,也称为香农采样定律和奈奎斯特采样定律,是信息论特别是通信和信号处理中的重要基础结论。 E.T.惠特克(统计理论发表于1915年),克劳德·香农和哈里·奈奎斯特对此做出了重要贡献。此外,V。A. Kotelnikov也对该定理做出了重要贡献。采样是将信号(即空间中的连续函数)转换为数字序列(即空间中的离散函数)。采样后的离散信号通过保持器后,获得具有零阶保持器特性的阶跃信号。
如果信号受频带限制,并且采样频率高于信号最高频率的两倍,则可以从采样样本中完全重建原始连续信号。限带信号转换的速度受到其最高频率分量的限制,也就是说,其在离散时间采样和表达信号细节的能力非常有限。抽样定理意味着,如果信号带宽小于奈奎斯特频率(即采样频率的一半),那么这些离散采样点就可以完全代表原始信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量将导致混叠。大多数应用都需要避免混叠,混叠的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。
采样过程中应遵循的定律也称为抽样定理和抽样定理。抽样定理解释了采样频率和信号频谱之间的关系,这是连续信号离散化的基本基础。抽样定理最早是由美国电信工程师H. Nyquist于1928年提出的,因此被称为Nyquist抽样定理。 1933年,苏联工程师科特尔尼科
夫首次严格地通过公式表达了这一原理,因此在苏联文学中被称为科特尔尼科夫抽样定理。 1948年,信息理论的创始人C.E. Shannon清楚地解释了这一原理,并将其正式引用为一个定理,因此在许多文献中也称为Shannon抽样定理。抽样定理有很多表达式,但是最基本的表达式是时域抽样定理和频域抽样定理。抽样定理广泛应用于数字遥测系统,时分遥测系统,信息处理,数字通信和采样控制理论中。
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