【简述时域抽样定理】时域抽样定理是数字信号处理中的基础理论之一，主要用于描述如何将连续时间信号转换为离散时间信号而不丢失信息。该定理由奈奎斯特（Nyquist）和香农（Shannon）提出，因此也被称为奈奎斯特-香农抽样定理。
一、核心
时域抽样定理指出：为了能够从采样后的离散信号中无失真地恢复原始的连续信号，采样频率必须至少是原始信号最高频率的两倍。这一最低采样频率称为“奈奎斯特频率”。
如果采样频率不足，就会发生频谱混叠现象，导致信号失真，无法正确还原原始信号。
二、关键概念说明
| 概念 | 含义 |
| 连续信号 | 在时间上连续变化的信号，如声音、图像等。 |
| 离散信号 | 在时间上不连续的信号，由采样点构成。 |
| 采样频率 | 单位时间内对连续信号进行采样的次数，单位为Hz。 |
| 最高频率 | 原始信号中包含的最高频率成分，通常称为信号带宽。 |
| 奈奎斯特频率 | 最高频率的两倍，是保证无失真的最小采样频率。 |
| 频谱混叠 | 当采样频率低于奈奎斯特频率时，高频信号会“混入”低频部分，造成信息重叠。 |
三、应用与注意事项
1. 抗混叠滤波器：在实际系统中，通常会在采样前使用低通滤波器，去除高于奈奎斯特频率的信号成分，避免混叠。
2. 采样率选择：根据信号的带宽合理选择采样率，既要满足奈奎斯特条件，又要考虑系统成本和性能。
3. 信号重建：通过理想低通滤波器可从采样信号中重建原始信号，但实际系统中需要采用近似方法。
四、结论
时域抽样定理是连接模拟信号与数字信号的重要桥梁，确保了信号在数字化过程中不丢失信息。掌握该定理有助于理解数字信号处理的基本原理，并在工程实践中合理设计采样系统，避免信号失真。
以上就是【简述时域抽样定理】相关内容，希望对您有所帮助。
