当抽样频率为信号频率的两倍时,为什么能够无失真恢复原信号?
首先你说的有点问题，应该是抽样频率为信号最高频率的两倍时，可以无失真的回复原信号，对抽样后的信号做傅里叶变换，其本质是对原信号的频谱进行周期性延拓，延拓周期为fs（抽样频率）。而对于实信号，其频谱是左右对称的，即频谱函数为偶函数。如上面说的，对该频谱进行fs为周期的周期性延拓，只有大...
取样频率应当不小于带限信号频率上限的2倍才可保证还原时信号不失真...
这是因为取样频率小于带限信号频率上限的2倍时，得到的信号有频谱交叠效应（alias)。通俗地说，信号变化很快，取样慢了，有些变化的细节就采集不到了。为什么是2倍，那是计算出来的，书上有推导过程。
为什么采样频率至少是信号频率最高频率的两倍以上才能重新
严格地说，信号无法严格带限，但大部分能量集中在一定频率范围内。实际中，高频分量的误差可以忽略，因此信号被视为频带有限。Nyquist的规则要求采样率至少为最高频率的两倍。在工程设计中，考虑到实际滤波器的非理想性，通常将采样频率设置为最高频率的2.5至5倍，以避免失真。为了理解Nyquist理论与示波器...
数字测量的采样频率要大于被测信号的几倍才能保证测量信号不失真?
一般来说，根据采样定理，采样频率应不低于信号最高频的两倍，才可以保证不失真恢复。当然，最近兴起的压缩感知技术证明了采样定理只是保证信号不失真恢复的充分条件而非必要条件。
奈奎斯特采样定理
当抽样频率低于信号最高频率的两倍时，信号的频谱会出现重叠，这会严重影响信号的解析和恢复。反之，如果采样频率足够高，信号的频谱就不会有这种混淆，从而确保了信号在经过数字化处理后，能够准确无误地还原回其原始形式。奈奎斯特采样定理的实际应用主要在于模拟信号向数字信号的转换。无论是时域抽样还是...
抽样定理意义
抽样定理揭示了一个关键原则：为了无失真地从样值序列恢复原信号，其抽样频率（fS）必须大于或等于模拟信号最高频率的两倍（2f h）。这个理论要求模拟信号的频谱范围必须限制在0到f h之内。为了实现这一条件，通常需要在抽样前使用前置低通滤波器，将信号的带宽限制在fh之下。如果滤波器性能不佳或抽样频率...
采样频率信号频率关系--奈奎斯特采样定律
在信号处理中，傅里叶变换是至关重要的工具，它将信号从时域转换到频域。对于采样频率 fs 和信号频率 f 的关系，若 fs > 2fmax，则信号可以无失真地进行傅里叶变换。反之，如果 fs < 2fmax，可能会在时域上出现混叠现象。通过使用 MATLAB 函数 fft 进行傅里叶变换，可以看到，当采样率和信号频率...
低于奈奎斯特频率采样
谁问你这个问题的？要想无失真地恢复出原信号，必须高于两倍的fm，这是奈奎斯特采样定律的铁律。如果低于2倍fm也能完全恢复原信号，那奈奎斯特采样定律还有什么意义？相信我，问你这个问题的人，要么他自己学得不扎实，要么是故意看看你有没有常识。补充下吧，如果换种思维，或许有解决的方法，就是“扩频...
如何选择抽样频率才能使抽样信号完全表示原模拟信号?
采样频率大于等于信号最高频率的两倍。对于低通模拟信号而言，为了能无失真恢复，理论上为了使抽样频率能恢复到原来的模拟信号，需要采样频率大于等于信号最高频率的两倍。抽样定理是通信理论中的一个重要定理，是模拟信号数字化的理论依据，包括时域抽样定理和频域抽样定理两部分。
...采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。
农（Shannon）采样定理指出：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。但是在实际的情况下，采集频率往往比信号的实际频率要高出5到10倍以上。因为采集频率仅仅高于信号频率的2倍的情况下，是很难获取测量的精度的。在设计频谱分析仪之前首先对采集中最基本的几组数据...
