
【计】 discrete sampling
disperse; scatter
【计】 dissociaton
【医】 straggling
sampling
【化】 sampling; taking of samples; thief
【医】 sampling
离散取样(Discrete Sampling)是信号处理领域的核心概念,指将连续时间信号在特定时间点进行量化采集的过程。在汉英词典中,该术语对应"discrete sampling",强调时间轴上的非连续性特征。根据国际电气电子工程师协会(IEEE)的定义,该过程遵循数学表达式:
$$ x[n] = x(nT_s) $$
其中$T_s$为采样间隔,$n$为整数序列。该公式体现了如何将连续信号$x(t)$转换为离散序列$x[n]$的关键原理。
从工程实践角度,离散取样必须满足奈奎斯特-香农采样定理,即采样频率需大于信号最高频率的两倍,才能完整重构原始信号。美国国家标准与技术研究院(NIST)指出,该定理是数字通信系统设计的基石。
在实际应用中,离散取样技术广泛存在于:
牛津大学出版社《信号处理词典》特别指出,现代离散取样系统已发展出自适应采样、压缩采样等衍生技术,这些创新显著提升了采样效率。
离散取样(Discrete Sampling)是指将连续时间或空间的信号转换为离散样本的过程,其核心是通过特定间隔抽取样本值,实现信号的数字化或离散化。以下为详细解释:
离散取样利用取样脉冲序列从连续信号中抽取离散样本,形成时间或空间上离散的取样信号。例如,在时间域中,每隔固定时间间隔 ( T_s )(取样周期)抽取信号幅度值,得到离散序列。数学上可表示为: $$ f_s(t) = f(t) cdot s(t) $$ 其中 ( s(t) ) 是取样脉冲序列,如冲激序列(理想取样)。
根据奈奎斯特采样定理,若信号最高频率为 ( f_m ),则取样频率 ( f_s geq 2f_m ) 时,可通过离散样本无失真恢复原信号。
以上内容综合了数学原理、工程应用及误差分析,主要参考来源包括知网空间、汉典及信号处理教材等。如需进一步了解具体技术细节,可查阅相关文献或专业资料。
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