
【計】 discrete sampling
disperse; scatter
【計】 dissociaton
【醫】 straggling
sampling
【化】 sampling; taking of samples; thief
【醫】 sampling
離散取樣(Discrete Sampling)是信號處理領域的核心概念,指将連續時間信號在特定時間點進行量化采集的過程。在漢英詞典中,該術語對應"discrete sampling",強調時間軸上的非連續性特征。根據國際電氣電子工程師協會(IEEE)的定義,該過程遵循數學表達式:
$$ x[n] = x(nT_s) $$
其中$T_s$為采樣間隔,$n$為整數序列。該公式體現了如何将連續信號$x(t)$轉換為離散序列$x[n]$的關鍵原理。
從工程實踐角度,離散取樣必須滿足奈奎斯特-香農采樣定理,即采樣頻率需大于信號最高頻率的兩倍,才能完整重構原始信號。美國國家标準與技術研究院(NIST)指出,該定理是數字通信系統設計的基石。
在實際應用中,離散取樣技術廣泛存在于:
牛津大學出版社《信號處理詞典》特别指出,現代離散取樣系統已發展出自適應采樣、壓縮采樣等衍生技術,這些創新顯著提升了采樣效率。
離散取樣(Discrete Sampling)是指将連續時間或空間的信號轉換為離散樣本的過程,其核心是通過特定間隔抽取樣本值,實現信號的數字化或離散化。以下為詳細解釋:
離散取樣利用取樣脈沖序列從連續信號中抽取離散樣本,形成時間或空間上離散的取樣信號。例如,在時間域中,每隔固定時間間隔 ( T_s )(取樣周期)抽取信號幅度值,得到離散序列。數學上可表示為: $$ f_s(t) = f(t) cdot s(t) $$ 其中 ( s(t) ) 是取樣脈沖序列,如沖激序列(理想取樣)。
根據奈奎斯特采樣定理,若信號最高頻率為 ( f_m ),則取樣頻率 ( f_s geq 2f_m ) 時,可通過離散樣本無失真恢複原信號。
以上内容綜合了數學原理、工程應用及誤差分析,主要參考來源包括知網空間、漢典及信號處理教材等。如需進一步了解具體技術細節,可查閱相關文獻或專業資料。
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