抽樣定理英文解釋翻譯、抽樣定理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 sampling theorem

分詞翻譯：

抽樣的英語翻譯：

sample
【計】 sampling
【化】 samples drawn
【醫】 sampling
【經】 sample; sampling; specimen

定理的英語翻譯：

theorem
【化】 theorem
【醫】 theorem

專業解析

抽樣定理（Sampling Theorem）是信號處理領域的核心理論，中文又稱采樣定理，英文對應術語為Nyquist-Shannon Sampling Theorem。該定理由美國工程師哈裡·奈奎斯特（Harry Nyquist）和數學家克勞德·香農（Claude Shannon）分别于1928年、1949年提出并完善，因此也被稱為奈奎斯特-香農定理。

定義與數學表達

抽樣定理指出：若一個連續時間信號中最高頻率分量為$f_{max}$，則當采樣頻率$f_s$滿足$fs geq 2f{max}$時，原始信號可通過采樣後的離散序列無失真重建。數學表達式為： $$ f_s > 2B $$ 其中$B$為信號帶寬，$2B$被稱為奈奎斯特速率（Nyquist Rate）。

關鍵參數與應用

抗混疊條件：若采樣頻率低于奈奎斯特速率，将導緻頻譜混疊（Aliasing），無法還原信號。實際工程中常加入低通濾波器消除高頻幹擾。
重建方法：通過理想低通濾波器或插值算法（如sinc函數）恢複連續信號。
應用領域：廣泛用于數字通信、音頻編碼（如CD标準采樣率44.1kHz）和醫學成像。

理論擴展

香農在1948年論文《通信的數學理論》中進一步将抽樣定理與信息論結合，提出帶限信號的數字化理論基礎，奠定了現代數字信號處理的學科框架。相關擴展包括非均勻采樣、壓縮感知等。

參考文獻

C. E. Shannon, "Communication in the Presence of Noise", Proceedings of the IRE, 1949.
A. V. Oppenheim, Discrete-Time Signal Processing, Prentice Hall.
IEEE Signal Processing Society, "Digital Signal Processing Standards".

網絡擴展解釋

抽樣定理（通常指奈奎斯特-香農抽樣定理）是信號處理領域的核心理論，用于指導如何将連續信號轉換為離散信號并确保原始信號可被無失真恢複。以下是詳細解釋：

1. 定理的核心内容

定義：若一個連續信號( x(t) )的最高頻率為( f_{text{max}} )，則當采樣頻率( f_s )滿足： $$ fs geq 2f{text{max}} $$ 時，可通過采樣後的離散信號完全重建原始信號。
關鍵術語：
- 奈奎斯特率：( 2f_{text{max}} )，即最低要求的采樣頻率。
- 混疊（Aliasing）：若采樣頻率低于奈奎斯特率，高頻信號會被錯誤地重建為低頻信號，導緻失真。

2. 應用場景

數字音頻：CD音質的采樣率為44.1 kHz，因人類聽力上限約20 kHz（滿足( 44.1 > 2 times 20 )）。
通信系統：電話語音采樣率通常為8 kHz，因語音有效頻率約3.4 kHz。
圖像處理：數碼相機通過采樣定理避免圖像鋸齒或僞影。

3. 數學原理

采樣過程：用脈沖序列對連續信號( x(t) )采樣，得到離散序列( x[n] = x(nT_s) )，其中( T_s = 1/f_s )為采樣間隔。
信號重建：通過理想低通濾波器（sinc函數内插）從離散樣本中恢複連續信號： $$ x(t) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n] cdot text{sinc}left( frac{t - nT_s}{T_s} right) $$

4. 實際限制與應對

非理想帶限信號：真實信號可能包含超過( f_{text{max}} )的頻率，需通過抗混疊濾波器在采樣前濾除高頻成分。
非理想重建：實際設備無法實現理想sinc濾波器，常用零階保持（ZOH）或數字插值近似。

5. 統計學中的抽樣定理

在統計學中，“抽樣定理”可能指中心極限定理或樣本量選擇原則，例如：

中心極限定理：樣本量足夠大時，樣本均值趨近正态分布。
樣本量要求：調查中需根據置信度、誤差範圍等确定最小樣本量（如( n geq frac{Z sigma}{E} )）。

奈奎斯特-香農抽樣定理是數字信號處理的基石，确保了模拟信號到數字信號的高保真轉換。實際應用中需結合抗混疊濾波和合理采樣率，而統計學中的抽樣理論則側重于數據采集的科學性與可靠性。