奈奎斯特采样定理（Nyquist）

采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。

1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理，因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。

1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。

奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系。阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍。

该频率通常被称为奈奎斯特频率f_N。即：

首先，我们要明确以下两点：

为更好理解其原因，让我们来看看不同速率测量的正弦波。

可以看出，无论我们从哪一点开始采样，每次采集到的数据都是一样的，对应的频率成分为0Hz。

以上采样到的曲线仍然无法还原原有波形的样子。

如上图，将这些采样点连成线条，得到的信号形状为三角波，虽然信号的频率成分没有失信，但是很难保证信号的幅值不失真。因为这两个采样点很难位于正弦信号的波峰与波谷处。也就是说，在很大程度上，采样后的信号的幅值是失真的。

我们再考虑如下情况：

假设一条正弦曲线为sin(2π/t)，频率为1Hz。我们以2Hz的频率对该曲线进行采样（每隔0.5s），可以得到3个红色采样数据，如下图：

对于这三个点，我们不能确定它对应的正弦曲线是sin(2π/t)，因为sin(4π/t)等倍频曲线也会穿过这三个红色采样点：

混叠

如果信号的采样率低于两倍奈奎斯特频率，采样数据中就会出现虚假的低频成分。这种现象便称为混叠。

下图显示了800 kHz正弦波1MS/s时的采样。虚线表示该采样率时记录的混叠信号。 800 kHz频率与通带混叠，错误地显示为200 kHz正弦波。

绝大多数信号都是能够进行傅里叶变换的，就意味着，不管一个信号多么复杂，总可以分解为若干个正（余）弦信号的和，对应了信号的频率分量。因此，Nyquist采样定理只需找到信号最大的频率分量，再用2倍于最大频率分量的采样频率对信号进行采样，从理论上解决了，离散信号能够重建出连续信号的问题。

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