香农定理

香农奈奎斯特采样定理
香农-奈奎斯特采样定理（Shannon-Nyquist Sampling Theorem）是一项基本的信号处理原理，它规定了一个连续时间信号的采样频率应该至少是该信号中最高频率成分的两倍，以便在离散时间中完整地重构原始信号。

这个定理是由克劳德·香农（Claude Shannon）和哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）在20世纪初提出的。

具体来说，香农-奈奎斯特采样定理表述如下：
如果一个连续时间信号的最高频率成分为f_max，那么为了在离散时间中准确地重建原始信号，采样频率f_s（采样率）必须满足：
f_s ≥ 2 * f_max
这意味着采样频率应至少是信号中最高频率的两倍。

如果采样频率不满足这个条件，就会出现所谓的"混叠"或"奈奎斯特折叠"，导致信号在离散时间中无法准确还原。

香农-奈奎斯特采样定理在数字信号处理、通信系统、音频处理、图像处理和各种数据采集应用中具有重要作用。

它强调了适当选择采样频率的重要性，以避免信息丢失和混叠问题，确保准确的信号重建。

因此，合理的采样频率选择是数字信号处理的基本原则之一。

对香农三大定理的分析与探讨摘要本文针对香农三大定理的内容，进行理论分析，探讨了无失真信源编码、有噪信道编码和保真度准则下的信源编码定理。

通过对离散信源熵的分析，延伸到了对扩展信源的理解，同时结合著名的香农公式和信息论与编码的发展史，指出了香农三大定理的意义。

一、香农第一定理香农第一定理主要研究信息的测度，对应的是无失真信源编码定理。

采用无失真最佳信源编码，可以使得用于每个信源符号的编码位数尽可能地小，但它的极限是原始信源的熵值，超过了这一极限就不可能实现无失真的译码。

1.1 离散信源熵1.1.1 信源的概念信源发出消息，消息载荷信息，而消息又具有不确定性，故而可以用随机变量或随机矢量来描述信源输出的消息。

从随机变量出发来研究信息，这正是香农信息论的基本假说。

而离散信源指的是这类信源输出的消息常以一个符号、一个符号的形式出现，这些符号的取值是有限的或者是可数的。

单符号离散信源只涉及一个随机事件，多符号离散信源则涉及多个随机事件。

1.1.2 信源熵的概念及其性质在度量信息的各种方法中，香农提出了解决信息度量问题的方法——熵，这是香农信息论最基本的，也是最重要的概念[1]。

信源熵，即信源的信息熵，又称香农熵、无条件熵，简称熵。

信源各个离散消息的自信息量的数学期望是信源的平均信息量，实质上是无记忆信源平均不确定度的度量。

信源熵表示在信源输出消息前，信源的平均不确定度，也表示在信源输出消息后，平均每个离散消息所提供的信息量，能够反映变量的随机性。

当消息出现的概率相同时，猜测每一个消息发生错误的概率均相同，说明等概率信源的不确定性最大，具有最大熵[2]。

1.2 无失真离散信源编码1.2.1 信源编码的概念信源编码处于通信系统的前端，直接对信源发出的信号进行变换处理。

通过压缩每个信源符号的平均比特数或信源的码率，以较少的码率来传送同样多的信息，增加单位时间内传送的平均信息量，来压缩信源的冗余度，从而提高通信的有效性。

香农定理和奈奎斯特定理引言信息理论是一门研究信息传输和处理的学科，它为我们理解和优化通信系统提供了基础。

在信息理论中，香农定理和奈奎斯特定理是两个非常重要的定理，它们分别揭示了信道容量的上限和采样定理。

本文将深入探讨这两个定理的原理和应用。

香农定理定义香农定理，也称为信息论的基石，由克劳德·香农于1948年提出。

它给出了在存在噪声的通信信道中传输信息的极限。

香农定理表明，在给定噪声水平的情况下，通过增加传输速率和使用更复杂的编码方案，可以无限接近信道的容量。

信息熵信息熵是香农定理的核心概念之一。

它衡量了信息的不确定性和随机性。

对于一个离散随机变量X，其信息熵H(X)定义为：H(X) = -Σ P(x)log2P(x)其中，P(x)是X取值为x的概率。

信道容量信道容量是指在给定的信道条件下，能够传输的最大信息速率。

根据香农定理，信道容量C可以通过下式计算：C = B log2(1 + S/N)其中，B是信道带宽，S是信号的信噪比，N是噪声的功率谱密度。

应用香农定理对通信系统的设计和优化具有重要意义。

通过理解信道容量的上限，我们可以选择合适的调制方案、编码方案和信道编码率，以最大限度地提高通信系统的性能。

奈奎斯特定理定义奈奎斯特定理，也称为奈奎斯特-香农采样定理，由哈里·奈奎斯特于1928年提出。

它给出了采样定理的一个重要结果，即信号在采样时需要满足一定的采样定理，以便在恢复过程中不产生信息丢失。

采样定理奈奎斯特定理指出，对于一个带宽为B的信号，为了完全恢复原始信号，需要以不低于2B的采样率进行采样。

也就是说，采样频率应该是信号带宽的两倍以上。

奈奎斯特频率奈奎斯特频率是指信号带宽的一半，也是信号采样频率的上限。

如果采样频率低于奈奎斯特频率，会导致采样失真，无法准确恢复原始信号。

应用奈奎斯特定理在信号处理和通信系统中具有广泛的应用。

在数字音频和视频领域，采样定理被广泛应用于音频和视频信号的数字化和压缩。

香农第一、二、三定理
第一定理：
将原始信源符号转化为新的码符号，使码符号尽量服从等概分布，从而每个码符号所携带的信息量达到最大，进而可以用尽量少的码符号传输信源信息
第二定理：
当信道的信息传输率不超过信道容量时，采用合适的信道编码方法可以实现任意高的传输可靠性，但若信息传输率超过了信道容量，就不可能实现可靠的传输。

第三定理：
只要码长足够长，总可以找到一种信源编码，使编码后的信息传输率略大于率失真函数，而码的平均失真度不大于给定的允许失真度，即D'<=D。

奈奎斯特采样定理和香农采样定理
一、奈奎斯特采样定理
1、奈奎斯特采样定理（Nyquist Sampling Theorem）指出，对
任何一个连续的时间函数，如果它在时间轴上有频率不超过一个上限，则只要把它采样频率设计在该上限的两倍以上即可完全重建出这个
函数。

奈奎斯特采样定理是数字信号处理的基本原理之一，该定理指出如果采样频率大于两倍最高信号频率，则可以完全重建出信号的完整信息。

该定理的意义在于，在信号数字化时，我们只需要采样频率大于信号最高频率两倍即可精确无损地重建信号，因此也可称其为“无损采样定理”。

2、基于奈奎斯特采样定理，在模拟信号转换为数字信号时，需
要将模拟信号先做低通滤波，使阻带范围不超过采样频率的一半，被称为“奈奎斯特限制频率”，与此同时，将采样频率设置在奈奎斯特
限制频率的两倍以上，这样可以保证数字信号重建时无损传输。

二、香农采样定理
1、香农采样定理（Shannon Sampling Theorem）又称“总变换
定理”，由Shannon于1949年提出，表明任何一个带宽有限的连续信号都可以通过取样的方式近似表示，而且取样频率满足一定条件时，信号可以完整的重建。

2、香农采样定理的条件是采样频率为该信号的频率范围的两倍
以上，并且频率范围的宽度要大于频谱中峰值频率的两倍，此时采样
时的取样频率叫做重建阈值，即信号可以完整重建所需要的最低采样频率。

香农采样定理是分析数字信号的基础原理，它解决了模拟信号数字化的问题，指出任何一个带宽有限的连续信号都可以通过取样的方式近似表达，并且只要实现正确的采样取样频率，就可以完整重建数字信号。

奈奎斯特定理、香农定理求传输带宽奈奎斯特定理和香农定理是通信工程中非常重要的定理，用于估计传输带宽和消息传输的极限速率。

它们是数学和工程领域的经典定理，对于理解和设计通信系统至关重要。

首先，我们来介绍奈奎斯特定理。

奈奎斯特定理是由法国电信工程师克劳德·奈奎斯特（Claude Shannon）在20世纪40年代提出的。

该定理给出了在理想条件下，可以在没有噪声干扰的情况下传输最高速率的方法。

根据奈奎斯特定理，一个传输带宽为B的信道，最高可以传输2B个符号（或称为比特）每秒。

这个理论上限被称为奈奎斯特速率。

假设每个符号可以表示k种不同的状态，那么传输速率为2Bk bps（比特每秒）。

此定理对于数字信号和模拟信号都适用。

奈奎斯特定理的原理是基于奈奎斯特采样定理，该定理指出，为了恢复一个信号的完整信息，采样率至少要是信号带宽的两倍。

因此，在传输过程中，如果我们希望完整保留信号的信息，传输带宽必须满足奈奎斯特速率。

然而，在实际应用中，信号传输通常会有噪声干扰。

为了应对噪声，克劳德·香农提出了关于消息传输的极限速率的定理，即香农定理。

香农定理给出了在有噪声条件下，最高可靠传输速率的计算方法。

根据香农定理，传输的最高可靠速率是由信道容量决定的，也称为容量限制。

信道容量C以比特每秒（bps）为单位，表示信道中传输的最大信息速率。

信道容量C可以用公式C = B * log2(1 + S/N)计算，其中B是传输带宽，S是信号功率，N是噪声功率。

该公式描述了在给定信号功率和噪声功率的条件下，信道可以可靠传输的最大信息速率。

通过这个公式，我们可以看到信噪比S/N对最大可靠传输速率的影响。

信噪比越高，信道容量越大，最大可靠传输速率越高。

而在低信噪比下，传输速率将受到限制。

总结起来，奈奎斯特定理和香农定理是通信工程中用于估计传输带宽和消息传输极限速率的两个重要定理。

奈奎斯特定理给出了理想条件下的最高传输速率，而香农定理则考虑了噪声干扰情况下的最大可靠传输速率。

光纤通信香农定理光纤通信是一种利用光纤作为传输媒介的高速通信技术。

随着科技的不断发展，光纤通信已经成为现代通信领域的主流技术。

而光纤通信的性能和可靠性，很大程度上依赖于香农定理。

本文将从理论和应用两个方面，探讨光纤通信中的香农定理的重要性和应用。

我们来了解一下香农定理。

香农定理是由通信工程师克劳德·香农于1948年提出的，它是通信领域中的一条基本定理。

香农定理指出，在给定信噪比条件下，通过一个具有有限带宽的信道，可以实现任意高的传输速率。

具体而言，香农定理给出了信道容量的计算公式，即C = B * log2(1 + S/N)，其中C为信道容量，B为信道带宽，S 为信号功率，N为噪声功率。

光纤通信作为一种高带宽、低损耗的通信方式，正是基于香农定理的优势而得以发展和应用。

光纤通信的主要传输媒介是光纤，通过将信息转化为光信号并在光纤中传输，可以实现高速、大容量的数据传输。

光纤通信的传输速率越来越高，已经从最初的几兆比特每秒发展到现在的数十、数百甚至数千兆比特每秒。

这一切都离不开香农定理的指导。

在光纤通信中，光信号的传输速率受到光纤的带宽和信噪比的影响。

光纤的带宽决定了信号能够传输的最高频率，而信噪比则决定了信号传输的可靠性。

根据香农定理，如果我们希望提高光纤通信的传输速率，可以通过扩展光纤的带宽或提高信噪比来实现。

除了提高带宽和信噪比，还可以通过其他技术手段来进一步提高光纤通信的性能。

例如，采用波分复用技术可以将不同波长的光信号在同一根光纤中传输，从而进一步提高传输容量。

此外，还可以采用调制技术和解调技术来提高信号的传输效率和可靠性。

光纤通信的应用范围非常广泛。

它被广泛应用于电话网络、宽带接入、数据中心等领域。

光纤通信不仅能够满足用户对高速、大容量数据传输的需求，还具有抗干扰能力强、传输距离远、安全性高等优势。

特别是在互联网时代，光纤通信成为了支撑互联网基础设施的重要技术。

然而，光纤通信仍然面临一些挑战和问题。

香农极限定理
香农极限定理是概率论和数理统计学中最重要的定理之一，是由美国数学家克劳德·香农在20世纪中叶提出的。

该定理描述了随机变量的大样本数量趋于无穷大时，其概率分布的极限行为。

香农极限定理深刻地揭示了概率分布中的某些重要性质，对于优化通信、模式识别等领域具有重要的应用价值。

香农极限定理的内容非常简洁，可以概括为以下几点：
1. 对于具有有限期望值和方差的随机变量序列，其均值标准化后的累积分布函数，当样本数量趋向于无穷大时，将收敛于标准正态分布的累积分布函数。

2. 对于具有有限期望值和方差的随机变量序列，当其样本数量趋向于无穷大时，其均值和方差将趋于一定值。

可以用这个一定值来刻画整个随机变量序列的集中趋势和离散程度。

3. 香农极限定理可以应用到许多实际问题中，比如信道容量的计算、估计参数的置信区间、假设检验的判定等。

在相应的应用场景中，可以将随机变量序列看作是信号或噪声，使用不同的数学工具和算法，进行信号处理和数学建模。

香农极限定理的证明并不简单，需要运用多种数学知识和技巧。

其中最为关键的一步是使用矩母函数和特征函数两种方法，将随机变量的概率分布转化为函数分析的语言。

通过将分布转换为函数的形式，可以更为方便地进行分析和推导，从而得到一个完整的证明过程。

总之，香农极限定理是概率论和数理统计学中非常重要的定理，深刻地揭示了随机变量的结构特征和大样本时的行为规律。

对于科学研究和工程实践都有着广泛的应用价值，是现代数学理论中的一颗明珠。

香农定理公式中,与信道的最大传输速率
信道的最大传输速率与信道的带宽和信噪比有关。

香农定理中给出了信道的最大传输速率的计算公式：
C = B * log2(1 + S/N)
其中，C为信道的最大传输速率，B为信道的带宽，S为信号的平均功率，N为噪声的平均功率。

该公式表示，信道的最大传输速率与信道的带宽成正比，与信噪比的对数成正比。

信道的带宽越大，最大传输速率就越高；信噪比越高，最大传输速率也越高。

需要注意的是，香农定理中的公式是理论上的最大传输速率，实际传输速率可能受到各种因素的限制，如信道的损耗、干扰等。

香农第一定理是可变长无失真信源编码定理。

设离散无记忆信源X包含N个符号{x1,x2,…,xi,..,xN}，信源发出K重符号序列，则此信源可发出N^k个不同的符号序列消息，其中第j个符号序列消息的出现概率为PKj，其信源编码后所得的二进制代码组长度为Bj，代码组的平均长度B为
B=PK1B1+PK2B2+…+PKN^kBN^k
当K趋于无限大时，B和信息量H(X)之间的关系为B/k=H(X)(K趋近无穷）香农第一定理又称为无失真信源编码定理或变长码信源编码定理。

香农第一定理的意义：将原始信源符号转化为新的码符号，使码符号尽量服从等概分布，从而每个码符号所携带的信息量达到最大，进而可以用尽量少的码符号传输信源信息。

香农定理和奈氏准则
香农定理和奈氏准则是信息论和信息熵中受到普遍重视和广泛应用的两个重要
定理，也是现代信息处理技术的基础。

香农（Claude Shannon）在1948后提出了一种重要定理，即香农定理，全称
为香农编码定理，也被称为信道定理。

香农定理定义了信息熵的概念，即随机变量X的熵H（x）为其取值概率分布乘以每个取值的信息的期望，并认为信息的度量标准是不确定性。

香农定理还规定，信道的容量由熵大小决定，信道容量公式为
H(X)=channel capacity/cap。

另一条定理是奈氏准则，该定理是指由马尔可夫定理，熵定义以及香农定理推
出的定理，目的是将信息处理系统的隐马尔可夫模型考虑入信息处理的策略分析中。

该定理表明，当收信者在信道上获取其他消息时，两个消息的概率联合不确定性不会超过其单独的不确定性之和，即H(X,Y)≤H(X)+H(Y)。

从理论上看，香农定理和奈氏准则是有关信息论的重要理论，它们提供了一种
优化认知收信者信息处理性能的衡量方法，为设计高效认知系统提供了很多思路。

由于他们能够从宏观角度揭示信息单元相互关联性和多个系统概率之间的不确定性关系，因此它们在信息处理技术领域得到了广泛的应用。

比如，香农定理可以作为信道容量的度量标准，可以用来优化信息的传输和存储，而奈氏准则可以指导信号处理者在不同的环境中选择最佳的信号排列方式，从而提高系统的效率，亦可用于数据分析、编码、网络安全等领域。

总结而言，香农定理和奈氏准则是信息论和信息熵中重要的理论，它们广泛应
用于信息处理技术领域，可以用于优化信息传输和存储，提高系统的性能。

香农定理公式
香农定理是信息论的重要理论，它定义了有关信息的门槛和信息的可
靠性的概念，并为信息传输技术提供了理论基础。

香农定理由著名的科学
家Claude Shannon提出，他在1948年发表了一篇论文，它定义了消息传
输系统的最佳状态：在一定容错率下，最小的消息长度会对应最大的可靠性。

香农定理的公式表示为：H(p) = -p log2p-(1-p)log2(1-p)，其中H
是熵，p是信息事件的概率，其意义是：给定概率p，若有一个消息包含
多个事件，那么消息的最小长度可以用-p log2p-(1-p)log2(1-p)来表示。

香农定理的推导及其后续应用很多，而它的基本原理却很简单——在
给定容错率的情况下，消息的长度越短，消息的可靠性越大，反之消息长
度越长，消息的可靠性越小。

因此，在确定消息长度时，可以采取香农定
理来求出消息传输系统最佳状态。

香农定理为当今信息处理和传输技术的
发展提供了重要的理论支持，已成为信息论的重要理论。

香农定理 1hz带宽香农定理是信息论中的一项重要定理，它描述了数字通信系统中的最大传输速率与信噪比之间的关系。

本文将围绕着1Hz带宽展开，深入探讨香农定理的原理和应用。

在数字通信系统中，带宽是指信号所占据的频率范围。

1Hz带宽意味着信号的频率范围从0Hz到1Hz。

根据香农定理，对于理想的通信信道，其最大传输速率C（单位为比特每秒）与带宽B（单位为赫兹）之间存在如下关系：C = B * log2(1 + S/N)其中，S/N表示信号功率与噪声功率之比，log2表示以2为底的对数运算。

香农定理的本质是将信号与噪声之间的关系转化为了信噪比与传输速率之间的关系。

当信噪比较低时，传输速率也相对较低；而当信噪比较高时，传输速率会逐渐接近最大值。

这意味着，提高信噪比可以提高数字通信系统的传输速率。

在实际应用中，香农定理为我们提供了评估通信系统性能的重要指标。

通过测量信号的功率和噪声的功率，我们可以计算出信噪比，并利用香农定理计算出最大传输速率。

这有助于优化通信系统的设计和配置，以达到更高的传输效率。

香农定理还给我们提供了一条重要的启示：要提高传输速率，除了增加带宽外，提高信噪比也是一个有效的手段。

因此，在实际应用中，我们可以通过增加信号的功率、改善信道的质量、降低噪声等方式来提高信噪比，从而提高传输速率。

需要注意的是，香农定理是对理想通信信道的描述，实际通信系统中存在各种非理想因素，如信道衰减、多径效应、干扰等，这些因素都会影响实际传输速率的上限。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体的通信环境和系统要求进行合理设计和调整，以实现更好的性能。

香农定理是数字通信系统中的重要定理，它描述了最大传输速率与信噪比之间的关系。

在1Hz带宽的情况下，我们可以利用香农定理计算出最大传输速率，并通过提高信噪比来提高传输速率。

然而，在实际应用中，我们需要考虑多种因素，并进行合理的设计和调整，以实现更好的传输性能。

希望本文能够对读者理解和应用香农定理有所帮助。

《信息论的精粹：香农定理和奈奎斯特定理公式》1. 引言信息论作为一门重要的科学领域，涉及到信息的传输、存储和处理，而其中的两个重要定理香农定理和奈奎斯特定理公式更是为我们理解信息传输提供了重要的数学基础。

本文将从简入深地探讨这两个定理，帮助读者更全面地理解它们的重要性。

2. 香农定理香农定理，也被称为信息论的开山之作，被认为是通信领域的一块基石，其核心思想是：在信息传输过程中，信息的传输速率受到信道容量的限制。

具体而言，香农定理通过数学方法和概率论的应用，给出了信息传输的极限速率，也就是通信的最大数据传输速率。

在公式上，香农定理可以用如下公式表示：C = B * log2(1 + S/N)其中，C表示信道容量，B表示信道带宽，S表示信号的功率，N表示信道的噪声功率。

这个公式清晰地表明了信道的容量与带宽和信噪比之间的关系，为信息传输提供了重要的数学工具。

3. 奈奎斯特定理公式在信息传输中，奈奎斯特定理也扮演着重要的角色。

它指出了信号的采样频率应该至少是信号带宽的两倍，这样才能保证完整地恢复原始的模拟信号。

奈奎斯特定理公式的数学表达如下：f_s > 2B其中，f_s表示采样频率，B表示信号带宽。

这个公式告诉我们，通过合适的采样频率，我们可以充分地还原原始的模拟信号，避免信息的丢失和失真。

4. 个人观点和理解从我个人的角度来看，香农定理和奈奎斯特定理公式不仅仅是理论上的概念，更是实际通信和信息处理中不可或缺的数学工具。

正是这两个定理为我们提供了科学的方法和理论支持，让我们能够更好地设计通信系统、提高数据传输的速率和质量。

5. 总结和回顾通过本文对香农定理和奈奎斯特定理公式的探讨，我们深入了解了信息论中的两个重要概念。

香农定理指出了信道容量的极限，奈奎斯特定理公式则为信息采样提供了重要的准则。

希望通过本文的阐述，读者能够更全面、深刻和灵活地理解这两个定理，同时也能够在实际应用中更好地运用它们。

6. 结束语香农定理和奈奎斯特定理公式作为信息论中的两个重要定理，不仅在学术研究中有着重要地位，更是在通信和信息处理领域有着广泛的应用。

简述香农定理的内容
香农定理，也叫信息论中的香农原理，是加拿大物理学家和数学家
Claude Shannon提出的定理。

它是对在特定的信息编码的情况下，信息传输率的
一种上限，它成功地结合了信号理论与熵学，并在技术上实现了信息与熵的最佳平衡。

它为数字信息通信技术提供了基本的理论固定基础。

香农定理建立在概率论的基础上，证明信息的传输率直接取决于信源的不
确定度，定义了特定的信息编码的情况下，信息传输率的上限——传输熵。

香农定理将传输熵表达为H=-Σpi log pi，其中pi是原始事件的概率。

香农定理的意义很显著，它有变动蔓延的影响，它不仅有助于揭开信息的
奥秘，而且还在诸多领域有着重要应用价值，比如在计算机科学、信息理论技术、网络和认知科学等领域。

它可以帮助科学家和工程技术人员清楚直观地理解系统的性能，比如能够帮助他们设计有效的编码算法、评估系统的可靠性和可经济性等等。

总的来说，香农定理是有助于解决信息传输系统的性能问题的一个重要定理，使信息的传输率变成可量化的，通过一个明确的数学模型，表示出在特定的条件下，信息传输的效率上限，香农定理的推广、应用及改进，对技术系统来说极其重要，可以说不存在香农定理，数字信息通信就不可能诞生，所以它叫做“人类通信技术的出发点”。

香农采样定理采样定理，又称香农采样定理，奈奎斯特采样定理，是信息论，特别是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论.E. T. Whittaker（1915年发表的统计理论）,克劳德•香农与Harry Nyquist都对它作出了重要贡献。

另外,V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要贡献。

采样是将一个信号（即时间或空间上的连续函数）转换成一个数值序列（即时间或空间上的离散函数）。

采样定理指出，如果信号是带限的，并且采样频率高于信号带宽的一倍，那么，原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来。

带限信号变换的快慢受到它的最高频率分量的限制，也就是说它的离散时刻采样表现信号细节的能力是有限的。

采样定理是指，如果信号带宽小于奈奎斯特频率（即采样频率的二分之一），那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。

高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。

大多数应用都要求避免混叠，混叠问题的严重程度与这些混叠频率分量的相对强度有关。

采样简介从信号处理的角度来看，此采样定理描述了两个过程：其一是采样，这一过程将连续时间信号转换为离散时间信号；其二是信号的重建，这一过程离散信号还原成连续信号。

连续信号在时间（或空间）上以某种方式变化着，而采样过程则是在时间（或空间）上，以T为单位间隔来测量连续信号的值。

T称为采样间隔。

在实际中，如果信号是时间的函数，通常他们的采样间隔都很小，一般在毫秒、微秒的量级。

采样过程产生一系列的数字，称为样本。

样本代表了原来地信号。

每一个样本都对应着测量这一样本的特定时间点，而采样间隔的倒数，1/T即为采样频率，fs，其单位为样本/秒，即赫兹（hertz）。

信号的重建是对样本进行插值的过程，即，从离散的样本x[n]中，用数学的方法确定连续信号x（t）。

从采样定理中，我们可以得出以下结论：如果已知信号的最高频率f H，采样定理给出了保证完全重建信号的最低采样频率。

这一最低采样频率称为临界频率或奈奎斯特频率，通常表示为f N.相反，如果已知采样频率，采样定理给出了保证完全重建信号所允许的最咼信号频率。