1. El teorema de muestreo significa que la frecuencia de muestreo debe ser mayor que 2 veces la frecuencia más alta de la señal para retener la información completa de la señal sin distorsión.
Las siguientes condiciones pueden garantizar la información completa de la señal durante el proceso de conversión de señales analógicas/digitales, cuando la frecuencia de muestreo fs no es inferior a 2 veces la frecuencia más alta fmax de la señal, es decir. , fsgt; = 2fmax, el número después del muestreo La señal retiene completamente la información de la señal original.
2. El teorema de muestreo (teorema de muestreo de Shannon, teorema de muestreo de Nyquist) es una conclusión básica importante en la teoría de la información, especialmente en el campo de la comunicación y el procesamiento de señales, E.T. Whittaker (teoría estadística publicada en 1915). Claude Shannon y Harry Nyquist hicieron importantes contribuciones. Además, V.A. Kotelnikov también hizo importantes contribuciones a este teorema.
El muestreo consiste en convertir una señal (es decir, una función continua en el tiempo o el espacio) en una secuencia numérica (es decir, una función discreta en el tiempo o el espacio). El teorema de muestreo establece que si la señal tiene una banda limitada y la frecuencia de muestreo es mayor que el doble del ancho de banda de la señal, entonces la señal continua original se puede reconstruir completamente a partir de las muestras muestreadas.
La velocidad de transformación de la señal de banda limitada está limitada por su componente de frecuencia más alta, lo que significa que su capacidad para muestrear detalles de la señal en momentos discretos es limitada. El teorema de muestreo significa que si el ancho de banda de la señal es menor que la frecuencia de muestreo (es decir, la mitad de la frecuencia de Nyquist), entonces estos puntos de muestreo discretos pueden representar completamente la señal original. Los componentes de frecuencia por encima o en la frecuencia de Nyquist pueden causar aliasing. La mayoría de las aplicaciones requieren evitar el aliasing, y la gravedad del problema del aliasing está relacionada con la fuerza relativa de estos componentes de frecuencia con aliasing.