频域的采样定理，又称为奈奎斯特采样定理或香农采样定理，是一个基本的信号处理原理它指出：当对一个连续时间的信号进行采样时，为了保证采样后重建的离散时间序列能够准确地表示原来的信号，采样频率必须不小于信。频域采样定理？更多详情请大家跟着小编一起来看看吧！
频域采样定理(1)
频域的采样定理，又称为奈奎斯特采样定理或香农采样定理，是一个基本的信号处理原理。它指出：当对一个连续时间的信号进行采样时，为了保证采样后重建的离散时间序列能够准确地表示原来的信号，采样频率必须不小于信号带宽的两倍。具体来说，在信号频谱中，如果信号最高频率为fmax，则采样频率fs必须满足fs≥2fmax。
这个定理的基本原理是：在过低采样频率下，会出现混叠效应（即别称为折叠现象）。混叠效应是指高于采样频率一半的信号频率被误判成低于该值一半的频率。这种混叠会严重破坏信号的信息，导致数据失真。因此，在进行数字化处理之前，需要对模拟信号进行在合适的采样率下进行采集。
该定理在通讯、音视频等领域得到广泛应用。
频域采样定理(2)
频域采样的定理指出，要对一个信号进行频域采样，采样频率必须大于信号中最高频率的两倍。也就是说，采样频率必须大于信号的奈奎斯特频率。否则，采样结果会出现失真，无法还原原始信号。
频域采样定理(3)
频域取样定理[1](sampling theorem in the fre-quency domain)是数字信号处理的基本定理之一。
中文名
频域取样定理
外文名
sampling theorem in the fre-quency domain
对于有限时宽序列x(n)的周期连续频谱X ( e'`})进行均匀取样，当一个周期内的取样点数N大于或至少等于x (n)的有限时宽时，则有可能从频谱样点X(k)中无失真地恢复原来的周期连续频谱.频域取样定理之所以重要，在于它揭示了连续周期频谱与离散周期频谱之间的内在联系.如果已知一个信号的频谱，只要符合频域取样定理，对它进行频率取样，则有可能利用数字的方法求得相应的信号，从而为数字信号处理技术开拓了新的途径.
