哪位讲一下，采样频率，采样点的关系！

Question

如题所述

Answer 1

采样频率是对模拟信号进行A/D采样时，每秒钟对信号采样的点数。

比如，对1秒时间段上的模版拟连续信号采样，权采样频率为1M,就是在时间轴上每隔1us采样一个点，那么就是一共采样1M个点。

采样点数就是上面所说的，根据采样时间和采样频率就能确定采样点数。信号频率和采样频率之间需要满足奈奎斯特采样定理。

即采样频率至少是信号频率的2倍，才可能从采样后的数字信号，恢复为原来的模拟信号而保证信号原始信息不丢失。

扩展资料：

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。采样定理有许多表述形式，但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。

采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。

Answer 2

这个问题牵扯到对信号采样间隔的理解，这里有两种认识，通常认为一个采样间隔算作半个周期，这样就有了“一组数据的采样频率是1000hz，根据采样定理，有效的频率是500hz”的说法；当然还有一种认识认为一个采样间隔算作一个周期，那么“一组数据的采样频率是1000hz，信号的频率也是1000hz，这两种认识在发表的文章中都可见到，一般采取第一种认识。下面我门完整的推算一下你的问题：
按照你的问题，首先最重要的一点，小波（包）分析信号，不管各层（或各阶）结果小波系数个数或结果的点数的变化，其结果的时间（或空间）长度和原始信号是相同的，例如时间长1秒（或空间长1公里）的信号其小波包分解的各层所代表的时间也是1秒（或空间1公里）。那么，假设有一个1秒长的信号，采样频率是1000hz，则采样点数如果为1000点那么采样间隔为0.001秒，这样根据采样定理，你的信号所代表的实际最大频率就是1/0.001*0.5=500hz。在原始信号进行1层小波包分解之后，细节和逼近的点数从1000都变为500(这里说的是小波系数点数，如果你重构的话那还是1000个点，但那是插值处理过的，要算重构后结果的实际频率还牵扯到你所用的小波函数的中心频率，那问题就复杂了)，但如前所述其代表的时间长度仍为1秒，那么采样间隔就为0.002秒，从而推出采样频率为500hz，那么实际最大频率就是250hz。则根据小波分解的理论可以得出答案为a。
在进行小波包分解之前不需要滤掉500-1000hz的频段，因为按照你的理解根本没有大于500hz的信号频段，通常的处理中也未见需要对原始数据处理的例子。还有一点建议，在小波分解中，由于其理论并非完全的频域处理方法，所以通常不太关心其频率的数值，都只关心采样点数（你可以看到在matlab的小波工具箱中很少在处理结果中标注hz，就是因为重构分解结果后牵扯小波函数本身性质，不好说清其准确的hz数，还有小波变换本身理论中某些概念不宜用纯频域信号处理的理论概念解释，所以在小波应用中通常也不太关注其频域特性。因为好不容易可以在时域中就可处理何必再去过多关心频域的东西呢）。

Answer 3

如果信号频率是50hz,那么如果一周期内要采N个点的话
采样频率就是50*N Hz追问

那要是非周期信号呢？

追答

对于非周期信号，一般要确定想用那一段的分量信息，然后通过滤波器过滤掉其余，根据乃奎斯特采样定律确定采样频率，采样点数就是次要的了，采样点数过多会加大计算量并且可能没必要。
一般而言，采样频率越高，采样点数就越密，所得离散信号就越逼近于原信号

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