Ronin-Lotus
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深度学习篇---抽样

文章目录

  • 前言
  • 一、数学建模与理论基础
    • 奈奎斯特-香农采样定理
      • 核心条件
      • 物理意义
      • 临界情况示例
  • 二、非理想采样的实际考量
    • 零阶保持（ZOH）采样
    • 孔径效应
  • 三、多维抽样理论
    • 图像采样（二维抽样）
    • 实际案例
    • 视频采样（三维抽样）
  • 四、抽样误差与补偿技术
    • 混叠效应分析
    • 工程解决方案
      • 抗混叠滤波器设计（Butterworth/Chebyshev）
      • 量化噪声与过采样
  • 五、现代抽样技术演进
    • 压缩感知（Compressed Sensing）
    • Σ-Δ调制
  • 六、典型参数对照表
  • 七、工程实践要点
    • 时钟抖动影响
    • 多速率信号处理

前言

抽样是将连续时间信号转换为离散时间信号的关键过程，其数学本质是用脉冲序列对连续信号进行调制。以下从多个维度深入解析：

一、数学建模与理论基础

理想抽样模型：
深度学习篇---抽样_第1张图片

奈奎斯特-香农采样定理

核心条件

核心条件：若信号带宽 则需 >2

物理意义

物理意义：频谱周期延拓时不发生混叠

临界情况示例

语音信号（4kHz带宽）→ 电话系统采样率8kHz
音频CD（20kHz带宽）→ 44.1kHz采样率

二、非理想采样的实际考量

零阶保持（ZOH）采样

深度学习篇---抽样_第2张图片

孔径效应

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