本文详细介绍了信号处理中的关键概念——采样和重建。采样遵循奈奎斯特定理，防止混叠现象；重建则通过插值算法将离散信号还原。文中提供相关源代码示例，有助于理解并应用于音频处理、图像处理等领域。
采样和重建是信号处理中重要的概念。采样是指将连续时间域信号转换为离散时间域信号，而重建则是将离散时间域信号转换回连续时间域信号。在本文中，我们将探讨信号的采样和重建原理，并提供相应的源代码示例。
- 信号的采样
信号的采样是指在一定时间间隔内对信号进行离散采样。采样定理（奈奎斯特定理）指出，为了准确地重建一个信号，采样频率必须大于信号频率的两倍。这是为了避免采样过程中的混叠现象（aliasing）。
以下是一个示例代码，演示如何对一个连续信号进行采样：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成连续信号
t = np.linspace(0, 
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