带通采样定理的数学证明及相关推导

本文介绍带通采样定理,该定理在信号采样领域应用广泛。定理指出带限信号采样时,采样频率fs需满足一定条件。还给出了fH为带宽整数倍和非整数倍时,采样频率最小值的计算方法,并对定理进行了数学证明,通过分析频谱搬移不混叠条件得出结果。

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带通采样定理是信号采样领域应用广泛的定理,描述为:

对带限信号采样时,若其下限频率为fL,上限频率为fH时,所需的采样频率fs满足:2fH/(m+1) ≤ fs ≤ 2fL/m,其中m为整数且满足m≤[ fL/(fH-fL) ],[ ]表示向下取整。

特别地,当fH为带宽B=fH-fL的整数倍时,所需采样频率最小值min{fs}=2B;若非整数倍时,设fH=mB+kB,其中k为整数,0<m<1,则min{fs}=2B (1+(m/k) )。

证明如下:

由于带限信号频谱具有轴对称性,故只需对一边的信号进行分析即可。如上图所示,进行采样时以采样频率fs为间隔对信号频谱进行搬移,不失真条件为搬移后的频谱在原频谱区域不发生混叠。

                                         第一次搬移时不混叠条件: -fH+fs≥-fL

                                                                                     -fL+fs≤fL-fs

                                                           联立解得            fL-fH≤fs≤fL ①

此后对频谱进行搬移时,在两个最邻近右侧原频谱的移位频谱处发生不混叠的边界条件,即设第m次搬移频谱在原频谱左侧,第m+1次搬移频谱在原频谱右侧,得:

                                                                                    -fL+m*fs≤fL

                                                                                    -fH+(m+1)*fs≥fH

                                                            联立解得          2fH/(m+1) ≤ fs ≤ 2fL/m             ( m≤[ fL/(fH-fL) ] )

在满足(2fH/m+1) ≤ 2fL/m时,可以证明满足①式,故此即为最终所求fs约束。

通常情况下我们需要fs的带通采样最小值,此时由2fH/(m+1)≤ 2fL/m可知m≤[ fL/(fH-fL) ],[ ]为向下取整符号。

当:fH为带宽B的整数倍时,代入m= fL/(fH-fL)得min{fs}=2B.

当:fH为带宽B的非整数倍时,设fH=mB+kB,其中k为整数,0<m<1,则代入m=[ fL/(fH-fL) ],得m+1=1+[ fL/B ]=1+(k-1)=k,故min{fs}=2fH/k=2B (1+(m/k) )。证明完毕。

                                                         

<think>首先,用户的问题是关于采样定理数学公式。用户说:“我想查找采样定理数学表达式或公式 请问采样定理 数学公式”。这很直接,我需要提供采样定理数学表达式。 根据系统指令,我必须使用中文回答,并确保LaTeX语法正确。行内数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$并单独成段。 用户引用了三个来源: - 引用[1]:来自“领悟《信号与系统》之 采样定理”,提到了采样频率条件:ωs ≥ 2ωm 或 fs ≥ 2fm。 - 引用[2]:来自“漫谈采样定理”,提到了Xp(jω)是周期函数,但没有给出具体公式。 - 引用[3]:来自“采样定理数学证明相关推导”,给出了采样的公式:当fH为宽B的整数倍时,min{fs}=2B;否则有更复杂的表达式。 采样定理的核心是奈奎斯特-香农采样定理,它指出:为了无失真地重建一个限信号,采样频率fs必须至少是信号最高频率fm的两倍,即fs ≥ 2fm。 数学上,对于一个限信号x(t),其傅里叶变换X(f)在|f| > fm时为0。采样后信号为x_s(t) = x(t) * ∑ δ(t - nTs),其中Ts是采样间隔,fs = 1/Ts。 采样后信号的频谱是原频谱的周期性复制,周期为fs。为了避免混叠,fs必须满足fs ≥ 2fm。 在回答中,我需要: - 清晰地解释采样定理。 - 提供数学公式。 - 使用LaTeX格式。 - 添加引用标识在引用的段落末尾。 - 生成相关问题。 结构回答: 1. 介绍采样定理。 2. 给出数学表达式。 3. 解释公式。 4. 添加引用。 5. 生成相关问题。 从引用中: - [^1] 提到:ωs ≥ 2ωm 或 fs ≥ 2fm。 - [^2] 提到:采样后信号的频谱是周期性的。 - [^3] 是关于采样的,用户可能对基本采样定理感兴趣,所以我应该从基本开始。 用户的问题是“采样定理 数学公式”,所以我专注于核心公式。 基本采样定理数学表达式: - 条件:fs ≥ 2fm - 重建公式:x(t) = ∑ x(nT) sinc(π(t - nT)/T),其中sinc函数是sin(x)/x。 我应该包括这个。 在回答中,自然地添加引用。例如,当提到条件时,引用[^1]。 生成相关问题:基于采样定理,如应用、推导等。 最终回答结构: - 开头:解释采样定理。 - 数学公式部分:用$$...$$独立公式。 - 解释。 - 引用。 - 相关问题。 确保语言流畅,中文。</think>### 采样定理数学公式 采样定理,也称为奈奎斯特-香农采样定理,是信号处理中的核心理论。它描述了如何过离散采样点无失真地重建一个连续时间信号。其核心条件是采样频率必须足够高,以避免频谱混叠。以下是该定理的数学表达式和详细解释。 #### 采样定理的核心条件 对于一个限信号 \(x(t)\),其最高频率分量为 \(f_m\)(或角频率 \(\omega_m = 2\pi f_m\))。采样定理要求采样频率 \(f_s\) 满足: $$ f_s \geq 2f_m $$ 或者用角频率表示为: $$ \omega_s \geq 2\omega_m $$ 其中: - \(f_s\) 是采样频率(单位:Hz), - \(f_m\) 是信号最高频率(单位:Hz), - \(\omega_s = 2\pi f_s\) 是采样角频率(单位:rad/s), - \(\omega_m = 2\pi f_m\) 是信号最高角频率(单位:rad/s)。 如果这个条件满足,采样后信号 \(x_s(t)\) 的频谱不会发生混叠,可以过理想低滤波器完全重建原始信号 \(x(t)\)[^1]。 #### 采样后信号的数学表达 采样过程可以建模为原始信号 \(x(t)\) 与一个周期冲激序列相乘: $$ x_s(t) = x(t) \cdot \sum_{n=-\infty}^{\infty} \delta(t - nT_s) $$ 其中: - \(T_s = \frac{1}{f_s}\) 是采样间隔(单位:秒), - \(\delta(t - nT_s)\) 是狄拉克δ函数。 在频域中,采样后信号的傅里叶变换为: $$ X_s(j\omega) = \frac{1}{T_s} \sum_{k=-\infty}^{\infty} X(j(\omega - k\omega_s)) $$ 这里,\(X(j\omega)\) 是原始信号 \(x(t)\) 的傅里叶变换。该公式表明,采样后频谱 \(X_s(j\omega)\) 是原始频谱 \(X(j\omega)\) 的周期性复制,周期为 \(\omega_s\)。当 \(f_s \geq 2f_m\) 时,这些复制频谱不会重叠(即无混叠)[^2]。 #### 信号重建公式 如果采样条件满足,原始信号 \(x(t)\) 可以采样点 \(x(nT_s)\) 重建: $$ x(t) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x(nT_s) \cdot \text{sinc}\left( \frac{\pi (t - nT_s)}{T_s} \right) $$ 其中: - \(\text{sinc}(x) = \frac{\sin(x)}{x}\) 是辛格函数, - 该公式表示过插值滤波器(理想低滤波器)恢复连续信号。 #### 解释与图示 - **频谱图示意**:采样前信号频谱在 \(|f| \leq f_m\) 处非零;采样后频谱在频率轴上以 \(f_s\) 为周期重复。当 \(f_s < 2f_m\) 时,频谱会重叠(混叠),导致信号失真;当 \(f_s \geq 2f_m\) 时,频谱无混叠,可过低滤波器提取原始频谱[^1]。 - **采样扩展**:对于信号(频率范围在 \(f_L\) 到 \(f_H\),宽 \(B = f_H - f_L\)),采样定理有更复杂的表达式。例如: - 如果 \(f_H = mB\)(\(m\) 为整数),则最小采样频率为 \(\min\{f_s\} = 2B\)。 - 否则,设 \(f_H = mB + kB\)(\(k\) 整数,\(0 < m < 1\)),则 \(\min\{f_s\} = 2B \left(1 + \frac{m}{k}\right)\)[^3]。 这适用于射频信号等场景。 采样定理数学基础确保了数字信号处理(如音频采样和图像处理)的可行性。实际应用中,工程师常选择 \(f_s > 2f_m\) 以留出安全裕量[^1][^2]。 ### 相关问题 1. 采样定理在实际应用中如何避免频谱混叠? 2. 信号重建时,为什么使用 sinc 函数?有什么替代方法? 3. 采样定理与基本采样定理有什么区别?请举例说明。
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