时域抽样定理

不能,不管是模拟信号还是离散信号,也不论是否是时域抽样,除非全部滤掉非线性信号,否则都有失真的情况.

问题在这一句：subplot(2,2,2),plot(t3,abs(x31)),title('Samplingsignalabs');你的尺度可能没有选好,如果把x,y的大小调整一下,可能就会出来的.

带限信号即是带宽有限的信号,采样定理要求采样频率必须是信号最高频率的2倍以上,否则会出现频率混叠.如果是非带限（无限带宽）,最高采样频率理论上要求无穷大,这是做不到的.典型的无限带宽信号有白噪声.一般

”按时间顺序排列“,意思是信号是按时间分段的,不同时段的频率不一样?如果是这样的话,可以用短时傅里叶变换.把原信号分段加窗做频谱.再问：嗯是的。我希望是横左边是时间。纵坐标是频率。。通过短时傅里叶之后

哪里不明白呢?是推导还是结论?对模拟信号等间隔采样得到离散信号,离散信号的频谱是把模拟信号频谱扩展为[周期延拓]周期的频谱,周期=采样角频率,当采样角频率太小,可能造成每个周期的频谱互相叠加————即

这个在章节后面的附录里面有证明的.教材是概率论与数理统计第四版,浙江大学的.盛骤编的.定理在第六章的143页,附录在145-146页.再问：能简单解释一下吗，找书有点困难~再答：说实话，这个证明的过程

前面服从x2(n)可以由卡方的定义得出.而后面自由度少1是因为S2里面不是u,而是X拔（各个Xi的平均）,它牵涉到Xi,而非n个相互独立,所以自由度会少1,至于为什么只少1,也是由卡方的定义可以得出的

简单随机抽样,系统抽样,分层抽样.具体的去查高三数学最后一册吧,实在是太复杂了：）

那是无失真的最低采样频率.频率是越高越好,但是二倍最高频率就可以保证无失真.抽样频率大于两倍最高频率,这样频率谱密度才不会叠加,保证了无失真.这些在信号与系统课本上会有更详细讲解.望采纳.

matlab对连续信号x(t)=cos(2∏t)抽样得离散序列x[k],并分析T=0.1s和不知道你的T是不是采样周期,如果是,参考下面程序T=0.1;t=0:T:4*

定义:在一个频带限制在（0,fh）内的时间连续信号f（t）,如果以1/2fh的时间间隔对它进行抽样,那么根据这些抽样值就能完全恢复原信号.或者说,如果一个连续信号f（t）的频谱中最高频率不超过fh,当

画宽为1的矩形脉冲信号的MATLAB源程序如下：width=1;t=-1:0.001:1;ft=rectpuls(t,width);plot(t,ft);gridon

你完全不用跪着的,利用正态分布的性质.设x1,x2i.i.d.N(u,v),则a1x1+a2x2-N((a1+a2)u,(a1^2+a2^2)v)这个可以通过直接计算密度函数或分布函数进行证明.

方波和三角波的带宽是无限的,而正弦波的频谱是有限的.由采样定理可以知道,频谱上无限带宽的信号无法完全恢复,必然会引入混叠,正弦波带宽有限,恢复出来自然波形会好.

卷积是计算输入到输出[零状态响应]的方法,对于离散信号,往往是许多应用的基础.抽样定理对实践有指导作用,即采样频率多大的问题

最刚开始接触的是通过拉普拉斯变换,它把一个自变量是t（时间）的微分方程,转换成了自变量是s(频率)的传递函数.拉氏变换神奇的地方在于,通过变换后,自变量竟然变了.建议你先从一阶线性齐次微分方程开始看,

抽样频率大于或等于2倍被抽样信号的最高频率,你可以再网上搜索“奈奎斯特抽样定理”

频域的周期性本质上说是由两个基本单元ejwt和ejwn的性质所决定的,对于离散时间傅里叶变换而言,ejwn对w是以2π为周期的,因而就可以说X(ejw)是周期的,再问：我记得有种定性的说法好像是：如果

xi为取自总体x∽N(u,σ2)显然,肯定有(xi-u)/σ∽N(0,1),即服从标准正态分布而根据卡方分布定义,（当xi服从标准正太分布时,xi^2服从卡方分布,且当被抽样数为n时,其自由度为n,）

把一个频率周期作为研究对象,前沿的调制特性,后沿的调制特性.把一个能够分析的时间段无限度的展开,发现和分析能够利用的方式方法.