Théorème d'échantillonnage de Nyquist-Shannon implications sur les enregistrements de données correspondants?

1. Quelle est la signification des théorèmes de Nyquist et Shannon?
2. Quel est le théorème d'échantillonnage de Shannon et sa signification?
3. Qu'est-ce que le théorème de Nyquist et ce qu'il est pertinent pour le traitement d'image?
4. Que se passera-t-il si nous échantillons en dessous du taux de nyquist?

Quelle est la signification des théorèmes de Nyquist et Shannon?

Le théorème de Nyquist spécifie le débit de données maximal pour une condition silencieuse, tandis que le théorème de Shannon spécifie le débit de données maximal dans une condition de bruit. où r_max Le débit de données maximum est-il les niveaux de signal discrets.

Quel est le théorème d'échantillonnage de Shannon et sa signification?

Le théorème d'échantillonnage spécifie le taux d'échantillonnage minimum auquel un signal en temps continu doit être uniformément échantillonné afin que le signal d'origine puisse être complètement récupéré ou reconstruit par ces échantillons seuls. Ceci est généralement appelé théorème d'échantillonnage de Shannon dans la littérature.

Qu'est-ce que le théorème de Nyquist et ce qu'il est pertinent pour le traitement d'image?

Le théorème de Nyquist indique que lors de l'échantillonnage d'un signal (comme la conversion d'une image analogique en une image numérique), la fréquence d'échantillonnage doit être supérieure à deux fois la fréquence du signal d'entrée afin que la reconstruction de l'image d'origine soit aussi proche au signal d'origine que possible.

Que se passera-t-il si nous échantillons en dessous du taux de nyquist?

Lorsque la fréquence d'échantillonnage baisse en dessous du taux de Nyquist, les fréquences traverseront et provoqueront un aliasage.