采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

看了好多相关的知识,大致了解了一下马尔可夫链-蒙特卡罗采样理论,有必要记来下来. 蒙特卡罗积分:(来自:http://blog.csdn.net/itplus/article/details/19168937) 下面的写的很让人明白:好好理解一下,第一次感觉到积分与统计学的联系. 利用蒙特卡罗方法求积分的重点就是怎么如何采样指定的分布....简单的分布如均匀分布我们有方法可以采样,但是复复杂的分布呢?如高斯分布呢?你怎么办?? 这是就利用马尔可夫链的性质进行采样. 一些马尔可夫链的相关知识 在学

1.电视图像的数据率 1.1 ITU-R BT.601标准数据率 按照奈奎斯特(Nyquist)采样理论,模拟电视信号经过采样(把连续的时间信号变成离散的时间信号)和量化 (把连续的幅度变成离散的幅度信号)之后,数字电视信号的数据量大得惊人,当前的存储器和网络都还没有足够的能力支持这种数据传输率,因此就要对数字电视信号进行压缩.为了在PAL.NTSC和SECAM彩色电视制之间确定一个共同的数字化参数,早在1982年国际无线电咨询委员会 (CCIR)就制定了演播室质量的数字电视编码标准,这就是非常

DSP基础学习-ADC同步采样 彭会锋 2015-04-28 20:31:06 在DSP28027 LauchPad学习过程中,关于ADC同步采样和顺序采样的区别稍加研究了一下,发现里面还真有些门道,所以写了这篇文章,主要针对ADC同步采样的两个不同概念进行相关的解释说明,理论和具体的理解都有在里面,较为详细,可以作为基础知识加深了解! 参考文献: http://pan.baidu.com/s/1gd1Xg6v TMS320C28X处理器在交流采样中的应用(这是一篇论文,针对多通道同步采样和交流

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样(待填坑) 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$.而只要解决这个问题,我们就可以找到一种通用的概率分布采样方法,进而用于蒙特卡罗模拟.本篇我们就讨论解决这个问题的办法:MCMC采样和它的易用版M-H采样. 1. 马尔科夫链的细致平稳条件 在解决从平稳分布$\pi$, 找到对应的马尔科夫链状态转移矩

1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC).要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

Linux音频编程指南 虽然目前Linux的优势主要体现在网络服务方面,但事实上同样也有着非常丰富的媒体功能,本文就是以多媒体应用中最基本的声音为对象,介绍如何在Linux平台下开发实际的音频应用程序,同时还给出了一些常用的音频编程框架. 一.数字音频 音频信号是一种连续变化的模拟信号,但计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换,成为数字音频信号之后,才能送到计算机中作进一步的处理. 数字音频系统通过将声波的波型转换成一系列二进制数据,来实现对原始声音的重

作者:桂. 时间:2017-03-05  19:29:12 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6506405.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为Hilbert变换分析的补充,主要介绍Hilbert变换中的端点效应,内容拟分两部分展开: 1)Gibbs现象介绍: 2)端点效应分析: 内容为自己一家之言,其中不合理的地方,希望各位告诉我,反正改不改是我的事(●'◡'●) 一.Gibbs现象 关于Gibbs的理论推导,可以参考郑君里的<信号

几个术语和概念: 1.       关于PCM的 PCM是Pulse code modulation的缩写,它是对波形最直接的编码方式.它在音频中的地位可能和BMP在图片中的地位有点类似吧. Sampling rate:从模拟信号到数字信号,即从连续信号到离散信号的转换都是通过离散采样完成的,Sampling rate就是每秒种采样的个数.根据香农采样定理,要保证信号不失真,Sampling rate要大于信号最高频率的两倍.我们知道人的耳朵能听到的频率范围是20hz – 20khz,所以Sam

采样与抗锯齿 当高分辨率贴图被缩小时,贴图会出现严重的混淆现象.虽然第7章中的非均匀采样技术可以减少这种混叠的视觉影响,但是更好的解决方案是实现基于分辨率进行采样的纹理函数. 可以在使用贴图时先对贴图的分辨率进行判断,避免采样高分辨率贴图. 为了解决贴图采样函数造成的混淆问题,我们必须解决以下两个问题: 必须计算贴图空间的采样率,以及获得贴图分辨率,之后就可以计算出屏幕空间的采样率,最后为了获得图元表面的采样率就必须对贴图进行采样,以获得贴图采样率. 对于给定的贴图采样率,必须使用采样理论去引导

转自:https://blog.csdn.net/dengjin20104042056/article/details/52435290 一.数字音频 音频信号是一种连续变化的模拟信号,但计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换,成为数字音频信号之后,才能送到计算机中作进一步的处理. 数字音频系统通过将声波的波型转换成一系列二进制数据,来实现对原始声音的重现,实现这一步骤的设备常被称为模/数转换器(A/D).A/D转换器以每秒钟上万次的速率对声波进行采样,

转自: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-audio/ Linux音频编程指南 虽然目前Linux的优势主要体现在网络服务方面,但事实上同样也有着非常丰富的媒体功能,本文就是以多媒体应用中最基本的声音为对象,介绍如何在Linux平台下开发实际的音频应用程序,同时还给出了一些常用的音频编程框架. 1 评论: 肖文鹏 (xiaowp@263.net), 自由软件爱好者 2004 年 2 月 01 日 内容 一.数字音频 音频信号是一种连续变化的

据说FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)是世界上最快的FFT.为了详细了解FFTW以及为编程方便,特将用户手册看了一下,并结合手册制作了以下FFTW中文参考.其中大部分是原文重点内容的翻译,并加入了一些注解. 一. 简介 先看一下使用FFTW编程的方法: #include <fftw3.h> ... { fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; ... in = (fftw_complex*) fftw_mall

近十几年来,稀疏(sparsity)已经成为信号处理及其应用领域中处于第一位的概念之一.近来,研究人员又致力于过完备(overcomplete)信号表示的研究.这种表示不同于许多传统的表示.因为它能提供一个广阔范围的生成元素(atoms).而冗余(redundant)信号表示的魅力正在于其能经济地(紧致)的表示一大类信号.对稀疏性的兴趣源自于新的抽样理论-压缩传感(compressed sensing)的发展,压缩传感是香农采样理论的一种替代,其利用信号本身是稀疏的这一先验,而香农理论是设计用于

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +

标签(空格分隔):数字图像处理 opencv 当我们用特定软件打开一张图片或者更改某些位图的格式为txt时,就会发现图像的本质不过就是一堆数据罢了. 采样 我们可以用相机采样到一幅二维图像,图像的分辨率(精细程度)取决于你的相机的像素. (ps:采样有各种理论,当然你也可以简单认为是小孔成像.负责采样的不仅仅是可见光,我们平时做的X光片,哈勃望远镜等采集的就不是可见光) 当然也有三维扫描仪,可以采样到三维图像: 图为:3Dsystem Sense 3D手持扫描仪 如果要谈采样理论貌似是图形学的范

1.leetcode Implement strStr(). Returns the index of the first occurrence of needle in haystack, or -1 if needle is not part of haystack. https://blog.csdn.net/freeelinux/article/details/60472659 http://www.cnblogs.com/willaty/default.html?page=2 pyth

数模转换(ADC)的应用笔记 智能时代,数字信号已体现在我们生活的方方面面,A/D,D/A是重要的基础.智能手机触摸信号需要转换为数字信号才能分辨触摸位置.数字去抖:打电话或者麦克风需要将模拟声信号转换为数字信号以便存储回放.语音识别:移动通信到4G时代,速率已经达到了300Mbps,手机和基站之间的通信是模拟电磁信号,同样需要高性能的ADC将其转化为数字信号,才能变成各位看到的电影.微博(当然没这么简单).上述三个例子是典型的三种应用场景,对应ADC的不同指标.其中速度(采样率)和精度(bit

在电子信息系统的学习中,我们或许早就被告知现实世界是模拟的,而数字化的模拟世界则越来越展现更多的风采.但是所谓的数字和模拟只是相对的而已,你可以把模拟量当做无穷数字量的组合,也可以把数字量当做具有不同间隔特征的模拟量.这模数之间的差别也就是采样和量化的差别而已! 那么Analog如何才能走到Digital? 一.ADC几个步骤  1.采样和保持 如果把模拟信号比作无限采样点的数字信号,那么我们就需要采取其中一些有限点才能进行真正的数字化传输.采多少点?怎么采? 奈奎斯特(Nyquist)采样定理