Teorema da amostragem de Nyquist-Shannon implicações nos registros de dados correspondentes?

1. Qual é o significado dos teoremas de Nyquist e Shannon?
2. Qual é o teorema da amostra de Shannon e seu significado?
3. O que é o teorema de Nyquist e o que é relevância para o processamento da imagem?
4. O que acontecerá se amostrarmos abaixo da taxa de Nyquist?

Qual é o significado dos teoremas de Nyquist e Shannon?

O teorema de Nyquist especifica a taxa máxima de dados para a condição sem barulho, enquanto o teorema de Shannon especifica a taxa máxima de dados sob uma condição de ruído. onde r_máx é a taxa máxima de dados e m é os níveis discretos de sinal.

Qual é o teorema da amostra de Shannon e seu significado?

O teorema da amostragem especifica a taxa de amostragem mínima na qual um sinal de tempo contínuo precisa ser amostrado uniformemente para que o sinal original possa ser completamente recuperado ou reconstruído por essas amostras sozinhas. Isso geralmente é chamado de teorema da amostra de Shannon na literatura.

O que é o teorema de Nyquist e o que é relevância para o processamento da imagem?

O teorema de Nyquist afirma que, ao provar um sinal (como a conversão de uma imagem analógica em uma imagem digital), a frequência de amostragem deve ser maior que o dobro da frequência do sinal de entrada para que a reconstrução da imagem original seja o mais próximo para o sinal original possível.

O que acontecerá se amostrarmos abaixo da taxa de Nyquist?

Quando a frequência de amostragem cair abaixo da taxa de nyquist, as frequências cruzam e causam aliasing.