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1.抽样定理
为了用实验的手段对连续信号分析，需要先对信号进行抽样（时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步。
Nyquist抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽。
抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系，在Matlab中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。
【例1】用图形表示DSB调制波形y cos(2 t)cos(4 t) 及其包络线。
clf
%%计算抽样时间间隔
fh=1;%%调制信号带宽(Hz)
fs=100*fh;%%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短。ts=1/fs;
%%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络
t=(0:ts:pi/2)';%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。
envelop=cos(2*pi*t);%%DSB信号包络
y=cos(2*pi*t).*cos(4*pi*t);%已调信号
%画出已调信号包络线
plot(t,envelop,'r:','LineWidth',3);
hold on
plot(t,-envelop,'r:','LineWidth',3);
%画出已调信号波形
plot(t,y,'b','LineWidth',3);
axis([0,pi/2,-1,1])%
hold off%
xlabel('t');
%写出图例
【例2】用图形表示DSB调制波形y cos(2 t)cos(6 t) 及其包络线。
clf
%%计算抽样时间间隔
fh=1;%%调制信号带宽(Hz)
fs=100*fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。
ts=1/fs;
%%根据抽样时间间隔进行抽样
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