Teorema Pengambilan Sampel Nyquist-Shannon Implikasi pada Pencocokan Catatan Data?

1. Apa pentingnya teorema Nyquist dan Shannon?
2. Apa teorema pengambilan sampel Shannon dan signifikansinya?
3. Apa itu Teorema Nyquist dan apa yang relevan dengan pemrosesan gambar?
4. Apa yang akan terjadi jika kita mencicipi di bawah tingkat Nyquist?

Apa pentingnya teorema Nyquist dan Shannon?

Teorema Nyquist menentukan tingkat data maksimum untuk kondisi yang tidak berisik, sedangkan Teorema Shannon menentukan tingkat data maksimum dalam kondisi kebisingan. dimana r_Max adalah laju data maksimum dan m adalah tingkat sinyal diskrit.

Apa teorema pengambilan sampel Shannon dan signifikansinya?

Teorema pengambilan sampel menentukan laju pengambilan sampel minimum di mana sinyal waktu kontinu perlu disampel secara seragam sehingga sinyal asli dapat sepenuhnya dipulihkan atau direkonstruksi oleh sampel-sampel ini saja. Ini biasanya disebut sebagai teorema pengambilan sampel Shannon dalam literatur.

Apa itu Teorema Nyquist dan apa yang relevan dengan pemrosesan gambar?

Teorema Nyquist menyatakan bahwa ketika mencicipi sinyal (seperti konversi dari gambar analog ke gambar digital), frekuensi pengambilan sampel harus lebih besar dari dua kali frekuensi sinyal input sehingga rekonstruksi gambar asli akan sedekat itu dekat ke sinyal asli mungkin.

Apa yang akan terjadi jika kita mencicipi di bawah tingkat Nyquist?

Saat frekuensi pengambilan sampel turun di bawah tingkat Nyquist, frekuensi akan crossover dan menyebabkan aliasing.