※ 引述《ericabab (ㄍㄠˊ)》之銘言： : 雖然用matlab模擬用很久了，但還是有很基本的觀念不懂 : 為什麼原本continuous的訊號，可以用discrete表示呢? : 我知道用discrete是因為電腦不能做continuous的， : 可是不懂為什麼可以 : 比方說這樣一個訊號 : ┌─┐ ┌─┐ : ┘ └───┘ └ : 用 1 0 0 1 表示 : 然後noise的部分都是用variance=N0/2的discrete點來相加 : 我現在想到的合理的解釋是: : 我們看的值其實是收到之後，用match filter或是對basis ψ(t)做完積分 : 然後取sample時那些值，是這樣嗎? : 另外一個問題是，如果上述是對的話 : 那還有辦法做BPF或是LPF嗎? 我覺得好像不行，因為上述的方式 : 根本不是對原本訊號做2倍頻寬的sample? : 那如果我想模擬LPF要怎麼辦呢?是不是只能用很多點去sample然後再做fft? : 謝謝回答~ 由於第二題我有點看不太懂所以只回答第一題 我的觀點是~ discrete訊號的誕生是因為continuous訊號並不適合實務系統的操作 fourier transform原先也不是專為訊號處理而發明的 只是陰錯陽差地剛好可以提供訊號做時域頻域的轉換分析 另外Nyquist定理更是連續轉離散訊號的重要關鍵 雖然現在很多paper提出千百種的取樣理論 但是還是以Nyquist為最基本 它的價值是在於它提供了一套理論可以完全地轉換連續訊號跟離散訊號(理想狀況) 所以連續訊號就可以用離散訊號來表示了 因為我們訊號處理的過程不外乎： 類比→(Nyquist)→數位→系統處理(一堆的Fourier Trans.)→(Nyquist)→類比傳送 ↓ 類比←(Nyquist)←系統處理(一堆的Fourier Trans.)←數位←(Nyquist)←類比接收 隨著訊號處理的技術發展 數位的區塊勢必越來越大 要不是我們人的感官及電波傳輸是類比的 不然整套傳輸系統都可以用數位取代 我個人覺得取樣定理你若能了解它的精隨的話 你第一個問題就解決了 你這邊的match filter已經跟雜訊扯上關係了 跟取樣定理沒有關係 積分只是為了能在接收的時候更確保數值的正確性而已 這是小弟自己的看法啦 不知道有沒有回答到XDD --

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