『壹』 用MATLAB仿真连续时间信号的抽样
把原来信号表达式里面的t用n*Ts代替就ok了。Ts是抽样周期。n是从0开始到N的整数，N是你的总采样点
『贰』 连续时间信号的采样
1.连续信号的离散化
工程中的许多信号都是连续信号，设为x(t)。但是用计算机处理这些信号，必须首先对连续信号采样，即按一定的时间间隔Δt进行采样，得到离散时间信号x(nΔt)(n=…，-2，-1，0，1，2，…)。我们称Δt为采样间隔(或抽样间隔)，称x(nΔt)为离散信号，它是连续信号在离散时间上的采样，因此是时间上的不连续序列。例如连续信号为
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则相应的离散信号为
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离散信号x(nΔt)是从连续信号x(t)上取出的一部分值，因此，离散信号x(nΔt)与连续信号x(t)的关系是局部与整体的关系。但一般不能由x(nΔt)唯一确定或恢复出连续信号x(t)，因为连接两个点x(nΔt)与x［(n+1)Δt］的曲线是很多的，所以由x(nΔt)可以给出许多连续信号。在一定条件下，离散信号可以按一定方式恢复出原来的连续信号x(t)，这就是采样定理要讨论的内容。
2.理想采样过程的数学描述
理想采样情况下，采样序列将表示为一个冲击函数的序列，理想采样可以看成是对冲击脉冲载波的调幅过程，如图4-1-1所示。
如果以M(t)表示这个冲击脉冲载波，则有
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其中
将式( 4-1-2) 代入式( 4-1-1) 得
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图4-1-1 理想采样
因为δ(t-nΔt)只在t=n-Δt时非零，因此式(4-1-3)又可写成
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这实际是一个离散褶积和公式，即理想采样是连续信号在各采样瞬间的值同相应时间延迟的冲击函数褶积之和。
由 可以构成一个相应的样本序列 与x(n)的差别在于 在某种意义上还是连续时间信号，即一个冲击串函数，它只在整数倍Δt瞬间时刻有值，除此以外都为零，而序列x(n)是以整数n变量给出的。n本身没有任何采样率的信息， 的一个样本x(n)中是用有限数值来表示的，而不是在 中用冲击函数的面积表示的。
3.采样信号的频域表示
为了说明连续信号理想采样后，信号频谱是否发生了变化，信息有没有丢失，以及怎样从理想信号恢复出原来的连续信号，有必要讨论一下理想采样信号的频域表示。一个连续信号xa(t)的频谱函数已知为:
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其中Ω表示模拟(或连续)频率，为与以后将要讲到的数字(或离散)频率相区别，将此连续信号作理想采样后， 的频谱函数则为:
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其中M(t)为一连串的冲击脉冲。通常采样间隔是相同的，即Δt为一常数。因此理想采样脉冲M(t)是一个以Δt为周期的周期函数，它可以展成傅立叶级数:
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其中基频Ωs=2π/Δt，也称为采样频率。系数cm由下式确定
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将(4-1-2)代入(4-1-8)得
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因为在一个周期 内，只有一个冲击脉冲δ(t)，其他冲击脉冲δ(t-nΔt)，当n≠0时都在积分区间以外，因此cm又可写成
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于是将(4-1-10)代入(4-1-7)
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式(4-1-11)说明，冲击脉冲序列的谱，具有梳妆结构:即它的各次谐波，都具有相等的幅度1/Δt，如图4-1-2所示。
将式(4-1-11)代入(4-1-6)得
图4-1-2 冲击脉冲序列的谱———梳妆谱
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由式(4-1-5)可知，
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因此，
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式(4-1-12)表明，一个连续信号经过理想采样后，其频谱变成以采样频率Ωs=2π/Δt为周期的函数。Δt是采样周期，其频谱将顺着频率轴，从m=0开始，向两边以Ωs为周期作周期开拓，其幅度为原连续信号幅度的1/Δt倍。
这也可从脉冲调幅角度来解释。由于理想冲击脉冲序列M(t)具有相等大小1/Δt的各次谐波分量，当它被连续信号xa(t)调幅以后，xa(t)的谱就被调制到M(t)的各次谐波上，出现基带频谱的搬移，周期性重复的频谱 正是这些调制频谱的总和，这就是所谓的频谱产生周期延拓图4-1-3。每一个延拓的频谱分量都和原始连续信号的频谱相同。
图4-1-3 频谱的周期延拓
在理想采样后的频谱表达式(4-1-12)中，只要各延拓分量沿频率轴不发生交叠，即原始信号xa(t)的频谱Xa(Ω)在以Ωs为间隔重复时不发生混叠。当它们按式(4-1-12)进行相加时，在每一个整数倍的Ωs上，仍然保持一个与Xa(Ω)完全一样的复本，这样就有可能恢复原始的连续时间信号。
显然，只要xa(t)是带限信号，即它的最高频谱分量不超过Ωs/2，其频谱可以表示成
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那么原始信号的频谱和各次延拓分量的频谱在频率轴上彼此不重叠，如图4-1-4。如果我们采用一个截止频率为Ωs/2的理想低通滤波器H(Ω)，让H(Ω)和 相乘，就可以得到不失真的原始信号频谱，这样就可以不失真的重构原始连续时间信号。
图4-1-4 频谱的周期延拓无混叠
图4-1-5 频谱的周期延拓混叠
如果连续时间信号的频谱分量的最高频率Ωc超过Ωs/2，那么各周期延拓分量在频率轴上将产生频谱的混叠现象，如图4-1-5所示。实际上Ωs/2就如同一面镜子，信号频谱的频率超过它时，就会造成频谱的混叠。因此一个频谱带宽为无限的连续信号是不能够采样的，因其不能重构出原始信号。因此如何采样才能不失真的重构原始信号是采样定理提出的基础。
『叁』 连续周期信号采样后根据采样值怎么回算连续周期信号的频率
clf;
t=-1:0.02:1;
xa=5*sin(2*pi*40*t)+1.8*sin(4*pi*40*t)+0.8*sin(5*pi*40*t);
subplot(2,1,1)
plot(t,xa);grid
xlabel('时间, msec');ylabel('幅值');
title('连续时间信号 x_{a}(t)');
axis([0 1 -1.2 1.2])
subplot(2,1,2);
T = 0.12;
n = 0:T:1;
xs = 5*sin(2*pi*40*n)+1.8*sin(4*pi*40*n)+0.8*sin(5*pi*40*n);
k = 0:length(n)-1;
stem(k,xs);grid;
xlabel('时间，msec');ylabel('幅值');
title('离散时间信号 x[n]');
axis([0 (length(n)-1) -10 10])
『肆』 对连续信号进行理想采样
从硬件原理来说,采样要A/D转换,转换采用积分电路,积分需要时间,所以,信号被延迟了,至于频率增加与否根源不在这里.
『伍』 什么是连续时间信号取样定理
取样定理即采样频率大于信号频率的两倍
『陆』 信号采样的定义何为采样周期对采样周期有何要求
信号采样也称抽样(sample)，是连续信号在时间上的离散化，即按照一定时间间隔△t 在模拟信号x(t)上逐点采取其瞬。
采样周期：在周期性测量过程变量(如温度、流量……)信号的系统中，相邻两次实测之间的时间间隔。离散控制系统(包括计算机数字控制系统)都采用周期性测量方式，采样间隔之内的变量值是不测量的。采样周期的选择甚为重要，一般取为回复时间（即大体上达到稳态所需时间）的十分之一左右。
(6)毕业论文连续时间信号的采样扩展阅读
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。采样定理有许多表述形式，但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。
采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。
『柒』 对连续时间信号进行采样，应满足什么条件才能做到不丢失信号
必须满足以下两点，即奈奎斯特抽样定理
信号是频带受限的
采样频率至少是信号最高频率的两倍
『捌』 对连续信号采样，既然是采样，必定会失真吧那何来的完全恢复信号呢希望详细说明下。
采样并不一定会造成失真，只要采样频率足够高。怎么算足够高呢，就是要采样频率大于信号最高频率的2倍。这就是奈奎斯特采样定理。想象一下，如果对于一个直流信号，只需采样一次就能“完全”恢复出来了，这时采样不造成失真。原因就是直流信号的最高频率为0Hz。再假设有一个1Hz的正弦波，振幅为1，如果在1个周期内（即1秒内）采样两次，得到一系列的采样点。也能确定该正弦波（具体恢复过程就不些了，查书去吧）。反过来想可能容易些，你可以用各种不同频率（必须小于1Hz）和幅度的正弦波，来比对这一系列采样点，只有原始的采样信号在各采样点都能对得上。这就是完全恢复的意义。以上是两个简单的例子，推广到普通的连续信号，由傅立叶变换可知其可以表征为一系列不同频率和幅度的正弦波的组合。所以采样定理可以推广到所有连续信号。
『玖』 对连续信号进行采样的时候
从硬件原理来说，采样要A/D转换，转换采用积分电路，积分需要时间，所以，信号被延迟了，至于频率增加与否根源不在这里。