所謂模擬訊號的數字訊號處理方法就是將待處理模擬訊號經過取樣、量化、編碼形成數碼訊號，並利用數字訊號處理方法對取樣得到的數碼訊號進行處理。
下面我們來看一下對模擬訊號取樣的具體**
f=200; %訊號頻率為200hz
t=(0:0.0001:0.1); %定義訊號的時間範圍
x=cos(2*pi*f*t); %生成訊號
fs=800; %取樣頻率為800hz
n=80; %定義取樣點數
dt=1/fs; %取樣間隔，取樣間隔其實就可以理解為是取樣訊號的週期，週期=1/頻率
t=(0:n-1)*dt; %定義取樣的每個時間點
x1=cos(2*pi*f*t); %對訊號進行取樣
subplot(311);
plot(t,x);
ylim([-1
1])title('原始訊號')
subplot(312)
plot(t,x,t,x1,'rp');
ylim([-1
1]);
title('取樣過程')
subplot(313)
plot(t,x1);
ylim([-1
1])title('取樣後的訊號')
上面我們設定的取樣頻率和取樣點數分別為800和80，他倆比值為10，在這裡設定比值為10是為了在繪製取樣過程那個圖形時，讓取樣訊號的最後乙個取樣點等於原始訊號的最後乙個時間點，以便顯示的圖形更加美觀，我們也可以這樣寫
fs=800; %取樣頻率為800hz
dt=1/fs; %取樣間隔，取樣間隔其實就可以理解為是取樣訊號的週期，週期=1/頻率
t=0:dt:0.1; %定義取樣的每個時間點
x1=cos(2*pi*f*t); %對訊號進行取樣
在這裡我們略去了取樣點數，直接讓取樣的最後乙個時間點和原始訊號的最後乙個時間點一樣，以便繪圖更加美觀
其實關於取樣頻率和取樣點數的關係還是有一點門道的，他倆的比值決定了頻率的解析度，等我再深入了解一下再專門寫一篇部落格介紹一下。
注：上圖中所畫的第三個圖，也就是取樣後的訊號圖，它不是由取樣訊號恢復到原訊號所形成的訊號，它只不過是把各個取樣點給連線了起來而已，對於上面**而言，原始訊號為200hz，取樣訊號為800hz，800>200*2，由取樣定理可知，我們所採取的取樣頻率可以恢復出原訊號的波形，只不過在這裡我們並沒有寫由取樣訊號恢復原訊號的**。
當然我們也可以用stem()函式來繪製取樣圖
f=20; %訊號頻率為20hz
t=(0:0.0001:0.1); %定義訊號的時間範圍
x=cos(2*pi*f*t); %生成訊號
fs=400; %取樣頻率為400hz
dt=1/fs; %取樣間隔，取樣間隔其實就可以理解為是取樣訊號的週期，週期=1/頻率
t=0:dt:0.1; %定義取樣的每個時間點
x1=cos(2*pi*f*t); %對訊號進行取樣
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