采样频率（Sampling Frequency）和采样位数（Bit Depth）是数字信号处理中的两个概念，直接影响信号采集的精度和质量。以下是它们的详细解释及实际意义：

1. 采样频率（Sampling Frequency）

定义

每秒从连续模拟信号中提取离散样本点的次数，单位为赫兹（Hz）。
公式：

关键原理：奈奎斯特采样定理

• 定理内容：要无失真地还原原始信号，采样频率 fsfs 必须至少是信号频率 fmaxfmax 的 2倍，即：

  fs≥2fmaxfs≥2fmax

  若 fs<2fmaxfs<2fmax，会出现混叠（Aliasing），导致信号失真。

常见应用场景

• 音频：

  • 电话语音：8 kHz（人声频率范围300Hz~3.4kHz）。

  • CD音质：44.1 kHz（人耳可听范围20Hz~20kHz）。

• 视频：

  • 标清视频：13.5 MHz（亮度信号采样）。

• 工业传感器：根据信号变化速度选择（如温度采样可能仅需1Hz）。

混叠的直观示例

假设信号频率为10Hz，但采样频率为15Hz（不满足奈奎斯特定理）：

• 采样后的离散点会错误还原为5Hz信号（15Hz - 10Hz），造成失真。
  解决方法：在采样前加抗混叠滤波器（低通滤波），限制信号频率。

2. 采样位数（Bit Depth）

定义

每个采样点用多少位二进制数表示，决定信号的动态范围和量化精度。
公式：
动态范围（dB）≈ 6.02 × 位数 + 1.76

关键影响

• 量化误差：位数越低，模拟信号的连续幅度被离散化时误差越大。
  （左：高位深低误差；右：低位深高误差）

• 信噪比（SNR）：每增加1bit，理论信噪比提升约6dB。

常见应用场景

• 音频：

  • 16bit（CD标准）：动态范围约96dB，足够覆盖人耳敏感区。

  • 24bit（录音）：减少录音过程中的量化噪声。

• 图像：

  • 8bit（JPEG）：256级灰度/颜色。

  • 12bit~16bit（医学/天文影像）：保留更多细节。

• 工业ADC：

  • 12bit（通用传感器）：分辨率约0.025%满量程。

  • 24bit（高精度称重）：微伏级信号检测。

3. 采样频率 vs 采样位数的区别

4. 实际应用中的权衡

• 音频录制：

  • 采样频率≥44.1kHz（满足人耳需求），位数≥16bit（平衡文件大小与质量）。

• 振动传感器：

  • 高频振动需高采样率（如10kHz），位数选12~16bit（兼顾精度与成本）。

• 图像采集：

  • 8bit适用于普通摄影，12bit以上用于HDR或科学成像。

5. 常见误区

• 误区1：“采样频率越高越好”
  → 过度采样会增加数据量和处理负担，需根据信号带宽选择。

• 误区2：“24bit音频一定比16bit好听”
  → 人耳动态范围有限，16bit已足够，24bit主要在录音中减少后期处理损失。

总结

• 采样频率：决定能捕获的信号频率，需满足奈奎斯特定理。

• 采样位数：决定信号的幅度精度和噪声水平，影响动态范围。
  二者共同作用：采样频率“横向”切割信号，位数“纵向”量化幅度，缺一不可。
  示例：CD音质（44.1kHz/16bit）是权衡质量与存储的经典方案。