采样频率是指在数字信号处理中，采集/记录连续信号的离散化过程中，单位时间内进行采样的次数。它是一个重要的参数，决定了数字信号处理系统中可用的频率范围和准确性。

在现实世界中，信号是连续变化的，无论是声音、图像还是其他形式的信号，都是连续的。然而，为了进行数字化处理，这些信号需要通过采样而转换为离散的数字信号。采样是指在一定时间间隔内对连续信号进行观测、测量，并取样获取一定点数的数值。而采样频率即为单位时间内进行采样的次数。

采样频率的选择对数字信号处理的结果和质量至关重要。若采样频率过低，即单位时间内进行的采样次数较少，那么可能会导致频率信息的失真，以及高频部分的丢失。在音频处理中，常见的例子是出现混叠现象，即高频信号被错位成低频信号，产生失真。因此，采样频率要根据待处理信号中的最高频率成分来选择，从而避免频率信息的损失。

根据奈奎斯特定理，为了正确地重构连续信号，采样频率必须至少是被采样信号的最高频率的两倍。这意味着最高频率分量的采样必须至少发生两次，才能够准确地表示原始信号。例如，对于一个输入信号中最高频率为10kHz的音频信号，根据奈奎斯特定理，采样频率应该大于20kHz才能够准确地重建信号。

采样频率也受到存储空间和计算能力的限制。较高的采样频率意味着更多的数据点需要存储和处理，这可能会增加存储和计算的成本。因此，在实际应用中，需要根据需求权衡存储空间和计算需求，选择适当的采样频率。

除了奈奎斯特定理的要求外，还有一些其他因素需要考虑。例如，如果信号中的最高频率成分超过采集设备的能力，那么高频部分将会被截断或产生混叠，从而导致信号失真。因此，采样频率还应根据采集设备的其他规格和参数进行选择。

总之，采样频率是数字信号处理中的一个重要概念，它决定了离散信号的准确性和频率范围。选择适当的采样频率可以提高信号处理的效果，避免频率信息的损失和失真。但同时需要根据存储和计算的限制，进行权衡和选择。

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