The probabilité est l'une des techniques d'échantillonnage de sélection des éléments équivalents. Ceux-ci sont spécifiés comme un échantillonnage aléatoire. L'échantillonnage est aidé à développer la base de sondage; il sélectionne les éléments que aléatoire.Procédé échantillonnage peut être fait par le remplacement. L'hypothèse d'échantillonnage aléatoire peut être réalisée par la limite Moyen Theory.Random Sampling: définition: Le groupe indépendant d'options est connu comme un échantillonnage aléatoire. L'échantillonnage aléatoire a des chances indépendants analogues. L'échantillonnage aléatoire est utilisé pour obtenir l'échantillon impartial. L'échantillon de n éléments peuvent être choisis parmi les éléments N de la population. Elle implique l'imprévisible composants.Procédé aléatoire est capable d'avoir le nombre de types. L'échantillonnage aléatoire est l'un des recherche dans la petite partie représentative du groupe d'éléments. L'échantillonnage aléatoire capable de choisir les éléments des habitants à travers odds.Types identiques de l'échantillonnage aléatoire: Il existe cinq types de sampling.Type aléatoire 1: Simple sampling.Type aléatoire 2: Systematic sampling.Type aléatoire 3: sampling.Type aléatoire stratifié 4: Cluster sampling.Type aléatoire 5: sampling.Explanation aléatoire multicellulaire: type 1: échantillonnage aléatoire simple: L'échantillonnage aléatoire simple est l'un des types d'échantillonnage. Le choix des unités d'éléments sont dépend de la population avec les chances identiques étant sélectionnés. La aléatoire simple sont préférés à partir de la taille de N élément population. Le mode le choix est semblable à la population des différents probability.Type 2: Systematic échantillonnage aléatoire: L'échantillonnage aléatoire systématique est l'un des types d'échantillonnage. Les éléments sont le choix dépend de la façon aléatoire et en choisissant des éléments supplémentaires sont régulièrement espacés intervalles jusqu'à ce que les unités attendues sont obtenues. Les éléments d'échantillonnage choisissent par la systématique ou randomly.Type 3: L'échantillonnage aléatoire stratifié: L'échantillonnage aléatoire stratifié est l'un des types de l'échantillonnage. Dans ce procédé, en fonction de leur caractéristique ou variable, la population peut être divisée en divers types. Le mot strate est formée par le mot stratifié. Cet exemple peut être la sélection de la population stratum.Type 4: échantillonnage aléatoire Cluster: L'échantillonnage en grappes est l'un des types d'échantillonnage. Ceci est la fondation de l'échantillonnage aléatoire simple de choisir les grappes de la population. Les groupes sont identifiés au sein des groupes d'échantillons. L'échantillonnage en grappes est très essentiel dans ce environment.type 5 économique: multicellulaires échantillonnage aléatoire: L'étape d'échantillonnage aléatoire à plusieurs est l'un des types d 'échantillonnage. La fusion de l'échantillonnage en grappes à côté de chez échantillonnage aléatoire simple est connu comme sampling.Sampling aléatoire à plusieurs degrés est un type de technique utilisée pour numériser l'information analogique. L'échantillonnage est connu comme la conversion de l'analogique au digital.Digital et d'autres signaux analogiques sont des formes d'ondes continues qui sont analysés à différents points dans le temps et transformé en échantillons numériques. La précision avec laquelle les échantillons numériques reflètent leur origine analogique est basée sur "taux d'échantillonnage" et "taille de l'échantillon." Définition de l'échantillonnage Théorème: La fréquence du single est supérieure ou égale à deux fois le maximum de la fréquence d'échantillonnage simple. Un signal de temps continu de bande limitée, avec une plus grande fréquence fc peut être récupéré uniquement à partir de ses échantillons à condition que le taux d'échantillonnage F 'supérieure' échantillons 2FC par second.Derivation du théorème d'échantillonnage: Le théorème d'échantillonnage peut être calculé à l'aide du train d'impulsions considéré plus tôt . échantillonnage Idéal peut être écrit comme une multiplication du signal x (t) par le train d'impulsions périodiques. xs (t) = x (t). deltaT (t) '' xs (t) '- Fourier Transform single'x (t) .deltaT (t)' -sampling singleBy utilisant Convalution Théorème, 'xs (t) = x (t). deltaT (t) '' = x (t) .sum_ (n = -oo) delta ^ oo (t-nT) '=' sum_ (n = -oo) ^ oo x (t). delta (t-nT) 'ici,' x (t) = x (nt) '' = sum_ (n = -oo) ^ oo x (nt). delta (t-nT) 'So .....' Xs (w) = F {xs (t)} '' = sum_ (n = -oo) ^ oo x (nt) .F {delta (t-nT )} '' = sum_ (n = -oo) ^ oo x (nT). e ^ - (jomeganT) 'or'Xs (oméga) = 1 /(2pi) X (oméga). DeltaT (oméga) '' = 1 /(2pi) X (oméga) * omegao sum_ (k) delta (oméga - komegao) '' = 1 /T sum_ (K) X (oméga) * delta (oméga - k omegao) '' = 1 /T sum_ (k) X (oméga - k omegao) 'Si' omégas - omegao 'supérieur ou égal à' omegao ', alors il n'y aura pas de chevauchement entre les copies adjacentes du spectre de' x (t) ' et elle peut être récupérée en utilisant un filtre passe-bas. On peut voir à partir de chaque représentation «X (t)" est périodique avec une période "(2pi) /T. Quelle est la transformée de Fourier du signal «xs discret dans le temps (n): = x (nT)? «Notez que le signal à temps discret est différent de 'xs (t)'. Le signal "xs (t)" est un train d'impulsions, et la zone des impulsions sont égales aux valeurs des échantillons de x (t). xs (n) 'd'autre part est un vrai signal à temps discret. Pour obtenir commencer par le definition'Xs ^ f (omega) = sum_ (n) xs (n) e ^ du DTFT Xf (!) (- J omega n) '' = sum_ (n) x (nt) e ^ (-j omega n) 'et de comparer les deux représentations ci-dessus pour' Xs (oméga) 'pour obtenir' (Xs ^ f) (omega) = Xs (oméga /T) '