php隔行代码怎么写，什么是摩尔代码？
摩尔斯密码!~ 最早的摩尔斯电码是一些表示数字的点和划。数字对应单词，需要查找一本代码表才能知道每个词对应的数。用一个电键可以敲击出点、划以及中间的停顿。 虽然摩尔斯发明了电报，但他缺乏相关的专门技术。他与艾尔菲德·维尔签定了一个协议，让他帮自己制造更加实用的设备。艾尔菲德·维尔构思了一个方案，通过点、划和中间的停顿，可以让每个字元和标点符号彼此独立地发送出去。他们达成一致，同意把这种标识不同符号的方案放到摩尔斯的专利中。这就是现在我们所熟知的美式摩尔斯电码，它被用来传送了世界上第一条电报。 这种代码可以用一种音调平稳时断时续的无线电信号来传送，通常被称做连续波(Continuous Wave)，缩写为CW。它可以是电报电线里的电子脉冲，也可以是一种机械的或视觉的信号(比如闪光)。 一般来说，任何一种能把书面字元用可变长度的信号表示的编码方式都可以称为摩尔斯电码。但现在这一术语只用来特指两种表示英语字母和符号的摩尔斯电码：美式摩尔斯电码被使用了在有线电报通信系统；今天还在使用的国际摩尔斯电码则只使用点和划(去掉了停顿)。 电报公司根据要发的信的长度收费。商业代码精心设计了五个字元组成一组的代码，做为一个单词发送。比如：BYOXO ("Are you trying to crawl out of it?")；LIOUY ("Why do you not answer my question?"),；AYYLU ("Not clearly coded, repeat more clearly.")。这些五个字元的简语可以用摩尔斯电码单独发送。在网路用辞中，我们也会说一些最常用的摩尔斯商用代码。现在仍然在业余无线电中使用的有Q简语和Z简语：他们最初是为报务员之间交流通信质量、频率变更、电报编号等资讯服务的。 1838年1月8日，Alfred Vail展示了一种使用点和划的电报码，这是摩尔斯电码前身。 作为一种资讯编码标准，摩尔斯电码拥有其他编码方案无法超越的长久的生命。摩尔斯电码在海事通讯中被作为国际标准一直使用到1999年。1997年，当法国海军停止使用摩尔斯电码时，发送的最后一条消息是：“所有人注意，这是我们在永远沉寂之前最后的一声呐喊”！ 美式摩尔斯电码 做为一种实际上已经绝迹的电码，美式摩尔斯电码使用不太一样的点、划和独特地间隔来表示数字、字元和特殊符号。这种摩尔斯电码的设计主要是针对地面报务员通过电报电线传输的，而非通过无线电波。 这种古老的、交错的电码是为了配合报务员接听方式而设计的。不象现在可以从扬声器或者耳机中听到电码的音调，你只能从这些最早期的电报机的一个机械发生装置听到嗒嗒的声音，甚至是从发送电键接听：这种电键在不发送信号时被设置为从动模式，负责发声。 这些报务员大多是为铁路或以后的西联电传等服务。象那时的许多年轻人一样，十几岁的爱迪生就是这样一名话务员。 现代国际摩尔斯电码 在今天，国际摩尔斯电码依然被使用著，虽然这几乎完全成为了业余无线电爱好者的专利。直到2003年，国际电信联盟(ITU)管理著世界各地的摩尔斯电码熟练者取得业余无线电执照的工作。在一些国家，业余无线电的一些波段仍然只为发送摩尔斯电码信号而预留。 因为摩尔斯只依靠一个平稳的不变调的无线电信号，所以它的无线电通讯设备比起其它方式的更简单，并且它能在高杂讯、低信号的环境中使用。同时，它只需要很窄的带宽，并且还可以帮助两个母语不同、在话务通讯时会遇到巨大困难的操作者之间进行沟通。它也是QRP中最常使用的方式。 在美国，直到1991年，为了获得FCC颁发的允许使用高频波段的业余无线电证书，必须通过每分钟五个单词(WPM)的摩尔斯码发送和接收测试。 1999年以前，达到20WPM的熟练水平才能获得最高级别的业余无线电证书(额外类)；1999年12月13日，FCC把额外类的这项要求降低到 13WPM。 2003年世界无线电通信大会(WRC03，ITU主办的频率分配专门会议，两年一度)做出决定，允许各国在业余无线电执照管理中自己任选是否对摩尔斯电码进行要求。虽然在美国和加拿大还有书面上的要求，但在一些其他国家正准备彻底去除这个要求。 熟练的爱好者和军事报务员常常可以接收(抄报)40WPM以上速度的摩尔斯码。虽然传统发报电键仍有许多爱好者在使用，但半自动和全自动的电子电键在今天使用越来越广泛。电脑软体也经常被用来生成和解码摩尔斯码电波信号。 时间控制和表示方法 有两种"符号"用来表示字元：点和划，或叫滴(Dit)和答(Dah)。点的长度决定了发报的速度，并且被当作发报时间参考。下面是时间控制的图示： ---*-* *** * / -*-* ---** * M O R S E (空白) C O D E 这里，-表示划，*表示点。这是上面消息的准确发报时间(=表示信号有，.代表信号无，每个为一个点的长度): ===.===...===.===.===...=.===.=...=.=.=...=.......===.=.===.=...===.===.=== ^ ^ ^ ^ ^ | 划 点 | 单词间隔 点划间隔 字元间隔 划一般是三个点的长度；点划之间的间隔是一个点的长度；字元之间的间隔是三个点的长度；单词之间的间隔是七个点的长度。 (初学者往往被教导发送点划间隔短小、短而快的字元，并且在符号和单词之间夸大间隔时间。比较起来，这种方式更加容易学会。) 熟悉摩尔斯码的人之间经常象这样说话或拼写(其中，“长音/Dah”发"awe"的音)： ---*-* *** * / -*-* ---** * DahDah DahDahDah DiDahDit DiDiDit Dit, DahDiDahDit DahDahDah DahDiDit Dit. 字母 字母编码字母编码A*-N-*B-***O---C-*-*P*--*D-**Q--*-E*R*-*F**-*S***G--*T-H****U**-I**V***-J*---W*--K-*-X-**-L*-**Y-*--M--Z--** 数字0 ----1 *---2 **--3 ***-4 ****5 ***** 6 -**** 7 --*** 8 ---** 9 ----*常用标点句号 *-*-*逗号 --**-问号 **--** 长破折号 -***连字元 -****分数线 -**-*特殊符号(同一符号) 这是一些有特殊意义的点划组合。它们由二个字母的摩尔斯电码连成一个使用，这样可以省去正常时把它们做为两个字母发送所必须的中间间隔时间。 AR *-*-* 停止 (消息结束) AS *-*** 等待 K -*邀请发射信号(一般跟随AR，表示“该你了”) SK ***-*终止 (联络结束) BT -***分隔符 这些并不是真正的同一符号： ***-* (我将重新发送最后一个单词) ** ** (同样) ******** 错误 非英语字元的一些扩展å *--*ä *-*à *--*é **-** ch ---ö ---* ü **-" *-**-* ! **--* 常用缩写 缩写和同一符号不同，缩写保留著字元中间的间隔，它们并没有被连成一个使用。 AA All after (used after question mark to request a repetition) AB All before (similarly) ARRL American Radio Relay League ABT About ADS Address AGN Again ANT Antenna BN All between BUG Semiautomatic key C Yes CBA Callbook address CFM Confirm CLG Calling CQ Calling any station CUL See you later CUZ Because CW Continuous wave CX Conditions DE From DX Distance (sometimes refers to long distance contact) ES And FB Fine business (Analogous to "OK") FCC Federal Communications Commission FER For FREQ Frequency GA Good afternoon or Go ahead (depending on context) GE Good evening GM Good morning GND Ground (ground potential) GUD Good HI Laughter HR Here HV Have LID Poor operator MILS Milliamperes NIL Nothing NR Number OB Old boy OC Old chap OM Old man (any male amateur radio operator is an OM) OO Official Observer OP Operator OT Old timer OTC Old timers club OOTC Old old timers club PSE Please PWR Power QCWA Quarter Century Wireless Association R I acknowledge or decimal point (depending on context) RCVR Receiver RPT Repeat or report (depending on context) RST Signal report format (Readability-Signal Strength-Tone) RTTY Radioteletype RX Receive SAE Self addressed envelope SASE Self addressed, stamped envelope SED Said SEZ Says SIG Signal SIGS Signals SKED Schedule SN Soon SOS international distress call SRI Sorry STN Station TEMP Temperature TMW Tomorrow TNX Thanks TU Thank you TX Transmit U You UR Your or you're (depending on context) URS Yours VY Very WDS Words WKD Worked WL Will WUD Would WX Weather XMTR Transmitter XYL Wife YL Young lady (used of any female) 73 Best regards 88 Love and kisses 用摩尔斯码交谈 要使用摩尔斯码进行明白无误的交流，只需要字母就够了。为了使交流更有效率，有很多国际上通用的模式。 这是一个CW通讯的例子，发生在电台一(s1)和电台二(s2)之间： s1: CQ CQ CQ de s1 K 呼叫任何人(CQ)，这是(de)s1，结束(K)。 s2: s1 de s2 K 呼叫s1，这是s2，结束 (现在两个电台就建立通讯连接了) s1: SK 再见。 s2: SK 再见 参考资料：http://forum.xitek.com/showthread.php?threadid=305761
Python爬虫和数据分析需要哪些知识储备？
数据是决策的原材料，高质量的数据价值不菲，如何挖掘原材料成为互联网时代的先驱，掌握信息的源头，就能比别人更快一步。
大数据时代，互联网成为大量信息的载体，机械的复制粘贴不再实用，不仅耗时费力还极易出错，这时爬虫的出现解放了大家的双手，以其高速爬行、定向抓取资源的能力获得了大家的青睐。
爬虫变得越来越流行，不仅因为它能够快速爬取海量的数据，更因为有python这样简单易用的语言使得爬虫能够快速上手。
对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情，但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。
在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。
基于python爬虫，我们整理了一个完整的学习框架：
筛选和甄别学习哪些知识，在哪里去获取资源是许多初学者共同面临的问题。
接下来，我们将学习框架进行拆解，分别对每个部分进行详细介绍和推荐一些相关资源，告诉你学什么、怎么学、在哪里学。
爬虫简介爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
这个定义看起来很生硬，我们换一种更好理解的解释：
我们作为用户获取网络数据的方式是浏览器提交请求->下载网页代码->解析/渲染成页面；而爬虫的方式是模拟浏览器发送请求->下载网页代码->只提取有用的数据->存放于数据库或文件中。
爬虫与我们的区别是，爬虫程序只提取网页代码中对我们有用的数据，并且爬虫抓取速度快，量级大。
随着数据的规模化，爬虫获取数据的高效性能越来越突出，能够做的事情越来越多：
市场分析：电商分析、商圈分析、一二级市场分析等市场监控：电商、新闻、房源监控等商机发现：招投标情报发现、客户资料发掘、企业客户发现等进行爬虫学习，首先要懂得是网页，那些我们肉眼可见的光鲜亮丽的网页是由HTML、css、javascript等网页源码所支撑起来的。
这些源码被浏览器所识别转换成我们看到的网页，这些源码里面必定存在着很多规律,我们的爬虫就能按照这样的规律来爬取需要的信息。
无规矩不成方圆，Robots协议就是爬虫中的规矩，它告诉爬虫和搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些不可以抓取。
通常是一个叫作robots.txt的文本文件，放在网站的根目录下。
轻量级爬虫“获取数据——解析数据——存储数据”是爬虫的三部曲，大部分爬虫都是按这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
1、获取数据
爬虫第一步操作就是模拟浏览器向服务器发送请求，基于python，你不需要了解从数据的实现，HTTP、TCP、IP的网络传输结构，一直到服务器响应和应达的原理，因为python提供了功能齐全的类库来帮我们完成这些请求。
Python自带的标准库urllib2使用的较多，它是python内置的HTTP请求库，如果你只进行基本的爬虫网页抓取，那么urllib2足够用。
Requests的slogen是“Requests is the only Non-GMO HTTP library for Python, safe for humanconsumption”，相对urllib2，requests使用起来确实简洁很多，并且自带json解析器。
如果你需要爬取异步加载的动态网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化。
对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。
（ps：据国外数据统计：正常情况下我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒，但使用异步请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右。）
aiohttp是你值得拥有的一个库，aiohttp的异步操作借助于async/await关键字的写法变得更加简洁，架构更加清晰。使用异步请求库进行数据抓取时，会大大提高效率。
你可以根据自己的需求选择合适的请求库，但建议先从python自带的urllib开始，当然，你可以在学习时尝试所有的方式，以便更了解这些库的使用。
推荐请求库资源:
urllib2文档：https://dwz.cn/8hEGdsqDrequests文档 ：http://t.cn/8Fq1aXrselenium文档：https://dwz.cn/DlL9j9hfaiohttp文档：https://dwz.cn/hvndbuB42、解析数据
爬虫爬取的是爬取页面指定的部分数据值，而不是整个页面的数据，这时往往需要先进行数据的解析再进行存储。
从web上采集回来的数据的数据类型有很多种,主要有HTML、 javascript、JSON、XML等格式。解析库的使用等价于在HTML中查找需要的信息时时使用正则，能够更加快捷地定位到具体的元素获取相应的信息。Css选择器是一种快速定位元素的方法。Pyqurrey使用lxml解析器进行快速在xml和html文档上操作，它提供了和jQuery类似的语法来解析HTML文档，支持CSS选择器，使用非常方便。
Beautiful Soup是借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，能自动转换编码。支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器。
Xpath最初是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于HTML文档的搜索。它提供了超过 100 个内建的函数。这些函数用于字符串值、数值、日期和时间比较、节点和 QName 处理、序列处理、逻辑值等等，并且XQuery和XPointer都构建于XPath基础上。
Re正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。个人认为前端基础比较扎实的，用pyquery是最方便的，beautifulsoup也不错，re速度比较快，但是写正则比较麻烦。当然了，既然用python，肯定还是自己用着方便最好。
推荐解析器资源：
pyquery https://dwz.cn/1EwUKsEGBeautifulsoup http://t.im/ddfvxpath教程 http://t.im/ddg2re文档 http://t.im/ddg63、数据存储
当爬回来的数据量较小时，你可以使用文档的形式来储存，支持TXT、json、csv等格式。但当数据量变大，文档的储存方式就行不通了，所以掌握一种数据库是必须的。
Mysql 作为关系型数据库的代表，拥有较为成熟的体系，成熟度很高，可以很好地去存储一些数据，但在在海量数据处理的时候效率会显著变慢，已然满足不了某些大数据的处理要求。
MongoDB已经流行了很长一段时间，相对于MySQL ，MongoDB可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。
Redis是一个不折不扣的内存数据库，Redis 支持的数据结构丰富，包括hash、set、list等。数据全部存在内存，访问速度快，可以存储大量的数据，一般应用于分布式爬虫的数据存储当中。
推荐数据库资源：
mysql文档 https://dev.mysql.com/doc/mongoDB文档 https://docs.mongodb.com/redis文档 https://redis.io/documentation/工程化爬虫掌握前面的技术你就可以实现轻量级的爬虫，一般量级的数据和代码基本没有问题。
但是在面对复杂情况的时候表现不尽人意，此时，强大的爬虫框架就非常有用了。
首先是出身名门的Apache顶级项目Nutch，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。支持分布式抓取，并有Hadoop支持，可以进行多机分布抓取，存储和索引。另外很吸引人的一点在于，它提供了一种插件框架，使得其对各种网页内容的解析、各种数据的采集、查询、集群、过滤等功能能够方便的进行扩展。
其次是GitHub上众人star的scrapy，scary是一个功能非常强大的爬虫框架。它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。学会scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。
最后Pyspider作为人气飙升的国内大神开发的框架，满足了绝大多数Python爬虫的需求 —— 定向抓取，结构化化解析。它能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储等。其功能强大到更像一个产品而不是一个框架。这是三个最有代表性的爬虫框架，它们都有远超别人的有点，比如Nutch天生的搜索引擎解决方案、Pyspider产品级的WebUI、Scrapy最灵活的定制化爬取。建议先从最接近爬虫本质的框架scary学起，再去接触人性化的Pyspider，为搜索引擎而生的Nutch。
推荐爬虫框架资源：
Nutch文档 http://nutch.apache.org/scary文档 https://scrapy.org/pyspider文档 http://t.im/ddgj反爬及应对措施爬虫像一只虫子，密密麻麻地爬行到每一个角落获取数据，虫子或许无害，但总是不受欢迎的。因为爬虫技术造成的大量IP访问网站侵占带宽资源、以及用户隐私和知识产权等危害，很多互联网企业都会花大力气进行“反爬虫”。
你的爬虫会遭遇比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。
常见的反爬虫措施有：
通过Headers反爬虫基于用户行为反爬虫基于动态页面的反爬虫字体反爬.....遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，控制访问频率尽量保证一次加载页面加载且数据请求最小化，每个页面访问增加时间间隔；
禁止cookie可以防止可能使用cookies识别爬虫的网站来ban掉我们；
根据浏览器正常访问的请求头对爬虫的请求头进行修改，尽可能和浏览器保持一致等等。
往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了。
分布式爬虫爬取基本数据已经没有问题，还能使用框架来面对一写较为复杂的数据，此时，就算遇到反爬，你也掌握了一些反反爬技巧。
你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率，这个时候相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。
分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理将多台主机组合起来，共同完成一个爬取任务，需要你掌握 Scrapy +Redis+MQ+Celery这些工具。
Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取， Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。
scarpy-redis就是用来在scrapy中实现分布式的组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序。
由于在高并发环境下，由于来不及同步处理，请求往往会发生堵塞，通过使用消息队列MQ，我们可以异步处理请求，从而缓解系统的压力。
RabbitMQ本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP,STOMP，使的它变的非常重量级，更适合于企业级的开发。
Scrapy-rabbitmq-link是可以让你从RabbitMQ 消息队列中取到URL并且分发给Scrapy spiders的组件。Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统。支持 RabbitMQ、Redis 甚至其他数据库系统作为其消息代理中间件， 在处理异步任务、任务调度、处理定时任务、分布式调度等场景表现良好。
所以分布式爬虫只是听起来有些可怕，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。
推荐分布式资源：
scrapy-redis文档 http://t.im/ddgkscrapy-rabbitmq文档 http://t.im/ddgncelery文档 http://t.im/ddgr你看，通过这条完整的学习路径走下来，爬虫对你来说根本不是问题。
因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术。
解锁每一个部分的知识点并且有针对性的去学习，走完这一条顺畅的学习之路，你就能掌握python爬虫。
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怎么看待一些后端程序员不写接口文档？
这种现象普遍存在，尤其是一些小公司。根本就没有这么多时间来写这玩意，因为需求随时改。很多公司一开始也是坚持写接口文档，写着写着就不写了。原因有以下几点：
一、需求改动太频繁写借口文档无形中缩短前后端联调接口的时间。前后端定义好，然后就按照接口定义来走，减少了沟通成本。新接手的人也知道该怎么规范起来。但理想很丰满，现实很骨感。有一句话说得好，做开发的永远不要相信产品的话，一个项目就是在不断的更改中才会慢慢的成长。即便是非常优秀的产品经理，他也无法阻挡需求的更改。优秀的产品经理只能说避免很多没有必要的需求，考虑的更全面一点。
一旦需求改的太频繁，需求多了，也就是忙起来了，写代码的时间都不够，就不会写什么接口文档了。直接把接口告诉前端，前端再打印出来，看看是什么格式，然后根据需要传的参数来进行联调。其中遇到什么问题就再反馈给后端。
随着这样的习惯，慢慢的后端就更不写接口详细文档了。不过这样有一个弊端，那就是有人员变动的时候，这参与进来的成本就大很多。更何况每个人写代码的风格不太一样。
二、没这个要求、没这个习惯其实联调接口，对着文档来，真的是减少了前端的开发工作量。但是很多公司技术部门老大没有这方面的规定。所以谁都想能偷懒就偷懒，你前端人员让他们写，他们是不会听你的。因为你不是他们的老大。
我上家公司就是这样，后端有四个人，每个人写的接口格式都不一样。同样的一个字段名，有的人是这个单词，有的人是那个单词，甚至有的人类型都不一样，他们从来也没有写接口需求的习惯。因为前几年前后端分离不是那么火，前端做的工作仅仅就是把设计师设计的图，然后切成静态页面。然后丢给后端，后端联调接口就不需要什么接口文档了。后端怎么写的他自己都知道。
三、不想背锅因为写接口文档不仅仅规范起来，其实也是一个证据的证明。如果后端的人开始写了这个定义，后面没有按照这个来，出了问题，到时候锅想甩都甩不掉。
另外直接说不想写，到时候你告诉领导，写文档是那个人不想写，估计也少不了一顿批。以忙为由，这样领导听起来就可以理解。
个人观点我个人觉得很有必要把这个需求文档规范起来，既然大家是一个团队，如果不规范起来，这样不仅不能提高开发效率，反而后期出现的问题也会越来越多。团队是需要磨合的，而不是随心所欲的，团队不磨合，那这个团队永远不会强大起来，甚至可以说是一盘散沙。
规范不是按照一个人的的意思来，而是大家都提出有用的建议，把各个人的优点都集中起来。然后大家都按照这个规则按一处使劲，这样的产品才会越来越好。你觉得呢？
php使用的间隔符有？
空格，逗号，分号，连字符，竖号
什么是采集码？
采样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号,也就是在时间上将模拟信号离散化.量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值,把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值.编码则是按照一定的规律,把量化后的值用二进制数字表示.把模拟信号转换成数字信号的过程称为模/数转换，它主要包括：
采样：在时间轴上对信号数字化；
量化：在幅度轴上对信号数字化；
编码：按一定格式记录采样和量化后的数字数据。
采样频率
采样频率是指一秒钟内采样的次数。奈奎斯特（Harry Nyquist）采样理论：如果对某一模拟信号进行采样，则采样后可还原的最高信号频率只有采样频率的一半，或者说只要采样频率高于输入信号最高频率的两倍，就能从采样信号系列重构原始信号。