采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）是一种用于数字信号处理的基本原理，它指出，对于一个连续时间的信号，如果要进行数字化处理，就必须以至少两倍于其最高频率的采样率对其进行采样。采样定理的推导过程如下：
傅里叶变换的基本原理
傅里叶变换是一种将一个信号从时间域转换为频率域的数学工具。它可以将一个信号分解成一系列正弦波的叠加，其中每个正弦波都有一个特定的频率和振幅。傅里叶变换的基本公式如下：
F(ω) = ∫f(t)e^{-iωt}dt
其中，f(t)是原始信号，F(ω)是它的傅里叶变换，i是虚数单位，e是自然对数的底数，ω是频率。
采样的基本原理
采样是将一个连续时间的信号在一定时间间隔内进行离散化处理的过程。采样后的信号可以用数字方式存储和处理。采样的基本公式如下：
s(nT_s) = f(nT_s)
其中，s是采样后的信号，f是原始信号，T_s是采样时间间隔，n是整数。
采样定理的推导
采样定理的推导基于傅里叶变换和采样的基本原理。假设原始信号f的频率范围为[-B,B]，采样率为f_s，采样时间间隔为T_s。根据采样的基本公式，采样后的信号可以表示为：
s(nT_s) = f(nT_s)
将f(t)用傅里叶变换公式进行展开，得到：
f(t) = ∫F(ω)e^{iωt}dω
其中，F(ω)为f(t)的傅里叶变换。
将t替换为nT_s，得到：
f(nT_s) = ∫F(ω)e^{iωnT_s}dω
将ω替换为2πf，则有：
f(nT_s) = ∫F(2πfn/f_s)e^{i2πfnt/f_s}df
由于f的范围为[-B,B]，因此有：
|f| <= B
根据采样定理，f_s >= 2B，因此有：
2πf_sT_s >= 2π(2B)T_s
化简得：
f_s >= 2B
因此，采样率必须大于等于信号最高频率的两倍。
综上所述，采样定理的推导过程是基于傅里叶变换和采样的基本原理。通过对原始信号进行傅里叶变换和采样，可以得到采样定理的基本公式：采样率必须大于等于信号最高频率的两倍。