一、前言
本篇文章也是从网上查阅了很多资料按照自己理解所整合的，主要作用于刚开始接触的人来理解这个概念。其中可能会存在一些不专业的名词或不合适的例子可以在评论区告诉我，我会及时做出改正。
二、信号
信号是信息的物理表现形式，信息则是信号的具体内容。
举个例子过马路我们看到红灯亮起时要停，绿灯亮起时要走。其中红绿灯的亮起代表了信号，而我们看到灯亮起后的行为就是信息。
个人理解：自然界中看到的东西本身是“没有什么含义”（人类没有给他定义前）的这种就是信号，当这种信号传输到我们的大脑后想到的内容就是信息
模拟和数字信号在物理界本身“没什么含义”。只是通过这些信号的变化我们得到了一些信息，用于计算或者做出行为等。这才有了“真正含义”。
三、模拟信号
模拟信号是指在一定周期内连续变化的信号。例如：电压或声波强度这些自然信号在一分钟内的变化。
信号强弱（振幅）与时间的关系图如下：
特性
- 1.时间连续，振幅值连续。从上图可以看出时间与振幅是连续变化的。
- 2.时间可以无限细分，同样振幅也是无限细分的。
- 3.自然界中的所有信号都是模拟信号。（自然界信号都与时间有关且连续可无限细分）
四、数字信号
我们知道自然界中的信号是连续可无限细分的。但是我们在实际计算中基本上用一些自然数、小数、实数、代数数、复数等等计算，即使是圆周率π（无限不循环小数）我们在计算时也几乎只用到3.1415926（高数中无穷大的数值也是用符号表示∞）。计算机也是如此，计算机想要一个“确切的数值”，这种无限细分的数值可没办法参与计算。所以需要将模拟信号离散化处理成数字信号。当然这种说法不是很严谨。但最重要的一点是数字信号采用0或1的二进制，其抗材料本身干扰和环境干扰的能力都比模拟信号强很多。下面举个例子来解释数字信号是离散化和抗干扰能力强的原因。
1.模拟信号转换数字信号的离散化处理
离散化后得到的数值是离散值，离散值就是孤立的点集，像区间，它在每一点上都是连续的，而像整数集，它的每一元素之间都有一点的距离。
是不是有点难懂，还是一样举个例子来看自然数中0，1，2，3....是离散值。原因很简单，0和1数字之间其实是可以无限细分的（0后跟小数点可以有无限位数 0.1、0.01、0.001......）。然而自然数定义中只能是整数所以这里将小于1的值都“归总到0这个自然数中”。所以说自然数是一个离散值。
在自然界中测量的能无限细分的数据是连续型的，一般人为定义无法细分的都是离散值。
将模拟信号转换为数字信号就是在一定周期内取一段数值并用0或1的二进制数表示。当我们“取其中某一部分的连续数值当成一个整数”时，这种行为就是离散化。
2. 数字信号抗干扰能力强
我们有一个3秒的乐谱（其中只有三个音符）。在山谷两边有两个人分别是小A和小B，小A负责唱乐谱中的音符，小B负责听乐谱并记录。如果小A五音不全，唱出的音与乐谱相差很多，那负责小B得到的乐谱肯定是不正确的。如果山谷中还有鸟鸣、瀑布等其他声音干扰，最终记录的乐谱相差会更大。
小A五音不全代表材料本身干扰。山谷中鸟鸣、瀑布等声音代表环境干扰。
解决办法：
小A与小B事先约定用发音和不发音的组合来确定乐谱中的音符：音符1{不发音，不发音}、音符2{不发音，发音}，音符3{发音，发音}。并且每2秒记录一下。
小A在1~6秒中的发音图
这里我们把“不发音”当作0，“发音”当作1 ，每2秒作为一组进行整合可以得到如下图：
这样我们就知道整个乐谱是{【0，0】，【0，1】，【1，1】} 。根据原先的约定反推回去就能得到正确的音符。
在这个过程中，小A与小B的约定就是通信协议，每2秒为一个周期记录的数据为编码。即使小A五音不全(小A只要发音吼一声就可以记录准确的值)、山谷干扰音（环境干扰只会导致小A的声音高或低，不会影响到小A无法发音）都不会存在问题。这就是数字信号抗材料本身干扰和环境干扰的能力。
缺点： 会损失一些带宽，本来3秒的乐谱，通过转换需要6秒才能完成。