在腦成像研究中，分辨率和采樣率是一個經常被提及的概念，但分辨率和采樣率有時候容易混淆。除此之外，采樣深度這個重要的概念卻很少被提及。因此，本篇隨筆主要內容是為闡述上述三者的概念以及相關聯系。

概念的明晰

了解關系之前，首先需要明晰三者的定義概念，其中分辨率僅會說明時間分辨率，并不會對空間分辨率進行過多的描述。

時間分辨率：它指的是在腦成像中能夠區分兩個連續事件的最短時間間隔。它反映了成像技術對時間變化的敏感度。高時間分辨率意味著能夠精確地捕捉大腦活動的快速變化，這是在研究大腦動力學時非常重要的。它的單位為秒（s）、毫秒（ms）或微妙（μs）等，用于表示系統區別兩個連續內容最小的時間間隔。在腦成像研究工具中，fMRI（功能性核磁共振成像）的時間分辨率為1~2s。
采樣率：采樣率指的是每秒鐘對信號進行采樣的次數，通常以赫茲（Hz）為單位。其中fMRI約為0.5Hz，EEG可達1000Hz，fNIRS市場上不乏存在100Hz采樣率的產品。
采樣深度：采樣深度，也稱為量化深度或比特深度（Bit Depth），是指每次采樣時使用的比特數，表示信號振幅的精度。常見的采樣深度有 8 位、16 位、24 位等。對于一個具有 n 位采樣深度的系統，可以表示的振幅級別的數量為 2^n，其中 n 是采樣深度的比特位數，如24位的采樣深度便是指2^24的信號振幅精度。

三者關系

-時間分辨率與采樣率：采樣率決定了時間分辨率，采樣率越高，時間分辨率越好。高采樣率在單位時間內獲取更多的信息，此時能夠更好地模擬現實實際的連續信號，從而在連續事件之間的區分間隔會更短。
-采樣率與采樣深度：從概念中我們知道采樣率是時間維度上的，而采樣深度是振幅精度內容。我們以下圖為例。這是一段fMRI的BOLD信號，橫坐標為時間，縱坐標為振幅。盡管我們從圖中看上去這個信號是連續的，但實際并非如此。由于計算機系統設計本身的限制，計算機系統記錄的信號不可能是連續的，這就意味著當我們對下圖的時間軸上某段信號進行適當放大會發現它其實是一個個小點。此時，我們以1s作為單位之間，在這1s中小點的數量便是采樣率決定的，如在fMRI的0.5Hz采樣率，我們會在2s這個時間段上看到一個點。為了方便理解，我們將下圖中的BOLD信號模擬為1Hz的采樣率，每秒上有一個數值點。
與橫坐標時間軸上類似，縱坐標也存在精度問題。在24位采樣深度的系統中，它的動態范圍為2^{24，即16,777,216。這意味著我收集到的腦活動信號的縱坐標可以取得16777216個離散數值，這遠比2}8大的多。由此可知更高位的采樣深度代表著具有更寬的動態范圍，更好的容納性，能夠更收集更為全面的腦信號。
說得那么復雜，其實簡單總結下就是采樣率決定了橫坐標上每次收集數據的時間間隔，采樣深度決定了這些數據收集后數據放置的振幅。從表現上來看，采樣率越高，橫坐標上的數據投影越密集；采樣深度越高，縱坐標的數據投影越密集。