現實世界接觸到的諸如電信號、光信號、聲音信號等這些信號都是隨時間連續變化的，稱之為連續信號。但對于計算機來說，處理這些連續的信號顯然是無能為力，要使計算機能夠識別、計算、處理這些連續信號就必須將其轉化為離散信號，將連續信號轉換為離散信號的過程就叫采樣。常用的mp3、數碼照片、視頻等都是經過了采樣，才能應用于計算機上。
采樣后，計算機得到的是離散的點，用這些離散的點來代替連續的線就勢必會產生誤差，那么這個誤差是不是在容許的范圍內，根據采樣得到離散的點能不能還原出連續的信號？
奈奎斯特采樣定理
奈奎斯特采樣定理解釋了采樣率和所測信號頻率之間的關系。 闡述了采樣率fs必須大于被測信號感興趣最高頻率分量的兩倍。 該頻率通常被稱為奈奎斯特頻率fN：fs>2*fN——采樣率應大于奈奎斯特頻率的兩倍。
為更好理解其原因，讓我們來看看不同速率測量的正弦波。 情況A，頻率f的正弦波以同一頻率采樣。 這些采樣標記在原始信號的左側，在右側構建時，信號錯誤地顯示為恒定直流電壓。 情況B，采樣率是信號頻率的兩倍。 現在信號顯示為三角波。 這種情況下，f等于奈奎斯特頻率，這也是特定采樣頻率下為了避免混疊而允許的最高頻率分量。 情況C，采樣率是4f/3。
采樣率過低會造成波形重構不準確，因此為了無失真地恢復原波形信號，采樣率fs必須大于被測信號感興趣最高頻率分量的兩倍，
通常希望采樣率大于信號頻率約五倍。
混疊
如需按一定速率采樣以避免混疊，那么混疊到底是什么？ 如果信號的采樣率低于兩倍奈奎斯特頻率，采樣數據中就會出現虛假的低頻成分。 這種現象便稱為混疊。 混疊發生在采樣率過低的時候，產生不精確的波形顯示。
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