在信號處理中，采樣是將連續時間信號還原為離散時間信號。一個常見的例子是將聲波轉換為一連串的樣本。一個樣本是信號在某一時間點和/或空間的一個值；這個定義與統計學中的用法不同，后者是指一組這樣的值。采樣器是一個從連續信號中提取樣本的子系統或操作。理論上的理想采樣器產生的樣本相當于連續信號在所需點的瞬時值。原始信號可以從一連串的樣本中重構出來，直到奈奎斯特極限，方法是將樣本序列通過一種叫做重建濾波器的低通濾波器。

對于在空間、時間或任何其他維度上變化的函數，可以進行采樣，在兩個或多個維度上也可以得到類似的結果。對于隨時間變化的函數，讓s(t)是一個要被采樣的連續函數（或信號），讓采樣通過每隔T秒測量連續函數的值來進行，這被稱為采樣間隔或采樣周期。那么，被抽樣的函數由以下序列給出。s(nT)，為n的整數值。采樣頻率或采樣率，fs，是在一秒鐘內獲得的平均采樣數，因此fs=1/T。它的單位是每秒的樣本或赫茲，例如，48kHz是每秒48,000個樣本。通過插值算法從樣本中重建一個連續函數。Whittaker-Shannon插值公式在數學上相當于一個理想的低通濾波器，其輸入是一連串的Diracdelta函數，被調制（乘以）的樣本值。當相鄰樣本之間的時間間隔是一個常數（T）時，三角函數的序列被稱為狄拉克梳。在數學上，調制的狄拉克梳子相當于梳子函數與s(t)的乘積。這種純粹的數學抽象，有時被稱為脈沖采樣。大多數采樣信號都不是簡單的存儲和重建。但理論上重建的保真度是衡量采樣效果的一個習慣性標準。當s(t)包含周期性小于兩個樣本的頻率成分時，保真度就會降低；或者說，周期與樣本的比例超過1/2（見混疊）。?周期/樣本×fs樣本/秒=fs/2周期/秒（赫茲）的數量被稱為采樣器的奈奎斯特頻率。因此，s(t)通常是一個低通濾波器的輸出，功能上被稱為抗混疊濾波器。如果沒有抗混疊濾波器，高于奈奎斯特頻率的頻率會以一種被插值過程誤解的方式影響采樣。

在實踐中，連續信號是用模數轉換器（ADC）來采樣的，這種設備有各種物理限制。這導致了與理論上的完美重建的偏差，統稱為失真。各種類型的失真可能發生，包括。混疊。某種程度的混疊是不可避免的，因為只有理論上的、無限長的函數才不會有高于奈奎斯特頻率的頻率內容。通過使用足夠大的抗混疊濾波器的階數，可以使混疊變得任意地小。孔徑誤差是由于采樣是作為一個采樣區域內的時間平均值獲得的，而不是僅僅等于采樣瞬間的信號值。在基于電容的采樣和保持電路中，孔徑誤差由多種機制引入。例如，電容不能即時跟蹤輸入信號，電容不能即時與輸入信號隔離。抖動或與精確采樣時間間隔的偏差。

噪聲，包括熱傳感器噪聲、模擬電路噪聲等。回轉率極限誤差，由ADC輸入值不能充分快速變化引起。量化，作為代表轉換值的字的有限精度的結果。由于輸入電壓映射到轉換后的輸出值的其他非線性效應造成的誤差（除了量化的影響）。雖然使用過采樣可以通過將它們移出通帶而完全消除孔徑誤差和混疊，但這種技術不能實際用于幾個GHz以上，而且在更低的頻率下可能會過于昂貴。此外，雖然過采樣可以減少量化誤差和非線性，但它不能完全消除這些。因此，音頻頻率下的實用ADC通常不會出現混疊、孔徑誤差，也不會受到量化誤差的限制。相反，模擬噪聲占主導地位。在射頻和微波頻率上，超采樣是不切實際的，過濾器也很昂貴，孔徑誤差、量化誤差和混疊可以