標本化
これを標本化定理という。
数学的には、標本化されたデータは元信号の連続関数 f ( t ) {\displaystyle f(t)} とくし型関数 c o m b ( f s t ) {\displaystyle comb(f_{s}t)} の積になる( f s {\displaystyle f_{s}} はサンプリング周波数)。 これをフーリエ変換すると、スペクトルは元信号のスペクトル F ( ω ) {\displaystyle F(\omega )} が周期 f s {\displaystyle f_{s}} で繰り返したものになる。 このとき、間隔 f s {\displaystyle f_{s}} が F ( ω ) {\displaystyle F(\omega )} の帯域幅より小さいと、ある山と隣りの山が重なり合い、スペクトルに誤差を生ずることになる(折り返し雑音)。