數字世界是現實世界的鏡像，模數轉換器ADC則是連接配接這兩個世界的大門。采樣速率是ADC重要參數之一，圍繞采樣速率，有一條著名的定理：奈奎斯特采樣定理。
采樣定理：
隻要采樣頻率大于或等于有效信号最高頻率的兩倍，采樣值就可以包含原始信号的所有資訊，被采樣的信号就可以不失真地還原成原始信号。
采樣定理是美國電信工程師H.奈奎斯特在1928年提出的，在1948年，資訊論的創始人C.E.香農對這一定理加以明确地說明并正式作為定理引用，是以在許多文獻中又稱為香農采樣定理。
為友善介紹，我們統稱之為采樣定理。
在詳細介紹采樣定理之前，我們一定要知道一個非常有趣的頻率現象：‘任何模拟信号，在離散化後，在頻率上都會按照采樣率周期性延拓。’
先抛個問題：
我們以fs=100Hz的采樣率，采集一段模拟信号，得到了100個采樣點，我們能夠重構出原始的模拟信号，得到模拟信号的頻率資訊嗎？
理論來講是不可能的，模拟信号一旦經過采樣離散化後，其波形就已經失真了，我們永遠無法完美的重構原始模拟信号。
其中一個重要原因是，我們無法區分離散後信号的頻率資訊。
我們從時域和頻域兩個方向分别了解：‘我們無法區分離散後信号的頻率資訊’這句話的意義。
時域解釋
下圖藍色點是采集後的一段離散序列，我們無法知道采樣的原始信号是紅色曲線還是藍色點直連重構的曲線。
通常情況下，我們重構采集後的離散點方法是直接連接配接相鄰采樣點。
基于這樣的方法，我們直接重構後的最低頻率為fa，而理論上可以提取出（fa+n*fs）Hz的信号（n為≥0的整數，fa為原始信号頻率，fs為采樣頻率）。
比如一段頻率為fa=10Hz的模拟信号，經過采樣頻率fs=100Hz後，離散後的信号可以重構為10Hz、110Hz、210Hz。。。。。這個特性就是信号頻率的模糊性。
頻域解釋
一段頻率為帶限為fa的模拟信号，經過采樣頻率fs采樣後，其在頻譜上的波形會按照fs周期性複現，波形見下圖。
這是一個非常有趣的現象，可以看到時域的結果和頻域的分析是統一的。
而這裡面就隐含着著名的采樣定理。
同樣的，我們從時域和頻域分别看下采樣定理的了解。
時域分析
在時域的角度下，當一個周期采集點數少于2個時，我們直連采樣點重構信号，則頻率就錯了；而當一個周期采集兩個采樣點時，采用直連的重構方式，我們起碼可以得到原始信号的頻率資訊。
頻域解釋
如下圖所示，當fs<2fa時，周期性複現的帶限信号，會有紅色重疊的地方，這會導緻我們失去原始帶限信号的基本頻率資訊，俗稱頻譜混疊。
如上就可以提煉出采樣定理的基本要義了。
采樣定理與過采樣率
上文中的fa是信号的帶限（信号的最大頻率範圍），2*fa是采樣定理的基本要求；M*2*fa中，M就是過采樣率，過采樣率是對‘采樣定理的最低采樣頻率’而言的。
過采樣率M每提高4倍，可以讓ADC分辨率B提高1bit。舉例如下：
過采樣率分别為4、16、64，ADC分辨率B分别會提高1、2、3bit。這個後面會繼續深入介紹。