数据采集在计算机广泛应用的今天，数据采集的重要性是十分显著的。它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。各种类型信号采集的难易程度差别很大。实际数据采集时，噪声也可能带来一些麻烦。数据采集时，有一些基本原理要注意，还有更多的实际的问题要解决。

采样频率、抗混叠滤波器和样本数

假设对一个模拟信号x(t)每隔Δt时间采样一次。时间间隔Δt被称为采样间隔或者采样周期。它的倒数1/Δt被称为采样频率，单位是采样数/每秒。t=0,Δt,2Δt,3Δt……等等，x(t)的数值就被称为采样值。所有x(0),xΔt),x(2Δt)都是采样值。根据采样定理，最低采样频率必须是信号频率的两倍。反过来说，如果给定了采样频率，那么能够正确显示信号而不发生畸变的最大频率叫做恩奎斯特频率，它是采样频率的一半。如果信号中包含频率高于奈奎斯特频率的成分，信号将在直流和恩奎斯特频率之间畸变。

数据采集率过低的结果是还原的信号的频率看上去与原始信号不同。这种信号畸变叫做混叠(alias)。出现的混频偏差(aliasfrequency)是输入信号的频率和最靠近的采样率整数倍的差的绝对值。

采样的结果将会是低于奈奎斯特频率(fs/2=50Hz)的信号可以被正确采样。而频率高于50HZ的信号成分采样时会发生畸变。分别产生了30、40和10Hz的畸变频率F2、F3和F4。计算混频偏差的公式是：

混频偏差＝ABS(采样频率的最近整数倍－输入频率)

其中ABS表示“绝对值”，

为了避免这种情况的发生，通常在信号被数据采集A/D)之前，经过一个低通滤波器，将信号中高于奈奎斯特频率的信号成分滤去。这个滤波器称为抗混叠滤波器。