analog bir işareti dijitale çevirirken uygun örnekleme yapılmadığında oluşan bir etkidir. bu durumda, sayısallaştırılan işaretin tekrar analog olarak elde edilmesinde kayıplar oluşacaktır.
bir analog sinyalin örneklenmesi esnasında örnekleme zamanımız yeterince kısa olmazsa, yani yeterince veri toplayamazsak elde ettiğimiz sonuçlar yanıltıcı olacaktır. ölçtüğümüz sinyali bir başka sinyal gibi göreceğiz. kullandığımız donanım bizi resmen kandırıyor demektir.
örnekleyeceğimiz sinyal içinde, ölçmek istediğimiz en yüksek frekansın en az iki katı yüksek bir frekansla örnekleme yapmamız gerekir. ama daha iyi bir sonuç için on katı ve yukarısında bir frekansla örneklememiz gerekir.
ayrıca bazı sinyallerin yüksek frekanslı harmonikleri de olacaktır. bu harmonikler nyquist frekansı ve örnekleme frekansı etrafında katlanarak ölçtüğümüz sinyali bozacaktır. anti-aliasing filtresini bunun için kullanırız. nyquist frekansından yüksek frekansları filtreleriz.
bir fonksiyon belirli bir band aralığına limitlenmişse ve örnekleme frekansı sinyalin frekansının iki katına eşit veya büyük değilse örnekleme sonucunda elde edilen sinyalden orijinal sinyalin birebir elde edilmesi, yani kusursuz interpolasyon mümkün değildir - muhakkak aliasing oluşur. zaman ekseninde sınırlı bir fonksiyon kesinlikle band-limited olamaz, dolayısıyla gerçek dünyadaki bütün sistemlerde aliasing dediğimiz hadise gerçekleşir. ayrıca, band-limited olmayan ve yeterince büyük bir frekansta örneklenmeyen bir sinyalin ne anti-aliasing filtre ile ne de başka bir yöntemle kusursuz interpolasyonu mümkündür. anti-aliasing filtreler sadece ideale mümkün olduğu kadar yakın şekilde eldeki örneklerden orijinal sinyalin interpolasyonunu sağlamaya çalışır.
