如果希望整个关心的频率范围内都不存在混叠，那么，采样频率要满足以下要求 

<p segoe="" ui",="" "lucida="" grande",="" helvetica,="" arial,="" "microsoft="" yahei",="" freesans,="" arimo,="" "droid="" sans",="" "wenquanyi="" micro="" hei",="" "hiragino="" sans="" gb",="" gb="" w3",="" roboto,="" sans-serif;="" font-size:="" 16px;="" padding:="" 0px;="" background:="" rgb(255,="" 255,="" 255);"="" style="white-space: normal; box-sizing: inherit; margin-top: 0px; margin-bottom: 0.8em; padding: 0px; font-family: "microsoft yahei"; background-color: rgb(255, 255, 255); max-width: 100%; color: rgb(42, 51, 60);">另一方面，快速傅立叶变换要求处理的数据块包含的数据点为  个，而计算机也只能用0和1来存储数据，因此，计算机处理数据时，如果点数是  个会更快捷些。我们知道  ，因此，离2.5最近的2.56便成为了一个重要的“优先数"（先借用一下优先数这个概念）。

基于以上两个方面的原因，采样频率从定理中的2倍提高到工程上的2.56倍。也就是说当采样频率高于关心的最高频率的2.56倍时，关心的最高频率以内的带宽是无混叠的。但是要注意，这还是从频率上去定义采样频率的，如果按2.56倍设置采样频率，虽然频率没有混叠，但可能信号的幅值还存在失真。那么，如果希望信号的幅值不失真，采样频率应该设置多高才合理呢？ 

当关心频率成分时，可以按2.56倍的关系设置采样频率；但如果关心信号的幅值（时域），那样，采样频率应设置成关心的最高频率的10倍以上，才不会使信号幅值有明显的失真。

大多数传感器都是模拟信号输出，但计算机不能处理模拟信号，计算机只能处理数字信号，并且只能处理有限长度的数据。因此，需要将模拟信号转换成数字信号。这一步工作通常由模数转换器（ADC）完成，最后输出用时间和幅值表示的已数字化的时域文件。从模拟信号转换成数字信号，这一过程，称为采样。

采样必须按一定的速率进行，那么采样频率就是用来表示采样的速率，用Hz表示。本质上，我更愿意叫采样频率为采样率，因为它表征的是采样的快慢，采样率高，则采样快。采样率是表示每秒钟采集多少个样本点（或数据点），用sample/s或样本点数/秒表示，如采样（频）率为1000Hz，则表示每秒钟采集1000个样本点，采两个样本点的时间间隔为1ms，这个时间间隔称为时间分辨率。时间分辨率为采样频率的倒数，时间分辨率越小，则采样频率越高，采集到的数字信号越接近真实信号。

数据总大小=通道数×采样频率×每个样本点的字节数×总的采样时间

从上图可以看出，不同的采样率下，信号的幅值是不同的，采样率越高，信号幅值失真越小。因此，一般来说，如果是关心时域信号的幅值，那么，采样频率应大于10倍的信号频率才不会引起明显的幅值失真。

对于瞬态冲击信号，为了捕捉到冲击瞬间的幅值，则要求采样频率更高。当采样频率提高之后，通过上面数据大小计算公式可以看出，数据必然变大。因此，在一些爆炸采集时，采样率可能高达MHz，这个时候为了降低数据容量，通常会采用低位AD来进行数据采集，有可能用12位或16位AD。

总的说来，对于常规的振动噪声采集，如果关心幅值，宜用高位AD，如24位AD，同时采样频率应大于10倍的信号频率才不会引起明显的幅值失真。如果关心频率成分，那么，遵循采样定理即可。