在信号处理中，过采样（英语：Oversampling）是指以远远高于信号带宽两倍或其最高频率对其进行采样的过程。一般来说是指采样频率高于信号最高频率的两倍。

模拟信号变换成数字信号会产生量化失真（噪声），这需要模拟低通滤波器滤除，但模拟低通滤波器并非直接滤除截止频率以外的信号、而是大幅减少截止频率以外的信号、同时小幅减少及影响截止频率以内的信号，若能提高低通滤波器的截止频率，则模拟低通滤波器对期待保留的频段（以音响系统为例、就是人耳听得到的20Hz~20KHz）的影响就会降低；过采样可以将量化噪声推往更高频率、让系统可以选用更高截止频率的低通滤波器，借此帮助避免混叠、改善分辨率以及降低噪声。

在信号处理领域，采样是将信号从连续时间域上的模拟信号转换到离散时间域上的离散信号的过程，以采样器实现。通常采样与量化联合进行，模拟信号先由采样器按照一定时间间隔采样获得时间上离散的信号，再经模数转换器（ADC）在数值上也进行离散化，从而得到数值和时间上都离散的数字信号。很多情况下所说的“采样”就是指这种采样与量化结合的过程。

通过采样得到的信号，是连续信号（例如，现实生活中的表示压力或速度的信号）的离散形式。连续信号通常每隔一定的时间间隔被模数转换器（ADC）采样，当时时间点上的连续信号的值被表现为离散的，或量化的值。

这样得到的信号的离散形式常常给数据带来一些误差。误差主要来自于两个方面，与连续模拟信号频谱有关的采样频率，以及量化时所用的字长。采样频率指的是对连续信号采样的频度。它代表了离散信号在和时域和空间域上的精确度。字长（比特的数量）用来表示离散信号的值，它体现了信号的大小的精确性。

在一个理论采样器中，一个连续信号乘以狄拉克梳将产生另外一个连续信号。只有当信号被量化之后它才变成数字信号，所有三个指数都被离散化。

信号处理中的基础定理采样定理指出，被采样信号不能被清晰地表示出频率超过采样频率一半的组成信号。这个频率（采样频率的一半）称为奈奎斯特频率。超过奈奎斯特频率的频率N能够在数字信号中看到，但是它们的频率是不确定的。也就是说，一个频率为f的成分频率不能从其它的成分频率2N-f、2N+f、4N-f等中区分开来。这个不确定性称为混叠。为了更加完美地处理这个问题，许多模拟信号在转换成数字表示之前使用抗混叠滤波器（通常是低通滤波器）滤除高于奈奎斯特频率的频率分量。

采样定理的推广定理指出，最高频率超过奈奎斯特频率的信号同样能够被采样，前提是已知这一信号的频带范围，并且信号带宽与采样频率须满足一定的关系。

在采样定理的约束的范围内，最初的信号能够在来自于理想样品集合的采样值的精度范围内被完全地重建起来。重建的信号是使用每个样品衡量一个Sinc函数并且使用奈奎斯特－香农插值公式累加结果得到的。

在物理学和电机工程学中，一个系统的输出信号的能量通常随输入信号的频率发生变化（频率响应）。截止频率（英语：Cutoff frequency）是指一个系统的输出信号能量开始大幅下降（在带阻滤波器中为大幅上升）的边界频率。