A. 对连续信号采样，既然是采样，必定会失真吧那何来的完全恢复信号呢希望详细说明下。
采样并不一定会造成失真，只要采样频率足够高。怎么算足够高呢，就是要采样频率大于信号最高频率的2倍。这就是奈奎斯特采样定理。想象一下，如果对于一个直流信号，只需采样一次就能“完全”恢复出来了，这时采样不造成失真。原因就是直流信号的最高频率为0Hz。再假设有一个1Hz的正弦波，振幅为1，如果在1个周期内（即1秒内）采样两次，得到一系列的采样点。也能确定该正弦波（具体恢复过程就不些了，查书去吧）。反过来想可能容易些，你可以用各种不同频率（必须小于1Hz）和幅度的正弦波，来比对这一系列采样点，只有原始的采样信号在各采样点都能对得上。这就是完全恢复的意义。以上是两个简单的例子，推广到普通的连续信号，由傅立叶变换可知其可以表征为一系列不同频率和幅度的正弦波的组合。所以采样定理可以推广到所有连续信号。
B. 带通采样的欠采样信号，怎么进行恢复
欠采样信号把高频型号搬运到了低频，恢复的话涉及到频谱搬运和滤波，实际操作并不容易
C. 怎么样对AD采样后的数据进行恢复得到原始数据另外还有怎样对AD采样后的数据进行FFT忘大神指点。。。。
恢复数据：1方法一：对采样数据进行低通滤波，低通滤波器的截止频率为1/2的采样频率，滤波器阶数越高效果越好。
方法二：将采样数据和SINC函数做时域卷积，等效为在频域和门函数相乘（低通滤波）
以上两个方法默认采样的数据为冲击串，现实中，采样的数据实际上是冲击串和门函数的时域卷积，这样的话要完全恢复原始数据，要对门函数对应的频域中的SINC函数进行幅度和相位补偿（具体请参考相关文献）。
FFT算法：请参考任何一本数字信号处理的教科书。在matlab中的命令为： fft（采样数据矩阵）
D. 请问周期方波采样后的信号，如何恢复啊还有频谱怎么画啊
含有自基波以上所有奇数次谐波，谐波相位与基波相位相同，谐波幅值与基波幅值的比例等于谐波次数的倒数。即含有：1次谐波（基波）13次谐波1/35次谐波1/57次谐波1/7n次谐波1/nn趋向无穷大。
E. 求matlab程序 对一个任意信号进行采样和恢复 用MATLAB实现
恩，程序明天给你。但是任意信号的采样后恢复是有条件的，必须是采样频率大于两倍的信号截至频率才行。
文件1
文件名 main.m
clear;
clc;
f0=10000; %用来模拟 模拟信号的 数字信号的采样频率 fs<<f0
f=[10 50 100];%f是模拟信号的频率表 max(f)<250;
fs=500; %信号的采样频率
N=500;%数字信号的样点数
%模拟信号的生成
s=signal_generate(f,f0,N);
subplot(4,1,1);plot(s);axis([1 N min(s) max(s)]);
%采样点数，间隔的计算
deltaN=f0/fs
Ns=N/deltaN
%采样
for i=1:Ns
sd(i)=s((i-1)*deltaN+1);
end
subplot(4,1,2);stem(sd,'.');axis([1 Ns min(s) max(s)]);
%恢复出方波信号
sp=[];
for i=1:Ns
sp=[sp sd(i)*ones(1,deltaN)];
end
subplot(4,1,3);plot(sp);axis([1 N min(s) max(s)]);
%低通滤波恢复出原始信号
Wm=fs/f0
level=5/Wm
b=low_filter(Wm,level);
delay=level/2;
sp=[sp zeros(1,delay)];
so=filter(b,1,sp);
so=so(delay+1:delay+N)/deltaN;
subplot(4,1,4);plot(so);axis([1 N min(s) max(s)]);
文件1 结束
文件2
文件名 signal_generate.m
function s=signal_generate(f,f0,N)
f0=10000;
num=length(f);
s=zeros(1,N);
for i=1:num
s=s+sin(f(i)*2*pi*(1:N)/f0);
end
文件2 结束
文件3
文件名 low_filter.m
function b=low_filter(Wm,level);
Nm=ceil(Wm/2*level);
H=zeros(1,level);
H(1:Nm)=ones(1,Nm);
H(Nm+1)=0.5;
H(level-Nm+1)=-0.5;
H(level-Nm+2:level)=-ones(1,Nm-1);
theta=-(level-1)/level*pi*(0:level-1); %phase
Hg=H.*exp(j*theta);
b=real(ifft(Hg));
b=b/(sum(b.^2));
文件3 结束
新建这三个文件后，拷贝在统一个目录里，运行main.m就可以了， 每一个过程都有相应的图形显示。
F. MAT怎么恢复采样信号
MAT怎么恢复采样信号？
clear all;
clf;
N = 200; %采样数量
F = 1; %被采样信号频率1Hz
Ts = 0.1; %采样间隔
Fs = 1/Ts; %采样频率
T = N*Ts; %采样时长
n = 0:N-1; %时域采样序列(N个采样)
NP = floor( (1/F)/(Ts) ); %1个周期采样点数
%为了清楚显示波形,只画1个周期
nTs = n*Ts; %时域采样时间序列
%对下列信号进行研究
g = inline( 'sin(t)+2*sin(2*t)');
%时域采样
f = g(2*pi*nTs);
hf=figure(1);
subplot(211);
stem(nTs(1:NP),f(1:NP));
title(['采样信号,Ts=' num2str(Ts)]);
%下面是为了更好地显示出待采样信号的波形
Ts1 = 0.001;
NP1 = floor( (1/F)/(Ts1) );
hold on;
plot([0:NP1-1]*Ts1,g([0:NP1-1]*2*pi*Ts1),'r-');
hold off;
%下面开始用内插法重建信号
%采样信号: x(n)=f
%采样间隔: T=Ts
%原理(内插法): y(t)=Σx(n)sinc((t-nTs)/Ts)
t1 = 0; %开始时间
t2 = 1/F; %结束时间(取信号的1个周期)
Dt = Ts/2;
t=t1:Dt:t2;
fa = f * sinc( Fs*(ones(length(nTs),1)*t - nTs'*ones(1,length(t))) );
subplot(212);
plot(t,fa);
title('重建信号(内插法)');
G. 结合奈特斯奎采样定律，简述信号从采样到恢复的过程
对一个信号采样，考虑奈奎斯特间隔，就是保证以最小频率的两倍，采样，完成A/D变换，D/A变换
H. FFT是如何将采样信号恢复成原连续信号的采样频率大于等于信号包含最高频率的2倍就可以了吗
FFT是不能把采样信号恢复为原来的连续信号的。FFT是对离散信号做快速傅立叶变换，得到信号的频谱，怎么和恢复原来的连续信号挂上钩了？对一个N点离散信号做FFT得到的依然是N点数值，这些数值就是各频率的分量；这N个点对应的频率是K*1/(N*Ts),K=0,1,2……N-1;Ts是采样间隔。
如果一个采样了的信号，采样频率是原信号最高频率的两倍以上，那么通过一个低通滤波器是可以无失真恢复出原信号的。
看看有关采样的章节你就可以知道为什么采样了的离散信号包含了原来连续信号的所有信息，以至于可以恢复出原信号。
然后再看看离散傅立叶变换，离散傅立叶级数和FFT（FFT是用来算离散傅里叶级数的快速算法），搞清楚FFT到底是什么。
I. 信号的采样与恢复
好好学习数字通信原理吧，呵呵，低通滤波是为了去除杂乱的低频干扰，这就是整个的调频信号的解调啊~~~
J. 如何保证信号在抽样后不失真地恢复原来的波形
1.正常的正弦波放大后边沿出现严重的抖动，说明输入的原始波形就有寄生震荡，应该检查信号源。
2.随着频率升高，波形出现平顶，大多是电感中的高频磁芯被过度磁化，出现了磁饱和，此时，经过电感的输出信号就不再线性地跟随输入信号而变化了，所以出现平顶。还有就是信号频率超过了磁芯的线性工作频率范围，此时，输出信号也不再响应输入信号。
3.电容有纸质电容、涤纶电容、云母电容、瓷片电容、贴片电容等多种类型，不同类型的电容有不同的频率范围，超出它的工作范围，也会出现频率失真。