Il contenuto di queste pagine e' una libera traduzione dall'Inglese del tutorial prelevabile dal sito della Maxim (Filter Basics: Anti-Aliasing)

Sovra-campionamento (Oversampling)

Il sovra-campionamento e' il processo con cui si prelevano campioni di un segnale a più alta frequenza di quanto richiesto dal criterio di Nyquist. Il vantaggio del processo di sovra campionamento sta nella riduzione del rumore nella banda di interesse o meglio e' possibile aumentare il rapporto segnale - rumore o SNR.
Supponiamo che il rumore è bianco a banda larga. Ciò è differente che avendo una media, dove molti campioni sono prelevati ed il rumore è avuto una media di. Oversampling può pensarsi a in questo modo: se il segnale in ingresso è derivato da una fonte del segnale che scopa la frequenza dell'input, lo spettro di frequenza può essere diviso nelle gamme o "negli scomparti", ogni scomparto che ha una larghezza fissa. Il rumore a banda larga è distribuito fuori nell'intera gamma di frequenza di interesse, in modo da ogni scomparto ha una determinata quantità di rumore. Ora se il tasso di campione è aumentato, il numero di scomparti di frequenza inoltre aumenta. In questo caso, la stessa quantità di rumore è ancora presente, ma abbiamo più eccedenza degli scomparti che spargerla. Allora utilizziamo un filtro per rimuovere il rumore fuori della fascia di frequenza di interesse. Il risultato è che ogni scomparto ha meno rumore ed abbiamo ridotto così efficacemente il pavimento di rumore del sistema oversampling.
Come esempio, se abbiamo un 2ksps ADC (usiamo il limite di Nyquist di 1kHz nella seguente formula) e un segnale che è 1kHz, con un filtro digitale 1kHz che segue l'cAdc, l'elaborazione è dato vicino: -10 ceppo (1kHz/1kHz) = 0dB. Se aumentiamo il tasso del campione a 10ksps, il guadagno d'elaborazione ora è -10 ceppo (1kHz/5kHz) = 7dB, o circa 1-bit di risoluzione (1-bit è approssimativamente uguale ad un miglioramento 6dB in SNR). Nle sovra campionamento,  il rumore non è ridotto, piuttosto è stato distribuito fuori in una larghezza di banda più larga, disponendo alcuno del rumore fuori della fascia di interesse (con il nostro filtro digitale) e quindi dante seguito che il rumore è stato ridotto. 
Questo miglioramento di rumore è basato sulla seguente equazione: 
Il miglioramento di SNR (dB) = 10 LOGA/b, dove A è uguale il rumore ed uguali di B oversampled il rumore. Un altro senso dichiare questo è che oversampling riduce il rumore in-band di quantizzazione di rms dalla radice quadrata del rapporto oversampling. O, se il rumore è ridotto da un fattore di due, ci è un guadagno d'elaborazione efficace di 3dB. tiene presente che stiamo parlando soltanto del rumore a banda larga qui. Altre fonti rumore ed altri errori non possono essere rimosse semplicemente oversampling.