以电子工程师哈利·奈奎斯特命名的奈奎斯特频率，定义为是离散信号处理系统采样速率的一半。[1][2] 它有时被称为采样系统的折叠频率。[3] 图1描述了折叠的一个例子，其中fs为采样率，0.5 fs 为对应的奈奎斯特频率。 图中0.6 fs处的黑点表示正弦函数的幅度和频率，其频率为采样率（ fs）的60 %。 其他三个点表示其他三个正弦波的频率和幅度，它们将产生与实际采样正弦波相同的样本集。约0.5 fs左右的对称性被称为可折叠。
奈奎斯特频率不应与奈奎斯特速率混淆，后者指满足给定信号或信号族奈奎斯特采样准则的最小采样速率。奈奎斯特速率是被采样信号最大成分频率的两倍。例如，频率为0.6 fs 的正弦波，其奈奎斯特速率为1.2 fs，这意味着在采样率为fs 状态下，它被欠采样。因此，奈奎斯特速率是连续时间信号的属性，而奈奎斯特频率是离散时间系统的属性。[4][5]
当函数域是时间时，采样率通常以每秒采样数表示，奈奎斯特频率的单位是每秒周期数（赫兹）。当函数域是距离时，如在图像采样系统中，采样率可以是每英寸点数，相应的奈奎斯特频率可以是每英寸周期数。
再次参考图1，在0.6 fs处对正弦信号进行欠采样可以得到低频混叠，这是产生相同样本集的不同函数。 这种情况通常被描述为混叠。 通常用于从样本中重建连续函数的数学算法会误解欠采样频率分量的贡献，从而导致失真。纯0.6 fs正弦信号的样本会产生0.4 fs正弦信号。如果真实频率是0.4 fs，在0.6、1.4、1.6等处仍然会有别名。 但是重构的频率将是正确的。
在采样的典型应用中，首先根据预期的内容类型（声音、音乐等）和期望的保真度，选择要保留和重建的最高频率。然后在采样器前面插入一个抗混叠滤波器。它的作用是衰减超过这个极限的频率。最后，根据滤波器的特性，选择一个采样率（和相应的奈奎斯特频率），以提供可接受的少量混叠。
在预先确定采样率的应用中，滤波器是基于奈奎斯特频率选择的，而不是依据滤波器确定奈奎斯特频率。例如，音频光盘的采样速率为44100个样本/秒。因此奈奎斯特频率为22050赫兹。抗混叠滤波器必须充分抑制任何较高的频率，但对人类听觉范围内的频率影响很小。通带为0-20千赫的滤波器就足够了。
^Grenander, Ulf (1959). Probability and Statistics: The Harald Cramér Volume. Wiley. The Nyquist frequency is that frequency whose period is two sampling intervals..
^Harry L. Stiltz (1961). Aerospace Telemetry. Prentice-Hall. the existence of power in the continuous signal spectrum at frequencies higher than the Nyquist frequency is the cause of aliasing error.
^Thomas Zawistowski; Paras Shah. "An Introduction to Sampling Theory". Retrieved 17 April 2010. Frequencies "fold" around half the sampling frequency - which is why [the Nyquist] frequency is often referred to as the folding frequency..
^James J. Condon & Scott M. Ransom (2016). Essential Radio Astronomy. Princeton University Press. pp. 280–281. ISBN 9781400881161..
^John W. Leis (2011). Digital Signal Processing Using MATLAB for Students and Researchers. John Wiley & Sons. p. 82. ISBN 9781118033807. The Nyquist rate is twice the bandwidth of the signal ... The Nyquist frequency or folding frequency is half the sampling rate and corresponds to the highest frequency which a sampled data system can reproduce without error..
^Jonathan M. Blackledge (2003). Digital Signal Processing: Mathematical and Computational Methods, Software Development and Applications. Horwood Publishing. ISBN 1-898563-48-9..
^Paulo Sergio Ramirez Diniz, Eduardo A. B. Da Silva, Sergio L. Netto (2002). Digital Signal Processing: System Analysis and Design. Cambridge University Press. ISBN 0-521-78175-2.CS1 maint: Multiple names: authors list (link).
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