Beim Alias-Effekt werden Frequenzen, die oberhalb der halben Samplingfrequenz (auch Nyquist-Frequenz genannt) liegen, als niedrigere Frequenzen interpretiert, da eine vollständige Rekonstruktion des Ausgangssignals nicht möglich ist.
Der Grund hierfür ist ein Verstoß gegen das Abtasttheorem, welches besagt, dass die Abtastrate mindestens doppelt so hoch sein muss, wie die höchste zu übertragende Frequenz. Ein Gegenbeispiel verdeutlicht dies:
Das zu digitalisierende Signal sei ein Sinuston mit 100 Hz, die Samplingfrequenz möge auch bei 100 Hz liegen. Was würde passieren? Jede vollständige Schwingung besteht aus einem Wellenberg und einem Wellental – die erste Entnahmeprobe liege beispielsweise genau auf einem Wellenberg. Da die Proben in der gleichen Frequenz wie das aufzunehmende Signal entnommen werden, wird nun immer der gleiche Punkt wie bei der ersten Entnahme geliefert. Nach der Digitalisierung läge also überhaupt keine Schwingung mehr vor (Frequenz = Null), sondern ein konstanter Spannungswert, der die maximale Amplitude abbildet.
Dieses Beispiel ist sicherlich eine Grenzwertbetrachtung, in der Praxis kommt es aber prinzipiell zum gleichen Effekt: Die Anzahl der Daten eines aufgenommenen Tons ist zu gering und daher wird bei der Rückwandlung in ein analoges Signal „so getan“ (Alias = mit anderem Namen), als sei die Ursprungsfrequenz niedriger gewesen.
Ein Anti-Alias-Filter wird vor der Digitalisierung eingesetzt und schneidet Frequenzen oberhalb der halben Abtastrate ab.
