重建的概念与应用程序无关，而是与以下问题有关：我是否得到了与真正存在的信号相同的信号。如果您无法重新创建信号，则意味着转换过程正在丢失/修改基础信息，在大多数情况下您不希望发生这种情况。

因此，对傅立叶变换或在控制器中使用数字化数据的信心来自于信息丢失在您的应用程序的容差范围内的事实。您可以通过实际重新合成信号并将其与原始信号进行比较来测量数字化信号的质量。

您可能不需要显式重建。但是，如果您确实使用您拥有的样本重建了一个波形，并且最终得到了与实际输入不同的东西，那么您的控制器正在控制，就好像那个新的不同的重建波形真的是输入一样。根据您的控制器正在做什么，您可能希望它在给定这两个不同（采样前）输入波形的情况下做一些不同的事情。如果是这样，您需要以这样一种方式进行采样，以便在样本中保留足够的信息，以便重建的波形与真实输入足够接近，以满足您的控制器处理需要或要求。

此外，如果出现混叠，采样前波形中存在的任何高频（大约或高于采样率的一半）频谱都会扭曲您的低频分布测量，从而降低其准确性（由于增加的噪声），这可能会也可能不会满足你的要求。

您可能会发现一个函数可以从不同频率的分解中重建信号。如果对函数进行反演，如果您对信号进行去噪，或者如果您想提取特定频率并在频率提取后保留信号（就像您只想提取噪声一样），您可能需要重建信号