El proceso de muestreo introduce un número infinito de componentes complementarias (componentes de bandas laterales) además de la componente primaria. El filtro ideal atenuará todas las componentes complementarias hasta cero y permitirá sólo el paso de la componente primaria, siempre que la $latex \omega_s$ sea dos veces mayor que la componente de más alta frecuencia de la señal en tiempo continuo. Dicho filtro ideal reconstruye la señal en tiempo continuo representada por las muestras.

En este tema hace una demostración referente al teorema de Shannon utilizando la transformada de Fourier y su inversa.

Si la frecuencia de muestreo es suficientemente alta, comparada con la componente de más alta frecuencia que se incluye en la señal en tiempo continuo, las características de amplitud de la señal en tiempo continuo se pueden preservar en la envolvente de la señal muestreada.