按照步骤说原来的数据是离散的，分别是时刻1，2，3，4。。。采到的样。
但是现在输出要变化到时刻1，1.6，2.2，2.8....时刻采到的样。其中时刻1是直接拿来用就可以。但后一次时刻与前次不重叠的就要靠算法算出相应的数值。至于如何算出离散取样间的数值（再生一根曲线）不同算法可能有不同结果，如直线方程，拉格朗日多项式，牛顿插值法，分段插值法，最小二乘曲线拟合等等好多中方法。但它们都只能算出近似的曲线，无法复原素材的原始值。
因为算法不同，当然结果也是不同的，与采样前的模拟信号是不一致的。采用抖动的处理可以将这些误差随机分布在一定范围中，而不是集中（累积）到某区域。
量化位变换也是牵扯到离散量的问题，位的取舍过程中也会产生误差，要靠抖动使误差随机分布。