把离散信号变为连续信号的过程，称为信号重构，它是采样的逆过程。信号重构技术是近年来发展十分迅速的一种信号处理枝术，它主要研究如何从观测得到的部分数据重构完整的信号。信号重构技术已广泛应用于光学通讯、图象处理、语音处理、地球物理信号处理、电子显微学、天文学、古地磁学、x射线结晶学等学科领域，并越来越受到人们的重视。

信号重构指从己知部分时域信号或频域信号恢复整个信号；或者利用部分信号值来表示整个信号，以达到数据压缩的目的；或者被观察的数据因受到干扰而发生畸变，但部分数据没有畸变，要求由未畸变的部分数据重构信号，以消除干扰的影响信号重构技术在语音、通信、控制等方面有广泛的应用。

信号重构问题有多种多样，历史上重构方法已有许多。对于已知频段的时域有限连续信号，Papoulis和Gerchberg分别独立地提出外推迭代算法，迭代重构整个信号。Cadzow根据最小范数最小二乘准则提出一步外推法以提高外推的计算速度。Srebro,Corodnitsky,Cabrera采用了递推加权范数最小的思想进行信号重构。

信息理论实质上是信号重构技术的理论基础。信息理论中的编码方法和理论与信号重构技术有着密切的关系。数据的传输码(transmissioncodes),紧密码(compactiancodes)、压缩码(compressioncodes)实质上都是借助于编码的方法和原理从部分数据恢复更完全的数据，所以可称为数据恢复。