模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）被广泛用于现代电子设备和计算器控制系统中,当需要将模拟信号信号处理器与数字信号信号处理器接口时,后者的目的是从信号中提取信号或通过消除不需要的干扰或失真来对信号进行调整。转换速度仍然是高速信号处理应用的关键瓶颈。不幸的是,高速转换器的设计受到硬件限制。实现高采样率的一种方法是使用时间交替的ADC结构,这种结构采用前端并行逐行采样、后端串行,多路复用技术,即多路A/D交替采样技术。然而采用这种技术获取到的数据准确性会受到各采样通道之间失配（偏置失配、增益失配、时基偏差）的影响,其中时基偏差会导致出现不需要的谱分量,从而造成非均匀采样。因此如何提供更精确的采样时基,以及利用预估得到的时基偏差,对采样信号进行重建,这些都是在使用多路A/D交替采样技术时需要考虑的问题。本文针对采样领域中的实际应用,对高速多路A/D交替采样技术中的时基偏差预估算法和TIADC采样系统信号校正两个方面内容进行了理论研究和实验分析:首先,论证并分析了一种有效的时基偏差预估算法--快速迭代盲估计算法,用于估计M通道时间交替ADC中的时基偏差。该算法以采样通道0为参考通道,基于任意多通道系统可以分解为后续各通道与参考通道构成双通道时基偏差预估模型进行分析,同时为了在实际工程中减少计算复杂度,使用迭代的方式进行求解,并在迭代过程中使用加速收敛的Steffensen-Newton算法,该算法不需要计算导数值,并能在相同精度要求下减少迭代次数,从而降低计算量。其次,高速多路A/D交替采样信号校正问题的实质就是在已知时基偏差后,利用非均匀采样数据重建采样信号。在多项式逼近重构算法的理论分析中,观察到周期性非均匀采样信号每相隔M个采样点具有相同的时间间隔,所以能够利用这个周期性特点来对重构算法进行简化。理论分析和实验证明,这在确保算法精度的前提下,大大降低了算法的复杂度。最后,以快速迭代盲估计算法为基础预估高速多路A/D交替采样系统的时基偏差?₄),并利用所得到的?₄),使用改进多项式逼近重构算法对采样序列进行信号重建。实验证明基于快速迭代盲估计算法的改进多项式逼近重构算法能够有效对采样序列进行信号重建,并在SNDR、ENOB和SFDR方面能有一定改善（SNDR可以提高13¹8dB,ENOB可以提高1bit²bit,SFDR可以提高5¹4dB）。