近年来，随着计算机和超大规模集成电路的飞速发展，数字信号处理技术的发展也越来越重要，对高带宽信号或使用较大采样率的信号处理过程需要使用到时间交错数模转换器，利用多个通道对高带宽信号进行并行采样。然而通道之间的时间延迟导致实际的采样为均匀采样或非均匀采样。因此，针对多通道采样信号的量化及重构问题的研究也日益受到关注。考虑到目前已有重构算法的不足，针对多通道采样系统，论文基于最优信号量化噪声比(SQNR)及均方误差最小(MMSE)提出了两种多通道采样信号的重构算法，并得到了基于MMSE算法均匀采样下的最优重构滤波器。主要的研究工作如下：(1)针对交错多通道测量环境中通道之间存在量化误差的问题，采用过采样的方法，并考虑量化影响及量化噪声比率的影响，基于最优SQNR设计了一种信号重构算法。依据该算法，对通道之间的时间延迟及通道间量化步长展开分析，对何种情况可实现信号的最优重构值进行讨论，并通过系列仿真表明：当通道之间的量化步长相等时，只有通道之间的时间延迟满足均匀采样才能得到信号的最优重构值；当通道之间量化步长不相同时，若要实现信号的最优重构，需要调整通道之间的相对时间使得信号的采样值满足周期性非均匀采样，方能得到信号的最优重构值。(2)针对交错式多通道的测量环境，考虑在过采样率下的多通道测量值以及存在量化误差的情况，提出了基于MMSE的信号重构算法，并利用此算法，对均匀采样的条件进行分析，得出该条件下的最优重构滤波器。此外，通过两种情况进行仿真验证，结果表明：当采样为均匀采样并依据MMSE算法进行计算，求出最优重构滤波器与理论推导结果相符；当采样为非均匀采样，且通道的量化步长不相同时，通过选择最优的时间延迟以对信号进行重构，同样也获得了采样信号的最优重构值。