通俗易懂奈奎斯特定理和香农定理

奈奎斯特定理(Nyquist's Theorem)和香农定理(Shannon's Theorem)是网络传输中的两个基本定理。这两天复习无线网络,总结整理一下思路。

 要搞清楚这两个定理,我们要先弄懂一些定义:波特率(baud rate)、比特率(bit rate)、带宽(bandwidth)、容量(capacity)。

 (1)前两个是很容易混淆的定义。

波特率指的是信号每秒钟电平变化的次数,单位是Hz:比如一个信号在一秒钟内电平发生了365次变化,那么这个信号的波特率就是365Hz;

比特率是信号每秒钟传输的数据的位数,我们知道在计算机中,数据都是用0,1表示的,所以比特率也就是每秒钟传输0和1的个数,单位是bps(bit per second)。

那么这两者啥关系呢?我们可以假设一个信号只有两个电平,那么这个时候可以把低电平理解为“0”,高电平理解为“1”,这样每秒钟电平变化的次数也就是传输的0,1个数了,即比特率 = 波特率。但是有些信号可能不止两个电平,比如一个四电平的信号,那么每个电平就可以被理解成“00”,“01”,“10”,“11”,这样每次电平变化就能传输两位的数据了,即比特率 = 2 ×波特率。一般的,bit rate = buad rate × log2L,这里L就是信号电平的个数。

 (2)我们再来看看带宽和容量的概念。

一般信道都有一个最高的信号频率(注意不是波特率哦,频率是指每秒钟的周期数,而每个周期都会有几次电平变化。。恩,看到区别了吧)和最低的信号频率只有在这两个频率之间的信号才能通过这个信道,这两个频率的差值就叫做这个信道的带宽,单位是Hz。

信道的容量又是怎么回事呢?我们知道数据在信道中传输会有他们的速度——比特率,这里面最高的比特率就叫做这个信道的容量,单位是bps。就好象每条公路都有他们的最高限速,那么所有在里面开的车都不会超过这个速度(这里我们假设违章的都被警察叔叔抓走了)。口语中也会把信道容量叫做“带宽”的,比如“带宽10M的网络”,“网络带宽是10M”等等。所以这两个概念也很容易混淆:我们平常所说的“带宽”不是带宽,而是信道容量。

恩,介绍完定义,再来看看这两个定理说什么。

### 奈奎斯特定理香农定理的应用场景及区别 #### 应用场景 ##### 奈奎斯特定理 奈奎斯特定理主要用于指导通信系统的最大数据传输速率。当涉及到无噪声信道中的二进制信号传输时,此定理会给出在不发生码间干扰的情况下能够达到的最大符号传输速度。具体而言,在理想条件下,即不存在任何噪音的理想低通滤波器环境中,每赫兹带宽可以支持2Baud/s的数据传输率[^1]。 对于实际应用场合来说,这意味着设计者可以根据物理介质所能承载的频谱范围来决定最佳调制方式以及相应的波特率设定,从而优化整个链路性能并确保可靠的信息传递过程。 ##### 香农定理 相比之下,香农定理由克劳德·香农提出,用于描述有噪信道下的极限容量问题。它不仅考虑到了带宽因素,还引入了信噪比(SNR)作为衡量标准之一。通过这个公式C=B*log₂(1+S/N),其中C代表信道容量(bits per second), B指代可用带宽(Hz),而S/N则是平均功率之比(通常取分贝值表示),人们得以评估不同质量水平下网络连接的实际吞吐量上限[^2]。 因此,在工程实践中,工程师们会依据具体的环境条件——比如无线电信号传播特性或者电缆内部电磁兼容状况等——利用香农理论框架来进行系统规划技术选型工作;同时也为后续改进措施提供了科学依据支持。 #### 区别 两者之间最显著的区别在于适用前提的不同: - **奈奎斯特定理**假设了一个理想的、完全没有噪声存在的通道模型; - 而**香农定理**则更加贴近现实情况,因为它充分考虑到现实中不可避免的各种形式扰动所带来的影响,并据此给出了更为保守但也更具有实用价值的结果。 另外值得注意的是,虽然二者都涉及到了“采样”的概念,但是它们侧重点有所差异:前者强调如何有效地编码解码离散时间序列以便于高效地占用资源;后者关注点放在怎样合理分配有限的能量以实现尽可能高的有效载荷携带能力之上。 ```python def calculate_nyquist_rate(bandwidth): """Calculate the Nyquist rate based on given bandwidth.""" nyquist_rate = 2 * bandwidth return nyquist_rate def shannon_capacity(channel_bandwidth, signal_to_noise_ratio): """Compute Shannon capacity using channel bandwidth and SNR.""" import math capacity = channel_bandwidth * math.log2(1 + signal_to_noise_ratio) return capacity ```
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