奈奎斯特三大准则和香农定律

奎斯特第一准则
       1924年,奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道下的最高码元传输速率的公式:
理想低通信道下的最高码元传输速率=2W Baud
其中W是理想低通信道的带宽,单位为赫兹;Baud是波特,即码元传输速率的单位,1波特为每秒传送1个码元。

       奈氏准则的另一种表达方法是:每赫兹带宽的理想低通信道的最高码元传输速率是每秒2个码元。若码元的传输速率超过了奈氏准则所给出的数值,则将出现码元之间的互相干扰,以致在接收端就无法正确判定码元是1还是0。
       对于具有理想带通矩形特性的信道(带宽为W),奈氏准则就变为:
理想带通信道的最高码元传输速率=1W Baud
即每赫宽带的带通信道的最高码元传输速率为每秒1个码元。

       奈氏准则是在理想条件下推导出的。在实际条件下,最高码元传输速率要比理想条件下得出的数值还要小些。电信技术人员的任务就是要在实际条件下,寻找出较好的传输码元波形,将比特转换为较为合适的传输信号。需要注意的是,奈氏准则并没有对信息传输速率(b/s)给出限制。要提高信息传输速率就必须使每一个传输的码元能够代表许多个比特的信息。这就需要有很好的编码技术。
奈奎斯特第二准则:

  有控制地在某些码元的抽样时刻引入码间干扰,而在其余码元的抽样时刻无码间干扰,就能使频带利用率达到理论上的最大值,同时又可降低对定时精度的要求。通常把满足奈奎斯特第二准则的波形称为部分响应波形。利用部分响应波形进行传送的基带传输系统称为部分响应系统。

 

香农定律

定义:
在有噪声存在时,通过一个有限带宽信道传送无差错比特的理论上的最大速率,由关系式C=Wlog2(1+S/N)给出。式中C是以比特每秒计的信道容量,W是以Hz计的带宽,S/N为信噪比。 S是平均信号功率,N是平均噪声功率。
例:通常音频电话连接支持的频率范围为300Hz到3300Hz,则B=3300Hz-300Hz=3000Hz,而一般链路典型的信 噪比是30dB,即S/N=1000,因此我们有C=3000×log2(1001),近似等于30Kbps,是28.8Kbps调制解调器的极限,因此如果电话网络的信噪比没有改善或不使用压缩方法,调制解调器将达不到更高的速率。
### 关于《计算机网络第八版》习题三的答案与解析 #### 习题三的内容概述 在谢希仁编写的《计算机网络原理(第八版)》中,第三章主要涉及物理层的基础概念技术细节。该章节讨论了信号编码方式、信道复用技术以及传输介质等内容[^1]。 对于具体的题目解答部分,通常会围绕以下几个方面展开分析: 1. **信号调制方法** 题目可能涉及到如何通过不同的调制技术来提高数据传输效率。例如,在ASK、FSKPSK三种基本调制方式下,每种方式的特点及其应用场景均需掌握[^2]。 2. **奈奎斯特定理的应用** 奈奎斯特准则指出无噪声条件下最大码元传输速率 \( C \) 的计算公式为:\( C = 2W\log_2M \),其中 \( W \) 是带宽,而 \( M \) 表示离散电平数。此定理可用于解决有关理论极限速度的问题[^3]。 3. **香农容量公式** 对有噪信道而言,则采用香农定律来进行评估,即 \( C = B\log_2(1+S/N) \),这里 \( S/N \) 指的是信噪比,单位一般取分贝dB表示;B代表实际可用频谱宽度(Hz)[^4]。 以下是针对上述知识点的一个典型例题解析示范: --- #### 示例解析 假设某通信链路具有如下参数: - 可用频率范围从 f_low 到 f_high; - 总功率 P_total 背景噪音 N_noise 已知; 求解其理论上能够支持的最大比特率? ```python import math def calculate_max_bitrate(f_low, f_high, P_total, N_noise): bandwidth = abs(f_high - f_low) # Calculate Signal-to-Noise Ratio (SNR) snr_linear = P_total / N_noise max_rate = bandwidth * math.log2(1 + snr_linear) return max_rate # Example Usage f_low_example = 1e6 # Lower frequency limit in Hz f_high_example = 5e6 # Upper frequency limit in Hz P_total_example = 100 # Total transmitted power in Watts N_noise_example = 0.1 # Noise level in Watts max_bitrate_result = calculate_max_bitrate( f_low=f_low_example, f_high=f_high_example, P_total=P_total_example, N_noise=N_noise_example) print(f"Theoretical Maximum Bit Rate is {round(max_bitrate_result)} bits per second.") ``` 以上代码片段展示了利用 Python 实现基于给定条件估算理想情况下的最高吞吐量的方法[^5]。 --- ### 结论总结 综上所述,《计算机网络第八版》中的习题三是关于物理层基础的重要练习集合。它涵盖了诸如信号处理机制、量化误差控制策略等方面的知识点,并且经常需要用到前述提到的各种经典理论模型加以解释说明。如果还有其他具体类型的题目需求进一步探讨的话,请随时告知!
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