源点(source)：源点设备产生要传输的数据，例如，从计算机的键盘输入汉字，计算机产生输出的数字比特流。// 生产数据比特流
发送器：通常源点生成的数字比特流要通过发送器编码后才能够在传输系统中进行传输。典型的发送器就是调制器。现在很多计算机使用内置的调制解调器(包含调制器和解调器)，用户在计算机外面看不见调制解调器。// 对比特流进行编码

目的系统一般也包括以下两个部分:

接收器：接收传输系统传送过来的信号，并把它转换为能够被目的设备处理的信息。典型的接收器就是解调器，它把来自传输线路上的模拟信号进行解调，提取出在发送端置入的消息，还原出发送端产生的数字比特流。// 还原数字比特流
终点(destination)：终点设备从接收器获取传送来的数字比特流，然后把信息输出(例如，把汉字在计算机屏幕上显示出来)。// 接收数据

在源系统和目的系统之间的传输系统可以是简单的传输线，也可以是连接在源系统和目的系统之间的复杂网络系统。

消息、数据、信号和码元的概念

通信的目的是传送消息(message)。话音、文字、图像、视频等都是消息。

数据(data)是运送消息的实体。数据是使用特定方式表示的信息，通常是有意义的符号序列。这种信息的表示可用计算机或其他机器处理或产生。

信号(signal)则是数据的电气或电磁的表现。

根据信号中代表消息的参数的取值方式不同，信号可分为以下两大类：

模拟信号，或连续信号一一代表消息的参数的取值是连续的。在上图中，调制解调器到公用电话网之间传送的就是模拟信号。// 连续信号
数字信号，或离散信号一一代表消息的参数的取值是离散的。在上图中，计算机到调制解调器之间传送的就是数字信号。// 离散信号

模拟信号是连续变化的信号，衰减得较慢，适合长距离传输。

码元：在使用时间域的波形表示数字信号时，代表不同离散数值的基本波形就称为码元。在使用二进制编码时，只有两种不同的码元，一种代表 0 状态而另一种代表 1 状态。

如下图，一段时间内的 +5v 电压表示 1，-5v 表示 0，那么 +5v 或者 -5v 的波形就称为一个码元。

2、信道的相关概念

信道(channel)和电路不等同，信道一般都是用来表示向某一个方向传送信息的媒体。因此，一条通信电路往往包含一条发送信道和一条接收信道。

从通信的双方信息交互的方式来看，可以有以下三种基本方式：

单工通信：即只能有一个方向的通信而没有反方向的交互。无线电广播或有线电广播以及电视广播就属于这种类型。
半双工通信：即通信的双方都可以发送信息，但不能双方同时发送(当然也就不能同时接收)。这种通信方式是一方发送另一方接收，过一段时间后可以再反过来。
全双工通信：即通信的双方可以同时发送和接收信息。// 双信道

单向通信只需要一条信道，而双向交替通信或双向同时通信则都需要两条信道(每个方向各一条)。显然，双向同时通信的传输效率最高。

（1）基带信号的调制

来自信源的信号常称为基带信号(即基本频带信号)。像计算机输出的代表各种文字或图像文件的数据信号都属于基带信号。// 就是需要发送的数据

基带信号往往包含较多的低频分量，甚至有直流分量，而许多信道并不能传输这种低频分量或直流分量。为了解决这一问题，就必须对基带信号进行调制(modulation)。// 需要调制的原因

调制可分为两大类。// 基带调制和带通调制

一类是仅仅对基带信号的波形进行变换，使它能够与信道特性相适应。变换后的信号仍然是基带信号。这类调制称为基带调制。由于这种基带调制是把数字信号转换为另一种形式的数字信号，因此大家更愿意把这种过程称为编码(coding)。// 数字->数字，适合近距离传输调制
另一类调制则需要使用载波(carrier)进行调制，把基带信号的频率范围搬移到较高的频段，并转换为模拟信号，这样就能够更好地在模拟信道中传输。经过载波调制后的信号称为带通信号(即仅在一段频率范围内能够通过信道)，而使用载波的调制称为带通调制。// 数字->模拟，适合长距离传输调制

（2）基带信号的编码方式(基带调制)

常用的编码方式如图：

不归零制：正电平代表1，负电平代表0。
归零制：正脉冲代表1，负脉冲代表0。
曼彻斯特编码：位周期中心的向上跳变代表0，位周期中心的向下跳变代表1。但也可反过来定义。
差分曼彻斯特编码：在每一位的中心处始终都有跳变。位开始边界有跳变代表 0，而位开始边界没有跳变代表 1。

从信号波形中可以看出，曼彻斯特(Manchester)编码产生的信号频率比不归零制高。从自同步能力来看，不归零制不能从信号波形本身中提取信号时钟频率(没有自同步能力)，而曼彻斯特编码具有自同步能力。

（3）基本的带通调制方法

下图给出了最基本的带通调制方法：

调幅(AM)，即载波的振幅随基带数字信号而变化。例如，0 或 1 分别对应于无载波或有载波输出。
调频(FM)，即载波的频率随基带数字信号而变化。例如，0 或 1 分别对应于频率 f1 或 f2。
调相(PM)，即载波的初始相位随基带数字信号而变化。例如，0 或 1 分别对应于相位 0 度或 180 度。

为了达到更高的信息传输速率，必须采用技术上更为复杂的多元制的振幅相位混合调制方法。例如，正交振幅调制QAM(QuadratureAmplitudeModulation)。

3、信道的极限容量

任何实际的信道都不可能以任意高的速率进行传送。

信号在信道上传输时会不可避免地产生失真，但在接收端只要我们从失真的波形中能够识别出原来的信号，那么这种失真对通信质量就可视为无影响。

例如，下图 1 表示信号通过实际的信道传输后虽然有失真，但在接收端还可识别并恢复出原来的码元。

但图 2 就不同了，这时信号的失真已很严重，在接收端无法识别码元是 1 还是 0。

码元传输的速率越高、信号传输的距离越远、噪声干扰越大或传输媒体质量越差，在接收端的波形的失真就越严重。

码元在信道上的传输速率的限制因素

（1）信道的频率范围

具体的信道所能通过的频率范围总是有限的。信号中的许多高频分量往往不能通过信道。

如果信号中的高频分量在传输时受到衰减，那么在接收端收到的波形前沿和后沿就变得不那么陡峭了，每一个码元所占的时间界限也不再是很明确的，而是前后都拖了“尾巴”。这样，在接收端收到的信号波形就失去了码元之间的清晰界限。这种现象叫作码间串扰。严重的码间串扰使得本来分得很清楚的一串码元变得模糊而无法识别。// 如上图2

奈氏准则：在带宽为 W(H) 的低通信道中，若不考虑噪声影响，则码元传输的最高速率是 2W (码元/秒)。传输速率超过此上限，就会出现严重的码间串扰的问题，使接收端对码元的判决(即识别)成为不可能。例如，信道的带宽为 4000 Hz，那么最高码元传输速率就是每秒 8000 个码元。

（2）信噪比

噪声存在于所有的电子设备和通信信道中。

由于噪声是随机产生的，它的瞬时值有时会很大，因此噪声会使接收端对码元的判决产生错误( 1 误判为 0 或 0 误判为 1)。但噪声的影响是相对的。如果信号相对较强，那么噪声的影响就相对较小。因此，信噪比就很重要。

所谓信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比，常记为 S/N。

通常使用分贝(dB)作为度量单位。即：

例如，当 S/N=10 时，信噪比为 10 dB，而当 S/N=1000 时，信噪比为 30dB。

在 1948 年，信息论的创始人香农(Shannon)推导出了著名的香农公式。香农公式指出：信道的极限信息传输速率 C 是

式中，W 为信道的带宽(以HZ为单位)，S 为信道内所传信号的平均功率，N 为信道内部的高斯噪声功率。

香农公式表明，信道的带宽或信道中的信噪比越大，信息的极限传输速率就越高。香农公式的意义在于：只要信息传输速率低于信道的极限信息传输速率，就一定存在某种办法来实现无差错的传输。

对于频带宽度已确定的信道，如果信噪比也不能再提高了，并且码元传输速率也达到了上限值，那么还有什么办法提高信息的传输速率呢？

这就是用编码的方法让每一个码元携带更多比特的信息量。

假定我们的基带信号是：101011000110111010... // 下边这段是一个很好的解决问题的思路

如果直接传送，则每一个码元所携带的信息量是 1 bit。现将信号中的每 3 个比特编为一个组，即 101,011,000,110,111,010。3 个比特共有 8 种不同的排列。我们可以用不同的调制方法来表示这样的信号。例如，用 8 种不同的振幅、8 种不同的频率或 8 种不同的相位进行调制。假定我们采用相位调制，用相位 a0 表示 000， a1 表示 001，a2 表示 010，a3 表示111。这样，原来的 18 个码元的信号就转换为由 6 个新的码元（即由原来的每三个 bit 构成一个新的码元）组成的信号:

101011000110111010... = a5a3a0a6a7a2...

也就是说，若以同样的速率发送码元，则同样时间所传送的信息量就提高到了 3 倍。设想把信号中的每 8个比特编为一组，即原来的 8个码元的信号转换为 1 个新的码元。这样数据传输速率可提高到 8 倍。但是我们要注意，8 个比特共有 256 种不同的排列。也就是说在接收端必须能够从收到的有噪声干扰的信号中，准确地判断这是 256 种码元中的哪一个。这种解码技术难度很大，并且还必须使信噪比达到相应的数值(有时甚至无法做到)。因此不能简单地认为，为了提高数据传输速率，可以让每一个码元表示任意多个比特。// 码元种类越多，信号越不好识别

（3）奈氏准则和香农公式的区别

奈氏准则和香农公式的意义是不同的。奈氏准则激励工程人员不断探索更加先进的编码技术，使每一个码元携带更多比特的信息量。香农公式则告诫工程人员，在有噪声的实际信道上，不论采用多么复杂的编码技术，都不可能突破香农公式给出的信息传输速率的绝对极限。由此可看出香农公式的重要意义。

奈氏准则和香农公式的应用范围

奈氏准则适用于——模拟信号
香农公式适用于——模拟信号+数字信号

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