任何實際的通道都不是理想的，在傳輸訊號時會產生各種失真以及帶來多種干擾。
碼元傳輸的速率越高，或訊號傳輸的距離越遠，或傳輸**質量越差，在通道的輸出端的波形的失真就越嚴重。
從概念上講，限制碼元在通道上的傳輸速率的因素有以下兩個：
具體的通道所能通過的頻率範圍總是有限的。訊號中的許多高頻分量往往不能通過通道。
2023年，奈奎斯特 (nyquist) 就推導出了著名的奈氏準則。他給出了在假定的理想條件下，為了避免碼間串擾，碼元的傳輸速率的上限值。
在任何通道中，碼元傳輸的速率是有上限的， 否則就會出現碼間串擾的問題，使接收端對碼元的判決（即識別）成為不可能。雜訊存在於所有的電子裝置和通訊通道中。如果通道的頻帶越寬，也就是能夠通過的訊號高頻分量越多，那麼就可以用更高的速率傳送碼元而不出現碼間串擾.
雜訊是隨機產生的，它的瞬時值有時會很大。因此雜訊會使接收端對碼元的判決產生錯誤。但雜訊的影響是相對的。如果訊號相對較強，那麼雜訊的影響就相對較小。
訊雜比就是訊號的平均功率和雜訊的平均功率之比。 常記為s/n，並用分貝(db) 作為度量單位。即： 訊雜比(db) = 10 log10(s/n) (db)
例如，當s/n= 10 時，訊雜比為10 db，而當s/n= 1000時，訊雜比為30db。
2023年，夏農 (shannon) 用資訊理論的理論推導出了頻寬受限且有高斯白雜訊干擾的通道的極限、無差錯的資訊傳輸速率（夏農公式）。
通道的極限資訊傳輸速率
c 可表達為： c = w log2(1+s/n) (bit/s)
其中：w 為通道的頻寬（以 hz 為單位）； s 為通道內所傳訊號的平均功率； n 為通道內部的高斯雜訊功率。
夏農公式表明 ：通道的頻寬或通道中的訊雜比越大，則資訊的極限傳輸速率就越高。只要資訊傳輸速率低於通道的極限資訊傳輸速率， 就一定可以找到某種辦法來實現無差錯的傳輸。
若通道頻寬 w或訊雜比 s/n 沒有上限（當然實際通道不可能是這樣的），則通道的極限資訊傳輸速率c也就沒有上限。
實際通道上能夠達到的資訊傳輸速率要比夏農的極限傳輸速率低不少。
對於頻頻寬度已確定的通道，如果訊雜比不能再提高了，並且碼元傳輸速率也達到了上限值，那麼還 有辦法提高資訊的傳輸速率。
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