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。
數字通訊的優點就是在接受端只要能夠從失真的波形識別出原來的訊號，那麼這種失真對通訊質量就沒有影響。
上圖中訊號通過實際通道後雖然有失真，但在接收端還可以識別出原來的碼元。
上圖中，通過通道後，碼元的波形已經嚴重失真，接收端已經不能識別碼元時0還是1。
碼元傳輸速度越高，或訊號傳輸的距離越遠，或雜訊干擾越大，或傳輸**質量越差，在通道的接收端，波形的失真就越嚴重。
影響通道上的數字資訊傳輸速率的因素有兩個：碼元的傳輸速度和每個碼元承載的位元資訊量。
碼元的傳輸速率受通道能夠通過的頻率範圍影響，每個碼元承載的位元資訊量則受通道的訊雜比影響。
（1）通道能夠通過的頻率範圍
在通道上傳輸的數碼訊號其實是使用多個頻率的模擬訊號進行多次諧波而成的方波，如圖所示。
假如數碼訊號頻率位1000hz，需要使用1000hz的模擬訊號作為基波，基本訊號和更高頻率諧波疊加形成數碼訊號的波形。
經過多次更高頻率的波進行諧波，可以形成接近數碼訊號的波形，現在大家應該明白了為什麼數碼訊號中包含更高頻率的諧波了。
具體的通道所能通過的模擬訊號的頻率範圍總是有限的。能夠通過的最高頻率減去最低頻率就是該通道的頻寬。
如圖所示的**線，假定其允許頻率範圍從300~3300hz的模擬訊號能夠通過，低於300hz和高於3300hz的模擬訊號均不能通過，則**線的頻寬位3000hz。
前面講了模擬訊號通過通道的頻率是有一定範圍的，如上圖所示。
數碼訊號通過通道，數碼訊號中高頻分量（高頻模擬訊號）有可能不能通過通道或者衰減，接收到的波形前沿和後沿就變得不那麼陡峭。
碼元之間所占用的時間界限也不再明顯，而是前後都拖了尾巴。這樣在接收端收到的訊號波形就失去了碼元之間清晰的界限，這種現象叫做「碼間串擾」。
嚴重的碼間串擾將使得本來分得很清楚的一串**變得模糊而無法識別。
早在2023年，奈奎斯特就推導出了著名的耐氏法則。
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，碼元的傳輸速率是有上限的，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）稱為不可能。
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，那麼就可以使用更高速率傳遞碼元而不會出現碼間串擾。
理想低通訊道的最高碼元傳輸速率=2wbaud w是理想低通訊道的頻寬，單位是hz。 band是波特，是碼元傳輸速率的單位。
使用奈氏準則給出的公式，可以根據通道的頻寬，計算出碼元的最高傳輸速率。
（2）訊雜比
既然**的傳輸速率有上限，如果打算讓通道更快的傳輸資訊，就需要讓乙個碼元承載更多的位元資訊量。
有二進位制碼元，乙個碼元代表乙個位元，八進位制碼元，乙個碼元表示三位元，十六進製制碼元，乙個碼元表示四位元。
要是可以無限提高一碼元攜帶位元資訊量，通道傳輸資料的速率豈不是可以無線提高？其實通道傳輸資訊的能力也是有上限的。
雜訊存在於所有的電子裝置和通訊通道中。由於雜訊是隨機產生的，它的瞬時值有時會很大。
在電壓範圍一定的情況下，十六進製制碼元波形之間的差別要比八進位制碼元波形之間的差別小。
在真實通道傳輸由於雜訊干擾，碼元波形差別太小的在接受端就不易清晰的識別。
通道的極限資訊傳輸速率受那些因素影響了。下面我們來看看夏農公式。
噪音的影響是相對的，如果訊號相對較強，那麼雜訊的影響就相對較小。因此訊雜比就很重要。
所謂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) =10log10(s/n)（db）
例如，當s/n=10時，訊雜比為10db；而當s/n=1000時，訊雜比為30db。
在2023年，資訊理論的創始人x夏農推導出著名的夏農公式。夏農公式指出：通道的極限資訊傳輸速率c是：
c = wlog2（1+s/n） (b/s)
式中，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，資訊的極限傳輸速率就高。
夏農公式的意義在於：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方法來實現無差錯的傳輸。
計算機網路 通道的極限容量
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