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數(shù)據(jù)信道容量-(奈奎斯公式/香農(nóng)公式)

 qrzhcd 2014-03-20
一,、奈奎斯特公式: 用于理想低通信道
  C = 2B×log2 (M)     
    式中:C = 數(shù)據(jù)傳輸率,,單位bit/s (bps)
       B = 帶寬,,單位Hz
       M = 信號(hào)編碼級(jí)數(shù)
 1,、奈奎斯特公式指出了:碼元傳輸?shù)乃俾适鞘芟薜模荒苋我馓岣?,否則在接收端就無法正確判定碼元是1還是0(因?yàn)橛写a元之間的相互干擾),。 
 2,、奈奎斯特公式是在理想條件下推導(dǎo)出的,。在實(shí)際條件下,最高碼元傳輸速率要比理想條件下得出的數(shù)值還要小些,。技術(shù)人員的任務(wù)就是要在實(shí)際條件下,,尋找出較好的傳輸碼元波形,將比特轉(zhuǎn)換為較為合適的傳輸信號(hào),。
 3,、需要注意的是,,奈奎斯特公式并沒有對(duì)信息傳輸速率(b/s)給出限制。要提高信息傳輸速率就必須使每一個(gè)傳輸?shù)拇a元能夠代表許多個(gè)比特的信息,。這就需要有很好的編碼技術(shù),。
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二、香農(nóng)公式: 非理想信道,,有限帶寬高斯噪聲干擾信    
  C = B log2 (1+S/N)
     式中:B= 帶寬,,單位Hz
    S/N=信噪比, S是平均信號(hào)功率, N是平均噪聲功率(非dB值)
    S/N=S/nB,, n是噪聲功率譜密度為,,(W/Hz)
  香農(nóng)公式描述了:有限帶寬、有隨機(jī)熱噪聲,、信道的最大傳輸速率  與 信道帶寬信號(hào)噪聲功率比之間的關(guān)系.
  實(shí)際的信道上存在損耗,、延遲、噪聲,。損耗引起信號(hào)強(qiáng)度減弱,,導(dǎo)致信
噪比S/N降低。延遲會(huì)使接收端的信號(hào)產(chǎn)生畸變,。噪聲會(huì)破壞信號(hào),,產(chǎn)生誤
碼。持續(xù)時(shí)間0.01s的干擾會(huì)破壞約560個(gè)比特(56Kbit/s)
  1,、香農(nóng)公式給出了信息傳輸速率的極限,,即對(duì)于一定的傳輸帶寬(以赫茲為單位)和一定的信噪比,信息傳輸速率的上限就確定了,。這個(gè)極限是不能夠突破的,。要想提高信息的傳輸速率,或者必須設(shè)法提高傳輸線路的帶寬,,或者必須設(shè)法提高所傳信號(hào)的信噪比,,此外沒有其他任何辦法。至少到現(xiàn)在為止,,還沒有聽說有誰能夠突破香農(nóng)公式給出的信息傳輸速率的極限。
  2,、香農(nóng)公式告訴我們,,若要得到無限大的信息傳輸速率,只有兩個(gè)辦法:要么使用無限大的傳輸帶寬(這顯然不可能),,要么使信號(hào)的信噪比為無限大,,即采用沒有噪聲的傳輸信道或使用無限大的發(fā)送功率(當(dāng)然這些也都是不可能的)。
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三,、3個(gè)結(jié)論1個(gè)證明: 

1. 任何一信道都有信道容量C,。當(dāng)信源的信息速率小于或等于信道容量C時(shí),,理論上存在一種方法,能以任意小的差錯(cuò)率在信道中傳輸,。反之,,則不可能。

2. 當(dāng) B ,、S/N 一定時(shí),,則C為定值。

3. 每達(dá)到一定的C,,可用不同的B,、S/N 組合來實(shí)現(xiàn),B 增大時(shí),,S/N 減小,,

    二者變化相反。

4. 無限增大B ,,不能使C無窮大,,C=1.44S/n,  證如下:

            因?yàn)椋篊=B*log2(1+S/nB)    

                                       --------用一般數(shù)學(xué)關(guān)系,,將 B=(S/n) *(nB/S)

      ?。?S/n) *(nB/S)* log2(1+S/nB)

            B趨近無窮大:取極限

       LimC = Lim(S/n) *(nB/S) * log2(1+S/nB)   

                                                          -----設(shè) x=S/nB

                               = Lim(S/n)* (1/x)log2(1+x)

                                                   ------   (1/x)log2(1+x) 重要極限    

           = (S/n)*log2(e)

                              =    1.44* S/n

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