任何實際的信道都不是理想的，在傳輸信號時會產生各種失真以及帶來多種干擾。
數字通信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信號，那么這種失真對通信質量就沒有影響。
上圖中信號通過實際信道后雖然有失真，但在接收端還可以識別出原來的碼元。
上圖中，通過信道后，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，或信號傳輸的距離越遠，或噪聲干擾越大，或傳輸媒體質量越差，在信道的接收端，波形的失真就越嚴重。
影響信道上的數字信息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比特信息量。
碼元的傳輸速率受信道能夠通過的頻率范圍影響，每個碼元承載的比特信息量則受信道的信噪比影響。
（1）信道能夠通過的頻率范圍
在信道上傳輸的數字信號其實是使用多個頻率的模擬信號進行多次諧波而成的方波，如圖所示。
假如數字信號頻率位1000Hz，需要使用1000Hz的模擬信號作為基波，基本信號和更高頻率諧波疊加形成數字信號的波形。
經過多次更高頻率的波進行諧波，可以形成接近數字信號的波形，現在大家應該明白了為什么數字信號中包含更高頻率的諧波了。
具體的信道所能通過的模擬信號的頻率范圍總是有限的。能夠通過的最高頻率減去最低頻率就是該信道的帶寬。
如圖所示的電話線，假定其允許頻率范圍從300~3300Hz的模擬信號能夠通過，低於300Hz和高於3300Hz的模擬信號均不能通過，則電話線的帶寬位3000Hz。
前面講了模擬信號通過信道的頻率是有一定范圍的，如上圖所示。
數字信號通過信道，數字信號中高頻分量（高頻模擬信號）有可能不能通過信道或者衰減，接收到的波形前沿和后沿就變得不那么陡峭。
碼元之間所占用的時間界限也不再明顯，而是前后都拖了尾巴。這樣在接收端收到的信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代碼變得模糊而無法識別。
早在1924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。
在任何信道中，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。
如果信道的頻帶越寬，也就是能夠通過的信號高頻分量越多，那么就可以使用更高速率傳遞碼元而不會出現碼間串擾。
理想低通信道的最高碼元傳輸速率=2WBaud w是理想低通信道的帶寬，單位是Hz。 Band是波特，是碼元傳輸速率的單位。
使用奈氏准則給出的公式，可以根據信道的帶寬，計算出碼元的最高傳輸速率。
（2）信噪比
既然代碼的傳輸速率有上限，如果打算讓信道更快的傳輸信息，就需要讓一個碼元承載更多的比特信息量。
有二進制碼元，一個碼元代表一個比特，八進制碼元，一個碼元表示三比特，十六進制碼元，一個碼元表示四比特。
要是可以無限提高一碼元攜帶比特信息量，信道傳輸數據的速率豈不是可以無線提高？其實信道傳輸信息的能力也是有上限的。
噪聲存在於所有的電子設備和通信信道中。由於噪聲是隨機產生的，它的瞬時值有時會很大。
在電壓范圍一定的情況下，十六進制碼元波形之間的差別要比八進制碼元波形之間的差別小。
在真實信道傳輸由於噪聲干擾，碼元波形差別太小的在接受端就不易清晰的識別。
信道的極限信息傳輸速率受那些因素影響了。下面我們來看看香農公式。
噪音的影響是相對的，如果信號相對較強，那么噪聲的影響就相對較小。因此信噪比就很重要。
所謂信噪比就是信號的平均功率和噪聲的平均功率之比，常記為S/N，並用分貝（dB）作為度量單位。即
信噪比(dB) =10log10(S/N)（dB）
例如，當S/N=10時，信噪比為10dB；而當S/N=1000時，信噪比為30dB。
在1948年，信息論的創始人x香農推導出著名的香農公式。香農公式指出：信道的極限信息傳輸速率C是：
C = Wlog2（1+S/N） (b/s)
式中，w為信道的帶寬（以Hz為單位）；s為信道內所傳信號的平均功率；N為信道內部的高斯噪聲功率。
香農公式表明，信道的帶寬或信道中的信噪比越大，信息的極限傳輸速率就高。
香農公式的意義在於：只要信息傳輸速率低於信道的極限信息傳輸速率，就一定可以找到某種方法來實現無差錯的傳輸。