哈里·奈奎斯特（Harry
Nyquist），美国物理学家，1889年出生在瑞典。1976年在德克萨斯逝世。奈奎斯特对信息论做出了重大的贡献。奈奎斯特1907年移民到美国并于1912年进入北达克塔大学学习。1917年在耶鲁大学获得物理学博士学位。1917年～1934年在AT&T公司工作，后转入贝尔
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电话实验室工作。
作为贝尔电话实验室的工程师，在热噪声(Johnson-Nyquist noise)和反馈放大器稳定性方面做出了很大的贡献他早期的理论性工作 （右为奈奎斯特）
是关于确定传输信息的需满足的带宽要求，在《贝尔系统技术》期刊上发表了《影响电报速度传输速度的因素》文章，为后来香农的信息论奠定了基础。
1927年，奈奎斯特确定了如果对某一带宽的有限时间连续信号（模拟信号）进行抽样，且在抽样率达到一定数值时，根据这些抽样值可以在接收端准确地恢复原信号。为不使原波形产生“半波损失”，采样率至少应为信号最高频率的两倍，这就是著名的奈奎斯特采样定理。奈奎斯特1928年发表了《电报传输理论的一定论题》。
1954年，他从贝尔实验室退休。（图中右为Harry Nyquist）
奈奎斯特定理与香农定理
当时，奈奎斯特正致力于研究通过带宽受限的通道传输电报信号。早在1924年，奈奎斯特就认识到在任何信道中，码元传输的速率都是有上限的，并推导出一个计算公式，用来推算无噪声的、有限带宽信道的最大数据传输速率，这就是 今天的奈奎斯特定理。由于这个定理只局限在无噪声的环境下计算信道最大数据传输速率，而在有噪声的环境下仍然不能有效计算出信道最大数据传输速率，因此在 1948年，香农（Claude Shannon）把奈奎斯特的工作进一步扩展到了信道受到随机噪声干扰的情况，即在有随机噪声干扰的情况计算信道最大数据传输速率，这就是今天的香农定理。下面分别介绍这两个定理。
1．奈奎斯特定理
（1）奈奎斯特采样定理：
当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息；采样定理是信息量化的基础，使离散的2琎制比特表示连续的模拟量的理论依据。
（2）奈氏准则:
1924年，奈奎斯特（Nyquist）就推导出在理想低通信道下的最高码元传输速率的公式：
理想低通信道下的最高码元传输速率＝2W Baud
其中W是理想低通信道的带宽，单位为赫兹；Baud是波特，即码元传输速率的单位，1波特为每秒传送1个码元。奈氏准则的另一种表达方法是：每赫兹带宽的理想低通信道的最高码元传输速率是每秒2个码元。若码元的传输速率超过了奈氏准则所给出的数值，则将出现码元之间的互相干扰，以致在接收端就无法正确判定码元是1还是0。对于具有理想带通矩形特性的信道（带宽为W），奈氏准则就变为：理想带通信道的最高码元传输速率＝1W Baud即每赫宽带的带通信道的最高码元传输速率为每秒1个码元。
利用奈氏准则可以做一些简单的估算例如：WCDMA的码片速率为3.84Mps 如果采用16QAM调制方式最大可以得到的极限信息传输速率为3.84*4==15.36Mb/s，HSDPA技术采用16QAM调制方式的极限速度为14.4Mb/s。如果想得到更高的速率就要采用高阶的调制方式
2．香农定理
奈奎斯特考虑了无噪声的理想信道，而且奈奎斯特定理指出，当所有其他条件相同时，信道带宽加倍则数据传输速率也加倍。但是对于有噪声的信道，情况将会 迅速变坏。现在让我们考虑一下数据传输速率、噪声和误码率之间的关系。噪声的存在会破坏数据的一个比特或多个比特。假如数据传输速率增加了，每比特所占用 的时间会变短，因而噪声会影响到更多比特，则误码率会越大。
对于通过有噪声信道传输数字数据而言，信噪比非常重要，因为它设定了有噪声信道一个可达的数据传输速率上限，即对于带宽为W赫兹，信噪比为S/N的信道，其最大数据传输速率（信道容量）为：
C = W×log2(1+S/N)（bps）
例如，对于一个带宽为3KHz，信噪比为30dB（S/N就是1000）的话音信道，无论其使用多少个电平信号发送二进制数据，其数据传输速率 不可能超过30Kbps。值得注意的是，香农定理仅仅给出了一个理论极限，实际应用中能够达到的速率要低得多。其中一个原因是香农定理只考虑了热噪声（白 噪声），而没有考虑脉冲噪声等因素。
香农定理给出的是无误码数据传输速率。香农还证明，假设信道实际数据传输速率比无误码数据传输速率低，那么使用一个适当的信号编码来达到无误码数据传 输速率在理论上是可能的。遗憾的是，香农并没有给出如何找到这种编码的方法。不可否认的是，香农定理确实提供了一个用来衡量实际通信系统性能的标准。
作为贝尔电话实验室的工程师，在热噪声(Johnson-Nyquist noise)和反馈放大器稳定性方面做出了很大的贡献他早期的理论性工作 （右为奈奎斯特）
是关于确定传输信息的需满足的带宽要求，在《贝尔系统技术》期刊上发表了《影响电报速度传输速度的因素》文章，为后来香农的信息论奠定了基础。
1927年，奈奎斯特确定了如果对某一带宽的有限时间连续信号（模拟信号）进行抽样，且在抽样率达到一定数值时，根据这些抽样值可以在接收端准确地恢复原信号。为不使原波形产生“半波损失”，采样率至少应为信号最高频率的两倍，这就是著名的奈奎斯特采样定理。奈奎斯特1928年发表了《电报传输理论的一定论题》。
1954年，他从贝尔实验室退休。（图中右为Harry Nyquist）
奈奎斯特定理与香农定理
当时，奈奎斯特正致力于研究通过带宽受限的通道传输电报信号。早在1924年，奈奎斯特就认识到在任何信道中，码元传输的速率都是有上限的，并推导出一个计算公式，用来推算无噪声的、有限带宽信道的最大数据传输速率，这就是 今天的奈奎斯特定理。由于这个定理只局限在无噪声的环境下计算信道最大数据传输速率，而在有噪声的环境下仍然不能有效计算出信道最大数据传输速率，因此在 1948年，香农（Claude Shannon）把奈奎斯特的工作进一步扩展到了信道受到随机噪声干扰的情况，即在有随机噪声干扰的情况计算信道最大数据传输速率，这就是今天的香农定理。下面分别介绍这两个定理。
1．奈奎斯特定理
（1）奈奎斯特采样定理：
当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息；采样定理是信息量化的基础，使离散的2琎制比特表示连续的模拟量的理论依据。
（2）奈氏准则:
1924年，奈奎斯特（Nyquist）就推导出在理想低通信道下的最高码元传输速率的公式：
理想低通信道下的最高码元传输速率＝2W Baud
其中W是理想低通信道的带宽，单位为赫兹；Baud是波特，即码元传输速率的单位，1波特为每秒传送1个码元。奈氏准则的另一种表达方法是：每赫兹带宽的理想低通信道的最高码元传输速率是每秒2个码元。若码元的传输速率超过了奈氏准则所给出的数值，则将出现码元之间的互相干扰，以致在接收端就无法正确判定码元是1还是0。对于具有理想带通矩形特性的信道（带宽为W），奈氏准则就变为：理想带通信道的最高码元传输速率＝1W Baud即每赫宽带的带通信道的最高码元传输速率为每秒1个码元。
利用奈氏准则可以做一些简单的估算例如：WCDMA的码片速率为3.84Mps 如果采用16QAM调制方式最大可以得到的极限信息传输速率为3.84*4==15.36Mb/s，HSDPA技术采用16QAM调制方式的极限速度为14.4Mb/s。如果想得到更高的速率就要采用高阶的调制方式
2．香农定理
奈奎斯特考虑了无噪声的理想信道，而且奈奎斯特定理指出，当所有其他条件相同时，信道带宽加倍则数据传输速率也加倍。但是对于有噪声的信道，情况将会 迅速变坏。现在让我们考虑一下数据传输速率、噪声和误码率之间的关系。噪声的存在会破坏数据的一个比特或多个比特。假如数据传输速率增加了，每比特所占用 的时间会变短，因而噪声会影响到更多比特，则误码率会越大。
对于通过有噪声信道传输数字数据而言，信噪比非常重要，因为它设定了有噪声信道一个可达的数据传输速率上限，即对于带宽为W赫兹，信噪比为S/N的信道，其最大数据传输速率（信道容量）为：
C = W×log2(1+S/N)（bps）
例如，对于一个带宽为3KHz，信噪比为30dB（S/N就是1000）的话音信道，无论其使用多少个电平信号发送二进制数据，其数据传输速率 不可能超过30Kbps。值得注意的是，香农定理仅仅给出了一个理论极限，实际应用中能够达到的速率要低得多。其中一个原因是香农定理只考虑了热噪声（白 噪声），而没有考虑脉冲噪声等因素。
香农定理给出的是无误码数据传输速率。香农还证明，假设信道实际数据传输速率比无误码数据传输速率低，那么使用一个适当的信号编码来达到无误码数据传 输速率在理论上是可能的。遗憾的是，香农并没有给出如何找到这种编码的方法。不可否认的是，香农定理确实提供了一个用来衡量实际通信系统性能的标准。