香农采样定理的基本内容是由谁首先提出的，信噪比单位30db=1000
香农采样定理的基本内容是由什么人第一提出的？
E. T. Whittaker第一提出的，后面克劳德·香农 ，Harry Nyquist，V. A. Kotelnikov 也对这个定理做了重要奉献。 香农采样定理，又称奈奎斯特采样定理是信息论，非常是通讯与信号处理学科中的一个重要基本结论。1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的高大码元传输速率的公式：理想低通信道的高大码元传输速率=2W*log2N（这当中W是理想低通信道的带宽，N是电平强度）
信噪比为30db为啥是1000？
信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比，即：S/N。
用分贝（dB）作为度量单位，即：信噪比（dB）= 10 * log10(S/N) (dB)
比如：当S/N=10时，信噪比为10dB；当S/N=1000时，信噪比为30dB。
香农公式：
香农(Shannon)用信息论的理论推导出了带宽受限且有高斯白噪声干扰的信道的极限、无差错的信息传输速率。
信道的极限信息传输速率 C 可表达为
C = W log2(1+S/N) b/s
W 为信道的带宽（以 Hz 为单位）
S 为信道内所传信号的平均功率
N 为信道内部的高斯噪声功率
dB是根据a=10lg（a）换算后面的单位。30dB就是10lg（S/N）=30，故此，信噪比S/N=1000。
dac采样原理？
又称奈奎斯特采样定理，即当采样频率fs 大于信号中高频率fmax的2倍时，采样后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息。在大多数情况下实质上应用中保证采样频率为信号高频率的2.56~4倍。
1924 Nyquist（奈奎斯特）推导出理想低通信道的高码元传输速率公式（传码率）。
1928 H.奈奎斯特推出采样定理，故称为奈奎斯特采样定理。
1933年，俄罗斯科捷利尼科夫第一次用公式严格表达这一定理。
1948 信息论创始人 香农对这一定理加以明确地说明，并正式作为定理引用，故不少文献也称香农采样定理。
采样定理有不少表达形式，但基本的是 时域采样定理 和 频域采样定理 。
说明信道传输的速率与信道带宽当中的关系是什么?什么是低通信道？
数据传输速率的定义
数据传输速率是描述数据传输系统的重要技术指标之一。数据传输速率在数值上等于每秒种传输构成数据代码的二进制比特数，单位为比特/秒(bit/second)，记作bps。针对二进制数据，数据传输速率为：
S=1/T(bps)
这当中，T为发送每一比特所需时间。比如，假设在通信信道上发送一比特0、1信号所需时间是0.001ms，既然如此那，信道的数据传输速率为1 000 000bps。
在实质上应用中，经常会用到的数据传输速率单位有：kbps、Mbps和Gbps。这当中：
1kbps＝103bps 1Mbps＝106kbps 1Gbps＝109bps
带宽与数据传输速率
在现代互联网技术中，大家总是以“带宽”来表示信道的数据传输速率，“带宽”与“速率”基本上是同义词。信道带宽与数据传输速率的关系可以奈奎斯特(Nyquist)准则与香农(Shanon)定律描述。
奈奎斯特准则指出：假设间隔为π/ω(ω=2πf),通过理想通信信道传输窄脉冲信号，则前后码元当中不出现相互窜扰。因为这个原因，针对二进制数据信号的大数据信息内容服务平台传输速率Rmax与通信信道带宽B（B=f,单位Hz)的关系可以写为：
Rmax＝2.f(bps)
针对二进制数据若信道带宽B=f=3000Hz，则大数据信息内容服务平台传输速率为6000bps。
奈奎斯特定理描述了有限带宽、无噪声信道的大数据信息内容服务平台传输速率与信道带宽的关系。香农定理则描述了有限带宽、有随机热噪声信道的大传输速率与信道带宽、信噪比当中的关系。
香农定理指出：在有随机热噪声的信道使用电脑或手机在线上传输数据信号时，数据传输速率Rmax与信道带宽B、信噪比S/N的关系为：
Rmax＝B.log2(1+S/N)
式中，Rmax单位为bps,带宽B单位为Hz，信噪比S/N一般以dB（分贝）数表示。若S/N=30(dB),既然如此那，信噪比按照公式：
S/N(dB)=10.lg(S/N)
可得，S/N＝1000。若带宽B=3000Hz，则Rmax≈30kbps。香农定律给出了一个有限带宽、有热噪声信道的大数据信息内容服务平台传输速率的极限值。它表示针对带宽唯有3000Hz的通信信道，信噪比在30db时，不管数据采取二进制或更多的离散电平值表示，都不可以用越过0kbps的速率传输数据。
因为这个原因通信信道大传输速率与信道带宽当中存在着明确的关系，故此，大家可以用“带宽”去取代“速率”。比如，大家常把互联网的“高数据传输速率”用互联网的“高带宽”去表达。因为这个原因“带宽”与“速率”在互联网技术的讨论中基本上是同义词。
带宽：信号传输频率的大值和小值之差(Hz)。信道容量：单位时间内传输的大码元数(Baud)，或单位时间内传输的大二进制数(b/s)。数据传输速率：每秒钟传输的二进制数(b/s)。
带宽 :信道可以不失真地传输信号的频率范围。为不一样应用而设计的传输媒体具有不一样的信道质量，所支持的带宽带来一定不一样。
信道容量:信道在单位时间内可以传输的大信号量，表示信道的传输能力。信道容量有的时候，也表示为单位时间内可传输的二进制位的位数（称信道的数据传输速率，位速率），以位/秒（b/s）形式予以表示，简记为bps。
数据传输率:信道在单位时间内可以传输的大比特数。信道容量和信道带宽具有正比的关系：带宽越大，容量越大。(这句话是说,信道容量只是在受信噪比影响的情况下的信息传输速率)
低通信道：
任何实质上的信道带宽都是有限的，在传输信号时带来的各自不同的失真还有存在的各种干扰，让信道上的码元传输速率有一个上限。1924年奈奎斯特推导出在具有理想低通矩形特性的信道的情况下的高码元传输速率公式：
理想低通信道的高码元传输速率=2W Baud
W ：理想低通信道的带宽，单位为赫；Baud：波特，码元传输速率单位，1波特为每秒传送1个码元。奈氏准则的另一种表达方式是：每赫带宽的理想低通信道的高码元传输速率是每秒传送2个码元。
针对具有理想带通矩形特性的信道（带宽为W），奈氏准则就变为
理想带通信道的高码元传输速率=W Baud
即每赫带宽的带通信道的高码元传输速率为每秒传送1个码元。
信息熵是定义的还是推导的？
信息是个很抽象的概念。大家经常说信息不少，或者信息较少，但却超级难说了解信息究竟有多少。例如一本五十万字的中文书究竟有多少信息量。
直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才处理了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是C．E．香农从热力学中借用过来的。热力学中的热熵是表示分子状态混乱程度的物理量。香农用信息熵的概念来描述信源的无法确定度。
信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农首次用数学语言阐明了可能性与信息冗余度的关系
