我们通过一个最简单的例子来说明数据通信系统的模型。这个例子就是两个计算机经过普通电话机的连线，再经过公用电话网进行通信。

　　如图下所示，一个数据通信系统可划分为三大部分，即源系统（或发送端、 发送方）、 传输系统（或传输网络）和目的系统（或接收端、接收方）。

　　源点设备产生要传输的数据，例如，从计算机的键盘输入汉字，计算机产生输出的数字比特流。源点又称为源站，或信源。

　　通常源点生成的数字比特流要通过发送器编码后才能够在传输系统中进行传输。典型的发送器就是调制器。现在很多计算机使用内置的调制解调器（包含调制器和解调器），用户在计算机外面看不见调制解调器。

　　接收器 接收传输系统传送过来的信号，并把它转换为能够被目的设备处理的信息。典型的接收器就是解调器，它把来自传输线路上的模拟信号进行解调，提取出在发送端置入的消息，还原出发送端产生的数字比特流。

　　终点(destination) 终点设备从接收器获取传送来的数字比特流，然后把信息输出（例如，把汉字在计算机屏幕上显示出来）。终点又称为目的站，或信宿。

　　在源系统和目的系统之间的传输系统可以是简单的传输线，也可以是连接在源系统和目的系统之间的复杂网络系统。

　　通信的目的是传送消息(message)。如话音、文字、图像、视频等都是消息。 数据(data)是运送消息的实体。根据 RFC 4949 给出的定义，数据是使用特定方式表示的信息，通常是有意义的符号序列。这种信息的表示可用计算机或其他机器（或人）处理或产生。 信号(signal)则是数据的电气或电磁的表现。

　　（1）模拟信号，或连续信号--代表消息的参数的取值是连续的。例如在下图中，用户家中的调制解调器到电话端局之间的用户线上传送的就是模拟信号。

　　（2）数字信号，或离散信号--代表消息的参数的取值是离散的。例如在下图中，用户家中的计算机到调制解调器之间，或在电话网中继线上传送的就是数字信号。在使用时间域（或简称为时域）的波形表示数字信号时，代表不同离散数值的基本波形就称为码元。在使用二进制编码时，只有两种不同的码元，一种代表 0 状态而另一种代表 1 状态。

　　在许多情况下，我们要使用“信道(channel)”这一名词。信道和电路并不等同。信道一般都是用来表示向某一个方向传送信息的媒体。因此，一条通信电路往往包含一条发送信道和一条接收信道。

　　（1） 单向通信又称为单工通信，即只能有一个方向的通信而没有反方向的交互。无线电广播或有线电广播以及电视广播就属于这种类型。

　　（2）双向交替通信又称为半双工通信，即通信的双方都可以发送信息，但不能双方同时发送（当然也就不能同时接收）。这种通信方式是一方发送另一方接收，过一段时间后可以再反过来。

　　（3）双向同时通信又称为全双工通信，即通信的双方可以同时发送和接收信息。单向通信只需要一条信道，而双向交替通信或双向同时通信则都需要两条信道（每个方向各一条）。显然，双向同时通信的传输效率最高。

　　这里要提醒读者注意，有时人们也常用“单工”这个名词表示“双向交替通信”。如常说的“单工电台”并不是只能进行单向通信。正因为如此， ITU-T 才不采用“单工”、“半双工”和“全双工”这些容易弄混的术语作为正式的名词。

　　来自信源的信号常称为基带信号（即基本频带信号）。像计算机输出的代表各种文字或图像文件的数据信号都属于基带信号。基带信号往往包含有较多的低频成分，甚至有直流成分，而许多信道并不能传输这种低频分量或直流分量。为了解决这一问题，就必须对基带信号进行调制(modulation)。

　　调制可分为两大类。一类是仅仅对基带信号的波形进行变换，使它能够与信道特性相适应。变换后的信号仍然是基带信号。这类调制称为基带调制。由于这种基带调制是把数字信号转换为另一种形式的数字信号，因此大家更愿意把这种过程称为编码(coding)。另一类调制则需要使用载波(carrier)进行调制，把基带信号的频率范围搬移到较高的频段，并转换为模拟信号，这样就能够更好地在模拟信道中传输。经过载波调制后的信号称为带通信号（即仅在一段频率范围内能够通过信道），而使用载波的调制称为带通调制。

　　从信号波形中可以看出，曼彻斯特(Manchester)编码产生的信号频率比不归零制高。从自同步能力来看，不归零制不能从信号波形本身中提取信号时钟频率（这叫做没有自同步能力），而曼彻斯特编码具有自同步能力。

　　为了达到更高的信息传输速率，必须采用技术上更为复杂的多元制的振幅相位混合调制方法。例如， 正交振幅调制 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)。

　　几十年来，通信领域的学者一直在努力寻找提高数据传输速率的途径。这个问题很复杂，因为任何实际的信道都不是理想的，都不可能以任意高的速率进行传送。我们知道，数字通信的优点就是：虽然信号在信道上传输时会不可避免地产生失真，但在接收端只要我们从失真的波形中能够识别出原来的信号，那么这种失真对通信质量就没有影响。例如，图(a)表示信号通过实际的信道传输后虽然有失真，但在接收端还可识别并恢复出原来的码元。但图(b)就不同了，这时信号的失真已很严重，在接收端无法识别码元是 1 还是 0。码元传输的速率越高，或信号传输的距离越远，或噪声干扰越大，或传输媒体质量越差，在接收端的波形的失真就越严重。

　　具体的信道所能通过的频率范围总是有限的。信号中的许多高频分量往往不能通过信道。像上图所示的发送信号是一种典型的矩形脉冲信号，它包含很丰富的高频分量。如果信号中的高频分量在传输时受到衰减，那么在接收端收到的波形前沿和后沿就变得不那么陡峭了，每一个码元所占的时间界限也不再是很明确的，而是前后都拖了“尾巴”。这样，在接收端收到的信号波形就失去了码元之间的清晰界限。这种现象叫做码间串扰。严重的码间串扰使得本来分得很清楚的一串码元变得模糊而无法识别。早在 1924 年，奈奎斯特(Nyquist)就推导出了著名的奈氏准则。他给出了在假定的理想条件下，为了避免码间串扰，码元的传输速率的上限值。奈氏准则的推导已超出本书的范围，这可在通信原理教科书中查阅到。我们需要知道的就是： 在任何信道中，码元传输的速率是有上限的， 传输速率超过此上限， 就会出现严重的码间串扰的问题，使接收端对码元的判决（即识别） 成为不可能。

　　如果信道的频带越宽，也就是能够通过的信号高频分量越多，那么就可以用更高的速率传送码元而不出现码间串扰。

　　噪声存在于所有的电子设备和通信信道中。由于噪声是随机产生的，它的瞬时值有时会很大， 因此噪声会使接收端对码元的判决产生错误（1 误判为 0 或 0 误判为 1）。但噪声的影响是相对的。如果信号相对较强，那么噪声的影响就相对较小。因此，信噪比就很重要。所谓信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比，常记为 S/N，并用分贝(dB)作为度量单位。即：

　　在 1948 年，信息论的创始人香农(Shannon)推导出了著名的香农公式。香农公式指出：信道的极限信息传输速率 C 是

　　式中， 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。香农公式的推导可在通信原理教科书中找到。这里只给出其结果。

　　式中， 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。香农公式的推导可在通信原理教科书中找到。这里只给出其结果。

　　从以上所讲的不难看出，对于频带宽度已确定的信道，如果信噪比也不能再提高了，并且码元传输速率也达到了上限值，那么还有什么办法提高信息的传输速率呢？这就是用编码的方法让每一个码元携带更多比特的信息量。我们可以用个简单的例子来说明这个问题。

　　如果直接传送，则每一个码元所携带的信息量是 1 bit。现将信号中的每 3 个比特编为一个组，即 101, 011, 000, 110, 111, 010, …。 3 个比特共有 8 种不同的排列。我们可以用不同的调制方法来表示这样的信号。例如，用 8 种不同的振幅，或 8 种不同的频率，或 8 种不同的相位进行调制。假定我们采用相位调制，用相位ϕ0 表示 000, ϕ1 表示 001, ϕ2 表示 010,…,ϕ7 表示 111。这样，原来的 18 个码元的信号就转换为由 6 个新的码元（即由原来的每三个bit 构成一个新的码元）组成的信号：

　　自从香农公式发表后，各种新的信号处理和调制方法不断出现，其目的都是为了尽可能地接近香农公式给出的传输速率极限。在实际信道上能够达到的信息传输速率要比香农的极限传输速率低不少。这是因为在实际信道中，信号还要受到其他一些损伤，如各种脉冲干扰和在传输中产生的失真， 等等。这些因素在香农公式的推导过程中并未考虑。