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电子信息基础北大考研真题电子信息基础北大考研真题近年来，电子信息技术的快速发展已经成为推动社会进步的重要驱动力。
作为电子信息领域的重要学科，电子信息基础在北大考研中占据着重要的地位。
今天，我们将深入探讨电子信息基础北大考研真题，以期帮助广大考生更好地理解和应对考试。
首先，我们来看一道典型的电子信息基础北大考研真题：【题目】在数字通信系统中，常用的调制方式有幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）等。
请问在这三种调制方式中，哪一种对噪声最敏感？【解析】这道题目涉及到数字通信系统中的调制方式以及噪声的影响。
在这三种调制方式中，幅度调制（AM）是最容易受到噪声干扰的。
这是因为幅度调制的信号中包含了信息信号的幅度变化，而噪声会导致幅度的波动，从而干扰信息的传输和解码。
接下来，我们来分析一下这道题目的背景和考点。
数字通信系统是指利用数字技术进行信息传输的系统，其调制方式是将模拟信号转换为数字信号的过程。
幅度调制、频率调制和相位调制是数字通信系统中常用的调制方式。
了解这些调制方式的特点和应用场景对于理解数字通信系统的原理和工作机制非常重要。
在这道题目中，考生需要了解幅度调制的基本原理和噪声对信号传输的影响。
幅度调制是通过改变载波的幅度来传输信息的一种调制方式。
在传输过程中，噪声会引起信号幅度的波动，从而干扰信息的传输和解码。
因此，幅度调制对噪声最为敏感。
除了这道题目，北大考研中还有许多关于电子信息基础的真题。
这些题目涵盖了电路、信号与系统、数字电路、通信原理等多个方面的知识点。
通过解析这些真题，考生可以更好地理解和掌握电子信息基础的知识，提高解题能力和应试水平。
在备考电子信息基础时，考生应该注重以下几个方面的内容：首先，要理解电子信息基础的基本概念和原理。
电子信息基础是电子信息技术的基础学科，涉及到电路、信号与系统、数字电路、通信原理等多个方面的知识。
考生应该通过学习教材和参考书籍，掌握这些基本概念和原理，建立起扎实的基础。
通信中的常见噪声几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的白噪声在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域 卜⑷.0匚十可内是常数,即服从均匀分布。
之所以称它为 白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
白噪声的功率谱密度函通常被定义为而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
式中, 一个常数，单位为 W/Hz 。
若采用单边频谱，即频率在（(2-22)_____ ）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成(2-23)由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数里卫］互为傅氏变换对，即=；■••订（2-24）因此，白噪声的自相关函数•为_________ JJ ______________________________ ( 2-25)式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于 ______________ 处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在1J/2时才相关,实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时, 就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到 看作白噪声。
高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓 高斯噪声|是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一 维概率密度函数可用数学表达式表示为通常，通信信道中噪声的均值 匡］=0。
由此，我们可得到一个 重要的结论：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下:因为噪声的平均功率而噪声的方差为口— D ［琲）2站［喊）-总（毗））了 ；=&齡（0 I-［%◎））『=凤Q ）-疋=MEJ HZ ,且功率谱密度函数在 0〜心'I Hz 内基本均匀分布，因此可以将它式中，"I 为噪声的数学期望值，也就是均值;_为噪声的方差。
移动通信中的噪声和干扰[正文]1、引言本文档旨在介绍移动通信中的噪声和干扰问题。
移动通信是现在社会中广泛应用的一项技术，然而在信号传输过程中，常常会受到各种噪声和干扰的影响。
了解和应对噪声和干扰问题对于确保通信质量和稳定性至关重要。
2、噪声的类型和来源2.1 热噪声热噪声是由于温度引起的电子器件内部自发的电流和电压波动所产生的噪声。
其功率谱密度与频率成正比，常见于无线通信系统中。
2.2 互调失真噪声互调失真噪声是由于非线性元件之间的相互作用所引起的，通常可通过恰当的信号调整和滤波来减小。
2.3 射频干扰射频干扰是由其他无线电设备或电磁场产生的来自无线通信频段的干扰信号。
常见的射频干扰源包括电视、无线电、雷达等，可通过频率规划和滤波器来减小。
3、移动通信中的干扰现象3.1 信号强度衰减在信号传输过程中，信号强度会随距离的增加而衰减。
这种衰减会导致信号质量下降和通信中断的问题，可通过增设信号中继站来弥补信号衰减。
3.2 多径效应移动通信信号在传播过程中可能会由于反射、折射等现象产生多条路径，导致接收端收到多个不同相位和幅度的信号。
这种多径效应会导致信号间干扰，可通过等化器来补偿干扰。
4、噪声和干扰对通信质量的影响4.1 信噪比（SNR）的影响信噪比是信号功率与噪声功率之比，是衡量通信质量的重要指标之一。
当信噪比较低时，接收到的信号可能会被噪声淹没，导致通信质量下降和误码率增加。
4.2 误码率（BER）的影响误码率是在数据传输中出现错误比特的概率。
当噪声和干扰较大时，误码率会增加，导致数据传输的可靠性降低。
5、噪声和干扰的抑制和消除方法5.1 频率规划通过合理规划和分配无线信道频率，可以降低不同无线设备之间的干扰。
5.2 信号调整与增强采用合适的调制方式和编码方法，结合差错检测与纠正技术，可以在一定程度上提高抗噪声和干扰能力。
5.3 滤波器的应用在接收端加入滤波器，可以滤除目标频段之外的干扰信号。
6、结论本文介绍了移动通信中的噪声和干扰问题。
通信系统中的噪声和干扰分析通信系统作为现代通信技术的重要组成部分，承载着人们信息传输的需求。
然而，通信系统在传输过程中常常会面临噪声和干扰的问题，给通信质量带来一定影响。
因此，在通信系统设计和运营中，对噪声和干扰的分析十分必要。
一、噪声的概念及分类噪声是指无用的、不可避免的信号，它具有随机性和不可预测性。
它可以来自多种原因，如电子元器件的热噪声、信号的传输过程中的非理想因素等。
在通信系统中，噪声是不可避免的，但可以通过信号处理技术进行降噪。
噪声可以分为白噪声和色噪声两类。
白噪声是指功率谱密度在整个频带内都是常数的噪声，其特点是各种频率成分的功率相等。
而色噪声是指功率谱密度在不同频带内具有不同的特性，如红噪声、蓝噪声等。
二、噪声对通信系统的影响噪声会对通信系统的性能产生负面影响。
首先，噪声会降低信号的信噪比，使信号的可靠性下降。
其次，噪声会增加误码率，导致信息传输的错误。
此外，噪声还会导致信道容量的减少，限制通信系统的传输速率。
三、干扰的概念及分类干扰是指不属于信号本身的外来信号，其来源可以是人为的，也可以是自然的。
干扰会导致信号的失真或被截断，从而降低通信系统的可靠性。
干扰可以分为同频干扰和异频干扰两类。
同频干扰是指干扰信号与待接收信号处于同一频带，往往会导致信号的叠加和失真。
异频干扰是指干扰信号与待接收信号处于不同频带，但干扰频率与信号频率有一定的关系，会引起频率混叠现象。
四、干扰对通信系统的影响干扰会对通信系统的性能产生明显影响。
首先，干扰会降低信号的接收质量，导致通信质量下降。
其次，干扰会增加误码率，降低信号的可靠性。
此外，干扰还可能导致通信系统的中断或死机，使系统无法正常工作。
五、噪声和干扰分析方法对于噪声和干扰的分析，可以采用以下方法：1. 信号处理方法：通过使用滤波器等信号处理技术，可以有效降低噪声水平，提高信号的接收质量。
2. 频谱分析方法：通过对信号的频谱进行分析，可以确定干扰的频率范围和强度，从而采取相应的抑制措施。
通信工程中的噪声与干扰分析在当今信息时代，通信工程扮演着至关重要的角色，它让我们能够在全球范围内迅速、准确地传递信息。
然而，在通信过程中，噪声与干扰的存在却常常给信息的传输带来诸多问题。
了解和分析通信工程中的噪声与干扰，对于提高通信质量、保障信息的可靠传输具有重要意义。
一、通信工程中的噪声噪声，简单来说，就是在通信系统中除了有用信号之外的各种随机的、不可预测的信号。
它就像是信号传输道路上的“绊脚石”，会使信号发生失真、误码等问题。
热噪声是通信中常见的一种噪声，它是由电子的热运动引起的。
无论通信设备是否在工作，热噪声始终存在。
在导体中，电子的无规则热运动导致了电流的微小波动，这种波动就形成了热噪声。
热噪声的功率谱密度在很宽的频率范围内是均匀分布的，因此也被称为白噪声。
散粒噪声则主要出现在电子设备的半导体器件中，比如二极管、晶体管等。
当电流通过这些器件时，由于载流子的离散性，电流会出现微小的起伏，从而产生散粒噪声。
还有一种常见的噪声是闪烁噪声，也称为 1/f 噪声。
它的功率谱密度与频率成反比，通常在低频段较为显著。
闪烁噪声的产生机制比较复杂，与半导体器件中的缺陷、杂质等因素有关。
二、通信工程中的干扰干扰与噪声有所不同，干扰通常是指由外部因素引起的、具有一定规律性和可预测性的信号。
同频干扰是指在通信系统中，使用相同频率的多个信号源之间相互干扰。
例如，在移动通信中，如果多个基站使用相同的频率，并且它们的覆盖区域有重叠，那么手机在这些区域就可能接收到多个相同频率的信号，从而导致干扰。
邻频干扰则是由于相邻频段的信号泄漏到有用信号的频段内而产生的干扰。
在频谱资源有限的情况下，相邻频段之间的隔离不够充分，就容易出现邻频干扰。
互调干扰是当多个不同频率的信号通过非线性器件时，产生的新的频率成分对有用信号造成的干扰。
这种干扰在通信系统中的放大器、混频器等非线性部件中较为常见。
三、噪声与干扰对通信系统的影响噪声和干扰会严重影响通信系统的性能。
通信原理-----噪声噪声，从广义上讲是指通信系统中有用信号以外的有害干扰信号，习惯上把周期性的、规律的有害信号称为干扰，而把其他有害的信号称为噪声。
噪声可以笼统的称为随机的，不稳定的能量。
它分为加性噪声和乘性噪声，乘性噪声随着信号的存在而存在，当信号消失后，乘性噪声也随之消失。
在这里我们主要讨论加性噪声。
一、信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面：1 人为噪声人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等，这些干扰一般可以消除，例如加强屏蔽、滤波和接地措施等2 自然噪声自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电、雷击、太阳黑子、大气中的电暴和各种宇宙噪声等，这些噪声所占的频谱X围很宽，并不像无线电干扰那样频率是固定的，所以这种噪声难以消除。
3 内部噪声内部噪声是系统设备本身产生的各种噪声，例如：电阻中自由电子的热运动和半导体中载流子的起伏变化等。
内部噪声是由无数个自由电子做不规则运动形成的，它的波形变化不规则，通常又称起伏噪声。
在数学上可以用随即过程来描述这种噪声，因此又称随机噪声。
随机噪声的分类常见的随机噪声可分为三类:〔1〕单频噪声单频噪声是一种连续波的干扰〔如外台信号〕，它可视为一个已调正弦波，但其幅度、频率或相位是事先不能预知的。
这种噪声的主要特点是占有极窄的频带，但在频率轴上的位置可以实测。
因此，单频噪声并不是在所有通信系统中都存在。
(2)脉冲噪声脉冲噪声是突发出现的幅度高而持续时间短的离散脉冲。
这种噪声的主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段。
从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱〔从甚低频到高频〕，但频率越高，其频谱强度就越小。
脉冲噪声主要来自机电交换机和各种电气干扰，雷电干扰、电火花干扰、电力线感应等。
数据传输对脉冲噪声的容限取决于比特速率、调制解调方式以与对差错率的要求。
脉冲噪声由于具有较长的安静期，故对模拟话音信号的影响不大,脉冲噪声虽然对模拟话音信号的影响不大，但是在数字通信中，它的影响是不容忽视的。
通信中的噪声分析技术分析随着通信技术的不断飞速发展，人们对通信质量的要求也越来越高，因为每一次通信过程中的噪声都会对通信质量产生很大的影响。
噪声是通信过程中的一种不可避免的存在，它是指在通信中产生的无用信号。
因此，噪声分析技术的研究和应用对于提高通信质量具有重要的意义。
一、噪声的来源及分类噪声是指在通信过程中产生的无用信号。
通常将噪声分为两类：外部噪声和内部噪声。
1、外部噪声外部噪声也被称为环境噪声，主要来源于通信信号的传输介质和周围的环境。
例如，无线通信中的电磁波干扰、高速公路旁车辆喧闹的声音等都属于外部噪声。
2、内部噪声内部噪声是指在通信系统中出现的，与通信信号产生和传输过程有关的电子噪声和量子噪声等。
例如，放大器、滤波器等通信系统的器件都会产生内部噪声。
二、噪声功率谱密度噪声的大小可以通过噪声功率谱密度来衡量。
噪声功率谱密度是指在单位带宽内噪声功率的密度，常用单位是瓦特/赫兹(W/Hz)。
通常情况下，噪声功率谱密度随频率增加而增加。
噪声功率谱密度可以用于信噪比的计算，在通信系统中，信号的功率越大，信噪比越高，说明信号传输的质量越好。
三、噪声分析技术对于通信系统的噪声分析，我们需要通过噪声分析技术来进行。
噪声分析技术主要有以下几种：1、噪声系数测试噪声系数测试是衡量放大器或滤波器指定频率下附加的噪声量大小的一种方法。
输入噪声信号和输出噪声信号的比值被称为噪声系数。
噪声系数越小，说明增益越好，通常在3-5 dB之间。
2、噪声测试通过对通信系统的特性进行测试，可以获得系统噪声功率谱密度等相关参数。
这种测试方法适用于电子器件、电路板、通信设备等系统。
3、噪声分析噪声分析是从整个通信系统中识别和消除噪声的最有效方法。
噪声分析可以通过掌握通信信号和噪声的频谱特征来进行。
通常利用FFT算法等方法对输入输出信号进行频域分析，对噪声进行识别和分析，然后进行适当的滤波和消除。
四、噪声分析技术的应用噪声分析技术在通信系统中应用非常广泛。
无线通信中的噪声与干扰抑制技术研究随着科技的进步和人们生活水平的提高，通信技术的应用也日益广泛。
无线通信正逐渐成为人们日常生活的必需品，从手机到智能家居，从工业生产到国防安全，无线通信的重要性不断凸显。
然而在无线通信中，噪声和干扰是一直存在的问题，如何有效地对其进行抑制便成了一项重要的研究课题。
一、噪声和干扰的类型噪声和干扰是指在无线通信中出现的各种随机因素，影响到无线信号的传输和接收。
它们的类型多种多样，常见的有以下几种。
1.热噪声：也称为热涨落噪声，是无线电子器件中最主要的噪声来源。
随着温度的升高，电子与晶格之间的热运动会引起电容和电感等电子器件的随机振荡现象，从而产生热噪声。
2.阻抗噪声：当信号通过电路时，电路中的元件存在着电容、电感等因素导致其内部阻抗出现波动，使得整个电路的内部产生了噪声。
3.干扰：一般是指电磁干扰，包括同频干扰和异频干扰，其源头可能是家电、天气、通信设备等。
以上三种噪声、干扰是无线通信中比较常见的问题，严重影响了通信信号的传输和接收。
二、噪声和干扰抑制技术的现状为了解决无线通信中的噪声和干扰问题，各国学者不断进行技术研究。
现有的噪声和干扰抑制技术主要包括以下几种。
1.信道编码：在无线通信中使用分组编码等技术，使得信号能够在传输过程中进行纠错，提高了通信的可靠性和稳定性。
2.功率控制：通过对无线信号的功率进行调控，降低干扰对其他信号的影响，并有效地减少热噪声的干扰。
3.滤波器：可以用低通滤波器增强可靠的信号，或用陷波器有效地削弱噪声的频率，或用带通滤波器分离和过滤出特定频范围内的信号，从而减少干扰。
4.调频技术：采用宽带调频技术、调幅抑制技术等手段可以一定程度上减少噪声干扰的影响。
以上四种技术能够在一定程度上减少无线通信中出现的噪声和干扰，增强无线通信的质量和可靠性。
三、未来的研究方向为了进一步提高无线通信的质量和稳定性，未来的技术研究方向主要包括以下几个方面。
1.深度学习技术：利用机器学习技术对噪声和干扰进行建模，并且实现自适应的噪声抑制和干扰消除，提高通信信号的质量。
通信中常见噪声通信中的常见噪声几种噪声,它们在通信系统的理论分析中常常用到,实际统计与分析研究证明,这些噪声的特性就是符合具体信道特性的。
2、5、1 白噪声在通信系统中,经常碰到的噪声之一就就是白噪声。
所谓就是指它的功率谱密度函数在整个频域内就是常数,即服从均匀分布。
之所以称它为“白”噪声,就是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡就是不符合上述条件的噪声 就称为有色噪声。
通常被定义为( 2-22)式中, 就是一个常数,单位为 W/Hz。
若采用单边频谱,即频率在()的范围内,白噪声的功率谱密度函数又常写成(2-23)由信号分析的有关理论可知,功率信号的功率谱密度与其自相关函数互为傅氏变换对,即因此,为(2-24)(2-25)式(2-25)表明,白噪声的自相关函数就是一个位于处的冲激函数,它的强度为。
这说明,白噪声只有在意两个不同时刻上的随机取值都就是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数,如图 2-11 所示。
/2 时才相关,而在任实际上完全理想的白噪声就是不存在的,通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时,通信中常见噪声就可近似认为就是白噪声。
例如,热噪声的频率可以高到 作白噪声。
Hz,且功率谱密度函数在 0～Hz 内基本均匀分布,因此可以将它瞧2、5、2 高斯噪声在实际信道中,另一种常见噪声就是高斯噪声。
所谓就是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。
其一维概率密 度函数可用数学表达式表示为(2-26)式中, 为噪声的数学期望值,也就就是均值; 为噪声的方差。
通常,通信信道中噪声的均值 =0。
由此,我们可得到一个:在噪声均值为零时,噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下:因为噪声的平均功率而噪声的方差为(2-27)所以,有(2-28)通信中常见噪声上述结论非常有用,在通信系统的性能分析中,常常通过求自相关函数或方差的方法来计算噪声的功率。
移动通信中的噪声和干扰在我们日常使用手机进行通话、上网、发送信息的时候，可能很少会想到在这看似顺畅的通信过程背后，存在着诸多影响通信质量的因素，其中噪声和干扰就是两个关键的“捣蛋鬼”。
先来说说噪声。
噪声就像是通信信号传输道路上的“小石子”，让原本清晰的信号变得模糊不清。
它无处不在，而且来源多种多样。
热噪声就是其中之一，这就好比是在一个热闹的集市里，人们的嘈杂声总是存在，无法避免。
热噪声是由电子的热运动产生的，无论通信设备是否在工作，它都存在。
在移动通信中，这种噪声会影响信号的接收和解读，使得通信质量下降。
另一种常见的噪声是散粒噪声。
想象一下，电子就像一个个调皮的小精灵，它们的随机运动导致了电流的微小波动，这就是散粒噪声。
在半导体器件中，比如手机的芯片里，这种噪声就比较常见。
它虽然微小，但在一些对信号精度要求极高的情况下，也可能会产生明显的影响。
还有一种噪声是宇宙噪声。
来自宇宙深处的各种射线和电磁波，就像是远方传来的“神秘干扰”，也会对我们的移动通信信号造成影响。
虽然这种影响通常比较微弱，但在特定的条件下，比如在偏远地区或者高灵敏度的通信设备中，也不能忽视。
说完了噪声，再来说说干扰。
干扰可比噪声更有“攻击性”，它往往是有特定来源并且有较强影响力的。
同频干扰就是一个常见的例子。
在移动通信中，有限的频谱资源被众多的用户共享。
如果两个或多个基站使用了相同的频率，它们的信号就可能会相互干扰，导致通信混乱。
这就好比在一个房间里，几个人同时大声说着相同的话，谁也听不清楚。
邻频干扰也不容忽视。
当相邻的频率过于接近时，信号之间会产生重叠和干扰。
就像是相邻的两个乐队演奏，声音稍微大一点就会互相“串台”，影响听众的体验。
在移动通信中，这种干扰会导致信号失真、误码率增加等问题。
互调干扰则是一种更为复杂的情况。
当多个不同频率的信号同时进入非线性器件时，会产生新的频率成分，这些新的频率成分如果落在了通信频段内，就会形成干扰。
通信中的常见噪声几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的。
2.5.1 白噪声在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。
之所以称它为“白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
白噪声的功率谱密度函数通常被定义为（2-22）式中，是一个常数，单位为W/Hz。
若采用单边频谱，即频率在（）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成（2-23）由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数互为傅氏变换对，即（2-24）因此，白噪声的自相关函数为（2-25）式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在/2时才相关，而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时，就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到Hz，且功率谱密度函数在0～Hz内基本均匀分布，因此可以将它看作白噪声。
2.5.2 高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一维概率密度函数可用数学表达式表示为（2-26）式中，为噪声的数学期望值，也就是均值；为噪声的方差。
通常，通信信道中噪声的均值=0。
由此，我们可得到一个重要的结论：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下：因为噪声的平均功率（2-27）而噪声的方差为（2-28）所以，有上述结论非常有用，在通信系统的性能分析中，常常通过求自相关函数或方差的方法来计算噪声的功率。
由于高斯噪声在后续章节中计算系统抗噪声性能时要反复用到，下面予以进一步讨论。
科普好文，通信中的信号与噪声展开全文这是一篇关于通信的小故事，握着手机的你请不要太过严肃地把这篇文章当作枯燥的学术文章，这只能算是一个通信出身的孩子对生活的一点新的理解，不需要太高的阅读门槛，只希望屏幕前的你可以通过这个小故事对这个世界有一个新的理解。
在接触通信理论之前，很多问题一度让我困惑不解。
我不明白为什么有些掏心掏肺的沟通最后产生了误解，也不明白为什么会有一些稀奇古怪让人想把自己头发拔光的规定或法律，更不懂为什么一些表面合理的计划最后却落得漏洞百出。
直到几年前的一天，当我对着黑板抄着笔记，一个原本熟悉得不能再熟悉的词突然在我脑中闪起了光芒，一下子解答了很多曾经的问题——这个词就叫做信噪比。
信噪比（Signal-to-noise ratio），简称SNR，这三个字经常会出现在各种文章、文献、产品说明书中，然而它并不是简单的一个通信专业名词，而是一个无处不在的衡量天枰。
它可以衡量一个人的生活状态、工作状态，可以衡量爱人间、朋友间的情感交流效率，同样也可以衡量一个社区或是一个系统的运行状态。
先不谈公式和法则，我们来看一个综艺栏目里的小游戏。
游戏的规则很简单，几个人排着队，最后一个人根据得到的单词画出一幅图，然后前一个人看这幅图再画出新的图，这个过程一直向前传递。
最终，最前面的人根据最后一张图猜出最开始的单词，整个过程不能交谈。
那么这样的游戏最后会闹出什么样的笑话呢？第一个人拿到的问题是：老虎。
虽然画工不佳，但是他也基本画出了一个野兽的造型然而之后的三个人脑洞大开，分别画出了如下三幅图：最后一个人看到第四幅画一脸茫然，只能胡乱猜了一个自己都不大相信的答案——兔子。
这个游戏里实际包含了一个通信过程的大部分内容，老虎是信息，图画是编码，识图是解码。
而最后信息错误的传达则是因为编码中混入了人为的噪声。
信息与噪声这两个重要的概念，无时不刻不出现在我们的生活中。
我们说的每一句话，每一个动作和表情都是信息，而干扰真实信息的就是噪声。
