人机交互中的模型和理论/数字化我们周围的世界
所有声音都由我们周围世界振动产生的频率组成。年轻、健康的耳朵可以听到 20Hz 到 20kHz 的频率范围，而且得益于奈奎斯特，我们可以将这些模拟信号电子地记录到可以稍后重放的内容中，以便我们听到。根据奈奎斯特的说法，对于任何给定的频率，只需要该频率带宽的 2 倍来准确地数字地表示它。现在，计算机很笨，它们不知道正在输入到它们中的模拟信号是什么。如果您提供的带宽少于 2 倍，声音将无法准确录制。相当常见的声卡的采样率为 44kHz，有些甚至达到 96kHz。44kHz 采样率可以准确地确定高达 22kHz 的模拟信号。在示波器上观察，以 44kHz 采样的 22kHz 信号看起来会非常不规则，而且如果没有某种滤波，它听起来也不会像真正的 22kHz 模拟信号。但这张卡仍然可以合理地重现人耳听觉范围内的所有声音。也就是说，每秒的样本数越多越好。信号带宽的 2 倍只是该理论所述的最低速率。一位音响工程师可能会确定在奈奎斯特速率或更高速率下录制的信号之间的差异。
香农的理论与奈奎斯特的理论相关，因为能够从噪声中准确地确定信号与能够在没有错误的情况下录制信号有关。所需的信号需要高于周围的噪声，否则很难，甚至不可能找到它。这对像 WIFI 和数字电视这样通过空中传播的信号非常重要。为了使我们的设备能够很好地连接到本地 WIFI，无线网卡需要能够从通过空中传播的所有其他信号中确定无线信号。不良的信噪比 (SNR) 会导致位错误和与网络或互联网的连接不稳定。数字电视也需要良好的信噪比。我相信每个人都见过电视“卡住”并看起来很奇怪。当信噪比低于重现传输信号无错误的最低可接受水平时，就会发生这种情况。
香农和奈奎斯特理论的成果在当今世界非常重要，但它们更多的是在幕后，而不是其他系统理论，但这并不意味着它们的重要性有任何降低。