一个码元就是一个脉冲信号，一个脉冲信号有可能携带1bit数据，也有可能携带2bit数据、4bit数据！你发送一个脉冲信号，如果就可以携带4bit数据，肯定发送速率更快啊！
那么怎么实现一个脉冲信号就能携带多个bit数据呢？就需要一定的技术了，比如设置模拟信号中信号的频率、相位、振幅啥的。举个例子：把振幅分成四种，低（00）、中（01）、高（10）、很高（11），这样我发一个脉冲信号，它的振幅是低，那就说明发送的是00（也就是2bit），它的振幅是中（01），发送的就是01（也就是2bit）……也就实现了一个脉冲信号，携带2bit的功能…（举个不恰当的例子让大家理解而已，明白啥意思就行）
再说一次，一个码元就是一个脉冲信号！波特率指的就是1秒能发送多少个码元，也就是1秒能发送多少个脉冲信号！
一个码元能携带1bit数据，那么比特率 = 波特率！
一个码元能携带2bit数据，那么比特率 = 2倍的波特率！
一个码元能携4bit数据，那么比特率 =4倍的波特率！
作者：遥遥
链接：https://www.zhihu.com/question/280404107/answer/964379530
的确有m进制码元之说，二进制码元一个码元运送1比特数据，两种状态（0.1），四进制码元一个码元运送2比特数据，四种状态（0.1.2.3），八进制码元一个码元运送3比特数据，八种状态（0.1.2.3.4.5.6.7）……关键看，在模拟信号中，用什么技术能一次就能运送多个比特？通信原理这么本书好像有介绍一个码元是怎么运送多个比特的。如果100年后出现这么一种技术，一个码元能运送8GBit数据，那你下载电影是不是飞快了？（开个玩笑）
密度峰值聚类说白了就是4步：
第1步，求每个点的密度rho。点的密度就是，以点为中心，以dc为半径，画一个小圆圈，数数里面几个点，圆圈中点的个数就是点的密度。（还可以用高斯核密度求点的密度，求出来的密度是连续型的）
第2步，计算每个点的delta。假设有一个点x，求比点x的密度大的且距离点x最近的那个点y，那么点x与点y之间的距离，就是点x的delta，就这样遍历所有点，把每个点的delta都求出来（注意，delta是距离，谁和谁的距离？x和y的距离，y是谁？y就是比x密度大，且距离x最近的那个点，要满足两个条件，密度比x大且距离最近）
第3步，每个点的密度rho和delta都求出来了，以rho为横坐标，delta为纵坐标，画个二维图，图中右上角的那几个点就是聚类中心，也就是rho和delta都很大的那几个点。（为什么？因为聚类中心有个特点，密度很大，且与密度比它大的点的距离也很大）
第4步，找到聚类中心了，就可以扩展聚类簇了，按照rho从大到小的顺序进行聚类扩展。
就是这么简单！这个算法有很多缺点，比如不适合高维，第1步中的半径dc难以选择，效率太低等等，因此成百上千篇的论文都在优化这个算法。