Los fundamentos de la codificación y capacidad del canal son los componentes centrales de este curso. Comienza explicando la importancia de los códigos de canal en la teoría de la información. Descubrirás cómo estos esquemas de codificación cuidan los datos para que no se contaminen en el canal de comunicación, incluyendo el método de transmitir información precisa en un canal de comunicación degradado por el ruido. A continuación, estudiarás los conceptos de 'mapeo' y 'mapeo inverso' de las secuencias de datos de entrada-salida. Analizarás el papel de los transmisores y decodificadores en el proceso de mapeo para eliminar el ruido del canal. Después de esto, se explica la prueba del teorema de codificación de canal de Shannon para el canal binario simétrico. Descubre la implicación del límite de empaquetamiento de esferas al permitir que los códigos de corrección de errores utilicen las palabras clave incrustadas. Se describe el proceso de restringir los factores de un código de bloque aleatorio. El curso explora los parámetros centrales necesarios para que un código se considere perfecto en términos de su representación.

A continuación, explica el procedimiento para resolver la inexactitud de un código dado utilizando el método de límite de codificación aleatoria. Verás cómo se establece el límite basándose en el error de probabilidad media sobre una colección de códigos. Además, se explica la importancia de la codificación aleatoria para demostrar las partes de alcanzabilidad en la teoría de la información de red. A continuación, se analizan los procesos de extensión de la prueba del teorema de codificación de Shannon para otros canales generales. Descubrirás la importancia de la inversa fuerte y débil en la transmisión de códigos de corrección de errores a varios canales de comunicación. Después de esto, se destaca el concepto de usar los canales gaussianos en la capacidad del canal y explorarás el proceso de extensión de estos canales a un canal de señal ininterrumpida con una medida de varios anchos de banda. A continuación, te adentrarás en los métodos de asociación de sistemas de transmisión con los límites de Shannon. También se describen los roles de los canales de tiempo discreto en la modelización de otros canales de comunicación.

Finalmente, el curso ilustra el proceso de derivación del teorema de codificación de canal en el canal gaussiano. Explorarás las pruebas de la inversa y la alcanzabilidad del teorema. A continuación, estudiarás los diversos tipos de canales paralelos utilizados en la capacidad del canal. Se aclaran las nociones de multiplexación por división de frecuencia ortogonal (OFDM), entrada múltiple-salida múltiple (MIMO) y sistemas multitono discretos (DSL). También dominarás la importancia de los canales paralelos independientes para aumentar la capacidad total dispensando potencia a través de varios canales. Por último, estudiarás la necesidad de realizar enfoques de ecualización en los canales de comunicación. Descubrirás las implicaciones de los algoritmos de llenado de agua para mejorar el número de velocidades de datos en todos los subcanales asignando la máxima potencia con una relación señal-ruido (SNR) más saludable. 'Comprender la codificación de canal y la capacidad en la teoría de la información' es un curso esclarecedor que explora los conceptos básicos de la codificación para una transmisión fiable a través de canales ruidosos. Comienza a aprender el proceso de comunicar información precisa con una probabilidad mínima de error registrándote gratis hoy mismo.