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Comprensión del canal y la capacidad en la teoría de la información

Conozca la importancia de los códigos en la transmisión de información de forma fiable con este curso gratuito en línea.

Publisher: NPTEL
¿Alguna vez te has preguntado qué sucede durante el proceso de comunicación entre dos medios? Este curso tiene como objetivo responder a esta pregunta ilustrando el proceso de los canales de comunicación digital. Se le enseñará sobre el procedimiento para salvaguardar la información contra los ruidos durante la transmisión. Estudie los métodos para determinar la velocidad de transmisión de la información en un canal de comunicación al inscribirse en este curso ahora.
Comprensión del canal y la capacidad en la teoría de la información
  • Duración

    5-6 Horas
  • Students

    25
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

Certificación

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Description

Los fundamentos de la codificación de canales y la capacidad de canal son los componentes principales de este curso. Comienza con la explicación de la importancia de los códigos de canal en la teoría de la información. Descubrirá cómo se ven estos esquemas de codificación después de que los datos se contaminen en el canal de comunicación. Esto incluirá el método de transmitir información precisa en un canal de comunicación degradado por ruido. A continuación, estudiará los conceptos de 'correlación' y 'correlación inversa' de las secuencias de datos de entrada y salida. Usted comprenderá el papel de los transmisores y descodificadores 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 simétrico binario. Descubrirá la implicación de la empaquetadura de esfera en permitir que los códigos de modificación de errores utilicen las palabras del código incorporado. Se describe el proceso de restricción de los factores de un código de bloque aleatorio. El curso explora los parámetros básicos necesarios para que un código se considere perfecto en términos de su representación.

A continuación, el curso explica el procedimiento para resolver la inexactitud de un código determinado utilizando el método de codificación aleatoria. Explorará cómo se establece el límite basándose en el error de probabilidad medio sobre una colección de códigos. Además de esto, se explica la importancia de la codificación aleatoria en la demostración de las partes de la viabilidad en la teoría de la información de la red. A continuación, se exploran los procesos de ampliación de la prueba del teorema de codificación de Shannon para otros canales generales. Usted descubrirá la importancia de una conversación 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 utilizar los canales Gaussianos en la capacidad del canal. Usted explorará el proceso de extensión de estos canales a un canal de señal ininterrumpido con una medida de varios anchos de banda. Además de esto, explorará los métodos de asociación de los sistemas de transmisión con los límites de Shannon. También se describen los roles de canales discretos de tiempo en el modelado de otros canales de comunicación.

Finalmente, el curso ilustra el proceso de derivar el teorema de codificación de canal en el canal Gaussiano. Usted explorará las pruebas de converse y alcanzabilidad del teorema. A continuación, explorará los distintos tipos de canales paralelos utilizados en la capacidad del canal. Se clarifican las nociones de multiplexación ortogonal de división de frecuencia (OFDM), multientrada-múltiple-salida (MIMO) y sistemas discretos multitono (DSL). Además de esto, usted comprenderá la importancia de los canales independientes paralelos en el aumento de la capacidad total mediante el suministro de energía a través de varios canales. Por último, estudiará la necesidad de realizar enfoques de ecualización en los canales de comunicación. Usted descubrirá las implicaciones de los algoritmos de llenado de agua en la mejora del número de tasas de datos en todos los sub-canales asignando el máximo de energía con una señal más saludable a la relación de ruido (SNR). 'La comprensión del canal de comprensión y la capacidad en la teoría de la información' es un curso esclarecedor que explora los fundamentos de la codificación para la transmisión fiable sobre los canales ruidosos. Empiece a aprender sobre el proceso de comunicar información precisa con una probabilidad mínima de error.

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