Diploma en Teoría del Codificación de la Información

Es necesario diseñar métodos que descubran y corrija automáticamente los errores en un canal de comunicación. Los fundamentos de la teoría de la codificación con un enfoque en desarrollos y algoritmos indispensables son los principales componentes de este curso. Comienza describiendo la importancia de la longitud variable y los códigos libres de prefijo. Usted descubrirá el papel de la desigualdad Kraft-McMillan en la definición de los parámetros para la presencia de un prefijo de código. A continuación, el curso explica los diversos métodos de codificación utilizados en la compresión de datos sin pérdidas. Usted descubrirá las propiedades básicas de los códigos de Shannon y Huffman para determinar la compresión. Posteriormente, se explican los procesos de obtención de la mejor compresión posible para todos los parámetros de entrada. Esto incluirá la importancia de la palabra 'frecuencias' en la realización de la compresión de datos. Después de esto, se le enseñará acerca de una técnica de 'codificación entropía' que transforma una secuencia de símbolos de archivo en un solo número decimal. Descubrirá la superioridad de los códigos aritméticos sobre la codificación de Huffman en la asignación de una fracción de un bit para las palabras de código.

A continuación, el curso explora las propiedades fundamentales de los diversos métodos de compresión de la base de datos. Explorará las diferencias entre los esquemas de compresión entropático y basado en hash. Además de esto, se describe la noción de codificación de canal en la teoría de la información. Usted descubrirá cómo la codificación del canal protege los datos de ser corrompidos en el canal de transmisión. También se explican los procesos de transmisión de información libre de errores en un canal de comunicación desgrasado con ruido. Después de esto, usted explorará cómo el límite de empaquetamiento de esfera restringe los límites de un código de bloque arbitrario. Esto incluirá el proceso de resolver el error de un código determinado utilizando el método de codificación aleatoria. Se resalta la probabilidad de error de interpretación para los códigos de una longitud de bloque dada utilizando el límite superior. Posteriormente, se explican los resultados de conversion y alcanzabilidad coincidentes de la prueba del teorema de codificacion de canal. Esto incluye el proceso de determinar la velocidad de comunicación en un canal ruidoso en la representación de límites ajustados.

Por último, el curso explica la importancia del canal Gaussiano en la capacidad del canal. Explorará el proceso de comparación de los sistemas de transmisión con los límites de Shannon. Además de esto, descubrirás los procesos de modelización de varios canales de transmisión. A continuación, se describen las diversas medidas de información para una variable aleatoria continua. Usted estudiará los conceptos de información mutua y la entropía diferencial en la determinación de distribuciones de probabilidad continua. Esto incluirá las cantidades matemáticas necesarias para probar la fórmula para la capacidad de los canales Gaussianos. Después de esto, el proceso de derivar el teorema de codificación de canal en el canal de Gaussiano se ilustra con ejemplos. Usted explorará las pruebas de converse y alcanzabilidad del teorema. Por último, se explican los métodos de asignación de potencia óptima para mejorar la capacidad total utilizando canales paralelos y algoritmos de llenado de agua. "Diploma in Information Coding Theory" es un curso revelador que se ocupa del proceso de construcción de sistemas confiables para transmitir información a través de canales ruidosos.