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Comprensione Canale Coding e Capacità nella teoria dell'informazione

Scopri il significato dei codici nella trasmissione delle informazioni in modo affidabile con questo corso online gratuito.

Publisher: NPTEL
Vi siete mai chiesti cosa succede durante il processo di comunicazione tra due medium? Questo corso si propone di rispondere a questa domanda illustrando il processo dei canali di comunicazione digitale. Ti verrà insegnato la procedura per la salvaguardia delle informazioni contro i rumori durante la trasmissione. Studiare i metodi di determinazione della velocità di trasmissione delle informazioni in un canale di comunicazione inserendo ora in questo corso.
Comprensione Canale Coding e Capacità nella teoria dell'informazione
  • Durata

    5-6 Oras
  • Students

    38
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

I fondamentali della codifica del canale e della capacità di canale sono i componenti core di questo corso. Inizia con spiegare l'importanza dei codici di canale nella teoria dell'informazione. Scoprirete come questi schemi di codifica si occuperanno dopo che i dati sono stati intonati nel canale di comunicazione. Questo includerà il metodo di veicinamento di informazioni accurate in un canale di comunicazione degradato dal rumore. Successivamente, si studieranno i concetti di 'mappatura 'e 'mappatura inversa' delle sequenze di dati in uscita. Comprenderete il ruolo di trasmettitori e decoder nel processo di mappatura per l'eliminazione del rumore di canale. In seguito, viene spiegata la prova del teorema di codifica del canale di Shannon per il canale simmetrico binario. Scoprirete l'implicazione della sfera - imballaggio vincolato nel consentire ai codici di modifica dell'errore di utilizzare le parole del codice incorporato. Viene descritto il processo di trattenimento dei fattori di un codice a blocco casuale. Il corso esplora i parametri core necessari per un codice da considerare perfetto in termini di rappresentazione.

Avanti, il corso spiega la procedura per risolvere l'inesattezza per un determinato codice utilizzando il metodo di codifica casuale. Si esplorerà come viene stabilito il legato in base all'errore di probabilità medio su una raccolta di codici. Oltre a questo, viene spiegato il significato di codifica casuale nel dimostrare le parti di raggiungibilità nella teoria dell'informazione di rete. Successivamente vengono esplorati i processi di estensione della prova del teorema di codifica di Shannon per altri canali generali. Scoprirete l'importanza di conversare forti e deboli nella trasmissione di codici di correzione degli errori a vari canali di comunicazione. In seguito, viene evidenziato il concetto di utilizzo dei canali gaussiani nella capacità di canale. Esplorerai il processo di estensione di questi canali ad un canale di segnale ininterrotto con una misura di varie larghezze di banda. Oltre a questo, esplorerai i metodi di associazione dei sistemi di trasmissione con limiti di Shannon. Vengono descritti anche i ruoli del tempo - canali discreti nella modellazione di altri canali di comunicazione.

Infine, il corso illustra il processo di derivazione del teorema di codifica del canale nel canale gaussiano. Esplorerai le prove di conversione e raggiungibilità del teorema. Successivamente, esplorerai i vari tipi di canali paralleli utilizzati nella capacità del canale. Vengono chiarite le nozioni di frequenza ortogonale - divisione multiplexing (OFDM), multi - input - output (MIMO) e sistemi multi - tone discreti (DSL). Oltre a ciò, comprenderete il significato dei canali indipendenti paralleli nell'aumentare la capacità totale dispensando il potere attraverso vari canali. Infine, si studierà la necessità di eseguire approcci di equalizzazione sui canali di comunicazione. Scoprirete le implicazioni degli algoritmi di riempimento dell'acqua nel potenziare il numero di velocità dati in tutti i sub - canali assegnando la massima potenza con un segnale più sano al rapporto di rumore (SNR). "Capire Channel Coding and Capacity in Information Theory" è un corso illuminante che esplora le basi della codifica per la trasmissione a dipendenze su canali rumorosi. Inizia l'apprendimento del processo di comunicazione delle informazioni precise con probabilità minima di errore.

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