Diploma in teoria della codifica dell'informazione

C'è bisogno di progettare metodi che scoprano automaticamente e correggere gli errori in un canale di comunicazione. I fondamenti della teoria della codifica con un focus su sviluppi e algoritmi indispensabili sono i componenti principali di questo corso. Inizia descrivendo il significato di lunghezza variabile e codici senza prefisso. Scoprirete il ruolo della disuguaglianza Kraft - McMillan nella definizione dei parametri per la presenza di un codice prefisso. Successivamente, il corso spiega i vari metodi di codifica utilizzati nella compressione dei dati lossless. Scoprirete le proprietà di base dei codici di Shannon e Huffman nell'accertare la compressione. Successivamente vengono spiegati i processi di ottenimento della migliore compressione possibile per tutti i parametri di input. Questo includerà il significato della parola 'frequenze' nell'esecuzione della compressione dei dati. In seguito a ciò verrà insegnato una tecnica di codifica 'entropia' che trasforma una sequenza di simboli di file in un unico numero decimale. Scoprirete la superiorità dei codici aritmetici sulla codifica di Huffman nell'allocazione di una frazione di bit per le codepage.

Avanti, il corso esplora le proprietà fondamentali dei vari metodi di compressione del database. Esplorerai le differenze tra gli schemi di compressione entropici e hash. Oltre a questo, viene descritta la nozione di codifica del canale nella teoria dell'informazione. Scoprirete come la codifica del canale protegge i dati dall'essere danneggiati nel canale di trasmissione. Si spiegano anche i processi di trasmissione delle informazioni errate in un canale di comunicazione defilato dal rumore. In seguito, si esplorerà come la sfera - imballaggio vincolato limita i limiti di un codice di blocco arbitrario. Questo includerà il processo di risoluzione dell'errore per un determinato codice utilizzando il metodo di codifica casuale. Viene evidenziata la probabilità di interpretare la colpa per i codici di una determinata lunghezza di blocco utilizzando il limite superiore. Successivamente vengono spiegati i risultati di matching converse e raggiungibilità della prova del teorema di codifica del canale. Questo include il processo di determinazione del tasso di comunicazione in un canale rumoroso nel raffigurare i limiti stretti.

Infine, il corso spiega il significato del canale gaussiano nella capacità del canale. Esplorerai il processo di confronto dei sistemi di trasmissione con limiti di Shannon. Oltre a questo, scoprirete i processi di modellazione di vari canali di trasmissione. Successivamente vengono descritte le varie misure di informazione per una variabile casuale continua. Studierai i concetti di informazione reciproca e di entropia differenziale nell'accertare le distribuzioni di probabilità continua. Saranno incluse le quantità matematiche necessarie per provare la formula per la capacità dei canali gaussiani. In seguito, il processo di derivazione del teorema di codifica del canale nel canale gaussiano è illustrato con esempi. Esplorerai le prove di conversione e raggiungibilità del teorema. Infine vengono spiegati i metodi di allocazione di potenza ottimale per potenziare la capacità totale utilizzando canali paralleli e algoritmi di riempimento dell'acqua. "Diploma in Information Coding Theory" è un corso rivelatore che si occupa del processo di costruzione di sistemi fiduciari per la trasmissione delle informazioni attraverso canali rumorosi.