Diploma em Teoria da Codificação Da Informação

Há uma necessidade de projetar métodos que descubra automaticamente e corrido erros em um canal de comunicação. As bases da teoria da codificação com foco em desenvolvimentos e algoritmos indispensáveis são os componentes principais deste curso. Ele começa descrevendo o significado de comprimento variável e códigos livres de prefixo. Você descobrirá o papel da desigualdade Kraft-McMillan na definição dos parâmetros para a presença de um código de prefixo. Em seguida, o curso explica os vários métodos de codificação utilizados na compactação de dados lossless. Você descobrirá as propriedades básicas dos códigos Shannon e Huffman na compressão de apuração. Posteriormente, explicam-se os processos de obtenção da melhor compressão possível para todos os parâmetros de entrada. Isso incluirá o significado de palavras 'frequências' na realização de compressão de dados. Seguindo isso, você será ensinado sobre uma técnica de 'encoding entropia' que transforma uma sequência de símbolos de arquivo em um único número decimal. Você descobrirá a superioridade de códigos aritméticos sobre a codificação de Huffman na alocação de uma fração de um pouco para as codewords.

Em seguida, o curso explora as propriedades fundamentais dos vários métodos de compressão de banco de dados. Você explorará as diferenças entre esquemas de compressão entropic e hash. Além disso, é descrita a noção de codificação de canal em teoria da informação. Você descobrirá como a codificação de canais protege os dados de serem corrompidos no canal de transmissão. Os processos de transmissão de informações livres de erros em um canal de comunicação desfilado por ruído também são explicados. Seguindo isso, você explorará como a esfera-embalagem ligada restringe os limites de um código de bloco arbitrário. Isso incluirá o processo de solução do erro para um determinado código utilizando o método aleatório de codificação aleatória. A probabilidade de interpretação de falhas para os códigos de um determinado comprimento de bloco usando o limite superior é destacada. Posteriormente, são explicados os resultados de conversação e de atingibilidade de correspondência da prova do teorema de codificação de canais. Isso inclui o processo de determinação da taxa de comunicação em um canal ruidoso em retratar limites apertados.

Por fim, o curso explica o significado do canal Gaussiano na capacidade do canal. Você explorará o processo de comparação de sistemas de transmissão com limites de Shannon. Além disso, você descobrirá os processos de modelagem de vários canais de transmissão. Em seguida, são descritas as várias medidas de informação para uma variável aleatória contínua. Você estudará os conceitos de informação mútua e entropia diferenciada na apuração de distribuições de probabilidade contínua. Isso incluirá as quantidades matemáticas necessárias para comprovar a fórmula para a capacidade dos canais Gaussianos. Seguindo isso, o processo de derivar o teorema de codificação de canais no canal Gaussiano é ilustrado com exemplos. Você explorará as provas de conversação e de realizabilidade do teorema. Por último, são explicados os métodos de alocação de potência ideal para potenciar a capacidade total utilizando canais paralelos e algoritmos de preenchimento de água. 'Diploma em Teoria da codificação da informação' é um curso revelador que trata do processo de construção de sistemas fidedignos para a transmissão de informações através de canais barulhentos.