- •Министерство образования и науки рф
- •080801 Прикладная информатика (по областям применения)
- •Сочи, 2010 г.
- •1. Меры информации 20
- •2. Квантование сигналов 46
- •3.8. Помехоустойчивое кодирование 96
- •Введение Курс лекций
- •Определение понятия информация
- •Некоторые определения
- •Фазы обращения информации
- •1. Меры информации
- •1.1. Структурные меры количества информации
- •1.1.1. Геометрическая мера
- •1.1.2. Комбинаторная мера
- •1.1.3. Аддитивная мера (мера Хартли)
- •1.2. Статистические меры
- •1.2.1. Энтропия и ее свойства.
- •1.2.1.1. Энтропия и средняя энтропия простого события
- •Метод множителей Лагранжа
- •1.2.1.2. Энтропия сложного события, состоящего из нескольких независимых событий
- •1.2.1.3. Вывод формулы среднего значения энтропии на букву сообщения
- •1.2.1.4. Энтропия сложного события, состоящего из нескольких зависимых событий
- •1.2.2. Некоторые выводы, касающиеся статистической меры количества информации Шеннона
- •1.2.3. Литература
- •1.2.4. Избыточность сообщения
- •1.2.5. Пример оценки количества информации при помощи статистической меры Шеннона
- •1.3. Семантические меры информации
- •1.3.1. Содержательность информации
- •1.3.2. Целесообразность информации
- •1.3.3. Динамическая энтропия
- •1.4. Общие замечания об измерении информации
- •1.5. Энтропия непрерывных сообщений
- •1.5.1. Экстремальные свойства энтропии непрерывных сообщений
- •1.5.1.1. Первый случай (значения сл. Величины ограничены интервалом)
- •1.5.1.2. Второй случай (заданы дисперсия и математическое ожидание сл. Величины)
- •1.5.1.3. Третий случай (сл. Величина принимает только положительные значения)
- •2. Квантование сигналов
- •2.1. Виды дискретизации (квантования)
- •2.2. Критерии точности представления квантованного сигнала
- •2.3. Элементы обобщенной спектральной теории сигналов
- •2.4. Дискретизация по времени
- •2.4.1. Разложение в ряд Котельникова (Теорема Котельникова)
- •2.4.1.1. Свойства функции отсчетов
- •2.4.1.2. О практическом использовании теоремы Котельникова
- •2.4.2. Выбор периода дискретизации (квантования по времени) по критерию наибольшего отклонения
- •2.4.2.1. Интерполяция при помощи полиномов Лагранжа
- •2.4.2.2. Оценка максимального значения ошибки при получении воспроизводящей функции на основе полинома Лагранжа
- •2.4.2.3. Схема дискретизации-передачи-восстановления сигнала
- •2.4.2.4. Расчет периода дискретизации при использовании для получения воспроизводящей функции полинома Лагранжа нулевого порядка
- •2.4.2.5. Расчет периода дискретизации при использовании для получения воспроизводящей функции полинома Лагранжа первого порядка
- •2.4.2.6. Расчет периода дискретизации при использовании для получения воспроизводящей функции полинома Лагранжа второго порядка
- •2.4.2.7. Обобщение на случай использования полиномов Лагранжа произвольного порядка
- •2.4.3. Выбор интервала дискретизации по критерию среднеквадратического отклонения
- •2.5. Квантование по уровню
- •2.5.1. Оптимальное квантование по уровню
- •2.5.2. Дисперсия ошибки в случае использования равномерной шкалы квантования по уровню
- •2.5.3. Расчет неравномерной оптимальной в смысле минимума дисперсии ошибки шкалы квантования.
- •2.5.4. Расчет неравномерной оптимальной в смысле максимума количества информации в квантованном сигнале шкалы квантования
- •2.5.5. Закон компандирования при условии равномерного закона распределения квантуемого сигнала
- •3. Кодирование информации
- •3.1. Общие понятия и определения. Цели кодирования
- •3.2. Элементы теории кодирования
- •3.3. Неравенство Крафта
- •3.4. Теорема об обобщении некоторых результатов, полученных для префиксных кодов, на все однозначно декодируемые коды
- •3.5. Основная теорема кодирования для канала связи без шума (теорема 3)
- •3.6. Теорема о минимальной средней длине кодового слова при поблочном кодировании (теорема 4)
- •3.7. Оптимальные неравномерные коды
- •3.7.1. Лемма 1. О существовании оптимального кода с одинаковой длиной кодовых слов двух наименее вероятных кодируемых букв
- •3.7.2. Лемма 2. Об оптимальности префиксного кода нередуцированного ансамбля, если префиксный код редуцированного ансамбля оптимален
- •3.7.3. Коды Хаффмена12
- •3.7.4. Коды Шеннона−Фэно
- •3.7.5. Параметры эффективности оптимальных кодов
- •3.7.6. Особенности эффективных кодов.
- •3.8. Помехоустойчивое кодирование
- •3.8.1. Классификация кодов
- •3.8.2. Простейшие модели цифровых каналов связи с помехами
- •3.8.3. Расчет вероятности искажения кодового слова в дсмк
- •3.8.4. Общие принципы использования избыточности
- •3.8.5. Граница Хэмминга
- •3.8.6. Избыточность помехоустойчивых кодов
- •3.8.7. Математическое введение к алгебраическим кодам
- •3.8.8. Линейные коды
- •3.8.9. Упрощённый способ построения линейного кода
- •Определение числа добавочных разрядов m.
- •Построение образующей матрицы
- •Порядок кодирования
- •4. Порядок декодирования
- •3.8.10. Двоичные циклические коды
- •3.8.11. Некоторые свойства циклических кодов
- •3.8.12. Построение кода с заданной корректирующей способностью
- •3.8.13. Матричное описание циклических кодов
- •3.8.14. Выбор образующего полинома
- •4. Передача информации
- •4.1. Виды каналов передачи информации
- •4.2. Разделение каналов связи
- •4.2.1. Частотное разделение
- •4.2.2. Временное разделение
- •4.2.3. Кодовое разделение
- •4.2.4. Разделение по уровню
- •4.2.5. Корреляционное разделение
- •4.2.6. Комбинированные методы разделения
- •4.3. Пропускная способность каналов связи
- •4.4. Пропускная способность дискретного канала связи с шумом
- •4.4.1. Типичные последовательности и их свойства
- •4.4.2. Основная теорема Шеннона для дискретного канала с шумом
- •4.4.3. Обсуждение основной теоремы Шеннона для канала с шумом
- •4.5. Пропускная способность непрерывного канала при наличии аддитивного шума
- •Литература
- •Приложение 1. Таблица неприводимых полиномов
- •Учебно-лабораторный практикум л абораторная работа 1: Исследование информативности источников дискретных сообщений.
- •Теоретическое введение
- •Шаг 2. Ввод текстовых файлов в Excel-таблицу с разбиением каждой строки текста на отдельные символы.
- •Шаг 3. Используя инструмент «гистограмма» пакета анализа надстройки Анализ данных, находим частоты появления каждого символа в текстах и по ним находим вероятности их появления в данном языке.
- •Шаг 4. Находим среднюю энтропию, приходящуюся на 1 букву сообщения.
- •Шаг 6. Возьмем короткий отрезок текста на одном из заданных языков и найдем количество заключенной в нем информации
- •Шаг 7. Проделаем те же операции с учетом зависимости двух соседних букв того же текста.
- •Шаг 8. Напишем отчет о выполненной работе с описанием всех вычислений и о том, как они выполнялись. Прокомментируйте результаты.
- •Шаг 9. Сдайте или отослать по электронной почте (alexm5@fromru.Com) отчет на проверку преподавателю. Шаг 10. Защитите лабораторную работу у преподавателя. Варианты задания
- •Результаты работы
- •Сдача работы
- •Вопросы для самопроверки
- •Литература
- •Приложение 1: Пример оформления титульного листа
- •Приложение 2: Порядок создания нестандартных функций при использовании табличного процессора Excel Введение
- •Подключение возможности использования нестандартных функций.
- •Создание нестандартной функции
- •Приложение 3: Описание функции впр
- •Лабораторная работа 2. Исследование методов дискретизации непрерывных сообщений по времени
- •Теоретическое введение.
- •Последовательность выполнения практической части работы
- •1. Знакомство с программой Wavosaur для записи и обработки звука.
- •2. Подключите к компьютеру головную гарнитуру (головной телефон и микрофон, рис. 2, слева) и нажмите кнопку Monitor input with vu meter, указанную на рис. 2 справа синей стрелкой.
- •3. Запись голоса и подготовка сигнала.
- •4. Импорт текстовых данных в Excel
- •Результаты работы
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Иллюстрация к порядку вычисления ряда Найквиста-Котельникова
- •Лабораторная работа 3. Исследование оптимального квантования непрерывных сообщений по уровню.
- •Теоретическое введение.
- •Возможный вариант выполнения работы
- •Результаты работы
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Лабораторная работа 4. Исследование оптимальных (в смысле минимальной средней длины кодового слова) кодов на примере кодов Шеннона-Фэно и Хаффмена.
- •Теоретическое введение.
- •Коды Хаффмена
- •Коды Шеннона−Фэно
- •Параметры эффективности оптимальных кодов
- •Особенности эффективных кодов.
- •Выполнение работы
- •Результаты работы
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Лабораторная работа 5. Исследование кодов, обнаруживающих и исправляющих ошибки на примере линейного кода, исправляющего однократные ошибки.
- •Теоретическое введение.
- •Определение числа добавочных разрядов m.
- •Построение образующей матрицы
- •Порядок кодирования
- •4. Порядок декодирования
- •Выполнение работы
- •Результаты работы
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •12 Дэвид Хаффман (р. 9 августа 1925, Альянс, Огайо — 7 октября 1999, Санта Круз, Калифорния) — первопроходец в сфере информатики.
4.4.1. Типичные последовательности и их свойства
Будем рассматривать последовательности
статистически независимых букв. Согласно
закону больших чисел, наиболее вероятными
будут последовательности длиной n,
в которых при
количества Ni
появлений букв отвечают зависимости
Ni=pi*n,
где pi
– вероятность появления буквы i.
Последовательности, для которых выполняется равенство Ni=pi*n, называются типичными.
Согласно закону больших чисел при росте n все большее число последовательностей становятся типичными, а в пределе, при , все последовательности становятся типичными.
Вероятность появления любой типичной последовательности вычисляется по одной и той же формуле:
,
где m – число букв в алфавите (объем алфавита).
Ниже нам понадобится формула, связывающая среднюю энтропию H буквы сообщения и длину n сообщения с количеством типичных последовательностей Nтип.
Поскольку с ростом n
все последовательности становятся
типичными, то сумма вероятностей их
появления
.
Учтем, кроме того, равенство этих вероятностей.
Отсюда находим энтропию Hтип типичной последовательности:
Hтип=-log2(1/Nтип) = log2Nтип .
Если H – энтропия буквы сообщения, то энтропия типичной последовательности Нтип = n*H = log2Nтип.
Отсюда Nтип = 2nH .
Теперь мы готовы к восприятию основной теоремы Шеннона для дискретного канала с шумом.
4.4.2. Основная теорема Шеннона для дискретного канала с шумом
Формулировка
Для дискретного канала в шумом существует такой способ кодирования, при котором может быть обеспечена безошибочная передача все информации, поступающей от источника сообщений, если только пропускная способность канала превышает производительность источника сообщений, т.е. если выполняется условие:
Vк max [ log2m – H(B/B’)] > Vи * H(A), (4.1)
где H(A) – энтропия источника.
Здесь обозначения соответствуют схеме, изображенной на рис. 4.6.
4
В – символы на входе, а В’ – на выходе канала;
Vи и Vк – скорость поступления символов от источника на вход кодирующего устройства и с выхода кодирующего устройства на вход линии связи.
.6. Схема системы передачи информации через дискретный канал связи с помехами и сопутствующие обозначения.Доказательство
Согласно полученной ранее формуле, число типичных последовательностей длительностью Т равно:
Nтип(А) = 2Vи*T*H(A) (4.2)
Максимально возможное число различных последовательностей на выходе кодера, которое сможет иметь ту же длительность, Т равна:
N(B) = mVк*T,
где m – объем вторичного алфавита.
Эту формулу можно записать также в виде:
(4.3)
Предположим, что условие теоремы Vк [ log2m – H(B/B’)] > Vи * H(A) выполняется. Тогда, поскольку H(B/B’)>0, неравенство условия теоремы только усилится, если его записать в виде: Vк log2m > Vи * H(A).
Домножим левую и правую части неравенства на Т и сделаем их показателями двойки:
.
Таким образом, возможное число последовательностей длительностью Т на выходе кодера больше числа типичных последовательностей той же длительности, которое может выдать источник.
Если установить однозначное соответствие между последовательностями на выходе кодера с последовательностями на входе, остаются последовательности, которые не могут использоваться для кодирования, т.е. запрещенные кодовые слова. Если все же такая последовательность получается с выхода канала связи – это верный признак ошибки.
Каждому способу кодирования будет соответствовать определенный вариант установки соответствия между каждой из множества типичных последовательностей, генерируемых источником и кодовым словом, взятым из множества разрешенных кодовых слов N(B).
Требуется теперь доказать, что среди всех возможных способов установки этого соответствия существует такой, который обеспечивает однозначную идентификацию любого принятого кодового слова, даже если оно получилось в результате искажения помехой передаваемого слова.
Для доказательства найдем вероятность правильного приема, усредненную по всем возможным способам кодирования, т.е. установки соответствия между принятым и возможно искаженным кодовым словом и закодированной информационной последовательностью.
По условной энтропии H(B/B’) можно найти количество возможных типичных последовательностей на входе канала, которые после искажения в нем могли бы дать определенную последовательность на выходе канала:
Nтип(B/B’) = 2T Vк H(B/B’) . (4.4)
Вывод аналогичен сделанному ранее при исследовании свойств типичных последовательностей. Только в данном случае энтропия символа на выходе канала – функция того, какой символ получен на входе канала – H(B/B’).
Правильный прием возможен только тогда, когда на [Nтип(B/B’)-1] не разрешенных кодовых слов приходится одно разрешенное, т.е. число возможных кодовых слов вообще должно быть в Nтип(B/B’) раз больше числа типичных Nтип(A) последовательностей, которые может выдать источник.
Предположим теперь, что соответствия между типичными последовательностями, выдаваемыми источником, и кодовыми словами устанавливаются равновероятно. Тогда вероятность pразр того, что определенное кодовое слово среди Nтип(А) является разрешенным, равна: pразр=Nтип(А)/N(B) (кодируются только типичные последовательности).
Соответственно, вероятность того, что кодовое слово является запрещенным равна 1- pразр= 1 - Nтип(А)/N(B).
Правильное декодирование возможно только тогда, если среди Nтип(B/B’) кодовых слов только одно выбрано в качестве разрешенного.
Вероятность этого равна:
.
Так как основание степени
,
то, увеличивая показатель степени с
Nтип(B/B’)-1
до Nтип(B/B’),
получим неравенство:
. (4.5)
Разложим правую часть этого неравенства
в ряд по степеням
(ряд Тэйлора15):
Поскольку
и члены ряда по абсолютной величине
убывают, неравенство (5) только усиливается,
если отбросить все члены ряда выше
первого порядка:
.
Подставив в это выражение выражения (2), (3), (4), получим:
,
где Сk =Vk*log2m-Vk*H(B/B’) – пропускная способность канала связи с учетом потерь информации в результате действия помех (шума).
Заметим, что, если Ck > Vи*H(A) (условие теоремы Шеннона), с ростом Т вероятность ошибки Рош стремится к 0.
Помимо ошибки, возможной при приеме
типичных последовательностей, вероятность
которой определяется последней формулой,
возможны ошибки за счет появления на
выходе источника нетипичных
последовательностей, кодирование
которых вообще не предусматривается
описанной процедурой. При вероятностях
появления нетипичной последовательности
и
типичной
суммарная
вероятность ошибочной передачи равна:
.
При
,
как было показано ранее,
.
Если Сk-VиH(A)
> 0 (т.е. при условии выполнения теоремы
Шеннона), то при
и
суммарная ошибка
.
Поскольку среди всех вариантов кодирования
обязательно существует хотя бы один,
для которого вероятность ошибки не
превышает среднего по всем вариантам
кодирования значения
,
теорему Шеннона можно считать доказанной.
