- •1. Определение информации. Семиотика и ее составные части. Фазы обращения информации.
- •2. Структура системы связи. Основные задачи каждого блока системы связи.
- •3. Измерение информации. Дискретный источник информации. Мера информации по Хартли и ее свойство
- •4. Измерение информации по Шеннону.
- •5. Свойства информации по Шеннону.
- •6. Энтропия нескольких источников информации.
- •7. Энтропия непрерывного источника. Относительная энтропия.
- •8. Избыточность источника сообщений.
- •9. Взаимосвязь между энтропией и числом сообщений.
- •10. Пропускная способность двоичного канала.
- •11. Согласование характеристик сигнала и канала.
- •Амплитудная модуляция
- •12. Пропускная способность непрерывного канала с помехами.
- •13. Классификация методов преобразования непрерывной информации в дискретную форму.
- •14. Теорема дискретизации Котельникова в.А. И ее особенности.
- •Свойства ряда Котельникова:
- •15. Корреляционный критерий дискретизации.
- •16. Адаптивные методы дискретизации.
- •Нулевая степень воспроизводящей функции
- •Первая степень приближающего многочлена
- •17. Квантование по уровню. Шум квантования.
- •О терминах
- •Основные принципы построения цап с резистивными цепочками Первый вариант
- •19. Ацп поразрядного взвешивания. Ацп поразрядного уравновешивания на конденсаторах
- •Шестой шаг
- •Седьмой шаг
- •Быстродействие
- •20. Устройство выборки - хранения. Принцип действия и схемы увх
- •21. Распределение мощности в спектре периодического сигнала.
- •22. Спектр периодической последовательности прямоугольных импульсов. Пример.
- •23. Спектр одиночного прямоугольного импульса. Пример.
- •24.Теорема Парсеваля о распределении энергии в спектре непериодического сигнала.
- •25. Взаимосвязь между длительностью импульса и шириной его спектра.
- •26. Спектральная плотность мощности случайного процесса.
- •27. Цели кодирования. Эффективное кодирование. Методы эффективного
- •Цели изучения темы «Эффективное кодирование».
- •Задачи эффективного кодирования.
- •28. Техническая реализация кодирующего и декодирующего устройств эффективного кода.
- •29. Теорема Шеннона о пропускной способности канала без помех и
- •30. Теорема Шеннона о пропускной способности канала при наличии помех. Классификация помехоустойчивых кодов.
- •31. Общие принципы использования избыточности в блоковых кодах.
- •32. Групповой код. Математическое введение. Определение количества
- •33. Таблицы опознавателей и проверочные уравнения для различных кодов (7;4); (7;3); (8;2); (9;3).
- •34. Техническая реализация группового кода и его матричная запись.
- •35. Циклический код. Математическое введение. Выбор образующего многочлена по требуемой корректирующей способности кода.
- •36.Методы построения циклического кода.
- •6.4.1. Методом умножения
- •6.4.2. Методом деления
- •6.4.3. По методу группового кода
- •37. Техническая реализация кодирующих устройств циклического кода по методу умножения (примеры).
- •38. Техническая реализация кодирующих устройств циклического кода по методу деления (примеры).
- •39. Техническая реализация кодирующих устройств циклического кода по методу группового кода (примеры).
- •40. Техническая реализация декодирующих устройств циклического кода, исправляющих одиночную ошибку. Пример.
- •41. Техническая реализация декодирующих устройств циклического кода, исправляющего 2-ые смежные ошибки. Пример.
- •42. Рекуррентный код. Кодирующее и декодирующее устройства. Пример.
- •43.Итеративные коды. Код с повторениями.
- •Модифицированный код с повторением
10. Пропускная способность двоичного канала.
Нарисуем схему передачи информации.
Рис. 2.9
Будем передавать по линии связи последовательность двоичных символов, состоящую из нулей и единиц. Помехи в линии связи могут превратить ноль в единицу и наоборот. Представим себе модель двоичной линии связи.
Рис. 2.10
Введены следующие обозначения:
вероятность безошибочной передачи "0" –
,
т.е. вероятность получения "0" на
приёмной стороне, если передавался
"0";
–
вероятность
получения единицы на приёмной стороне,
если передавался "0";
аналогично введем
и
;
Py(0) и Py(1) – вероятности встречаемости нуля и единицы на передающей стороне;
Pz(0) и Pz(1) – вероятности встречаемости нуля и единицы на приёмной стороне.
Конечно, выполняются условия:
Подсчет пропускной способности линии связи будем вести по формуле:
где Vлс max – максимальная скорость передачи импульсов по данной линии связи;
–
максимальное
количество информации, приходящееся в
среднем на один символ.
Vлс max считается по формуле
,
(2.2)
где Δtmin – минимально допустимый интервал времени для передачи по данной линии связи.
Он определяется физическими свойствами линии связи (тонкий или толстый коаксиал; витая пара; оптический канал). Δtmin определяется по формуле Котельникова В.А. (будет рассмотрена в главе 8) по формуле:
,
(2.3)
где Fmax
– максимальная частота, пропускаемая
этим каналом. Она определяется
экспериментально путём подачи на вход
канала сигнала постоянной амплитды и
переменной частоты. Если амплитуда на
выходе канала упадет до
,
то эта частота и принимается за
максимальную (см. рис. 2.11).
Рис. 2.11
зависит от помех и от вероятностей встречаемости нулей и единиц на передающей стороне.
.
(2.4)
.
(2.5)
Hапост(Z) – это остаточная неопределенность на приёмной стороне, если известно какой символ со стороны Y передавался.
Pz(0) и Pz(1) – определяют априорную неопределенность на стороне "Z". При этом
;
(2.7)
.
(2.8)
Все необходимые для расчета пропускной способности линии связи формулы приведены.
Рассмотрим три частных случая.
1. Отсутствие
ошибок, т.е.
.
Тогда Pz(0)
= Py(0)
и Pz(1)
= Py(1);
;
То есть в этом случае максимальная пропускная способность линии связи равна максимальной скорости передачи нулей и единиц по этой линии связи при условии, что вероятность передачи нулей и единиц на передающей стороне одинакова, т.е. Py(0) = Py(1) = 1/2.
2. Имеет место
,
т.е. доля ошибок при передаче нулей и
единиц одинакова. Это двоичный симметричный
канал.
Подставив pош в формулу 2.6, имеем:
а формула 2.1 может быть видоизменена
3. При
придётся
воспользоваться всем набором формул
от 2.1 до 2.8. Лучше решать задачу не в общем
виде, а подставлять числовые значения
и
.
Вероятность Py(0), дающую , искать через приравнивание I 'на 1 символ(Z; Y) нулю. Решение уравнения I '(Z; Y) = 0 получить графически, задавая различные значения Py(0).
