1 / 49

Információelmélet

Információelmélet. Nagy Szilvia 6. Csatornakódolás. Információelmélet – Csatornakódolás. A csatornák jellemzése.

saeran
Download Presentation

Információelmélet

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Információelmélet Nagy Szilvia 6. Csatornakódolás 2005.

  2. Információelmélet – Csatornakódolás A csatornák jellemzése A csatornán való áthaladás során a jelek többnyire módosulnak: zaj adódik hozzájuk. A csatorna zajosságának jellemzésére alkalmas a jel-zaj arány (signal to noise ratio): SNR=20 log10( S/N ), ha S a jel, N pedig a zaj átlagos teljesítménye. Egysége decibel. A következőkben olyan csatornákkal foglalkozunk, amelyek diszkrét jeleket visznek át. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  3. Információelmélet – Csatornakódolás A csatornák jellemzése Ha a csatorna bemenetére adott egyetlen szimbólum hatására a kimeneten is csak egy szimbólum jelenik meg, azaz a csatorna nem nyel el és nem teremt új szimbólumokat, akkor a szinkron csatornáról beszélünk. Ha a csatorna kimenetén megjelenő jel csak az éppen aktuális bemeneti szimbólumtól függ, azaz a szimbólumok csatornán való áthaladása egymástól független esemény, akkor a csatorna memóriamentes. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  4. Információelmélet – Csatornakódolás A csatornák jellemzése Egy diszkrét, szinkron csatornát úgy adha-tunk meg, hogy • megadjuk a bemeneti szimbólumkész-letét: C={c1, c2, …, c r }-t • megadjuk a kimeneti szimbólumkészle-tét: X={x1, x2, …, x s }-et • és megadjuk a p( x j|c i ) feltételes valószínűségeket. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  5. Információelmélet – Csatornakódolás A csatornák jellemzése Legyen n db egymást követő bemeneti szimbólum c(1), c(2), …, c(n) ; az általuk generált kimeneti karaktersorozat x(1), x(2), …, x(n) . Ezen az esemény valószínűsége p(x(1),x(2),…,x(n)|c(1),c(2),…,c(n) ) Memóriamentes csatornákra Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  6. Információelmélet – Csatornakódolás Csatornamátrix, csatornagráf A p( x j|c i ) feltételes valószínűségeket mátrixba szokták rendezni: A csatornát gráfjával is meg lehet adni: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  7. Információelmélet – Csatornakódolás Csatornatípusok, mátrixaik és gráfjaik Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel Determinisztikus csatorna: egy bemenet mindig ugyanazt a kimeneti szimbólumot hozza létre. A csatornamátrix minden sorában egyetlen nem nulla elem van.

  8. Információelmélet – Csatornakódolás Csatornatípusok, mátrixaik és gráfjaik Zajmentes csatorna: egy kimeneti szimbólum csak egyféle bemeneti jelből áll elő. A csatornamátrix minden oszlopában egyetlen 1-es van, a többi elem 0. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  9. Információelmélet – Csatornakódolás Csatornatípusok, mátrixaik és gráfjaik Bináris szimmetrikus csatorna(BSC): Bináris Z-csatorna: Bináris törléses csatorna Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  10. Információelmélet – Csatornakódolás Entrópia, veszteség • A csatorna használatát (a forrást) jellemző mennyiségek: • A csatornát jellemző mennyiségek: Miután a kimeneten észleltük az X j szimbólumot, maradt bizonytalanság arra nézve, hogy melyik C i válthatta ki: ennek a bizonytalanságnak a várható értéke a csatorna vesztesége: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  11. Információelmélet – Csatornakódolás Entrópia, veszteség A zajmentes csatorna vesztesége 0.kifejezés minden tagjában vagy p(Ci Xj)=0, vagy p(Ci |Xj)=1. A teljesen zajos csatorna vesztesége H(C ).Az adott és a vett jelek függetlenek, így p(Ci Xj)= p(Ci )  p(Xj) Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  12. Információelmélet – Csatornakódolás Átvitt információ A csatornán átvitt információ a rá adott információ és a csatorna veszteségének a különbsége: egy X j vételekor az őt előidéző C i-ről nyert átlagos információ. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  13. Információelmélet – Csatornakódolás Átvitt információ Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  14. Információelmélet – Csatornakódolás Csatornakapacitás A csatornakapacitás a rajta maximálisan átvihető információ: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  15. Információelmélet – Csatornakódolás A csatornákon áthaladó vektorok Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel A csatorna a rá bocsátott c=c(1), c(2), …, c(n) szimbólumsorozatból – döntés után – egy v=v(1), v(2), …, v(n) szimbólumsorozatot csinál. A cCn , illetvevCn n elemű sorozatokat tartalmazó Cn halmaz vektortér, c és v vektorok.

  16. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Egy V halmaz vektortér, vagy lineáris tér, ha értelmezve van a vV elemein egy számmal való szorzás ( λ∙vV ), a v, wV elemei között egy összeadás ( v+wV ) amelyekre: • 1∙v=v • λ∙(κ∙v)= (λκ)∙v (asszociatív) • (λ+κ)∙v= λ∙v+κ∙v (disztributív) • v+w=w+v (kommutatív) • v+(w+u)=(w+v)+u (asszociatív) •  0, melyre v+0=0+v=v • v-hez  v, melyre v + (v)= (v)+v=0 Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  17. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Vektortér például az euklideszi tér (akármennyi dimenziós), vagy a legfeljebb n-edfokú polinomok tere. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  18. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Példa: Legyen a V halmaz a legfeljebb harmadfokú polinomok halmaza. Egy eleme a következőképpen néz ki: p(x) = p0 + p1x + p2x2 + p3x3. Két polinom egyenlő, ha az együtthatóik megegyeznek. • Egy p(x) és egy q(x) polinom összegén azt az r (x) polinomot értjük, amelynek az együtthatói az ri = pi + qi képlet szerint állnak elő i =0, 1, 2, 3-ra, • a p(x) polinom λszámmal való szorzatán pedig azt az s (x) polinomot értjük, amelynek az együtthatói az si =λ∙pi formulával kaphatók meg i =0, 1, 2, 3-ra. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  19. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Ha p(x) és q(x) legfeljebb harmadfokú, akkor r(x) és s(x) is legfeljebb harmadfokú lesz, azaz sem az összeadás, sem pedig a számmal való szorzás nem visz ki V-ből. (Ha p(x) és q(x) pontosan harmadfokú, akkor a fenti műveletekkel csak csökkenhet az eredmény fokszáma, hogyha a p3=q3, akkor például r3=0 lesz, azaz r(x) másodfokú.) A többi axióma is teljesül: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  20. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről • 1∙ p(x) = p(x) , hiszen 1∙ pi=pi minden i-re. • λ∙(κ∙ p(x))= (λκ)∙ p(x), mivel λ∙(κ∙ pi)= (λκ)∙ pi teljesül minden i-re. • λ∙ p(x)+κ∙ p(x) = (λ+κ) ∙ p(x)teljesül: (λ∙ p(x)+κ∙ p(x)) i-edfokú együtthatójaλ∙ pi+κ∙ pi = (λ+κ)∙ pi , ami pont ((λ+κ) ∙ p(x)) i-edik együthatója. • p(x)+q(x)= q(x)+p(x), mivel pi+qi= qi+pi • (p(x)+q(x))+r (x) = p(x)+(q(x)+r (x)), teljesül: (pi+qi)+ri= (pi+ qi )+ri Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  21. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről •  0, melyre p(x)+0=0+p(x)=p(x), a nullelem a csupa nulla együtthatójú polinom. •  p(x)-hez  p(x), melyre p(x)+ (p(x))= (p(x))+p(x)=0, a p(x) polinom ellentettje az a polinom, melynek minden együttható-ja a p(x) megfelelő együtthatójának ellentettje. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  22. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Példa: Legyenek a V halmaz vφ elemei az origó körüli φ szöggel való forgatások. A két elem, vφ és vχ közötti összeadást értel-mezzük φ+χ szöggel való elforgatásként, a vφ elem λ számmal való szorzását pedig λ∙φ szöggel való elforgatásként. Vektortér-e a halmaz a két művelettel? A két művelet nem vezet ki V-ből. • 1∙ vφ = vφ , hiszen az 1∙φ = φ szöggel való elforgatást jelent • λ∙(κ∙vφ)= (λκ)∙vφ teljesül: λ∙(κ∙φ) szöggel való forgatás = (λκ)φ szöggel való forgatás. • (λ+κ)∙vφ = λ∙vφ+κ∙vφ: (λ+κ)∙ φ szöggel való elforgatás = λ∙ φ szöggel való forgatás +κ∙ φ szöggel való forgatás Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  23. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről • vφ+vχ =vχ+ vφ: mindegy, hogy előbb forgatok-e φ-vel, aztán χ-vel, vagy előbb χ-vel, aztán φ-vel. • vφ+(vχ+ vψ) = (vφ +vχ)+ vψ: nem számít, hogy egy φ szögű forgatáshoz adok egy χ+ψ szögűt, vagy egy φ+χ szögűhöz egy ψ szögűt, így is úgy is φ+χ+ψ szögűt kapok •  0, melyre vφ+0=0+ vφ= vφ: a nullelem a 0°-kal való elforgatás •  vφ -hez   vφ, melyre vφ+ ( vφ)= ( vφ)+ vφ=0: a vφ ellentett eleme a vφ , a φ szöggel való elforgatás. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  24. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről A v1, v2, …, vnV vektorok lineáris kombinációja,egy újabb vektor. A v1, v2, …, vnV vektorok lineárisan összefüggők, ha vannak olyan λ1, λ2, …, λn számok, melyek közül néhány (legalább 2) nem nulla és Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  25. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről A v1, v2, …, vnV vektorok lineárisan függetlenek, ha csak akkor teljesül, ha minden λi=0. Egy vektortér n-dimenziós, ha van n darab független vektora, de nincsen n+1 darab független vektora. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  26. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Egy n-dimenziós vektortérnek n darab független e1, e2, …, enV vektora alkotja a tér bázisrendszerét, a ei vektorok a bázisvektorok. Minden vV vektor kifejthetőe1, e2, …, enV vektorok lineáris kombinációjaként: A vV vektorok lehetséges reprezentációi: sorvektoros: oszlopvektoros: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  27. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Példa: Legyen ex az xyz Descartes-koordiná-tarendszer x tengelye irányába mutató egységvektor, ey, az y irányba mutató egységvektor, ezpedig a z irányú egység-vektor. E három vektor bázisrendszert alkot a háromdimenziós (euklideszi) térben. A hagyományos koordinátageometriai jelölés, a v = (vx , vy , vz ), a sorvektoros jelölés egy speciális esete. Legyen e1=(1, 1, 0), e2=(1, 0, 1) és e3=(0, 1, 1). Ez is bázisrendszert alkot: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  28. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Példa: Legyen ex az xyz Descartes-koordiná-tarendszer x tengelye irányába mutató egységvektor, ey, az y irányba mutató egységvektor, ezpedig a z irányú egység-vektor. E három vektor bázisrendszert alkot a háromdimenziós (euklideszi) térben. A hagyományos koordinátageometriai jelölés, a v = (vx , vy , vz ), a sorvektoros jelölés egy speciális esete. Legyen e1=(1, 1, 1), e2=(1, 0, 1) és e3=(0, 1, 0). Ez nem alkot bázisrendszert: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  29. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Példa: Legyen a V hamazunk a legfeljebb hatodfokú polinomok halmaza. Bázisrendszer lehet az {x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6} függvényekből álló rendszer, hiszen minden legfeljebb hatodfokú polinom kifejthető ezek lineáris kombinációjaként: A polinomokra is alkalmazható a bázisrendszer rögzítése után a sor- és oszlopvektoros jelölés: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  30. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Egy V vektortér U részhalmazát a tér alterének nevezik, ha az összeadás és a számmal való szorzás nem vezet ki belőle (azaz, ha U maga is tér, csak szűkebb, mint V ). • A háromdimenziós euklideszi tér altere például a kétdimenziós euklideszi tér. • A legfeljebb hatodfokú polinomok terében altér a legfeljebb ötödfokú polinomok tere, a legfeljebb harmadfokú polinomok tere,… Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  31. Információelmélet – Csatornakódolás Matematikai kitérő – Vektorterekről Speciális vektorterekben (metrikus terek) lehet két elem közötti távolságot definiálni. A v, uV vektrok d(v,u) távolságára igaz: • d(v,u) ≥0, d(v,v)=0 • d(v,u)= d(u,v) • d(v,u)≤ d(v,w) + d(w,u) háromszög-egyenlőtlenség Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  32. Információelmélet – Csatornakódolás Hamming-távolság A csatorna a rá bocsátott c=c(1), c(2), …, c(n) szimbólumsorozatból – döntés után – egy v=v(1), v(2), …, v(n) szimbólumsorozatot csinál. A c,vCn. Vezessük be c és v eltérésének mérésére egy távolságot:c és vHamming-távolsága azon i pozíciók száma, ahol c(i) ≠ v(i). Jele: d(c,v). A Hamming-távolság teljesíti a távolságfogalom követelményeit: • d(c,v)≥0, d(c,c)=0 • d(c,v)=d(v,c) • d(c,v)≤ d(c,w) + d(w,v) Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  33. Információelmélet – Csatornakódolás Egyszerű és törléses hibázás A csatorna a rá bocsátott c=c(1), c(2), …, c(n) szimbólumsorozatból – döntés után – egy v=v(1), v(2), …, v(n) szimbólumsorozatot csinál. Egyszerű hibázásnak nevezzük azt, ha nem tudjuk, hogy melyik pozíciókban rontott a csatorna, csak azt, hogy hány darab hiba van. Törléses hiba esetén ismerjük a hibázások helyét is, csak azt nem, hogy mennyire romlott el azokon a helyeken a jel. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  34. Információelmélet – Csatornakódolás Kódok halmaza, csatornakódolás Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel A Cn tér azon K részhalmazát, amelyet a kódszavak alkotnak, kódnak nevezik. • Csatornakódolás: • Dekódolás: • döntés: • a kódolás inverze:

  35. Információelmélet – Csatornakódolás Kódtávolság, javítható hibák száma Egy K kód kódtávolsága: a kódszavak közötti Hamming-távolság minimuma. Hibajelzés lehetséges, ha a c kódszavunkból keletkezett v nem egy másik érvényes kódszó: vK. Ha n a hibák száma, akkor n < dmin hibát lehet biztosan jelezni. Hibajelzés után általában megismétlik az üzenetet. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  36. Információelmélet – Csatornakódolás Kódtávolság, javítható hibák száma Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel Törléses hiba javítása: ezesetben tudjuk a hibák helyét. A v hibás vett vektort abba a kódszóba javítjuk, amelyik a hibás pozícióktól eltekintve azonos v-vel. Ha több ilyen van, nem tudunk javítani. Ha a két legközelebbi kódszóból dmin komponenst a megfelelő helyről törlünk, akkor azonos maradékot kapunk, ennél kevesebb elem törlésével sehogy sem kaphatunk azonos maradékot.Így n≤ dmin−1 törléses hiba javítható. n=1 hiba javítható: a két vektor különbözik 4 2 5 0 1 3 0 3 1 4 6 5 1 0 4 1 5 0 1 3 0 4 0 4 6 3 1 0 n=4 nem javítható

  37. A javítható egyszerű hibák száma Információelmélet – Csatornakódolás Kódtávolság, javítható hibák száma Egyszerű hiba javítása: nem tudjuk a hibák helyét. A v hibás vett vektort abba a c kódszóba javítjuk, amelyikre d(v,c) a legkisebb. Ha több ilyen van, nem tudunk javítani. A javíthatóság feltétele:A háromszög-egyenlőtlenség szerint: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  38. Információelmélet – Csatornakódolás Singleton-korlát Legyen a kódábécé elemszáma r , a kódsza-vak hossza n , száma M , a kódtávolság pedig dmin. A Singleton-korlát szerint Bizonyítás: Az r elemből felépülő k hosszúságú sorozatok száma r k . Legyen r k−1 < M ≤ r k.Több kódszó van (M db) mint ahány k−1 hosszú sorozat, így  ci , cj  K, melyeknek az első k−1 eleme azonos. Ezekre d(ci ,cj )< n−(k−1), így dmin< n−(k−1). Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  39. Információelmélet – Csatornakódolás Singleton-korlát Legyen a kódábécé elemszáma r , a kódsza-vak hossza n , száma M , a kódtávolság pedig dmin. A Singleton-korlát szerint Bizonyítás: Az r elemből felépülő k hosszúságú sorozatok száma r k . Legyen r k−1 < M ≤ r k. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  40. Információelmélet – Csatornakódolás Singleton-korlát M egyértelműen megadja k-t, az r k−1 < M ≤ r k -nak egyetlen egész megoldása van: logr M egészrésze. A Singleton-korlát szerint Behelyettesítve k-t: majd r -alapú logaritmust véve: és átrendezve a kódtávolságnak a kódszavak számától függő maximumát kapjuk: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  41. Információelmélet – Csatornakódolás Singleton-korlát Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel Az olyan kódok, amelyeknél mindkét helyen egyenlőség áll, maximális távolságú kódok (MDS – Maximum Distance Seprable) A k szám és n, a kódszavak hossza szokott a kód két paramétere lenni.

  42. Információelmélet – Csatornakódolás Hamming-korlát Legyen a kódábécé elemszáma r , a kód paraméterei (n, k ), a javítandó hibák száma n. A Hamming-korlát (gömbpakolási korlát) szerint Bizonyítás: A Cn térben a ciK kódszavak pontok; egymástól minél távolabb vannak, dmin annál nagyobb, így annál több hibát tudunk javítani. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  43. Információelmélet – Csatornakódolás Hamming-korlát Akkor javítunk egy v  Cn hibás vektort a ci kódszóba, ha az a ci körüli n sugarú gömbön belül van. Ezek a gömbök nem fedhetnek át, azaz az összes gömbben levő elemek száma nem lehet nagyobb, mint r n, Cn elemszáma. A c kódszótól pontosan i helyen, a j 1 ,…, j i-edik helyeken eltérő vektorok száma: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  44. Információelmélet – Csatornakódolás Hamming-korlát A j 1 ,…, j i pozíciók megválasztása -féleképpen lehet. A c kódszótól legfeljebbn helyen eltérő vektorok száma: Összesen r k darab kódszó van, mindegyik körül egy-egy sugarú gömb. Egyetlen olyan vektor sincs, amely több gömbben is benne lenne, így a gömbök elemszámainak összege nem lehet több, mint a teljes Cn halmaz elemszáma, r n: Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  45. Információelmélet – Csatornakódolás Perfekt kódok Azokat a K kódokat, amelyekre a Hamming-korlátban egyenlőség teljesül, azaz perfekt kódoknak nevezzük. Az ilyen kódoknál a teljes Cn teret kitöltik a gömbök, szorosan illeszkednek egymás-hoz, a kódszavak egyenletesen helyez-kednek el a téren belül (Hamming-távol-ságot véve), adott n szóhosszra maximális számú kódszót tartalmaznak. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  46. Információelmélet – Csatornakódolás Kódsebesség (jelsebesség) Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel Az információátvitel gyorsasága jellemez-hető akódsebességgel, avagy jelsebességgel.(egy szimbólumra jutó átlagos információ)

  47. Információelmélet – Csatornakódolás Kódsebesség (jelsebesség) Legyen a kódszavak előfordulási valószínűsége azonos, 1/M. Az entrópia ekkora kódsebesség pedig Ha a kódnak csak a legáltalánosabb paraméterei (szóhossz, betűszám) ismertek, ez jó felső becslés a jelsebességre. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  48. Információelmélet – Csatornakódolás Shannon csatornakódolási tétele Ha egy C kapacitású diszkrét, memória-mentes csatornán • R < C, akkor lehet olyan n kódszóhosszt találni, hogy a hibás dekódolás valószínűsége tetszőleges e > 0 számnál kisebb legyen. Az n növelésével csökken e minimuma, azaz csökken a hibás dekódolás valószínűsége. • R > C, akkor nem lehet olyan n kódszóhosszt találni, hogy a hibás dekódolás valószínűsége tetszőlegesen kicsi legyen. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

  49. Információelmélet – Csatornakódolás Shannon csatornakódolási tétele R>C esetén n növelésével a hibás dekódolás valószínűsége, is nő. A tétel nem ad meg módszert jó csatornakódok létrehozására, csak azt mondja ki, hogy jelsebességük kisebb, mint a csatornakapacitás. Csatorna-kódolás Csatornák jellemzése Csatorna-kapacitás Vektorterek Hamming-távolság Hibák típusai Kódtávolság Singleton-korlát Hamming-korlát Csatornakódo-lási tétel

More Related