Informationstheorie und Codierung (German Edition) - 12 Angebote vergleichen

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Mathematics, 1 Einfhrung.- 1.1 Vorbemerkungen.- 1.2 Begriffe.- 2 Diskrete Informationsquellen.- 2.1 Die Informationsquelle.- 2.2 Der Entscheidungsgehalt.- 2.2.1 Die Definition und Interpretation des Informationsgehaltes.- 2.2.2 Einfache Beispiele.- 2.3 Der mittlere Informationsgehalt.- 2.3.1 Die Definition des mittleren Informationsgehaltes.- 2.3.2 Elementare Eigenschaften der Entropie.- 2.3.3 Beispiele.- 2.4 Verbundquellen und der Informationsflu.- 2.4.1 Die Entropie einer Verbundquelle.- 2.4.2 Verbundquellen mit voneinander unabhngigen Teilquellen.- 2.4.3 Bedingte Entropien.- 2.4.4 Die Markoff'sche Entropie.- 2.4.5 Die hochwahrscheinlichen Wrter einer Quelle.- 2.4.6 Der Informationsflu.- 3 Diskrete bertragungskanle.- 3.1 Die Entropien bei der Informationsbertragung.- 3.2 Beispiele fr einfache bertragungskanle.- 3.2.1 Der symmetrisch gestrte Binrkanal.- 3.2.2 Der nicht symmetrisch gestrte Binrkanal.- 3.2.3 Der symmetrisch gestrte Binrkanal mit Auslschungen.- 3.2.4 Der allgemeine symmetrisch gestrte Kanal.- 3.3 Die Reihenschaltung gestrter Kanle.- 3.4 Die maximal erreichbare Transinformation.- 3.5 Die Kanalkapazitt.- 3.5.1 Definition der Kanalkapazitt.- 3.5.2 Der ideale Tiefpa als Modell fr den bertragungskanal.- 3.5.3 Ein Hauptsatz der Informationstheorie.- 4 Kontinuierliche Informationsquellen und Kanle.- 4.1 Vorbemerkungen.- 4.2 Zufllige Signale.- 4.2.1 Die Beschreibung von Zufallssignalen.- 4.2.2 Die mittlere Leistung.- 4.2.3 Autokorrelationsfunktion und spektrale Leistungsdichte.- 4.2.3.1 Autokorrelationsfunktionen.- 4.2.3.2 Die spektrale Leistungsdichte.- 4.3 Die Entropie kontinuierlicher Quellen.- 4.3.1 Die differentielle Entropie.- 4.3.2 Eigenschaften der differentiellen Entropie und Beispiele.- 4.3.2.1 Gleichverteilte Signale.- 4.3.2.2 Dreieckverteilte Signale.- 4.3.2.3 Normalverteilte Signale.- 4.3.2.4 Ein Vergleich der Ergebnisse.- 4.3.2.5 Ein Beweis fr das Maximum der differentiellen Entropie.- 4.4 Kontinuierliche Kanle.- 4.4.1 Die Transinformation.- 4.4.2 Die Kanalkapazitt.- 4.4.2.1 Eine Ableitung der Shannon'schen Formel.- 4.4.2.2 Einige Schlufolgerungen.- 4.4.2.3 Beispiele.- 5 Optimalcodes, Quellencodierung.- 5.1 Einfhrung.- 5.1.1 Begriffserklrung.- 5.1.2 Ein einfhrendes Beispiel.- 5.1.2.1 Die unmittelbare Codierung der Quellenzeichen.- 5.1.2.2 Die Codierung von Gruppen von Quellenzeichen.- 5.2 Grundlegende Stze ber Optimalcodes.- 5.2.1 Die Ungleichung von Kraft.- 5.2.2 Untere und obere Grenzen fr die mittleren Codewortlngen.- 5.2.2.1 Der Satz von Shannon.- 5.2.2.2 Ein Beweis des Satzes von Shannon.- 5.2.2.3 Mglichkeiten zur weiteren Verminderung der Codewortlngen.- 5.3 Konstruktionsverfahren fr Optimalcodes.- 5.3.1 Der Shannon-Code.- 5.3.2 Der Fano-Code.- 5.3.3 Der Huffman-Code.- 6 Sicherung gegen bertragungsfehler, Kanalcodierung.- 6.1 Probleme und Ziele.- 6.2 Grundlegende Begriffe und Prinzipien.- 6.2.1 Die geometrische Darstellung von Codes im n-dimensionalen Coderaum.- 6.2.2 Das Prinzip der Fehlererkennung und Fehlerkorrektur.- 6.2.2, eBook.

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Paperback. 199 pages. Dimensions: 9.6in. x 6.7in. x 0.5in.Die Infonnationstheorie gehOrt zu den Grundlagen fUr alle Wissenschaftsgebiete, die sich mit der Obertragung von Nachrichten und der Verarbeitung von Infonnationen befassen. Ihre Geburtsstunde wird auf das Jahr 1948 dadiert, in dem C. E. Shannon seine grundlegenden Untersuchungen fiber das Wesen von Nachrichten veroffentlichte. In diesem Buch werden die auf den Gedanken von Shannon basierenden Grundla gen der Infonnationstheorie dargestellt und zusatzlich wichtige Teile der Codierungs theorie. Einige Codierungsmethoden, z. B. Verfahren zur Quellencodierung (Ab schnitt 5) sind ohne Kenntnisse aus der Infonnationstheorie fiberhaupt nicht zu ver stehen. Andere Teile der Codierungstheorie, z. B. Konstruktionsverfahren fiir fehler erkennende Codes (Abschnitt 6) sind weniger stark mit der Infonnationstheorie ver zahnt und konnen weitgehend eigenstandig behandelt werden. Bei dem vorliegenden Buch wird versucht mit moglichst geringen mathematischen Hilfsmitteln auszukommen. Vorausgesetzt werden neben Kenntnissen der hOheren Mathematik einige Grundlagen der Wahrscheinliehkeitsrechnung. Auf eine strenge mathematische Beweisfiihrung wird haufig zugunsten von Plausibilitatserklarungen verzichtet. Viele Erklarungen und voll durchgerechnete Beispiele sollen zum Ver standnis des Stoffes beitragen. Das Buch ist als Begleitbuch zu Vorlesungen, beson ders aber auch fUr das Selbststudium konzipiert. Nach einem ganz kurzen einfiihrenden Abschnitt befaBt sich der Abschnitt 2 mit der Beschreibung diskreter Infonnationsquellen. Hier wird zunachst der Begriff des Entscheidungsgehaltes und des mittleren Infonnationsgehaltes (Entropie) eingefiihrt. Zum AbschluB des Abschnittes wird der InfonnationsfluB diskreter Infonnations quellen behandelt. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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