信道容量编码

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信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答-071102(总11页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--第3章 信道容量习题解答3-1 设二进制对称信道的转移概率矩阵为2/31/31/32/3⎡⎤⎢⎥⎣⎦解: (1) 若12()3/4,()1/4P a P a ==,求(),(),(|),(|)H X H Y H X Y H Y X 和(;)I X Y 。

i i 2i=13311H(X)=p(a )log p(a )log()log()0.8113(/)4444bit -=-⨯-=∑符号111121*********j j j=132117p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=43431231125p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=4343127755H(Y)=p(b )log(b )=log()log()0.9799(/)12121212bit ⨯+⨯=⨯+⨯=---=∑符号22i j j i j i j i ,H(Y|X)=p(a ,b )logp(b |a )p(b |a )logp(b |a )2211log()log()0.9183(/)3333i jjbit -=-=-⨯-⨯=∑∑符号I(X;Y)=H(Y)H(Y|X)=0.97990.91830.0616(/)bit --=符号 H(X|Y)=H(X)I(X;Y)=0.81130.06160.7497(/bit --=符号)(2)求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布。

二进制对称信息的信道容量H(P)=-plog(p)-(1-p)log(1-p)1122C =1-H(P)=1+log()+log()=0.0817(bit/)3333符 BSC 信道达到信道容量时,输入为等概率分布,即:{,} 注意单位3-2 求下列三个信道的信道容量及其最佳的输入概率分布。

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率信息论是数学与通信工程学科的交叉领域,它研究了信息传输的基本原理与极限。

在信息传输过程中,我们需要考虑信道容量和编码速率这两个重要的概念。

本文将详细介绍信息论中的信道容量和编码速率,并探讨它们对于信息传输的影响。

一、信道容量信道容量是指在特定的通信信道中传输信息的最大速率。

它是指在不引入任何差错的情况下,信道所能够传输的最高信息率。

信道容量取决于信道的带宽、噪声水平和信噪比等因素。

在信息论中,香农公式被广泛应用于计算信道容量。

根据香农公式,信道容量C可以通过以下公式计算得出:C = B * log2(1 + S/N)其中,B为信道的带宽,S为信道的信号功率,N为信道的噪声功率。

通过这个公式,我们可以看出,信道容量与带宽成正比,与信噪比也成正比。

在实际应用中,我们可以通过增加带宽或提高信噪比的方式来增加信道容量。

但是,无论如何提高这些因素,信道容量都有一定的极限,这是由信道本身的特性所决定的。

二、编码速率编码速率是指信息在信道中传输时的速率,也被称为传输速率。

它决定了我们可以多快地将信息输入到信道中,并对应着信号的频率。

编码速率一般用比特每秒(bps)来衡量。

在设计通信系统时,我们需要根据信道容量和所需的传输质量来确定编码速率。

一般来说,我们希望编码速率尽可能接近信道容量,以实现高效的信息传输。

但是,如果编码速率超过信道容量,就会发生信息传输的错误,这是由信道的限制所决定的。

为了实现高效的信息传输,我们需要选择合适的编码方案。

常见的编码技术有冗余编码、差错纠正编码等。

这些编码技术可以在保证传输质量的同时,提高编码速率。

三、信道容量与编码速率的关系信道容量与编码速率之间存在着紧密的关系。

通常情况下,编码速率不能超过信道容量,否则会导致传输错误。

因此,为了实现高效的信息传输,我们需要控制编码速率与信道容量的关系。

在信道容量小于编码速率的情况下,我们需要对输入信号进行压缩处理,以降低编码速率,来适应信道的限制。

香农三大定理简答

香农三大定理简答

香农三大定理简答简介在信息论领域,香农三大定理是指由克劳德·香农提出的三个基本定理,分别是信源编码定理、信道编码定理和信道容量定理。

这些定理为我们理解和优化信息传输提供了重要的理论基础。

本文将对香农三大定理进行全面、详细、完整和深入地探讨。

信源编码定理信源编码定理是香农在1948年提出的,它主要研究的是如何对离散无记忆信源进行编码,以最小化所需的平均编码长度。

以下是信源编码定理的关键要点:1.信源熵:信源编码定理首先定义了信源的熵,即信源产生的信息的平均不确定性。

信源熵越大,表示信源产生的信息越随机,编码难度也越大。

2.霍夫曼编码:信源编码定理证明了对于离散无记忆信源,存在一种最优编码方式,即霍夫曼编码。

霍夫曼编码根据信源符号的概率分布,为每个符号分配一个唯一的二进制编码,使得平均编码长度最小。

3.码长上界:信源编码定理还给出了信源编码的码长上界,即对于任何离散无记忆信源,平均编码长度不会超过信源熵加一。

信道编码定理信道编码定理是香农在1949年提出的,它主要研究的是如何对离散无记忆信道进行编码,以提高信息传输的可靠性。

以下是信道编码定理的关键要点:1.信道容量:信道编码定理首先定义了信道的容量,即信道传输的最大信息率。

信道容量取决于信道的特性,如噪声水平和带宽等。

2.误差控制编码:信道编码定理证明了通过引入冗余信息,即误差控制编码,可以在有限的信道容量内实现可靠的信息传输。

常见的误差控制编码方法包括海明码和卷积码等。

3.编码效率:信道编码定理还引入了编码效率的概念,即传输的有效信息比特数与总比特数之比。

编码效率越高,表示在给定的信道容量下,能够传输更多的有效信息。

信道容量定理信道容量定理是香农在1948年提出的,它主要研究的是在给定噪声条件下,信道的最大传输信息率。

以下是信道容量定理的关键要点:1.噪声和信噪比:信道容量定理考虑了信道中存在的噪声,噪声会引入误码率,从而限制了信息的传输率。

信息论与编码第三版 第4章

信息论与编码第三版 第4章
C max H ( X ) log 3
p( x)
信息论与编码
3. 根据平均互信息量I(X; Y)达到信道容量的充要条件式对C进行验证:
p ( y j ) p ( xi ) p ( y j / xi )
i 1 3
1 P 0 0
0 1/ 2 0
0 1/ 2 0
0 0 1/6
x1 x2 x3 x4 x5
1 1 1 1 1
y1 y2 y3 y4 y5
1 0 P 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1
【解】 该信道的信道容量为:
C max I ( X ; Y ) max H ( X ) log 5
C max I ( X ; Y ) max H (Y )
p( x) p( x)
由于
p( y ) p( x) p( y / x),由于信道转移概率是确定的,求使H (
X
Y)
达到最大值的p ( x )的最佳分布就转化为求p ( y )的最佳分布。由极大离 散熵定理知,在p ( y )等概率分布时,H ( Y ) 达到最大,则
I ( x2 ; Y ) p ( y j / x2 ) log
j 1 2
p ( y j / x2 ) p( y j ) p ( y j / x3 ) p( y j ) p ( y j / x4 ) p( y j ) p ( y j / x5 ) p( y j )
1 log
1 1/ 2
log 2
I ( x3 ; Y ) p ( y j / x3 ) log
j 1 2
1 log

信道与信道容量

信道与信道容量

1.6.2 信道容量
根据香农信息论,对于连续信道,如果信道带宽为B, 并且受到加性高斯白噪声的干扰,则信道容量的理论公式为
C=B㏒2(1+S/N)(b/s) 式中。 N为白噪声的平均功率; S是信号的平均功率; S/N 为信噪比。信道容量C是指信道可能传输的最大信息速率 (即信道能达到的最大传输能力)。虽然上式是在一定条件 下获得的(要求输入信号也为高斯信号才能实现上述可能 性),但对其他情况也可作为近似式使用。
例1 已知彩色电视图象由5ⅹ105个像素组成。设每个像素有 64种彩色度,每种彩色度有16个亮度等级。设所有彩色度和 亮度等级的组合机会均等,并统计独立。(1)试计算每秒 传送100个画面所需信道容量;(2)如果接受机信噪比为 30dB,为了传送彩色图象所需信道带宽为多少?
例2 设有一个图像要在电话线路中实现传真传输。大约要传输2.25ⅹ106个 像素,每个像素有12个亮度等级。假设所有亮度等级都是等概率的,电 话电路具有3kHz带宽和30dB信噪比。试求在该标准电话线路上传输一 张传真图片需要的最小时间。
在数字通信系统中,如果仅研究编码和解码问题, 可得到另一种广义信道---编码信道。编码信道的范围是 从编码器输出端至解码器输入端。这是因为从编码和解 码角度来看,编码器是把信源产生的消息信号转化为数 字信号。反之,解码器是将数字信号恢复原来的消息信 号;而编码器输出端至解码器输入端之间的一切环节只 是起了传输数字信号的作用,所以可以把它看成一个整 体---编码信道。当然,根据研究问题的不同,还可以定 义其他广义信道。
解: Rb = RBN㏒2N
RBN= Rb/×106 / 29.9 ×103=0.269 ×103s=4.5min
例3 已知八进制数字信号的传输速率为1600波 特。试问变换成二进制数字信号时的传输速率为多 少? 解: Rb = RBN㏒2N = 1600× ㏒28 = 4800 b/s

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答-071102

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答-071102

第3章 信道容量习题解答3-1 设二进制对称信道的转移概率矩阵为2/31/31/32/3⎡⎤⎢⎥⎣⎦解: (1) 若12()3/4,()1/4P a P a ==,求(),(),(|),(|)H X H Y H X Y H Y X 和(;)I X Y 。

i i 2i=13311H(X)=p(a )log p(a )log()log()0.8113(/)4444bit -=-⨯-=∑符号111121*********j j j=132117p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=43431231125p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=4343127755H(Y)=p(b )log(b )=log()log()0.9799(/)12121212bit ⨯+⨯=⨯+⨯=---=∑符号 22i j j i j i j i ,H(Y|X)=p(a ,b )logp(b |a )p(b |a )logp(b |a )2211log()log()0.9183(/)3333i jjbit -=-=-⨯-⨯=∑∑符号I(X;Y)=H(Y)H(Y|X)=0.97990.91830.0616(/)bit --=符号 H(X|Y)=H(X)I(X;Y)=0.81130.06160.7497(/bit --=符号)(2)求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布。

二进制对称信息的信道容量H(P)=-plog(p)-(1-p)log(1-p)1122C =1-H(P)=1+log()+log()=0.0817(bit/)3333符 BSC 信道达到信道容量时,输入为等概率分布,即:{,}注意单位3-4 设BSC 信道的转移概率矩阵为112211Q εεεε-⎡⎤=⎢⎥-⎣⎦1)写出信息熵()H Y 和条件熵(|)H Y X 的关于1()H ε和2()H ε表达式,其中()log (1)log(1)H εεεεε=----。

信道、信道容量、数据传输速率

信道、信道容量、数据传输速率

信道、信道容量、数据传输速率简介:信道、信道容量、数据传输速率(比特率)、电脑装置带宽列表一、信道的概念信道,是信号在通信系统中传输的通道,是信号从发射端传输到接收端所经过的传输媒质,这是狭义信道的定义。

广义信道的定义除了包括传输媒质,还包括信号传输的相关设备。

信道容量是在通信信道上可靠地传输信息时能够达到的最大速率。

根据有噪信道编码定理,给定信道的信道容量是其以任意小的差错概率传输信息的极限速率。

信道容量的单位为比特每秒、奈特每秒等等。

香农在第二次世界大战期间发展出信息论,并给出了信道容量的定义和计算信道容量的数学模型。

他指出,信道容量是信道的输入与输出的互信息量的最大值,这一最大取值由输入信号的概率分布决定。

二、信道的分类(一)狭义信道的分类狭义信道,按照传输媒质来划分,可以分为有线信道、无线信道和存储信道三类。

1. 有线信道有线信道以导线为传输媒质,信号沿导线进行传输,信号的能量集中在导线附近,因此传输效率高,但是部署不够灵活。

这一类信道使用的传输媒质包括用电线传输电信号的架空明线、电话线、双绞线、对称电缆和同轴电缆等等,还有传输经过调制的光脉冲信号的光导纤维。

2. 无线信道无线信道主要有以辐射无线电波为传输方式的无线电信道和在水下传播声波的水声信道等。

无线电信号由发射机的天线辐射到整个自由空间上进行传播。

不同频段的无线电波有不同的传播方式,主要有:地波传输:地球和电离层构成波导,中长波、长波和甚长波可以在这天然波导内沿着地面传播并绕过地面的障碍物。

长波可以应用于海事通信,中波调幅广播也利用了地波传输。

天波传输:短波、超短波可以通过电离层形成的反射信道和对流层形成的散射信道进行传播。

短波电台就利用了天波传输方式。

天波传输的距离最大可以达到400千米左右。

电离层和对流层的反射与散射,形成了从发射机到接收机的多条随时间变化的传播路径,电波信号经过这些路径在接收端形成相长或相消的叠加,使得接收信号的幅度和相位呈随机变化,这就是多径信道的衰落,这种信道被称作衰落信道。

信息论与编码教学大纲(2024)

信息论与编码教学大纲(2024)
选题二
LDPC码在无线通信中的应用研究。探讨LDPC码在无线通信系统中的 编译码算法及性能优化方法。
选题三
极化码原理及性能分析。研究极化码的编译码原理,分析其在不同信 道条件下的性能表现,并与传统信道编码方案进行比较。
选题四
5G/6G通信中的信道编码技术。调研5G/6G通信系统中采用的信道编 码技术,分析其优缺点,并提出改进方案。
Polar码应用
探讨Polar码在5G通信、物联网等领域的应用,并分 析其性能表现。
22
06 实验环节与课程 设计
2024/1/25
23
实验环节介绍
实验一
信道容量与编码定理验证。 通过搭建简单的通信系统, 验证不同信道条件下的信道 容量及编码定理的有效性。
实验二
线性分组码编译码实验。利 用计算机软件实现线性分组 码的编译码过程,并分析其 纠错性能。
LDPC码基本原理
介绍LDPC码的编码结构、译码原理以及性 能分析。
LDPC码应用
探讨LDPC码在光纤通信、数据存储等领域 的应用,并分析其性能表现。
21
Polar码原理及应用
2024/1/25
Polar码基本原理
介绍Polar码的编码结构、信道极化原理以及性能分 析。
Polar码编译码算法
详细阐述Polar码的编码算法、译码算法以及关键技 术的实现。
2024/1/25
预测编码
利用信源符号间的相关 性进行预测,并对预测 误差进行编码,如差分 脉冲编码调制(DPCM )。
变换编码
将信源信号通过某种变 换转换为另一域的信号 ,再对变换系数进行编 码,如离散余弦变换( DCT)编码。
14
04 信道编码
2024/1/25

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答-071102

信息论与编码理论-第3章信道容量-习题解答-071102

第3章 信道容量习题解答3-1 设二进制对称信道的转移概率矩阵为2/31/31/32/3⎡⎤⎢⎥⎣⎦解: (1) 若12()3/4,()1/4P a P a ==,求(),(),(|),(|)H X H Y H X Y H Y X 和(;)I X Y 。

i i 2i=13311H(X)=p(a )log p(a )log()log()0.8113(/)4444bit -=-⨯-=∑符号111121*********j j j=132117p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=43431231125p(b )=p(a )p(b |a )+p(a )p(b |a )=4343127755H(Y)=p(b )log(b )=log()log()0.9799(/)12121212bit ⨯+⨯=⨯+⨯=---=∑符号 22i j j i j i j i ,H(Y|X)=p(a ,b )logp(b |a )p(b |a )logp(b |a )2211log()log()0.9183(/)3333i jjbit -=-=-⨯-⨯=∑∑符号I(X;Y)=H(Y)H(Y|X)=0.97990.91830.0616(/)bit --=符号 H(X|Y)=H(X)I(X;Y)=0.81130.06160.7497(/bit --=符号)(2)求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布。

二进制对称信息的信道容量H(P)=-plog(p)-(1-p)log(1-p)1122C =1-H(P)=1+log()+log()=0.0817(bit/)3333符 BSC 信道达到信道容量时,输入为等概率分布,即:{0.5,0.5} 注意单位3-2 求下列三个信道的信道容量及其最佳的输入概率分布。

1b 2b 3b 3a 2a 1a Y X 1b 2b 3a 2a 1a Y X 1b 2b 2a 1a Y X 3b 11111110.70.3第一种:无噪无损信道,其概率转移矩阵为: 1 0 0P=0 1 00 0 1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦信道容量:()max (;)P X C I X Y @ bit/符号()()()()max{(;)}max{()(|)}(|)0max{(;)}max{()}p x p x p x p x C I X Y H X H X Y H X Y C I X Y H X ==-∴=∴==离散无记忆信道(DMC)只有输入为等概率分布时才能达到信道容量,C=log3=1.5850 bit/符号输入最佳概率分布如下:111,,333⎧⎫⎨⎬⎩⎭第二种:无噪有损信道,其概率转移矩阵为: 1 0P=0 10 1⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,离散输入信道, ()()()()max{(;)}max{()(|)}(|)0max{(;)}max{()}p x p x p x p x C I X Y H Y H Y X H Y X C I X Y H Y ==-∴=∴==H(Y)输出为等概率分布时可达到最大值,此值就是信道容量 此时最佳输入概率:123p(a )+p(a )=0.5,p(a )=0.5 信道容量:C=log(2)=1 bit/符号 第三种:有噪无损信道,由图可知:()()()()max{(;)}max{()(|)}(|)0max{(;)}max{()}p x p x p x p x C I X Y H X H X Y H X Y C I X Y H X ==-∴=∴==输入为等概率分布时可达到信道容量,此时信道容量p(x)C=max{H(X)}=log(2)=1 bit/符号 输入最佳概率分布:11,22⎧⎫⎨⎬⎩⎭3-3 设4元删除信道的输入量{1,2,3,4}X ∈,输出量{1,2,3,4,}Y E ∈,转移概率为(|)1(|)1-ε 0 0 0 ε0 1-ε 0 0 ε P=0 0 1-ε 0 ε0 0 0 1-ε ε1-ε 0 0 0 ε0 1-ε 0 0 ε p1= p2=0 0 1-ε 0 ε0 0 0 1-ε εP Y i X i P Y E X i εε===-===⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中1,2,3,4i = 1)该信道是对称DMC 信道吗? 2)计算该信道的信道容量;3)比较该信道与两个独立并联的二元删除信道的信道容量。

DMC信道编码

DMC信道编码

r=input('输入信源个数:');s=input('输入信宿个数:');deta=input('输入信道容量的精度: ');Q=rand(r,s); %形成r行s列随机矩阵QA=sum(Q,2); %把Q矩阵每一行相加和作为一个列矩阵AB=repmat(A,1,s); %把矩阵A的那一列复制为S列的新矩阵P=input('输入信道转移矩阵P:')[r,s]=size(P);for i=1:rif(sum(P(i,:))~=1) %检测概率转移矩阵是否行和为1.error('概率转移矩阵输入有误!!')return;endfor j=1:sif(P(i,j)<0||P(i,j)>1) %检测概率转移矩阵是否负值或大于1error('概率转移矩阵输入有误!!')return;endendendi=1:1:r; %设置循环首项为1,公差为1,末项为r(Q的行数)的循环 p(i)=1/r; %原始信源分布r个信源,等概率分布disp('原始信源分布:')p(i)=1/r;E=repmat(p',1,s);%把r个等概率元素组成一列,复制为s列for k=1:1:1/detam=E.*P;%后验概率的分子部分a=sum(m); %把得到的矩阵m每列相加之和构成一行su1=repmat(a,r,1);%把得到的行矩阵a复制r行,成一新矩阵sul,后验概率的分母部分t=m./su1; %后验概率矩阵n=exp(sum(P.*log(t),2)); %信源分布的分子部分su2=sum(n); %信源分布的分母部分p=n/su2; %信源分布E=repmat(p,1,s);C(k+1)=log(sum(exp(sum(P.*log(t),2))))/log(2);kk=abs(C(k+1)-C(k))/C(k+1);if(kk<=deta)break;enddisp('迭代次数:k='),disp(k)enddisp('最大信道容量时的信源分布:p='),disp(p')disp('最大信道容量:C='),disp(C(k+1))(1)、输入信源(行)个数:2输入信宿(列)个数:3输入信道容量的精度: 0.00001输入信道转移矩阵P:[0.2 0.3 0.5;0.3 0.2 0.5]P =0.2000 0.3000 0.50000.3000 0.2000 0.5000原始信源分布:迭代次数:k= 1最大信道容量时的信源分布:p=0.5000 0.5000最大信道容量:C=0.0145(2)、输入信源(行)个数:3输入信宿(列)个数:3输入信道容量的精度: 0.000001输入信道转移矩阵P:[0.1 0.7 0.2;0.2 0.1 0.7;0.3 0.5 0.2] P =0.1000 0.7000 0.20000.2000 0.1000 0.70000.3000 0.5000 0.2000原始信源分布:迭代次数:k=168最大信道容量时的信源分布:p=0.4743 0.5256 0.0001最大信道容量:C= 0.3017。

信息论与编码第6章信道编码

信息论与编码第6章信道编码

素(既约)多项式
若 p( x) f ( x), deg( p( x)) 1且p( x)在F[ x] 中只有因式 c和cp( x) 则称 p( x) 为域F上的不可约多项式。
的集合
余类环
多项式剩余类环 n n1 f ( x) an x an1x ... a1x a ai Fq 用 Fq [ x] 或者 GF (q)[ x] 表示所有这样多项式
纠错码的分类
根据监督码元与信息组之间的关系 系统码 信息码元是否发生变化 非系统码 代数码 几何码 算术码 线性码 非线性码 分组码 卷积码
构造编码的数学方法
根据监督码元和信息码元的关系
根据码的功能
按纠误的类型
检错码 纠错码 纠删码 纠随机差错码 纠突发差错码 纠混合差错码 二元码 多元码 等保护纠错码 不等保护纠错码
3 3 2 2 3 2 3 2
x x , x x, x x 1, x 1, x ,
3 3 3 3
x x 1, x x, x 1, x , x 1, x,1, 0
2 2 2 2
4.有限域的性质和代数结构
1)有限域 Fq 的结构 对 a Fq , a 0, 满足 na 0, 的最小正整 数 n ,称为元素 a 的周期。 定理6-6:在有限域 Fq中 (1) ( Fq , ) 是循环加群,它的非零元素的周期等于其 域的特征; (2) ( Fq* , ) 是循环乘群,共有 (q 1) 个乘群的生成 元。 a 乘群 ( Fq* , ) 的生成元 a 称有限域 Fq 的本原元, 的阶为 q 1 ,即 a q 1 e ,且 F * a
q
本原元性质定理6-7
* F (1) q
的元素的阶都是 q 1 的因子, Fq* 的所 q 1 x e 0 的根。 有元恰是 (2) 若 a 是 Fq 的本原元,则当且仅当(k , q 1) 1 k k a 时, 也是本原元。非本原元 a 的阶是

信道编码综述

信道编码综述

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信道编码综述学院:学号:姓名:2013年11月13日信道编码综述(推荐完整)信道编码综述摘要:信道编码是通过信道编码器和译码器实现的用于提高信道可靠性的理论和方法.本文综合概述了信道编码的历史背景、要求和编码的基本原理。

关键词:信道编码;历史背景;基本原理0引言:随着现代通信技术和计算机技术的迅速发展,每天都在不断涌现新的通信业务和信息业务,同时用户对通信质量、数据传输速率和可靠性的要求也在不断提高。

数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。

所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。

提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率信息论是研究信息传输和处理的数学理论,其中信道容量和编码速率是信息论中的重要概念。

信道容量指的是一个通信信道所能传输的最大信息速率,而编码速率则是在给定信道容量下实现可靠通信所需要的编码速率。

本文将分别介绍信道容量和编码速率在信息论中的作用和重要性。

信道容量是一个通信系统的重要指标,它描述了在给定信道条件下最大的数据传输速率。

信道容量的计算取决于信道的物理特性以及噪声水平。

通常情况下,信道容量可以通过香农公式进行计算,该公式考虑了信道的带宽、信噪比等因素。

信道容量的大小直接影响到通信系统的传输效率,理论上,如果通信系统的编码速率大于信道容量,那么就可以实现无限接近于理论上的最大传输速率。

因此,信道容量是通信系统设计中一个重要的参考指标。

与信道容量相关的是编码速率,编码速率是指在信道容量限制下实现可靠通信所需要的编码速率。

编码速率的选择与信道编码技术密切相关,通信系统需要设计合适的编码方案来提高数据传输的可靠性和效率。

传统的编码技术包括奇偶校验码、循环冗余校验码等,而近年来,随着深度学习和人工智能的发展,基于神经网络的编码技术也得到了广泛的应用。

选择适当的编码速率可以提高数据传输的可靠性,减小误码率和延迟,提升通信系统的性能。

在实际通信系统中,信道容量和编码速率通常需要进行折中考虑。

信道容量较大时,可以选择更高的编码速率来提高传输速率,但也会增加误码率和复杂度;而信道容量较小时,则需要降低编码速率以保证数据传输的可靠性。

通信系统的设计者需要根据实际需求和信道条件来合理选择信道容量和编码速率,从而实现较好的通信性能。

综上所述,信息论中的信道容量和编码速率是通信系统设计中不可或缺的重要概念。

合理选择适当的信道容量和编码速率可以提高通信系统的传输效率和可靠性,为信息传输提供更好的保障。

在未来的通信技术发展中,信道容量和编码速率仍将是信息论研究的热点领域,不断推动通信技术的进步和创新。

信道编码

信道编码

6
经典信道编码
■分组码之汉明码 ●汉明码(7,4)编码方法 设码字为a6 a5 a4 a3 a2 a1 a0,规定校验关系(不唯一)
a6+a5+a4+a2=0 a6+a5+a3+a1=0 a6+a4+a3+a0=0
矩阵形式
1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
汉明距离,记作 汉明距离直接决定着编码算法的检错和纠错能力,汉明距离越大,说明码字间 的最小差别越大,抗干扰能力越强。
●汉明距离与检错纠错能力
检测e个错误 纠正t个错误 检测e个错误,同时纠正t个错误(e>t)
4
经典信道编码
■分组码之汉明码 ● 1950年,R.Hamming和M.Golay提出了第一个实用的差错控制编码方案,极大地
1
2 3 4 5
aaaa
abca aaab aaab aabc
000 000 000
111 001 011 000 000 111 111 001 100 000 111 001
5
3 6 4 7

是 否 是 否
6 7
8
abdc aabd
abdd
111 110 010 000 111 001
111 110 101
交织器 1 2 3 4 2 3 4 x x x x x 1 xxx1 x x 1 x x xxxx x 解交织器
x
交织器 5 6 7 8 6 7 8 3 4 2 x x 5 x x25
解交织器 x 2 5
x
x 1
xxxx x
交织器 9 10 11 12 10 11 12 7 8 6 3 x 9 x 369

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率

信息论中的信道容量与编码速率信息论是研究数据传输与通信的一门学科,旨在量化信息的传输和处理过程。

在信息论中,信道容量和编码速率是两个重要的概念。

本文将介绍信道容量和编码速率的定义、关系以及它们在通信系统中的应用。

一、信道容量的定义与计算信道容量是指在给定通信信道条件下,能够传输的最高信息率。

它是通过信道的带宽、信噪比和信道的性质来决定的。

在信息论中,最为广泛应用的是香农信道容量公式,即:C = B * log2(1 + SNR)其中,C表示信道容量,B表示信道的带宽,SNR表示信道的信噪比。

这个公式告诉我们,在给定的信道带宽和信噪比条件下,信道最高能够传输的信息速率。

信道容量的计算可以帮助我们设计合理的通信系统。

当信道容量大于实际传输的信息速率时,我们可以使用更高效的编码方式,提高数据传输效率。

而当信道容量小于实际传输的信息速率时,我们需要采取其他策略,如增加信道带宽或提高信噪比,以提高数据的可靠性。

二、编码速率的定义与计算编码速率是指按照一定编码方式传输的信息率。

它是通过不同的编码技术和信道容量来决定的。

在通信系统中,我们常用的编码方式有固定长度编码、可变长度编码和差错编码等。

固定长度编码是指以固定长度的编码符号来表示一个信息符号。

它的编码速率为:R = log2(M)其中,R表示编码速率,M表示编码符号的个数。

固定长度编码常用于简单的通信系统,如二进制通信系统。

可变长度编码是指根据信息出现的概率来分配编码长度。

常见的可变长度编码方式有霍夫曼编码和算术编码等。

可变长度编码的速率决定于不同信息出现的概率分布。

差错编码是指通过增加冗余信息来提高传输的可靠性。

常见的差错编码方式有海明码和卷积码等。

差错编码的速率通常会比源信息的速率高,以保证传输的可靠性。

编码速率的选择要考虑信息传输的可靠性和效率。

高速率的编码可以提高信息传输速度,但可能会降低可靠性;而低速率的编码可以提高传输的可靠性,但效率较低。

因此,选择适合的编码速率是信息传输设计中的重要问题。

Lempel Ziv字典编码和信道容量计算

Lempel Ziv字典编码和信道容量计算

编码过程
function [ code_out,dic_out ] = LZ_coding( dic_in,str ) % 字典编码之发送端 % Detailed explanation goes here dic_out=dic_in; [M,N]=size(str); counter=1; if N==0 %发送空字符串 code_out(counter) = Search_str(dic_out,'Newchar:'); counter=counter+1; code_out(counter) = Search_str(dic_out,'Link...'); return; else %发送开始标志 code_out(counter)=Search_str(dic_out,'Newchar:'); counter=counter+1; end temp1=str(1);
%获得字符串长度
%将字符串取出
查找字符的字典位置
function [ position ] = Search_str( dic,str ) %在字典中查找某字符串 [M,N]=size(str); position = 0; %若该字典中没有指定字符串,函数返回0 for i=1:512 if dic(i,1:N)==str position=i; break; end End end %遍历字典各行,找出指定字符串位置, %返回其行数
for i=2:N temp2 = str(i); temp = Plus_str(temp1,temp2); pos = Search_str(dic_out,temp); if pos~=0 temp1 = temp; else [dic_out,flag] = Add_newstr(dic_out,temp); if flag ==0 msgbox('编码失败,添加新码失败'); break; end code_out(counter) = Search_str(dic_out,temp1); counter = counter+1; temp1 = temp2; end

Lora技术的信道编码与纠错算法

Lora技术的信道编码与纠错算法

Lora技术的信道编码与纠错算法随着物联网和智能城市的快速发展,低功耗广域网(LPWAN)技术也越来越受到关注。

作为一种广受欢迎的LPWAN解决方案,Lora(长距离无线技术)在许多应用场景中都表现出色。

这种无线技术通过实现低功耗、长距离通信和高抗干扰能力,为物联网设备之间的通信提供了可靠的解决方案。

在Lora技术中,信道编码与纠错算法起着至关重要的作用,本文将深入探讨这方面的知识。

一、Lora技术的基本原理Lora技术是由塞门特公司开发的一种低功耗广域网通信技术,采用了与传统通信技术不同的调制方式和工作频段。

Lora技术的主要特点是长距离通信,能够在城市环境下覆盖数公里的范围,并且拥有低功耗和高抗干扰能力。

其庞大的覆盖范围使其成为物联网应用中的理想选择。

为了实现高抗干扰能力和长距离通信,Lora技术采用了扩频技术。

扩频技术通过将原始信号进行扩展,在频域上进行频率跳变,从而降低了信号在频域上的峰值功率。

这种技术提高了信号的抗干扰性能,使其能够在复杂的无线环境中工作。

二、信道编码的作用在Lora技术中,信道编码是起到非常重要的作用。

信道编码是一种将原始数据转换为编码数据的技术,在无线通信领域中广泛应用。

它能够提高无线信号的可靠性,增强其抗干扰能力。

Lora技术中采用的信道编码方式是前向纠错编码(FEC)。

FEC编码通过在原始数据之后添加冗余位,使得接收端能够在一定程度上纠正信道中的错误。

Lora 技术采用了低密度奇偶校验(LDPC)编码和连续编码。

三、LDPC编码LDPC编码是一种基于矩阵运算的前向纠错编码技术。

它通过对原始数据进行矩阵运算和校验,生成冗余位信息。

接收端可以利用这些冗余位信息对信道中的错误进行纠正。

LDPC编码具有很高的性能,能够在高信噪比环境下实现接近信道容量的性能。

它在Lora技术中被用作信道编码方式,提高了信号的抗干扰能力和可靠性。

四、连续编码除了LDPC编码,Lora技术中还采用了连续编码(CRC)技术来进一步增强信号的可靠性。

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信计082 0810820221 马敏玉信道容量编码源程序
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
void main()
{
register int i,j;
register int k;
int r,s; /*信道矩阵的行数和列数*/
float *p=NULL;
float *q=NULL;
float *d=NULL;
float *a=NULL;
float **p_ji=NULL; /*二维数组p_yx存放信道矩阵*/ float C,u,max,t,IU; /*C为信道容量*/
printf("the number of input information source:\nr="); /*输入行数和列数*/
scanf("%d",&r);
printf("the number of output information source:\ns=");
scanf("%d",&s);
p=(float *)calloc(r,sizeof(float)); /*初始化需要用到的数组*/
q=(float *)calloc(r,sizeof(float));
d=(float *)calloc(r,sizeof(float));
a=(float *)calloc(r,sizeof(float));
p_ji=(float **)calloc(r,sizeof(float));
for(i=0;i<r;i++)
p_ji[i]=(float *)calloc(r,sizeof(float));
printf("Please matrix of channel:\n"); /*输入信道矩阵*/
for(i=0;i<r;i++)
{
for(j=0;j<s;j++)
{
printf("p_ji[%d][%d]=",i,j);
scanf("%f",&p_ji[i][j]);
}
printf("\n");
}
for(i=0;i<r;i++) /*判断输入的信道矩阵是否符合概率分布*/ {
t=0.0;
for(j=0;j<s;j++)
t=t+p_ji[i][j];
if(t<=0.999999||t>=1.000001)
{
printf("Error!");
exit(-1);
}
}
for(i=0;i<r;i++) /*取初始概率为均匀分布*/ p[i]=1.0/r;
for(j=0;j<s;j++) /*计算输出信源概率分布q[j]*/
{
q[j]=0;
for (i=0;i<r;i++)
q[j]=q[j]+p[i]*p_ji[i][j];
}
for(i=0;i<r;i++) /*计算a[i]*/
{
d[i]=0;
for(j=0;j<s;j++)
{
if(p_ji[i][j]==0)
d[i]=d[i]+0;
else
d[i]=d[i]+p_ji[i][j]*log(p_ji[i][j]/q[j]);
}
a[i]=exp(d[i]);
}
u=0.0;
for(i=0;i<r;i++) /*计算u*/
u=u+p[i]*a[i];
C=log(u)/log(2.0);
max=a[0];
for(i=0;i<r;i++)
{
if(a[i]>=max)
max=a[i];
}
IU=log(max)/log(2.0); /*计算IU*/
k=1;
while((IU-C)>=10e-6) /*迭代计算*/
{ /*计算最佳输入分布p[i]*/
for(i=0;i<r;i++)
p[i]=p[i]*a[i]/u;
for(j=0;j<s;j++) /*计算输出信源的概率分布q[j]*/ {
q[j]=0;
for (i=0;i<r;i++)
q[j]=q[j]+p[i]*p_ji[i][j];
}
for(i=0;i<r;i++) /*计算a[i]*/
{
d[i]=0;
for(j=0;j<s;j++)
{
if(p_ji[i][j]==0)
d[i]=d[i]+0;
else
d[i]=d[i]+p_ji[i][j]*log(p_ji[i][j]/q[j]); }
a[i]=exp(d[i]);
}
u=0.0;
for(i=0;i<r;i++) /*计算u*/ u=u+p[i]*a[i];
C=log(u)/log(2.0); /*计算IL*/ max=a[0];
for(i=0;i<r;i++)
{
if(a[i]>=max)
max=a[i];
}
IU=log(max)/log(2.0); /*计算IU*/
k=k+1;
}
printf("The matrix of channel is:\n"); /*输出信道矩阵*/
for(i=0;i<r;i++)
{
for(j=0;j<s;j++)
printf("%.3f ",p_ji[i][j]);
printf("\n");
}
printf("The iteration number is:\nk=%d\n",k); /*输出迭代次数*/ printf("The best input probability distribution is:\n"); /*计算输出信源的概率分布q[j]*/
for(i=0;i<s;i++)
printf("%.3f ",q[i]);
printf("\nThe capacity of the channel is:\nC=%fbit/symbol\n",C); /*输出信道容量*/
printf("The best input probability distribution is:\n"); /*输出最佳
输入分布*/
for(i=0;i<r;i++)
printf("%.3f ",p[i]); }。

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