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Information und Codierung sind Schlüsselbegriffe der modernen Informationstechnik. Dieses Buch gibt dazu eine fundierte Einführung in Grundlagen und Anwendungen. Außer der üblichen Oberstufenmathematik (Vektor- und Matrizenrechnung, elementare Wahrscheinlichkeitsrechung) werden keine besonderen Vorkenntnisse vorausgesetzt. Durch zahlreiche Bilder, Beispiele und gelöste Aufgaben, sowie Hinweise auf Anwendungen wird die selbständige Erarbeitung des Lehrstoffes unterstützt. Für die 2. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und erweitert. Bezüge zu aktuellen Anwendungen werden hergestellt…mehr
Information und Codierung sind Schlüsselbegriffe der modernen Informationstechnik. Dieses Buch gibt dazu eine fundierte Einführung in Grundlagen und Anwendungen. Außer der üblichen Oberstufenmathematik (Vektor- und Matrizenrechnung, elementare Wahrscheinlichkeitsrechung) werden keine besonderen Vorkenntnisse vorausgesetzt. Durch zahlreiche Bilder, Beispiele und gelöste Aufgaben, sowie Hinweise auf Anwendungen wird die selbständige Erarbeitung des Lehrstoffes unterstützt. Für die 2. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und erweitert. Bezüge zu aktuellen Anwendungen werden hergestellt und die Umsetzung des Gelernten wird durch zusätzliche Beispiele und Aufgaben erleichtert. Neu aufgenommene Programmbeispiele mit MATLAB® stellen Verbindungen zur Praxis her.
Prof. Dr.-Ing. Martin Werner lehrt Nachrichtentechnik am Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Hochschule Fulda.
Inhaltsangabe
Information, Entropie und Redundanz - Markov-Ketten und Markov-Quellen - Quellencodierung und Datenkompression - Kanäle und Transinformation - Paritätscodes, lineare Blockcodes - Zyklische Codes, CRC-Codes, verkürzte Codes, Encoder- und Decoderschaltungen - Faltungscodes, Viterbi-Algorithmus - Viterbi-Entzerrer
Entropie und Quellencodierung.- Einführung.- Information, Entropie und Redundanz.- Codierung für diskrete gedächtnislose Quellen.- Entropie von Verbundquellen.- Stationäre diskrete Quellen mit Gedächtnis.- Markov-Quellen.- Datenkompression.- Diskrete gedächtnislose Kanäle und Transinformation.- Kontinuierliche Quellen und Kanäle.- Übungsaufgaben zu Teil I: Entropie und Quellencodierung.- Codierung zum Schutz Gegen Übertragungsfehler.- Einführung.- Paritätscodes.- Lineare Blockcodes.- Zyklische Codes.- Faltungscodes.- Viterbi-Entzerrer.
Information, Entropie und Redundanz - Markov-Ketten und Markov-Quellen - Quellencodierung und Datenkompression - Kanäle und Transinformation - Paritätscodes, lineare Blockcodes - Zyklische Codes, CRC-Codes, verkürzte Codes, Encoder- und Decoderschaltungen - Faltungscodes, Viterbi-Algorithmus - Viterbi-Entzerrer
Entropie und Quellencodierung.- Einführung.- Information, Entropie und Redundanz.- Codierung für diskrete gedächtnislose Quellen.- Entropie von Verbundquellen.- Stationäre diskrete Quellen mit Gedächtnis.- Markov-Quellen.- Datenkompression.- Diskrete gedächtnislose Kanäle und Transinformation.- Kontinuierliche Quellen und Kanäle.- Übungsaufgaben zu Teil I: Entropie und Quellencodierung.- Codierung zum Schutz Gegen Übertragungsfehler.- Einführung.- Paritätscodes.- Lineare Blockcodes.- Zyklische Codes.- Faltungscodes.- Viterbi-Entzerrer.
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