Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех.

Вспомним о том, что информация передается по каналу связи. Мы ранее ввели информационные характеристики источника информации, а теперь введем информационные характеристики канала. Представим ситуацию так , как показано на рис. 1.

 
  Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru

На входе канала присутствует входной алфавит, состоящий из множества знаков Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru , а на выходе - Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Источник информации работает на входе канала связи. Согласно общей структуре канала связи, сообщение должно поступать на преобразователь (кодер), который формирует по определенному правилу электрический сигнал. Чаще всего между статистическими параметрами сигнала "u" и сообщения "x" имеется полное соответствие. Это означает, что сообщению Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru с вероятностью Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru соответствует сигнал Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru с вероятностью Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru , причем Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru и т. д. В общем случае Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . По аналогии с сообщением введем энтропию сигнала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru : Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru

.Предположим, что помехи в канале отсутствуют. Тогда , каждому переданному сигналу Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru соответствует строго определенный принятый сигнал Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . Граф такого канала (рис. 2) состоит из параллельных ребер. По смыслу Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru характеризует среднее количество информации содержащееся в сигнале. Сигналы имеют разные длительности Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . С помощью известного соотношения можно определить среднюю длительность сигнала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru :

Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Количество информации, передаваемое по каналу в единицу времени называется скоростью передачи информации Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . Ее можно определить так: Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Высокая скорость передачи информации – основное требование, предъявляемое к каналам связи. Однако имеется ряд причин ограничивающих скорость.

Во-первых, энтропия сигнала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru , не может принимать максимальное значение, так как вероятности сигналов, как правило, не равны между собой. В этом положении затрагиваются свойства источника информации.

Во-вторых, сигналы имеют ограниченную длительность. Чем короче сигнал, тем шире должна быть полоса пропускания канала связи. Предельное уменьшение времени Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru для каждого сигнала потребовало бы применение в канале очень высокочастотных элементов: транзисторов, микросхем, диодов и т.д.. Реализовать такой канал было бы невозможно.

Таким образом, скорость передачи зависит от статистических свойств источника информации и от технических характеристик канала. При всех условиях существует максимально возможная скорость передачи, которая называется пропускной способностью канала C:

Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Разберем небольшой пример. Имеем двоичный канал, число сообщений 2. Согласно свойству энтропии, она максимальна при равных вероятностях сообщений. При этом Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . Сигналы для передачи – прямоугольные импульсы длительностью Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru (рис.5).

Для передачи по каналу такого сигнала требуется полоса пропускания Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru ; чем короче сигнал, тем шире полоса.

Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru

Теоремы Шеннона для канала без помех.

На основании производительности источника Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru и пропускной способности канала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru основана первая теорема К. Шеннона для канала без помех.

Если производительность источника Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru меньше пропускной способности канала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru , Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru , где Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru - сколь угодно малая величина, то по такому каналу можно передать все сообщения источника.

 
  Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru

Руководствуясь желанием передать, как можно большее количество информации, мы можем повышать производительность источника до предела, которым является пропускная способность канала. На первом этапе можно просто заставить источник "говорить", создавать информацию, быстрее; канал обладает резервом по времени и успевает ее передать. Это положение иллюстрируется на рис.6.

При дальнейшем уменьшении длительностей сообщений Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru сигналы начнут "сливаться" и возникает задача сокращения времени каждого из них. А это уже задача кодирования , то есть закона преобразования сообщения в сигнал.

1.10 Статистическое или оптимальное кодирование

Существует следующее понятие: "статистическое или оптимальное кодирование". Оно позволяет приблизить скорость передачи к пропускной способности канала и, следовательно, обеспечить наилучшее использование канала без помех. Рассмотрим основные принципы такого кодирования на примере источника независимых сообщений, который необходимо согласовать с двоичным каналом. Вспомним принцип кодирования: это запись сообщений в виде двоичных чисел. Каждые 0 и 1 такого числа – электрические сигналы. Предположим, что длительность такого элементарного сигнала Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . Для каждого сообщения Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru представляется сигналом Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru ,которое представляет собой двоичное число имеющее Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru разрядов. Таким образом, длительность Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru сигнала будет равна Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru . Сколько сообщений, столько сигналов и столько же длительностей.

Усреднив длительности, получим среднюю продолжительность сигнала:

Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Далее определим скорость передачи Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru :

Информационные характеристики канала. Теорема Шеннона для канала без помех. - student2.ru .

Алгоритмы Шеннона-Фано и Хафмена. Принципы их работы простые и похожи. Рассмотрим алгоритм статистического кодирования Хафмена. Обычно для этого заполняется таблица по следующему принципу.

1.В первых двух столбцах располагают сообщения по убыванию их априорных вероятностей.

2.В первом вспомогательном столбце также записываются сообщения по мере убывания вероятностей, но самая последняя записывается в виде суммы двух последних предыдущего столбца.

3.Последующие вспомогательные столбцы записываются по такому же принципу. Последний вспомогательный столбец представлен "1".

4. По данным таблице строится граф с вершиной "1". Ребра графа отражают вероятности, причем ребру с большей вероятностью присваивается значение "1", а с меньшей – "0".

5.Код сообщения получим проходя по ребрам от сообщения к вершине и фиксируя присвоенные значения.

Рассмотрим все это на примере источника информации состоящего из 4-х сообщении. Начнем заполнять таблицу.

Наши рекомендации