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Informations- und Codierungstheorie: Mathematische Grundlagen der Daten-Kompression und -Sicherung in diskreten Kommunikationssystemen: Springer-Lehrbuch

Autor Werner Heise, Pasquale Quattrocchi
de Limba Germană Paperback – 2 mar 1995
In dieser Einführung werden die probabilistische Informationstheorie und die algebraische Codierungstheorie einheitlich behandelt. Dabei wurde auf die unmißverständliche Formulierung der Begriffe und auf exakte Beweise besonderer Wert gelegt. Die mathematischen Hilfsmittel werden bereitgestellt, wobei an Vorkenntnissen nicht mehr als eine solide mathematische Schulbildung vorausgesetzt wird. Das Buch ist aus Vorlesungen und Seminaren an der Technischen Universität München und der Universität Modena entstanden und richtet sich vornehmlich an Studenten der Informatik. Aber auch der an den mathematischen Grundlagen seines Gebietes interessierte Nachrichtentechniker kann es mit Gewinn lesen. Mathematikern bieten insbesondere die Kapitel über algebraische Codierungstheorie eine Anwendung der Theorie der endlichen Körper.
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Specificații

ISBN-13: 9783540574774
ISBN-10: 3540574778
Pagini: 496
Ilustrații: XVI, 476 S. 5 Abb.
Dimensiuni: 155 x 235 x 26 mm
Greutate: 0.69 kg
Ediția:3., neu bearb. Aufl.
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seria Springer-Lehrbuch

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Graduate

Cuprins

1 Grundlagen der Codierung.- 1.1 Zeichen und Nachrichten.- 1.2 Der ISBN-Code.- 1.3 Diskretisierung.- 1.4 Telegraphen-Codes.- 1.5 Binärcodierungen alphanumerischer Zeichenvorräte.- 1.6 Paritätskontrolle.- 1.7 Grundbegriffe der Codierungstheorie.- 1.8 Interleaving.- 2 Quellen und Kanäle.- 2.1 Endliche Stichprobenräume.- 2.2 Quellen.- 2.3 Kanäle.- 2.4 Kanalerweiterungen.- 2.5 Kanaldecodierer.- 2.6 Kaskadenschaltung.- 3 Information.- 3.1 Logarithmen.- 3.2 Informationsgehalt.- 3.3 Entropie.- 3.4 Transinformation.- 3.5 Der Hauptsatz der Datenverarbeitung.- 3.6 Thermodynamische Entropie.- 3.7 Kanalkapazität.- 3.8 Die FANOsche Ungleichung.- 3.9 Die Entropie stationärer Markov-Quellen.- 4 Quellencodierung.- 4.1 Effizienz.- 4.2 Der HUFFMANsche Algorithmus.- 4.3 SHANNON-FANO-Codierung.- 4.4 Der Quellencodierungssatz.- 4.5 Codierung stationärer Markov-Quellen.- 4.6 Der Ausgang des Quellencodierers.- 5 Kanalcodierung.- 5.1 Stochastische Codes.- 5.2 Der Kanalcodierungssatz.- 5.3 Die Umkehrung des Kanalcodierungssatzes.- 6 Informations- und Korrekturrate.- 6.1 Die Korrekturrate.- 6.2 Die SlNGLETON-Schranke.- 6.3 Die PLOTKIN-Schranke.- 6.4 Die HAMMING-Schranke.- 6.5 Die GlLBERT-Schranke.- 7 Algebraische Grundlagen.- 7.1 Vektorräume.- 7.2 Polynome.- 7.3 Restklassenringe.- 7.4 Endliche Körper.- 7.5 Einheitswurzeln.- 8 Lineare Codes.- 8.1 Das HAMMING-Gewicht.- 8.2 Decodierfehlerwahrscheinlichkeit.- 8.3 Generatormatrizen.- 8.4 Orthogonalität.- 8.5 Syndrom-Decodierung.- 8.6 Schranken für lineare Codes.- 8.7 Code-Modifikationen.- 8.8 Code-Kombinationen.- 8.9 Lineare Code-Isomorphismen.- 8.10 Reed-Muller-Codes.- 8.11 Existenz von MDS-Codes.- 9 Zyklische Codes.- 9.1 Algebraische Beschreibung.- 9.2 Codierung.- 9.3 Der Äquivalenzsatz.- 9.4 Die BCH-Schranke.- 9.5 VerallgemeinerteReed-Muller-Codes.- 9.6 Quadratische-Rest-Codes.- 9.7 Goppa-Codes.- 10 Faltungscodes.- 10.1 Faltungscodierer.- 10.2 Algebraische Beschreibung.- 10.3 Zustandsdiagramme.- 10.4 Decodierung.- 10.5 Eine Origami-Konstruktion.- Literatur.- Stichwortverzeichnis.