Lý thuyết thông tin

3 798 10
  • Loading ...
1/3 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 18/09/2012, 09:12

Lý thuyết thông tin Chương 2: thuyết thông tin2.3 Channel capacity (Năng suất kênh truyền)Shannon đã đưa ra khái niệm năng suất kênh truyền, là giới hạn dữ liệu có thể được truyền đi qua một môi trường. Nhiều lỗi trong việc vận chuyển thông tin qua một môi trường phụ thuộc vào năng lượng của tín hiệu, năng lượng của nhiễu và băng thông của kênh truyền. Nếu băng thông lớn, chúng ta có thể vận chuyển được nhiều dữ liệu trên kênh truyền. Nếu năng lượng tín hiệu mạnh, thì ảnh hưởng của nhiễu được giảm xuống. Theo Shannon, băng thông của kênh truyền, năng lượng tín hiệu và năng lượng nhiễu phụ thuộc nhau qua công thức:Trong đó:C là tốc độ kênh truyền cực đại tình bằng bit per second (bps)W là băng thông của kênh truyền tình bằng HzS/N là tỉ sổ giữa công suất nguồn và công suất nhiễu (SNR) . SNR thường được đo bằng dB và sử dụng công thức: Giá trị của tốc độ kênh truyền tính theo công thức này được cho là lớn nhất trên thuyết. Ví dụ, xét một đường truyền âm thanh với W = 3100 Hz, SNR = 30 dB.Theo trên, ta có: 30 = 10log(S/N) log(S/N) = 3 S/N=1000Vậy C=3100.log2(1+1000)=30.894 bpsVì vậy chúng ta không thể vận chuyển dữ liệu với tốc độ nhanh hơn giá trị C được.Một điểm quan trong cần được chú ý trong công thức trên là Shannon chỉ thừa nhận sự tác động của nhiễu nhiệt.Để tăng C, chúng ta có thể tăng W không ? Không vì tăng W thì sẽ làm tăng nhiễu và SNR sẽ giảm. Để tăng C chúng ta có thể tăng SNR được không ? Không vì kết quả là sẽ có nhiều nhiễu hơn và được gọi là sự điều biến qua lại của nhiễu.Entropy của một nguồn tin và khả năng kênh truyền là hai khái niệm quan trọng, dựa trên đó mà Shannon đã đưa ra định lý.2.4 Định ShannonTrong một hệ thống truyền thông sổ, mục đích của những người thiết kế là chuyển đổi thông tin thành tín hiệu sổ, chuyển đi thông qua một môi trường truyền tin, nhận thông tin tại trạm cuối và tái hiện lại tín hiệu sổ một cách chính xác. Để đạt được mục đích này, hai yêu cầu quan trong được đặt ra là:- Mã hóa nhiều loại thông tin thành định dạng sổ. Chú ý rằng mọi vật xung quanh đều là một dạng tín hiệu tuần tự, hình ảnh cũng là tín hiệu tuần tự. Chúng ta cần phải tìm ra cơ chế để chuyển đổi tín hiệu tuần tự thành tín hiệu số. Nếu một nguồn được tạo bởi những kí hiệu (ví dụ như A, B), chúng ta cần mã hòa những kí tự này thành một dòng bit. Việc mã hóa phải được làm một cách có hiệu quả sao cho số bit mã hòa phải nhỏ nhất.- Phải chắc chắn là dữ liệu gửi ra ngoài kênh truyền không bị sai. Chúng ta không thể loại bỏ nhiễu trên kênh truyền và vì vậy chúng ta cần phải có kỹ thuật mã hóa đặc biệt để khắc phục ảnh hưởng của nhiễu.Hai khía cạnh này được đưa ra bởi Shannon trong bài báo “A Maththemathical Theroy of Communication” xuất bản năm 1948 tại Bell System Technical Journal - nơi đưa ra thuyết thông tin. Shannon đã giải thích hai khía cạnh này thông qua định mã hóa nguồn và định mã hóa kênh truyền của ông.(Định mã hóa nguồn của Shannon giải thích cách sinh mã bởi một nguồn được mã hóa một cách có hiệu quả . Định mã hóa kênh truyền của Shannon giải thích cách mã hóa dữ liệu để khắc phục được ảnh hưởng của nhiễu).2.4.1 Định mã hóa nguồnĐịnh mã hóa nguồn phát biểu: “số bit yêu cầu để biểu diễn cho một nguồn tin duy nhất có thể xấp xỉ lượng tin.Xét nguồn tạo bởi các ký tự tiếng anh. Lượng tin (hoặc entropy) là 4.07 bits/kí tự. Theo định mã hóa nguồn của Shannon, những kí tự được mã hóa theo cách này thì mỗi ký tự chiếm 4.07 bits. Nhưng kỹ thuật mã hóa nào nên dùng ? Shannon không nói rõ. Định của Shannon chỉ giới hạn số bit nhỏ nhất yêu cầu để mã hóa. Đây là một giới hạn quan trọng; tất cả những kỹ sư truyền thông cố gắng đạt được giới hạn này trong khoảng 50 năm gần đây.Xét một nguồn tạo bởi hai ký tự A và B với xác suất bằng nhau:Hai ký tự có thể được mã hóa như trên, A được biểu diễn bằng số 1 và B là 0. Chúng ta yêu cẩu 1bit/ký tự.Bây giờ xét một nguồn được tạo bởi hai ký tự như trên. Nhưng thay vì mã hóa A và B trực tiếp, chúng ta có thể mã hóa AA, AB, BA, BB. Xác suất của những ký tự này và từ mã được thể hiện như sau: Cách thức gán từ mã là ký tự với xác suất cao được gán cho từ mã ngắn và ký tự có xác suất thấp được gán cho từ mã dài.Chú ý: Việc gán từ mã ngắn với ký tự xác suất cao và từ mã dài với ký tự xác suất thấp sẽ làm cho việc mã hóa có hiệu suất cao.Trong trường hợp này, số bit trung bình yêu cầu cho một ký tự có thể được tính bằng công thức: Trong đó: P(i) là xác suất và L(i) là chiều dài của từ mã. Đối với ví dụ này thì: L = (1 * 0.45 + 2 * 0.45 +3 * 0.05 + 3 * 0.05) = 1.65 bits/ký tự. Entropy của nguồn là 1.469 bits/ký tự.Vậy, nếu nguồn tạo bởi dãy kí tự nối tiếp sau: A A B A B A A B B B thì việc mã hóa nguồn sẽ tương ứng với dòng bit: 0 110 110 10 111Sơ đồ mã hóa này yều cầu yêu cầu trung bình 1.65 bits/ký tự. Nếu chúng ta mã hóa ký tự trực tiếp mà không xét đến xác suất, sơ đồ mã hóa sẽ là: AA 00AB 01BA 10BB 11Như vậy chúng ta cần 2 bits/ký tự. Cơ chế mã hóa yêu cầu xem xét xác suất là một kỹ thuật mã hóa tốt hơn. Theo thuyết thì giới hạn số bits/ký tự là entropy có giá trị là 1.469 bits/ký tự. Entropy của nguồn thì quyết định năng suất kênh truyền.Nếu chúng ta đưa ra một mức entropy cao hơn, chúng ta có thể giảm số bits/ký tự xuống thấp hơn nữa và có lẽ sẽ đạt được giới hạn của Shannon.Dựa trên thuyết này, những văn bản tiếng Anh không thể nén xuống ít hơn 1.5 bits/ký tự mặc dù bạn có sử dụng những bộ mã và giải mã tinh vi.Lý thuyết này đặt nền tảng cho việc mã hóa thông tin (văn bản, giọng nói, video) thành số bít ít nhất có thể vận chuyển trên kênh truyền. Chúng ta sẽ học chi tiết về mã hóa trong chương 4: “mã hóa văn bản, giọng nói, hình ảnh và tín hiệu hình ảnh”.2.4.2 Định mã hóa kênh truyền . đưa ra lý thuyết thông tin. Shannon đã giải thích hai khía cạnh này thông qua định lý mã hóa nguồn và định lý mã hóa kênh truyền của ông.(Định lý mã hóa. những người thiết kế là chuyển đổi thông tin thành tín hiệu sổ, chuyển đi thông qua một môi trường truyền tin, nhận thông tin tại trạm cuối và tái hiện lại
- Xem thêm -

Xem thêm: Lý thuyết thông tin, Lý thuyết thông tin, Lý thuyết thông tin

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn