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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Information Theory and Coding

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Information Theory and Coding - Cheatsheet
Information Theory and Coding - Cheatsheet Definition von Information und Entropie Definition: Information: Maß für den Informationsgehalt einer Nachricht. Entropie: Durchschnittlicher Informationsgehalt einer Quelle. Details: Shannon-Entropie: \[H(X) = - \sum_{i} p(x_i) \log_2 p(x_i)\] Maximale Entropie, wenn alle Ereignisse gleich wahrscheinlich: \[H_{max} = \log_2 n\] Geringste Entropie, wenn e...

Information Theory and Coding - Cheatsheet

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Information Theory and Coding - Exam
Information Theory and Coding - Exam Aufgabe 1) Stelle Dir eine Quelle vor, die Nachrichten aus einem Alphabet von vier verschiedenen Zeichen \{A, B, C, D\} erzeugt. Die Wahrscheinlichkeiten der Zeichen sind: \(p(A) = 0.1, p(B) = 0.2, p(C) = 0.4, p(D) = 0.3\)\. Basierend auf diesen Informationen, beantworte die folgenden Fragen: a) Berechne die Entropie der Quelle mit der Shannon-Entropie-Formel. ...

Information Theory and Coding - Exam

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Was ist Information in der Informationstheorie?

Wie berechnet man die Shannon-Entropie?

Wann erreicht eine Informationsquelle maximale Entropie?

Was sind die zentralen Bestandteile des Shannon’schen Kommunikationsmodells?

Definiere die Kanalkapazität im Shannon’schen Modell mathematisch.

Was versteht man unter dem Signal-Rausch-Verhältnis im Kontext des Shannon’schen Modells?

Was sind Lineare Block-Codes?

Wie wird das Codewort in Linearen Block-Codes gebildet?

Wie überprüft der Empfänger die Gültigkeit eines empfangenen Codeworts?

Was beschreibt der AWGN-Kanal in der Informationstheorie?

Was ist ein BSC in der Kanalcodierung?

Welche Modelle sind realistischer als AWGN und BSC für drahtlose Kanäle?

Was misst die Kanal-Kapazität?

Welche wichtige Begriffe sind in der Informationstheorie relevant?

Wie lautet die Formel für die Kapazität eines AWGN-Kanals?

Was ist ein Hamming-Code?

Was ist der Hamming-Abstand?

Für welche Anwendungen werden Hamming-Codes verwendet?

Was ist der Hauptunterschied zwischen Huffman-Codierung und arithmetischer Kodierung?

Welche Aussage beschreibt einen Vorteil der Huffman-Codierung?

Wie funktioniert der Algorithmus der arithmetischen Kodierung?

Was sind Faltungs- und Turbo-Codes?

Was beschreibt ein Konvolutionsencoder?

Welche Anwendung haben Faltungs- und Turbo-Codes?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Information Theory and Coding an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Grundlagen der Informationstheorie

Dieses Thema befasst sich mit den fundamentalen Konzepten und Prinzipien der Informationstheorie, wie sie von Claude Shannon eingeführt wurden.

  • Definition von Information und Entropie
  • Shannon'sche Kommunikationsmodelle
  • Maßeinheiten der Information
  • Konzept der Unsicherheit und Redundanz
  • Der Kanal- und der Datenübertragungssatz
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Kodierungstheorie und -praxis

Hier lernst Du verschiedene Kodierungsschemata, ihre mathematischen Grundlagen und praktische Anwendungen kennen.

  • Binäre und nicht-binäre Kodierungen
  • Lineare Block-Codes
  • Konzepte der Kodierbarkeit
  • Kodierstrategien zur Datenübertragung
  • Konstruktion und Analyse von Codes
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Kanalmodelle und deren Kapazität

In diesem Abschnitt werden verschiedene Kommunikationskanalmodelle und deren theoretische Kapazitätsgrenzen diskutiert.

  • Unterschiedliche Kanäle: AWGN, BSC, und erweiterte Modelle
  • Kanalcharakteristik und -modellierung
  • Kapazität von diskreten und kontinuierlichen Kanälen
  • Der Kapazitätssatz
  • Auswirkung von Rauschen und Interferenzen
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Fehlerkorrekturverfahren

Dieser Abschnitt fokussiert sich auf die Techniken zur Erkennung und Korrektur von Fehlern in digitalen Kommunikationssystemen.

  • Grundlagen der Fehlererkennung und -korrektur
  • Hamming-Codes und deren Anwendungen
  • Zyklische Codes (CRC)
  • Faltungs- und Turbo-Codes
  • Anwendungen in modernen Kommunikationssystemen
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Datenkompression

Hier geht es um Methoden und Algorithmen zur effizienten Komprimierung und Dekomprimierung von Daten, um Speicher- und Übertragungseffizienz zu erhöhen.

  • Grundlagen der verlustfreien Datenkompression
  • Huffman-Codierung und arithmetische Kodierung
  • Datenkompressionsalgorithmen wie LZ77 und LZW
  • Konzepte der verlustbehafteten Kompression: JPEG, MPEG
  • Anwendungen in praktischen Kompressionssystemen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Information Theory and Coding an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs Information Theory and Coding an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir umfassendes Wissen im Bereich Informatik. Diese Vorlesung behandelt zentrale Themen der Informationstheorie und Kodierung, die für ein tieferes Verständnis in der digitalen Kommunikation notwendig sind. Du erlernst die theoretischen Grundlagen und erhältst Einblicke in praktische Anwendungen wie Kanalmodelle und Fehlerkorrekturverfahren.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus einer Kombination von Vorlesungen und Übungen, die sich über das gesamte Semester erstrecken.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Das Modul wird hauptsächlich im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Informationstheorie, Kodierungstheorie und -praxis, Kanalmodelle und deren Kapazität, Fehlerkorrekturverfahren, Datenkompression

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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