tailieunhanh - Bài giảng môn HỆ THỐNG VIỄN THÔNG

Mã hoá là việc chuyển đổi các phần tử của một tập đại lượng này thành một tập các đại lượng khác (theo mối quan hệ 1-1), nhằm mục đích tiện lợi cho việc lưu trữ và trao đổi thông tin. Mã hoá là phép biến đổi cấu trúc tin tại nơi phát nhằm mục đích nhận được tin tại nơi thu trung thực hơn , có độ tin cậy cao hơn , khả năng chống nhiễu cao hơn , truyền đi xa hơn | Chương 1 Lý thuyết thông tin và mã hoá Chương 1 LÝ THUYẾT THÔNG TIN VÀ MÃ HOÁ Hình . Sơ đồ khối HTTT . Giới thiệu mã hoá và thông tin . Khái niệm mã hoá Mã hoá là việc chuyển đổi các phần tử của một tập đại lượng này thành một tập các đại lượng khác theo mối quan hệ 1-1 nhằm mục đích tiện lợi cho việc lưu trữ và trao đổi thông tin. Mã hoá là phép biến đổi cấu trúc tin tại nơi phát nhằm mục đích nhận được tin tại nơi thu trung thực hơn có độ tin cậy cao hơn khả năng chống nhiễu cao hơn truyền đi xa hơn . Ví dụ 1 Phép rời rạc hoá nguồn tin liên tục thành nguồn tin rời rạc là một phép mã hoá Ví dụ 2 Tập hợp các số 0 1 . 9 A B C D E F mã hoá thành 0000 0001 . 1111 Việc chọn thiết lập bộ mã hoá phải thoả nguyên tắc là có thể giải mã ra duy nhất 1 kết quả tại nơi thu tin 5 Chương 1 Lý thuyết thông tin và mã hoá Sự phát triển của mã hoá Coding Mã hoá phát triển từ trong tự nhiên VD tiếng hú việc làm dấu của loài vật thông báo cho đồng loại biết về điều gì đó . Với con người cũng vậy việc mã hoá đã phát triển ở hình thức cao horn loài vật đó là tiếng nói rồi sau đó là ngôn ngữ. Với sự phát triển của xã hội loài người nhu cầu truyền tin thông tin ngày càng trở nên quan trọng cũng từ đó mà các hình thức mã hoá khác nhau được hình thành để thích ứng với sự phát triển đó. . Khái niệm thông tin information Tin tức News phản ảnh sự vật hiện tượng khách quan với sự nhận biết của con người . Tin tức có tính chất là sự mới mẻ độ bất ngờ ý nghĩa và độ tin cậy Thông tin Information là tin tức có ý nghĩa được sự quan tâm của con người Thông tin trung bình Entropy Xét nguồn tin XN gồm N tin là x1 x2 . xN có xác suất xuất hiện là p 1 p 2 . p N . Theo luật phân bố xác suất ta có N ả p i 1 i - 1 Nếu các tin là đẳng xác suất thì p i 1 N Khi 1 p i càng lớn thì p i càng bé thì độ bất ngờ của tin càng lớn tin càng có ý nghĩa lượng tin của xi càng lớn. Khi 1 p i càng bé thì p i càng lớn độ bất ngờ của tin càng bé tin càng ít có ý nghĩa lượng tin của xi càng bé. Khi p i 1 thì độ