Теория информации. Контрольная работа. 4-й вариант
Состав работы
|
|
|
|
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Цель занятия. Изучение практических приложений основных результатов теории информации для сравнительной оценки информационных характеристик дискретных и непрерывных источников сообщений и каналов связи
1. Определить энтропию и избыточность двоичного источника с независимым выбором элементов, если задана вероятность первого сообщения P(x1). P(x2)=1-P(x1).
Для разных вариантов P(x1)=1/(1+N), где N –номер варианта.
Определить энтропию и избыточность источника с независимым выбором элементов (букв), вероятности выбора которых приведены в таблице вариантов.
Таблица вариантов к задаче 2.
NoNo вар. P(x1) P(x2) P(x3) P(x4) P(x5) P(x6) P(x7) P(x8)
1-4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,05 0,05 0,05 0,05
Закодировать сообщение источника предыдущей задачи для передачи информации по каналу связи:
o равномерным двоичным кодом;
o оптимальным неравномерным двоичным кодом.
Сравните среднее число элементов кода, приходящегося на одну букву, для обоих способов кодирования и сделайте обобщающие выводы.
4.В системе связи используется двоичный источник с зависимыми элементами (буквами) x1, x2, для которых заданы вероятности переходов.
Требуется:
1. Изобразить на чертеже диаграмму состояний и переходов источника.
2. Вычислить вероятности P(x1) и P(x2).
3. Определить энтропию и избыточность источника с найденными вероятностями P(x1) и P(x2) в предположении отсутствия корреляционных связей.
4. Определить энтропию и избыточность источника с учётом корреляционных связей.
5. Сравните результаты вычислений по пунктам 3 и 4 сделайте вывод о влиянии корреляции на энтропию и избыточности источника.
Для разных вариантов P(x1|x2)=1/(1+0,1N), P(x2|x1)=(N+4)/40, где N – номер варианта.
5.Закодировать сообщения источника предыдущей задачи сообщений по каналу связи:
o равномерным двоичным кодом;
o оптимальным кодом с учётом корреляционных связей, укрупняя алфавит, путём объединения букв в кодовые слова по две буквы.
Сравнить среднее число элементов кода, приходящееся на одну букву, для этих двух случаев.
6.Решить задачу 5, укрупнив алфавит источника путём объединения букв в кодовые слова по три буквы.
7. Вычислить пропускную способность двоичного канала связи, если информация передаётся со скоростью
V=1200 Бод (для вариантов 1-10);
а вероятность искажения элементарной посылки равна p=0,1/N, где N – номер варианта.
Определить также производительность данного источника.
8. Определить энтропию и производительность источника непрерывных сообщений, если плотность вероятности сигнала описывается равномерным законом распределения, а сигнал ограничен в объёме от -10 до +N милливольт, где N – номер варианта.
Эффективная ширина спектра Δf=1000+10NГц.
Сигнал ограничен в объеме от -10 до +4 мВ
9. Определить энтропию источника непрерывных сообщений с гауссовским законом распределения напряжений, если математическое ожидание равно 10N вольт, а дисперсия σ2 = 0.01N Вт, где N – номер варианта.
10. Определить, какую мощность должен иметь сигнал с гауссовским законом распределения, если известна полоса пропускная канала связи
Δfэфф=1000+10N Гц
и спектральная плотность шума
N0=10+N мкВт/Гц,
где N – номер варианта задачи.
11. Рассчитать и построить зависимость пропускной способности непрерывного канал связи от эффективной полосы пропускания канала при мощности сигнала
Pc=10+N мВт,
где N – номер варианта задачи.
Спектральная плотность гауссовского шума в канале связи
N0=1+N мкВт/Гц.
1. Определить энтропию и избыточность двоичного источника с независимым выбором элементов, если задана вероятность первого сообщения P(x1). P(x2)=1-P(x1).
Для разных вариантов P(x1)=1/(1+N), где N –номер варианта.
Определить энтропию и избыточность источника с независимым выбором элементов (букв), вероятности выбора которых приведены в таблице вариантов.
Таблица вариантов к задаче 2.
NoNo вар. P(x1) P(x2) P(x3) P(x4) P(x5) P(x6) P(x7) P(x8)
1-4 0,3 0,2 0,2 0,1 0,05 0,05 0,05 0,05
Закодировать сообщение источника предыдущей задачи для передачи информации по каналу связи:
o равномерным двоичным кодом;
o оптимальным неравномерным двоичным кодом.
Сравните среднее число элементов кода, приходящегося на одну букву, для обоих способов кодирования и сделайте обобщающие выводы.
4.В системе связи используется двоичный источник с зависимыми элементами (буквами) x1, x2, для которых заданы вероятности переходов.
Требуется:
1. Изобразить на чертеже диаграмму состояний и переходов источника.
2. Вычислить вероятности P(x1) и P(x2).
3. Определить энтропию и избыточность источника с найденными вероятностями P(x1) и P(x2) в предположении отсутствия корреляционных связей.
4. Определить энтропию и избыточность источника с учётом корреляционных связей.
5. Сравните результаты вычислений по пунктам 3 и 4 сделайте вывод о влиянии корреляции на энтропию и избыточности источника.
Для разных вариантов P(x1|x2)=1/(1+0,1N), P(x2|x1)=(N+4)/40, где N – номер варианта.
5.Закодировать сообщения источника предыдущей задачи сообщений по каналу связи:
o равномерным двоичным кодом;
o оптимальным кодом с учётом корреляционных связей, укрупняя алфавит, путём объединения букв в кодовые слова по две буквы.
Сравнить среднее число элементов кода, приходящееся на одну букву, для этих двух случаев.
6.Решить задачу 5, укрупнив алфавит источника путём объединения букв в кодовые слова по три буквы.
7. Вычислить пропускную способность двоичного канала связи, если информация передаётся со скоростью
V=1200 Бод (для вариантов 1-10);
а вероятность искажения элементарной посылки равна p=0,1/N, где N – номер варианта.
Определить также производительность данного источника.
8. Определить энтропию и производительность источника непрерывных сообщений, если плотность вероятности сигнала описывается равномерным законом распределения, а сигнал ограничен в объёме от -10 до +N милливольт, где N – номер варианта.
Эффективная ширина спектра Δf=1000+10NГц.
Сигнал ограничен в объеме от -10 до +4 мВ
9. Определить энтропию источника непрерывных сообщений с гауссовским законом распределения напряжений, если математическое ожидание равно 10N вольт, а дисперсия σ2 = 0.01N Вт, где N – номер варианта.
10. Определить, какую мощность должен иметь сигнал с гауссовским законом распределения, если известна полоса пропускная канала связи
Δfэфф=1000+10N Гц
и спектральная плотность шума
N0=10+N мкВт/Гц,
где N – номер варианта задачи.
11. Рассчитать и построить зависимость пропускной способности непрерывного канал связи от эффективной полосы пропускания канала при мощности сигнала
Pc=10+N мВт,
где N – номер варианта задачи.
Спектральная плотность гауссовского шума в канале связи
N0=1+N мкВт/Гц.
Дополнительная информация
Работа сдана в 2013 году. Вариант 04. СибГУТИ
Похожие материалы
Контрольная работа по теории информации. 3-й вариант
nell
: 6 октября 2017
теория информации 3 вариант
1 Доказать, что если x и y - независимые случайные величины, то M{xy}= M{x}∙ M{y}
2 Найти последовательность на входе кодера: арифметическое кодирование использовано для кодирования последовательности длины 5 на выходе двоичного постоянного источника с вероятностью единицы 0,4. Кодовое слово на выходе арифметического кодера имеет вид: 11010.
3. Доказать неравенство I(X;Y)≤log|Y|.
...
6. Алфавит состоит из букв A, B, C, D. Определить количество информации, приходящ
200 руб.
Контрольная работа по дисциплине «Теория информации » 3-й вариант
vereney
: 27 марта 2012
1. Определить энтропию и избыточность двоичного источника с независимым выбором элементов, если задана вероятность первого сообщения P(x1). P(x2)=1-P(x1).
Для разных вариантов P(x1)=1/(1+N), где N –номер варианта.
2. Определить энтропию и избыточность источника с независимым выбором элементов (букв), вероятности выбора которых приведены в таблице вариантов.
3. Закодировать сообщение источника предыдущей задачи для передачи информации по каналу связи:
o равномерным двоичным кодом;
o оптимальным
50 руб.
Теория информации: контрольная работа
Леший
: 8 октября 2022
Контрольная работа по теории информации
1. Вычислить энтропию Шеннона для символов ФИО.
2. Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
3. Построить код Фано для набора букв ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
4. Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
5. Построить код Г
500 руб.
Контрольная работа по Теории информации
nik200511
: 8 апреля 2015
1. Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
2. Построить код Фано для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
3. Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать средню
62 руб.
Контрольная работа. Теория информации
nik200511
: 30 июня 2014
1. Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
2. Построить код Фано для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
3. Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю
52 руб.
Теория информации. Контрольная работа
Efimenko250793
: 4 февраля 2014
Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
Построить код Фано для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину ко
100 руб.
Теория информации. Контрольная работа
Efimenko250793
: 4 февраля 2014
Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
Построить код Фано для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину ко
100 руб.
Теория информации. Контрольная работа.
nik200511
: 7 сентября 2013
1. Построить код Хаффмана для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
2. Построить код Фано для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать среднюю длину кодового слова построенного кода.
3. Построить код Шеннона для набора букв ФИО. Для оценки вероятностей символов использовать частоты вхождения букв в ФИО. Подсчитать средню
51 руб.
Другие работы
Языковая политика России в Сети
Slolka
: 24 февраля 2014
Кстати, как вы произносите – в сЕти или в сетИ? Если у вас возникают вопросы, вы уже столкнулись с нерешенной политической проблемой, языковой. Решение – как правильно: в сЕти или в сетИ – это и есть языковая политика в действии.
Мы все знаем о политике, а вот о языковой политике мало кто знает. Языковая политика – это идеология и соответствующие ей действия, направленные на решение языковых проблем, на достижение определенного языкового состояния в обществе. Понятно, что это всегда государстве
Лабораторные работы. ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕРВИСОВ
ksemerius
: 26 января 2020
Для 13 варианта.
Лабораторные работы 1-5, 7-10 и 12 по JAVA. Кокорева Е.В.
Лабораторная работа 1 - Основы языка JAVA. Среда разработки Eclipse
Лабораторная работа 2 - Работа с символьным массивом в языке Java с использованием управляющих конструкций
Лабораторная работа 3 - Введение в объектно-ориентированное программирование. Простые классы
Лабораторная работа 4- Наследование и полиморфизм
Лабораторная работа 5 - Интерфейсы
500 руб.
Контрольная работа. по дисциплине «История техники»
Дарья99
: 18 декабря 2019
Оглавление
Часть 1.Организация тягового хозяйства и эксплуатации локомотивов в России.
Введение 4
Основные понятия. 5
Что входит в состав локомотивного хозяйства? 5
Площадки для технологических операций 6
Депо как основа хозяйства. 6
Сооружения в составе хозяйства. 6
Строительно-конструкционное устройство хозяйства 7
Локомотивное энергохозяйство. 7
Системы управления хозяйством 7
Заключение 8
Часть 2.
Сортировочная горка от конной тяги до высокопроизводительных комплексов.
Введение 8
Общая хара
Кейс-задание. Информационные системы в экономике.
studypro2
: 13 августа 2017
Метод анализа конкретной ситуации (ситуационный анализ, анализ конкретных ситуаций, case-study) – это технология, основанная на моделировании ситуации или использования реальной ситуации в целях анализа данного случая, выявления проблем, поиска альтернативных решений и принятия оптимального решения про-блем.
Ситуационный анализ (разбор конкретных ситуаций, case-study), дает возможность изучить сложные или эмоционально значимые вопросы в безопасной обстановке, а не в реальной жизни с ее угрозами,
250 руб.