Формула Шеннона – выводы, условия применения и примеры решения

Информация является основой информатики и в то же время — одним из главных направлений технической кибернетики. Основателем теории информации является американский инженер Клод Шеннон. Рассматриваемая теорема учёного, методы оценки количества дискретной непрерывной информации, теория передачи сообщений и формула Шеннона являются важными в науке.

Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

Информационная теория

Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

Обработка информации — важная техническая задача, чем, например, преобразование энергии из одной формы в другую. Важнейшим шагом в развитии теории информации стала работа Клода Шеннона (1948). Логарифмическое измерение количества данных было первоначальной теорией, и прикладными задачами по коммуникации в 1928 году. Наиболее известным является вероятностный подход к измерению информации, на основе которого представлен широкий раздел количественной теории.

Отличительная черта вероятностного подхода от комбинаторного состоит в том, что новые предположения об относительной занятости любой системы в разных состояниях и общего количества элементов не учитываются. Ряд информации взят из отсутствия неопределённости в выборе различных возможностей. В основе такого подхода лежат энтропийные и вероятностные множества.

Основная теорема Шеннона о кодировании

Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

Важный практический вопрос при обработке информации — какова мощность системы передачи данных. Можно получить определённый ответ, используя уравнение Шеннона. Оно позволяет точно понять информационную пропускную способность любого сигнального канала. Формула Шеннона в информатике: I = — (p1log2 p1 + p2 log2 p2 +. + pN log2 pN)

Основная теория Шеннона о кодировании для дискретного канала с помехой, приведённая здесь без доказательства, аналогична теореме канала не имеющего помех: если источник данных с энтропией H (Z), а канал связи имеет ширину полосы C, то сообщения, сгенерированные источником, всегда могут быть закодированы так, чтобы их скорость передачи vz была произвольно близка к значению: vzm = C | H (Z).

Не существует метода кодирования, который бы позволял передавать со скоростью, превышающей vzm, и с произвольно низкой вероятностью ошибки. Другими словами, если поток информации: H ‘(Z) = vz * H (Z) <= C. Тогда можно выбрать специальный код, что позволяет передавать всю информацию с произвольно низкой вероятностью ошибки. При H ‘(Z)> C он не существует.

Стоит рассмотреть сигнал, который эффективно передаётся (т. е. без избыточности) в виде зависящего от времени аналогового напряжения. Картина изменения в течение определённого интервала T позволяет приёмнику выявить, какое из возможных сообщений было фактически отправлено.

Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

Используя идею межсимвольного влияния, можно сказать, что, поскольку нет избыточности значения будут независимыми при условии, и они достаточно далеки друг от друга, чтобы их стоило отбирать отдельно. По сути, невозможно сказать, что одно из значений просто от знания другого. Конечно, для любого сообщения оба типа данных заранее определяются содержанием.

Но получатель не может знать, какое из всех возможных сообщений прибыло, пока оно не пришло. Если приёмник заранее знает, какое напряжение, должно быть, передано, то само сообщение не дало бы никакой новой информации! То есть получатель не будет знать больше после его прибытия, чем раньше.

Это приводит к замечательному выводу:

  • Сигнал, который эффективно передаёт информацию, будет меняться и непредсказуем.
  • Эффективный сигнал очень похож на случайный шум.

Именно поэтому случайный шум может привести к ошибкам в полученном сообщении. Статистические свойства эффективного сигнала аналогичны. Если шум был явно разным, приёмник мог легко отделить информацию и избежать каких-либо неполадок. Поэтому для обнаружения и исправления ошибок нужно сделать реальный сигнал менее «шумоподобным».

Условие применения формулы Шеннона — избыточность, создаёт предсказуемые отношения между различными участками сигнального устройства. Хотя это снижает эффективность передачи информации в системе, но помогает отличать детали сигнала от случайного шума. Здесь обнаружена максимально возможная информационная пропускная способность системы. Поэтому нужно избегать избыточности и позволять сигналу иметь «непредсказуемые» качества, которые делают его статистически похожим на случайный шум.

Передача сигналов

Реальный сигнал должен иметь конечную мощность. Следовательно, для этого набора сообщений должен быть некоторый максимально возможный уровень мощности. Это значит что напряжение тока сигнала ограничено к некоторому ряду. Это также означает, что мгновенное напряжение сигнала, должно быть, ограничено и не выступает за пределы диапазона. Аналогичный аргумент должен быть верен и для шума. Поскольку предполагается, что система эффективна, можно ожидать, сигнал и шум будут иметь аналогичные статистические свойства.

Это означает:

Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

  • Если долго наблюдать за сигналом или шумом, можно обнаружить, что их колебания уровня имеют одинаковое отношение пикового/среднеквадратичного напряжения.
  • Во время типичного сообщения колебания напряжения шума будут ограничены некоторым диапазоном.
  • При передаче сигналов в присутствии шума нужно стараться, чтобы сигнал был больше и свести к минимуму эффекты шума. Поэтому можно ожидать, что система передачи информации применится и обеспечит, чтобы для каждого типичного сообщения сила почти равнялось некоторому максимальному значению.

    Это означает, что в такой системе, большинство сообщений будет одинаковый уровень мощности. В идеале каждое ИС должно иметь одинаковый, максимально возможный уровень мощности. На самом деле можно повернуть этот аргумент с ног на голову и сказать, что «типичны» только сообщения со средними силами, подобными этому максимуму. Те, что обладают гораздо более низкими способностями, необычны — то есть редки.

    Определённое уравнение

    Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

    Сигнал и шум не коррелированны, то есть они не связаны каким-либо образом, который позволит предсказать один из них. Суммарная мощность, получаемая при объединении этих некоррелированных ИС, по-видимому, случайно изменяющихся величин, задаётся.

    Поскольку сигнал и шум статистически аналогичны, их комбинация будет иметь то же значение форм-фактора, что и сам сигнал или шум. Потому можно ожидать, что комбинированный сигнал и шум, как правило, будут ограничены диапазоном напряжения.

    Стоит рассмотреть теперь разделение этого диапазона на полосы одинакового размера. (т. е. каждая из этих полос будет охватывать ИС.) Чтобы предоставить другую метку для каждой полосы, нужны символы или цифры. Поэтому всегда можно указать, какую полосу занимает уровень напряжения в любой момент с точки зрения B-разрядного двоичного числа. По сути, этот процесс является ещё одним способом описания того, что происходит, когда берут цифровые образцы с B-разрядным аналоговым преобразователем, работающим в общем диапазоне.

    Нет никакого реального смысла в выборе значения, которое настолько велико. Это потому что шум кубика будет просто иметь тенденцию рандомизировать фактическое напряжение на эту сумму, делая любые дополнительные биты бессмысленными. В результате максимальное количество битов информации, которую можно получить относительно уровня в любой момент, будет определено.

    Уравнение Шеннона может использовать:

    Формула Шеннона - выводы, условия применения и примеры решения

  • Максимально возможную скорость передачи информации по заданному каналу или системе.
  • Передачу данных определяется полосой пропускания, уровнем сигнала и шума.
  • Поэтому ИС называется законом информационной пропускной способности канала.
  • При передаче информации некоторые параметры используемых сигналов могут приобретать случайный символ в канале связи, например, из-за многолучевого распространения радиоволн, гетеродинирующих сигналов. В результате амплитуда и начальная фаза данных являются случайными. Согласно статистической теории связи, эти особенности сигналов необходимы для их оптимальной обработки, они определяют как структуру приёмника, так и качество связи.

    Хартли понимал информационное получение как подбор одного вида данных из набора равновероятного сообщения и определил объём, содержащейся ВС, как логарифм N. Выполняются примеры решения по формуле Хартли в информатике: N = mn.

    Помехи разложения всегда присутствуют в границе любого реального сигнала. Однако, если их уровень настолько мал, что вероятность искажения практически равна нулю, можно условно предположить, что все сигналы передаются неискажёнными.

    В этом случае средний объём информации, переносимой одним символом, можно считать расчётным: J (Z; Y) = Хапр (Z) — Хапест (Z) = Хапр (Y). Поскольку функция H (Y) = H (Z) и H (Y / Z) = 0, а индекс max {J (Z; Y)} = Hmax (Y) — максимальная энтропия источника класса сигнала, возникающая в результате распределения символов Y: p (y1) = p (y2) = … = p (ym) = 1 / My, т. е. Hmax (Y) = logaMy.

    Следовательно, главная дискретная ширина полосы таблицы без информации о помехах в единицу времени равна: Cy = Vy • max {J (Z; Y)} = Vy • Hmax (Y) = Vy • logaMy или записываться Ck = Vk • logaMy. Где буква Mk — должно быть максимально возможное количество уровней, разрешённых для передачи по этому каналу (конечно, может обозначаться Mk = My).

    Согласно теореме, метод кодирования онлайн, который может использоваться и позволяет:

    • с данными согласно уравнению H (x) ≤ C — передать всю информацию, сгенерированную источником с ограниченным размером буфера калькулятора;
    • в случае H (x)> C такого способа кодирования не существует, поскольку требуется буфер, объём которого определяется избыточной производительностью источника по ширине полосы канала, умноженной на время передачи.

    Вероятностный подход к определению вычисления объёма информации — математический вывод формулы Шеннона не является удовлетворительным для метода оценки роли энтропии, отражения элементов системы и может не применяться. Как общий информатический объект невозможно допустить единый способ измерения и его правила.

    Предыдущая
    ИнформатикаКруги Эйлера - примеры и методы решения логических задач
    Следующая
    ИнформатикаЯзыки программирования - виды, классификация и общая характеристика
    Помогли? Поставьте оценку, пожалуйста.
    Плохо
    0
    Хорошо
    0
    Супер
    0
    Добавить комментарий

    4 × один =

    Мы в ВК, подпишись на нас!

    Подпишись на нашу группу в ВКонтакте, чтобы быть в курсе выхода нового материала...

    Вступить