1 / 28

Kódování

Kódování. Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 2013/2014. Obsah. Základy pojmy z diskrétních kódů. Druhy kódů. Nejkratší kódy. Detekce chyb, Hammingova vzdálenost. Kontrolní a samoopravné kódy. Lineární kódy. Hammingovy kódy. Opakovací kódy. Kód.

hewitt
Télécharger la présentation

Kódování

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Kódování Radim Farana Podklady pro výuku pro akademický rok 2013/2014

  2. Obsah • Základy pojmy z diskrétních kódů. • Druhy kódů. • Nejkratší kódy. • Detekce chyb, Hammingova vzdálenost. • Kontrolní a samoopravné kódy. • Lineární kódy. • Hammingovy kódy. • Opakovací kódy.

  3. Kód • Popis přiřazení kódových slov jednotlivým zprávám (kódová kniha). • Kódové slovo je posloupnost znaků použité abecedy. • Abeceda je množina znaků (binární abeceda Z2 = {0, 1}) • Minimální délka kódového slova:N*(x) = - log2(P(x)) [bit]

  4. Vlastnosti kódu • prosté kódování: různým zprávám odpovídají různá kódová slova, • jednoznačná dekódovatelnost: ze znalosti zakódované zprávy lze jednoznačně určit zprávu zdrojovou, • Kód K : A → B musí být prostým zobrazením.

  5. Kód B 0 01 011 111 Kód C 0 10 110 111 Problém dekódování Zpráva Kód A 0 01 001 111 Posloupnost zpráv (kódových slov): 00100101111 nelze jednoznačně dekódovat Posloupnost zpráv (kódových slov): 00101101111 lze jednoznačně dekódovat? Ano, ale jen „odzadu“, po přijetí celé posloupnosti zpráv. Posloupnost zpráv (kódových slov): 01011010111 můžeme dekódovat on-line. Důvod? Žádné kódové slovo není začátkem jiného kódového slova (prefixem).

  6. Druhy kódů • Prefixový kód je prosté kódování u kterého žádné kódové slovo není začátkem jiného kódového slova. • Blokový kód je prosté kódování u kterého mají všechna kódová slova stejnou délku (počet znaků). Protože musí být prostým zobrazením, je nutně také prefixovým kódem.

  7. Použití kódů • Nejkratší (optimální) kódy R→ 0, L → min, • Bezpečnostní kódy • detekční kódy (odhalují chyby), • samoopravné kódy (opravují chyby), • Speciální kódy • kódy konstantní změny (Grayův kód), • čárové kódy, • alfanumerické kódy, • číselné kódy (datové formáty), …

  8. Kraftova nerovnost • Prefixový kód sestrojený nad n-prvkovou kódovou abecedou s délkami kódových slov existuje právě tehdy, když platí Kraftova nerovnost, tj.

  9. Mc Millanova věta • Každé jednoznačně dekódovatelné kódování splňuje Kraftovu nerovnost. • Z těchto dvou vět vyplývá, že každé jednoznačně dekódovatelné kódování je prefixové, ale pokud není, existuje jiné kódování nad stejnou kódovou abecedou s danými délkami kódových slov, které již prefixové bude.

  10. Příklad • Máme za úkol sestavit binární prefixový kód číslic 0, 1, ..., 9 s délkami kódových slov: Kraftova nerovnost je rovna prefixový kód s těmito délkami slov neexistuje.

  11. Příklad • Zvolíme-li potom Kraftova nerovnost je a tedy takový prefixový kód existuje. Může vypadat například takto:

  12. Huffman, David A. * 1925, USA + 7. 10. 1999 California, USA http://www.ucsc.edu/currents/99-00/10-11/huffman.html Nejkratší kódy • Pokud má R→ 0, neboli L → min, pak • N(i) → N*(i) pro i = 1, 2, … n. • Hledáme vhodný algoritmus konstrukce takového kódu: • Huffmanův kód (1952), • Shannon-Fanův kód. Algoritmy se liší, stejně tak i dosažené výsledky, Huffmanův kód se snáze algoritmizuje a tedy také realizuje

  13. Příklad Triviální případ Zpráva A B C D E Zpráva P(i) kód P(i) 0,3 0,1 0,1 0,1 0,4 1 > 0 1.redukce 0,3 0,2 0,1 2 < 1 0,4 Redukovaná abeceda 2.redukce 0,3 0,3 0,4 Zpráva P(i) redukce kód expanze 1 1 1 0 0 0 3.redukce 0,4 0,6 1 » 1 0 0 znaky 1 0 2 > 2,3 1 10 3 < 11 Huffmanův kód kód 00 011 0100 0101 1 Postup: • seřazení podle pravděpodobnosti, • postupná redukce a oprava pořadí, • přiřazení znaků 0, 1 a zpětná expanze. Problémy: • definice pořadí zpráv pro stejnou P(i), • zařazení skupin se stejnou P(i), • pořadí přiřazení znaků 0, 1.

  14. Zpráva A, B C, D, E D, E 1 bit 1 1 1 1 0 0 0 0 1 bit 1 bit D C B A E 1 bit Shannon-Fanova konstrukce kódu Fano, Robert Mario • 1917 Turin, Italyhttp://en.wikipedia.org/wiki/File:Robert_Fano_2012-03-13.jpg Příklad Zpráva A B C D E P(i) 0,3 0,1 0,1 0,1 0,4 Postup: • seřazení podle pořadí pravděpodobnosti, • rozdělení na skupiny s co nejbližší pravděpodobností, • přiřazení znaků 0, 1. kód 10 110 1111 0 1110

  15. Detekce chyb • Množinu všech slov rozdělíme na slova kódová a slova nekódová. • t-násobná chyba změní kódové slovo na nekódové, pokud se dvě kódová slova liší ve více než t znacích. • Hammingova vzdálenost je počet znaků ve kterých se dvě kódová slova liší. • Hammingova vzdálenost kódu d je nejmenší z nich.

  16. Hamming, Richard Wesley * 11. 2. 1915 Chicago, Il. USA + 7. 1. 1998 Monterey, Cal. USA http://cm.bell-labs.com/cm/cs/alumni/hamming/ 011 000 010 100 001 Hammingova vzdálenost nekódová slova d = 1 d = 1 kódovéslovo kódovéslovo Kód odhaluje t-násobné chyby, pokud je Hammingova vzdálenost kódu d> t. Označení kódů (blokových): (n, k)-kód počet znaků počet informačních znaků (4, 3)-kód má jeden kontrolní znak, je schopen mít d = 2.

  17. 111 000 010 100 001 011 110 Opravování chyb nekódová slova d = 1 d = 1 d = 2 kódovéslovo kódovéslovo d = 3 Kód opravuje t-násobné chyby, pokud je Hammingova vzdálenost kódu d> 2.t.

  18. Kód dvourozměrné kontroly parity • Informační znaky zapíšeme do matice typu (p, q). • Každému řádku přidáme jeden symbol kontroly parity řádku, podobně každému sloupci kontrolu parity sloupce. • Paritě sloupce parit řádků pak znak „kontrola kontrol“, volený tak, aby i parita výsledné matice byla sudá. • Např. pro p = 7 a q = 3 obdržíme ASCII (32, 21)-kód. Tento kód opravuje jednoduché chyby. Příklad

  19. 1 0 0 1 0 1 0 1 G = 0 0 1 1 0 0 0 1 Lineární kódy (maticové kódy) • Kódové slovo chápeme jako řádkový vektor v = [ 0 0 1]. • Lineární kombinací libovolného počtu kódových slov vznikne opět kódové slovo. • Kód je možno popsat pomocí generující matice (kterou tvoří báze kódu). v = z.G

  20. G = E B T H = -B E’ T s = H.v Systematické kódy • Informační slovo tvoří začátek kódového slova. • Určení informačního slova (dekódování) je triviální. • Je možno snadno určit kontrolní matici kódu • A syndrom přijatého slova • Nenulový syndrom indikuje chybu.

  21. Hammingovy kódy • Opravují jednoduché chyby a • jsou perfektní = při daných vlastnostech mají minimální možnou redundanci. • Kód s m kontrolními znaky (m = 2, 3, …) má délku n = 2m – 1. • Sloupce kontrolní matice tvoří binární rozvoj čísel 1, 2, …, 2m - 1 • Nenulový syndrom je binárním rozvojem pozice chyby.

  22. Opakovací kódy • Velmi jednoduše se generují kódová slova i vyhodnocují přijatá slova. • Jsou perfektní. • Opakovací (3, 1)-kód se shoduje s Hammingovým (3, 1)-kódem.

  23. Dekódování lineárních kódů • Nechť K je lineární (n, k)-kód. Potom kód K tvoří podgrupu aditivní grupy Zn a odtud můžeme vytvořit faktorovou grupu Zn/ K, která tvoří grupu tříd kódu K tak, že pro každé existuje třída jejímž je reprezentantem

  24. Dekódování lineárních kódů • Z algebry víme, že jednotlivé třídy jsou buď disjunktní nebo jsou si rovny. Budeme tedy pracovat se systémem různých tříd, přičemž jako reprezentanty zvolíme vždy slovo dané třídy s nejmenší Hammingovou váhou. Reprezentanty budeme označovat znakem e

  25. , kde je reprezentant třídy slova w. Dekódování lineárních kódů • Dekódování pak probíhá podle předpisu • Můžeme použít: • tabulku pro standardní dekódování • syndromy

  26. Standardní dekódovací tabulka • budou vypsány všechny třídy a jejich slova. V prvním sloupci bude vždy reprezentant třídy a řádky budou vzestupně uspořádány podle Hammingovy váhy jednotlivých reprezentantů. V prvním řádku bude tedy vždy třída s nulovým reprezentantem, která tvoří kód. na pozici i-tý řádek a j-tý sloupec bude takové slovo dané třídy, jehož rozdíl od kódového slova v j-tém sloupci je roven reprezentantu třídy.

  27. Standardní dekódovací tabulka • Dekódovací tabulka pro koktavý (6, 3)- kód

  28. Dekódování pomocí syndromů • Standardní tabulku budeme redukovat na sloupec reprezentantů a jejich syndromů a využijeme vlastnost, že všechna slova dané třídy mají shodný syndrom.

More Related