Kanalcodierung: Unterschied zwischen den Versionen

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* Eine Codierungsart mit anderer Zielrichtung ist die  [[Informationstheorie/Allgemeine_Beschreibung|»Quellencodierung«]]  $($"Datenkomprimierung"$)$.  Hier wird nicht Redundanz hinzugefügt,  sondern reduziert.
 
* Eine Codierungsart mit anderer Zielrichtung ist die  [[Informationstheorie/Allgemeine_Beschreibung|»Quellencodierung«]]  $($"Datenkomprimierung"$)$.  Hier wird nicht Redundanz hinzugefügt,  sondern reduziert.
  
* Eine weitere Codierungsart ist die  [[Digitalsignalübertragung/Grundlagen_der_codierten_Übertragung#Informationsgehalt_.E2.80.93_Entropie_.E2.80.93_Redundanz|»Leitungscodierung«]]  mit dem Ziel,  das Sendesignal spektral bestmöglich an den Übertragungskanal anzupassen.
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* Eine weitere Codierungsart ist die  [[Digitalsignalübertragung/Grundlagen_der_codierten_Übertragung#.23_.C3.9CBERBLICK_ZUM_ZWEITEN_HAUPTKAPITEL_.23|»Leitungscodierung«]]  mit dem Ziel,  das Sendesignal spektral bestmöglich an den Übertragungskanal anzupassen.
  
  

Version vom 23. März 2023, 14:01 Uhr

Die  »Kanalcodierung«  $($englisch:  »Channel Coding«  oder auch  »Error–Control Coding«$)$  umfasst sowohl

  • »Verfahren zur Fehlererkennung«  $($englisch:  »Error Detection«$)$ als auch die
  • »Vorwärtsfehlerkorrektur«  $($englisch:  »Forward Error Correction«,  FEC$)$,  die bei schlechtem Kanal  $($kleines SNR$)$  erst eine Digitalsignalübertragung ermöglicht,  und bei ausreichend gutem Kanal  $($großes SNR$)$  zu sehr kleinen Fehlerraten führt.


Hier einige Schlagworte aus dem Buchinhalt:

  1. Binäre lineare Blockcodes:  Generatormatrix,  Prüfmatrix und Decodierung.  Beispiele:  Single Parity–check Codes,  Wiederholungscodes,  Hamming-Codes.
  2. Fehlerwahrscheinlichkeitsschranken:  Minimale Distanz,  Union Bound,  Shannon Bound.  Kanalcodierungstheorem und Kanalkapazität: Fehlerrate vs. Coderate.
  3. Reed–Solomon–Codes:  Grundlagen der Algebra,  Erweiterungskörper,  Codeparameter,  Codier– und Decodierprinzip,  Singleton–Schranke,  Anwendung.
  4. Faltungscodes:  Algebraische und polynomische Beschreibung,  Zustands– und Trellisdiagramm,  Decodierung mittels Viterbi– und BCJR– Algorithmus.
  5. Iterative Decodierverfahren:  Soft–in Soft–out Decoder,  Grundlegendes zu den Produktcodes,  Turbocodes und Low–density Parity–check $($LDPC$)$ Codes.


Hinweise:

  • Deren Mathematik unterscheidet sich von der in anderen Fachgebieten grundlegend.  Oft lassen sich aber Analogien erkennen,  z.B. zur  »herkömmlichen Faltung«.
  • Eine Codierungsart mit anderer Zielrichtung ist die  »Quellencodierung«  $($"Datenkomprimierung"$)$.  Hier wird nicht Redundanz hinzugefügt,  sondern reduziert.
  • Eine weitere Codierungsart ist die  »Leitungscodierung«  mit dem Ziel,  das Sendesignal spektral bestmöglich an den Übertragungskanal anzupassen.


⇒   Hier zunächst eine  »Inhaltsübersicht«  anhand der  »vier Hauptkapitel«  mit insgesamt  »22 Einzelkapiteln«  und  »175 Abschnitten«.


Inhalt

Aufgaben und Multimedia

Neben diesen Theorieseiten bieten wir auch Aufgaben und multimediale Module zu diesem Thema an,  die zur Verdeutlichung des Lehrstoffes beitragen könnten:

$(1)$    $\text{Aufgaben}$

$(2)$    $\text{Lernvideos}$

$(3)$    $\text{Applets}$ 


Weitere Links:



Neben diesen Theorieseiten bieten wir auch Aufgaben und multimediale Module an,  die zur Verdeutlichung des Lehrstoffes beitragen könnten:


$\text{Weitere Links:}$

$(1)$    $\text{Literaturempfehlungen zum Buch}$

$(2)$    $\text{Allgemeine Hinweise zum Buch}$   $($Autoren,  weitere Beteiligte,  Materialien als Ausgangspunkt des Buches,  Quellenverzeichnis$)$