Aufgaben:Aufgabe 1.12Z: Vergleich von HC (7, 4, 3) und HC (8, 4, 4): Unterschied zwischen den Versionen

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{{quiz-Header|Buchseite=Kanalcodierung/Decodierung linearer Blockcodes
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{{quiz-Header|Buchseite=Kanalcodierung/Decodierung linearer Blockcodes}}
  
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[[Datei:P_ID2409__KC_Z_1_12.png|right|frame|Blockfehlerwahrscheinlichkeiten von  $\rm HC \ (7, 4, 3)$  und  $\rm HC \ (8, 4, 4)$]]
  
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Nun sollen die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten
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*des  $(7, 4, 3)$–Hamming–Codes und
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*des erweiterten  $(8, 4, 4)$–Hamming–Codes
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miteinander verglichen werden.  Zugrunde gelegt werden
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*das  [[Kanalcodierung/Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|"BSC–Kanalmodell"]]  (Parameter  $\varepsilon$,  insbesondere  $\varepsilon = 0.01$  für numerische Ergebnisse),
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*die  [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Prinzip_der_Syndromdecodierung|"Syndromdecodierung"]],  mit der bei beiden Codes eine Maximum–Likelihood–Detektion realisiert wird; bei richtiger Belegung der Syndromtabelle ergibt sich jeweils die minimale Blockfehlerwahrscheinlichkeit.
  
[[Datei:P_ID2409__KC_Z_1_12.png|right|frame|Blockfehlerwahrscheinlichkeit von (7, 4, 3)– und (8, 4, 4)–Code]]
 
  
Nun sollen die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten
 
*des (7, 4, 3)–Hamming–Codes und
 
*des erweiterten (8, 4, 4)–Hamming–Codes
 
miteinander verglichen werden. Zugrunde gelegt werden
 
*das [[Kanalcodierung/Kanalmodelle_und_Entscheiderstrukturen#Binary_Symmetric_Channel_.E2.80.93_BSC|BSC–Kanalmodell]] (Parameter $\varepsilon$, insbesondere $\varepsilon = 0.01$ für numerische Ergebnisse),
 
*die [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Prinzip_der_Syndromdecodierung|Syndromdecodierung]], mit der bei beiden Codes eine Maximum–Likelihood–Detektion realisiert wird. Bei richtiger Belegung der Syndromtabelle ergibt sich jeweils die minimale Blockfehlerwahrscheinlichkeit.
 
  
Für den (7, 4, 3)–Code wurde in der [[Aufgaben:1.12_Hard_/_Soft_Decision|Aufgabe 1.12]] berechnet:
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Für den  $(7, 4, 3)$–Code wurde in der  [[Aufgaben:Aufgabe_1.12:_Hard_Decision_vs._Soft_Decision|"Aufgabe 1.12"]]  exakt berechnet:
  
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^7 - 7 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$
 
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^7 - 7 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$
  
Die Zahlenwerte sind in der Spalte 2 der obigen Tabelle angegeben. Es handelt sich um die tatsächlichen Werte, also nicht um die in Aufgabe 1.12 hergeleitete Näherung: ${\rm Pr(Blockfehler)} \approx 21 · \varepsilon^2$.
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Die Zahlenwerte sind in der zweiten Spalte der obigen Tabelle angegeben.  Es handelt sich um die tatsächlichen Werte,  also nicht um die in  [[Aufgaben:Aufgabe_1.12:_Hard_Decision_vs._Soft_Decision|"Aufgabe 1.12"]]  hergeleitete Näherung    ${\rm Pr(Blockfehler)} \approx 21 \cdot \varepsilon^2$.
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Anzumerken ist,  dass aufgrund des BSC–Kanalmodells nur harte Entscheidungen möglich sind.  Mit  [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Codiergewinn_.E2.80.93_Bitfehlerrate_bei_AWGN|"Soft Decision"]]  ergeben sich etwas kleinere Blockfehlerwahrscheinlichkeiten.
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Nun soll die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den erweiterten  $(8, 4, 4)$–Code ermittelt werden:
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*Die Berechnung in Teilaufgabe  '''(4)'''  erfolgt unter der Maßgabe,  dass wie beim  $(7, 4, 3)$–Code nur solche Fehlermuster mit einer einzigen  „$1$”  korrigiert werden.  In der rechten Spalte obiger Tabelle sind die Ergebnisse eingetragen,  bis auf den Wert für  $\varepsilon = 0.01$,  der explizit berechnet werden soll.
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*In der Teilaufgabe  '''(5)'''  soll dagegen berücksichtigt werden,  dass beim erweitereten  $(8, 4, 4)$–Code Teile der Syndromtabelle noch mit Gewicht–2–Fehlermustern aufgefüllt werden können.
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Anzumerken ist, dass aufgrund des BSC–Kanalmodells nur harte Entscheidungen möglich sind. Mit [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Codiergewinn_.E2.80.93_Bitfehlerrate_bei_AWGN|Soft–Decision]] ergeben sich etwas kleinere Blockfehlerwahrscheinlichkeiten.
 
  
Nun soll die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den erweiterten (8, 4, 4)–Code ermittelt werden:
 
*Die Berechnung in Teilaufgabe 4) erfolgt unter der Maßgabe, dass wie beim (7, 4, 3)–Code nur die Fehlermuster mit einer einzigen „1” korrigiert werden. In der rechten Spalte obiger Tabelle sind die Ergebnisse eingetragen, bis auf den Wert für $\varepsilon = 0.01$, der explizit berechnet werden soll.
 
  
*In der Teilaufgabe 5) soll dagegen berücksichtigt werden, dass beim erweitereten (8, 4, 4)–Code Teile der Syndromtabelle noch mit Gewicht–2–Fehlermustern aufgefüllt werden können.
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Hinweise:
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* Die Aufgabe gehört zum Kapitel  [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes|"Decodierung linearer Blockcodes"]].
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* Von Interesse für die Lösung dieser Aufgabe ist insbesondere die Seite  [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Verallgemeinerung_der_Syndromdecodierung|"Verallgemeinerung der Syndromdecodierung"]].
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''Hinweis:''
 
  
Die Aufgabe bezieht sich auf [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes|Kapitel Decodierung linearer Blockcodes]]. Von Interesse für die Lösung dieser Aufgabe ist insbesondere die Seite [[Kanalcodierung/Decodierung_linearer_Blockcodes#Verallgemeinerung_der_Syndromdecodierung|Verallgemeinerung der Syndromdecodierung (2)]].
 
  
 
===Fragebogen===
 
===Fragebogen===
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<quiz display=simple>
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{Wieviele Einträge beinhalten die jeweiligen Syndromtabellen  insgesamt?
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|type="{}"}
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$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_{\rm ges} \ = \ $ { 8 }
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$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_{\rm ges} \ = \ $ { 16 }
  
{Wieviele Einträge beinhalten die jeweiligen Syndromtabellen?
+
{Wieviele Gewicht–2–Fehlermuster&nbsp; $(N_2')$&nbsp; gibt es insgesamt?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\ (7, 4, 3)–Code: \ \ \ \ N_{\rm ges}$ = { 8 3% }
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$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2' \ = \ $ { 21 }
$\ (8, 4, 4)–Code: \ \ \ \ N_{\rm ges}$ = { 16 3% }
+
$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2' \ = \ $ { 28 }
  
{Wieviele Gewicht–2–Fehlermuster gibt es insgesamt?
+
{Wieviele Fehlermuster in den Syndromtabellen&nbsp;  $(N_2)$&nbsp;  beinhalten zwei Einsen?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\ (7, 4, 3)–Code: \ \ \ \ N_{2} ' $ = { 21 3% }
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$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2 \ = \ $ { 0. }
$\ (8, 4, 4)–Code: \ \ \ \ N_{2} ' $ = { 28 3% }
+
$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2 \ = \ $ { 7 }
  
 +
{Es gelte nun&nbsp; $\varepsilon = 0.01.$&nbsp; Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich für den erweiterten&nbsp; $(8, 4, 4)$–Code&nbsp; <u>ohne Gewicht–2–Fehlerkorrektur</u>?
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|type="{}"}
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${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $ { 2.69 3% } $\ \cdot 10^{-3}$
  
{Wieviele Fehlermuster in den Syndromtabellen beinhalten zwei Einsen?
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{Welches Ergebnis erzielt man demgegenüber&nbsp; <u>mit Gewicht–2–Fehlerkorrektur</u>?
 
|type="{}"}
 
|type="{}"}
$\7, 4, 3)–Code: \ \ \ \ N_{2}$ = { 0 3% }
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$\ {\rm  Pr(Blockfehler)\ = \ $ { 2.03 3% } $\ \cdot 10^{-3}$  
$\ (8, 4, 4)–Code: \ \ \ \ N_{2}$ = { 7 3% }
+
</quiz>
  
{Es gelte nun $\varepsilon = 0.01.$ Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich für den erweiterten (8, 4, 4)–Code <u>ohne</u> Gewicht–2–Fehlerkorrektur?
+
===Musterlösung===
|type="{}"}
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{{ML-Kopf}}
$\ {\rm Pr(Blockfehler)} $ = { 2.69 3% }\ \cdot 10^{-3} $
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'''(1)'''&nbsp; Die Größe der Syndromtabelle ist allgemein&nbsp; $N_{\rm ges} = 2^m$,&nbsp; wobei&nbsp; $m = n - k$&nbsp; die Anzahl der Prüfbits angibt.
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*Beim&nbsp; $(7, 4, 3)$–Hamming–Code ist&nbsp; $m = n - k = 3$ &nbsp; ⇒ &nbsp; die Länge der Tabelle ist&nbsp; $N_{\rm ges} =2^3 \ \underline{= 8}.$
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*Die Syndromtabelle des&nbsp; $(8, 4, 4)$–Codes ist doppelt so groß: &nbsp; $N_{\rm ges} = 2^4 \ \underline{= 16}$.
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'''(2)'''&nbsp;  Allgemein gilt für die Anzahl der Einträge mit Gewicht–2–Fehlermustern:&nbsp; $N_2' = $&nbsp;"$n {\rm \ über \ } 2$".&nbsp; Daraus ergeben sich die Zahlenwerte
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*$N_2' \ \underline{= 21} \ $&nbsp; für &nbsp; $n = 7 \ \ ⇒ \ \ (7, 4, 3)$–Code,
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*$N_2' \ \underline{= 28} \ $&nbsp; für &nbsp; $n = 8 \ \ \Rightarrow \ \  (8, 4, 4)$–Code.
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'''(3)'''&nbsp; Beim&nbsp; $(7, 4, 3)$–Hamming–Code ist die Syndromtabelle gefüllt
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*mit einem Eintrag für den fehlerfreien Fall&nbsp; $(N_{0}= 1)$
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*und&nbsp; $n = 7$&nbsp; Einträge mit Gewicht–1–Fehlermustern&nbsp; $(N_{1} = 7)$.
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Damit ist die Anzahl der Einträge mit Gewicht–2–Fehlermustern gleich
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:$$N_2 = N_{\rm ges} - N_0 - N_1 \hspace{0.15cm} \underline{= 0} \hspace{0.05cm}.$$
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Dagegen gilt für den erweiterten&nbsp; $(8, 4, 4)$–Hamming–Code:
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:$$N_0 = 1\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}N_1 = 8 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} N_2 = N_{\rm ges} - N_0 - N_1 \hspace{0.15cm} \underline{= 7} \hspace{0.05cm}.$$
  
  
{Welches Ergebnis erzielt man demgegenüber <u>mit</u> Gewicht–2–Fehlerkorrektur?
 
|type="{}"}
 
$\ {\rm  Pr(Blockfehler)} $ = { 2.03 3% }\ \cdot 10^{-3} $
 
  
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'''(4)'''&nbsp; Analog zur [[Aufgaben:1.12_Hard_/_Soft_Decision#collapse1|Musterlösung]] der ersten beiden Teile von Aufgabe 1.12 erhält man hier:
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[[Datei:P_ID2410__KC_Z_1_12d.png|right|frame|Blockfehlerwahrscheinlichkeit von&nbsp; $(7, 4, 3)$–  und&nbsp; $(8, 4, 4)$–Code]]
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:$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^8 - 8 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^7$$
 +
:$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr(Blockfehler)} =1 - 0.922745 - 0.074655\hspace{0.15cm} \underline{= 2.69 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
  
 +
*In der Tabelle sind für diesen Fall und für verschiedene BSC–Parameter&nbsp; $ε$&nbsp; die Ergebnisse in der dritten Spalte &nbsp; &rArr; &nbsp; ${\rm Pr}(\ge \text{2 Fehler)}$&nbsp; eingetragen.
  
</quiz>
+
*Gegenüber dem&nbsp; $(7, 4, 3)$–Code entsprechend der zweiten Spalte ergibt sich stets eine Verschlechterung.
  
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
'''1.'''
 
'''2.'''
 
'''3.'''
 
'''4.'''
 
'''5.'''
 
'''6.'''
 
'''7.'''
 
{{ML-Fuß}}
 
  
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'''(5)'''&nbsp;  Bei bestmöglicher Korrektur&nbsp; (gefüllte Syndromtabelle)&nbsp; werden auch sieben Gewicht–2–Fehlermuster korrigiert.
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*Damit vermindert sich die Blockfehlerwahrscheinlichkeit um die &bdquo;Verbesserung&rdquo; (Spalte 4):
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:$${\rm Pr(Gewicht\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}2\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}Fehlermuster\hspace{0.15cm} wird \hspace{0.15cm} korrigiert)} = 7 \cdot \varepsilon^2 \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$
  
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*Für&nbsp; $\varepsilon = 0.01$&nbsp; macht diese „Verbesserung” etwa&nbsp; $6.59 · 10^{–4}$&nbsp; aus.
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*Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit des&nbsp; $(8, 4, 4)$–Codes&nbsp; (letzte Spalte)&nbsp; ergibt sich somit zu
  
[[Category:Aufgaben zu  Kanalcodierung|^1.5 Decodierung linearer Blockcodes
+
:$${\rm Pr(Blockfehler)} = 2.69 \cdot 10^{-3} - 0.66 \cdot 10^{-3} \underline{= 2.03 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
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In der obigen Tabelle ist diese Rechnung für verschiedene BSC–Parameter&nbsp; $\varepsilon$ durchgeführt.&nbsp; Man erkennt:
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#Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit des erweiterten&nbsp; $(8, 4, 4)$–Hamming–Codes&nbsp; (letzte Spalte)&nbsp; stimmt exakt mit der des&nbsp; $(7, 4, 3)$–Hamming–Codes&nbsp; (Spalte 2)&nbsp; überein.
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#Die Korrektur von&nbsp; $25\%$&nbsp; der Gewicht–2–Fehlermuster gleicht genau die Tatsache aus,&nbsp; dass beim&nbsp; $(8, 4, 4)$–Code Fehlermuster mit mehr als einem Fehler&nbsp; (Spalte 3)&nbsp; wahrscheinlicher sind als beim&nbsp; $(7, 4, 3)$–Code&nbsp; (Spalte 2).
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{{ML-Fuß}}
  
  
^]]
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[[Category:Aufgaben zu  Kanalcodierung|^1.5 Decodierung linearer Blockcodes^]]

Aktuelle Version vom 20. Juli 2022, 18:36 Uhr

Blockfehlerwahrscheinlichkeiten von  $\rm HC \ (7, 4, 3)$  und  $\rm HC \ (8, 4, 4)$

Nun sollen die Blockfehlerwahrscheinlichkeiten

  • des  $(7, 4, 3)$–Hamming–Codes und
  • des erweiterten  $(8, 4, 4)$–Hamming–Codes


miteinander verglichen werden.  Zugrunde gelegt werden

  • das  "BSC–Kanalmodell"  (Parameter  $\varepsilon$,  insbesondere  $\varepsilon = 0.01$  für numerische Ergebnisse),
  • die  "Syndromdecodierung",  mit der bei beiden Codes eine Maximum–Likelihood–Detektion realisiert wird; bei richtiger Belegung der Syndromtabelle ergibt sich jeweils die minimale Blockfehlerwahrscheinlichkeit.


Für den  $(7, 4, 3)$–Code wurde in der  "Aufgabe 1.12"  exakt berechnet:

$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^7 - 7 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$

Die Zahlenwerte sind in der zweiten Spalte der obigen Tabelle angegeben.  Es handelt sich um die tatsächlichen Werte,  also nicht um die in  "Aufgabe 1.12"  hergeleitete Näherung   ${\rm Pr(Blockfehler)} \approx 21 \cdot \varepsilon^2$.

Anzumerken ist,  dass aufgrund des BSC–Kanalmodells nur harte Entscheidungen möglich sind.  Mit  "Soft Decision"  ergeben sich etwas kleinere Blockfehlerwahrscheinlichkeiten.


Nun soll die Blockfehlerwahrscheinlichkeit für den erweiterten  $(8, 4, 4)$–Code ermittelt werden:

  • Die Berechnung in Teilaufgabe  (4)  erfolgt unter der Maßgabe,  dass wie beim  $(7, 4, 3)$–Code nur solche Fehlermuster mit einer einzigen  „$1$”  korrigiert werden.  In der rechten Spalte obiger Tabelle sind die Ergebnisse eingetragen,  bis auf den Wert für  $\varepsilon = 0.01$,  der explizit berechnet werden soll.
  • In der Teilaufgabe  (5)  soll dagegen berücksichtigt werden,  dass beim erweitereten  $(8, 4, 4)$–Code Teile der Syndromtabelle noch mit Gewicht–2–Fehlermustern aufgefüllt werden können.



Hinweise:



Fragebogen

1

Wieviele Einträge beinhalten die jeweiligen Syndromtabellen insgesamt?

$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_{\rm ges} \ = \ $

$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_{\rm ges} \ = \ $

2

Wieviele Gewicht–2–Fehlermuster  $(N_2')$  gibt es insgesamt?

$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2' \ = \ $

$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2' \ = \ $

3

Wieviele Fehlermuster in den Syndromtabellen  $(N_2)$  beinhalten zwei Einsen?

$(7, 4, 3)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2 \ = \ $

$(8, 4, 4)–{\rm Code} \text{:} \hspace{0.4cm} N_2 \ = \ $

4

Es gelte nun  $\varepsilon = 0.01.$  Welche Blockfehlerwahrscheinlichkeit ergibt sich für den erweiterten  $(8, 4, 4)$–Code  ohne Gewicht–2–Fehlerkorrektur?

${\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-3}$

5

Welches Ergebnis erzielt man demgegenüber  mit Gewicht–2–Fehlerkorrektur?

$\ {\rm Pr(Blockfehler)} \ = \ $

$\ \cdot 10^{-3}$


Musterlösung

(1)  Die Größe der Syndromtabelle ist allgemein  $N_{\rm ges} = 2^m$,  wobei  $m = n - k$  die Anzahl der Prüfbits angibt.

  • Beim  $(7, 4, 3)$–Hamming–Code ist  $m = n - k = 3$   ⇒   die Länge der Tabelle ist  $N_{\rm ges} =2^3 \ \underline{= 8}.$
  • Die Syndromtabelle des  $(8, 4, 4)$–Codes ist doppelt so groß:   $N_{\rm ges} = 2^4 \ \underline{= 16}$.


(2)  Allgemein gilt für die Anzahl der Einträge mit Gewicht–2–Fehlermustern:  $N_2' = $ "$n {\rm \ über \ } 2$".  Daraus ergeben sich die Zahlenwerte

  • $N_2' \ \underline{= 21} \ $  für   $n = 7 \ \ ⇒ \ \ (7, 4, 3)$–Code,
  • $N_2' \ \underline{= 28} \ $  für   $n = 8 \ \ \Rightarrow \ \ (8, 4, 4)$–Code.


(3)  Beim  $(7, 4, 3)$–Hamming–Code ist die Syndromtabelle gefüllt

  • mit einem Eintrag für den fehlerfreien Fall  $(N_{0}= 1)$
  • und  $n = 7$  Einträge mit Gewicht–1–Fehlermustern  $(N_{1} = 7)$.


Damit ist die Anzahl der Einträge mit Gewicht–2–Fehlermustern gleich

$$N_2 = N_{\rm ges} - N_0 - N_1 \hspace{0.15cm} \underline{= 0} \hspace{0.05cm}.$$

Dagegen gilt für den erweiterten  $(8, 4, 4)$–Hamming–Code:

$$N_0 = 1\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}N_1 = 8 \hspace{0.3cm} \Rightarrow \hspace{0.3cm} N_2 = N_{\rm ges} - N_0 - N_1 \hspace{0.15cm} \underline{= 7} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Analog zur Musterlösung der ersten beiden Teile von Aufgabe 1.12 erhält man hier:

Blockfehlerwahrscheinlichkeit von  $(7, 4, 3)$– und  $(8, 4, 4)$–Code
$${\rm Pr(Blockfehler)} = 1 - (1 - \varepsilon)^8 - 8 \cdot \varepsilon \cdot (1 - \varepsilon)^7$$
$$\Rightarrow \hspace{0.3cm}{\rm Pr(Blockfehler)} =1 - 0.922745 - 0.074655\hspace{0.15cm} \underline{= 2.69 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$
  • In der Tabelle sind für diesen Fall und für verschiedene BSC–Parameter  $ε$  die Ergebnisse in der dritten Spalte   ⇒   ${\rm Pr}(\ge \text{2 Fehler)}$  eingetragen.
  • Gegenüber dem  $(7, 4, 3)$–Code entsprechend der zweiten Spalte ergibt sich stets eine Verschlechterung.


(5)  Bei bestmöglicher Korrektur  (gefüllte Syndromtabelle)  werden auch sieben Gewicht–2–Fehlermuster korrigiert.

  • Damit vermindert sich die Blockfehlerwahrscheinlichkeit um die „Verbesserung” (Spalte 4):
$${\rm Pr(Gewicht\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}2\hspace{-0.1cm}-\hspace{-0.1cm}Fehlermuster\hspace{0.15cm} wird \hspace{0.15cm} korrigiert)} = 7 \cdot \varepsilon^2 \cdot (1 - \varepsilon)^6 \hspace{0.05cm}.$$
  • Für  $\varepsilon = 0.01$  macht diese „Verbesserung” etwa  $6.59 · 10^{–4}$  aus.
  • Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit des  $(8, 4, 4)$–Codes  (letzte Spalte)  ergibt sich somit zu
$${\rm Pr(Blockfehler)} = 2.69 \cdot 10^{-3} - 0.66 \cdot 10^{-3} \underline{= 2.03 \cdot 10^{-3}} \hspace{0.05cm}.$$

In der obigen Tabelle ist diese Rechnung für verschiedene BSC–Parameter  $\varepsilon$ durchgeführt.  Man erkennt:

  1. Die Blockfehlerwahrscheinlichkeit des erweiterten  $(8, 4, 4)$–Hamming–Codes  (letzte Spalte)  stimmt exakt mit der des  $(7, 4, 3)$–Hamming–Codes  (Spalte 2)  überein.
  2. Die Korrektur von  $25\%$  der Gewicht–2–Fehlermuster gleicht genau die Tatsache aus,  dass beim  $(8, 4, 4)$–Code Fehlermuster mit mehr als einem Fehler  (Spalte 3)  wahrscheinlicher sind als beim  $(7, 4, 3)$–Code  (Spalte 2).