Lehrinhalte
Diese Vorlesung führt in die Grundlagen der Informationstheorie und der Netzwerkinformationstheorie ein.
Übersicht:
Information, Ungewissheit, Entropie, Transinformation, Kapazität, Differential Entropy, Gausssche Kanäle, Grundlagen der Quell- und Kanalcodierung, lineare Block Code, Shannon-Theorem zur Quellcodierung,Shannon-Theorem zur Kanalcodierung, Kapazität Gaußscher Kanäle, Kapazität bandbegrenzter Kanäle, Shannon-Grenze, Spektrale Effizienz, Kapazität mehrerer paralleler Kanäle und Waterfilling, Gaußsche Vektorkanäle, Multiple-Access und, Broadcast Kannäle, Mehrnutzerraten.
Literatur
1. T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, Wiley & Sons, 1991.
2. Abbas El Gamal and Young-Han Kim, Network Information Theory, Cambrige, 2011.
3. S. Haykin, Communication Systems, Wiley & Sons, 2001.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Kommunikationstheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Online-Angebote
moodle
Diese Vorlesung führt in die Grundlagen der Informationstheorie und der Netzwerkinformationstheorie ein.
Übersicht:
Information, Ungewissheit, Entropie, Transinformation, Kapazität, Differential Entropy, Gausssche Kanäle, Grundlagen der Quell- und Kanalcodierung, lineare Block Code, Shannon-Theorem zur Quellcodierung,Shannon-Theorem zur Kanalcodierung, Kapazität Gaußscher Kanäle, Kapazität bandbegrenzter Kanäle, Shannon-Grenze, Spektrale Effizienz, Kapazität mehrerer paralleler Kanäle und Waterfilling, Gaußsche Vektorkanäle, Multiple-Access und, Broadcast Kannäle, Mehrnutzerraten.
Literatur
1. T.M. Cover and J.A. Thomas, Elements of Information Theory, Wiley & Sons, 1991.
2. Abbas El Gamal and Young-Han Kim, Network Information Theory, Cambrige, 2011.
3. S. Haykin, Communication Systems, Wiley & Sons, 2001.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse der Kommunikationstheorie und Wahrscheinlichkeitstheorie.
Online-Angebote
moodle
- Lehrende: Maximilian Gehri
- Lehrende: Heinz Köppl
- Lehrende: Matthias Schultheis
- Lehrende: Mark Sinzger-D'Angelo
Semester: WiSe 2022/23