Teorie informace Obsah. Kybernetika. Radim Farana Podklady pro výuku

Podobné dokumenty
Teorie informace Obsah. Kybernetika. Radim Farana Podklady pro výuku

Automatizační technika. Obsah

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2013/2014 Radim Farana. Obsah. Kybernetika

Technická kybernetika. Obsah. Principy zobrazení, sběru a uchování dat. Měřicí řetězec. Principy zobrazení, sběru a uchování dat

Informace, kódování a redundance

METODY KÓDOVÁNÍ, ŠIFROVÁNÍ A BEZPEČNOSTI DAT

1. Základy teorie přenosu informací

Úvod do teorie informace

KÓDOVÁNÍ A KOMPRESE DAT

Informace, kódování a redundance

Informace v počítači. Výpočetní technika I. Ing. Pavel Haluza ústav informatiky PEF MENDELU v Brně haluza@mendelu.cz

ZÁKLADY INFORMATIKY 14ZINF. Číselné soustavy

Osnova přednášky. Informace v počítači. Interpretace dat. Údaje, data. Úvod do teorie informace. Výpočetní technika I. Ochrana dat

Algoritmy komprese dat

Základy počítačových sítí Úvod

20. prosince Mgr. Krejčí Jan (UJEP) Opakování 20. prosince / 9

Teorie informace: řešené příklady 2014 Tomáš Kroupa

Úvod do počítačových sítí

Informatika Kódování. Obsah. Kód. Radim Farana Podklady předmětu Informatika pro akademický rok 2007/2008

Úvod do počítačových sítí. Úvod. Úvod. ZČU Plzeň Přednášky EP-110 Pá až Ing. Jiří Ledvina, CSc místnost UK420)

ČÍSELNÉ SOUSTAVY PŘEVODY

Základní jednotky používané ve výpočetní technice

Norbert Wiener Biokybernetika

01 Úvod do informatiky

Základy informatiky. Úvod do informatiky. Daniela Szturcová Část převzata z přednášky P. Děrgela

ALGORITMIZACE A DATOVÉ STRUKTURY (14ASD) 1. cvičení

KIS A JEJICH BEZPEČNOST I ZÁKLADY TEORIE INFORMACE DOC. ING. BOHUMIL BRECHTA, CSC.

Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

25. DIGITÁLNÍ TELEVIZNÍ SIGNÁL A KABELOVÁ TELEVIZE

Základní principy přeměny analogového signálu na digitální

VY_32_INOVACE_IKTO2_0160 PCH

3 Jednoduché datové typy Interpretace čísel v paměti počítače Problémy s matematickými operacemi 5

Základy informačních technologií. Základy práce s tabulkovým procesorem MS Excel Základy práce s počítačovou sítí Internet.

RNDr. Krejčí Jan, Ph.D. 5. listopadu RNDr. Krejčí Jan, Ph.D. (UJEP) IT názvosloví 5. listopadu / 11

Identifikátor materiálu: ICT-1-02

Entropie. Tak vznikl (dříve v termodynamice) v informační teorii pojem ENTROPIE.

VY_32_INOVACE_E 15 03

Kódování signálu. Problémy při návrhu linkové úrovně. Úvod do počítačových sítí. Linková úroveň

PB169 Operační systémy a sítě

Kompresní metody první generace

Základy informatiky. 01 Úvod do informatiky. Kačmařík/Szturcová/Děrgel/Rapant

Cvičení 5. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč, Jan Kybic. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání.

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

ednáška a metody digitalizace telefonního signálu Ing. Bc. Ivan Pravda

Teorie informace II: obtížnější řešené příklady 2014 Tomáš Kroupa

Informatika I - 5. doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. KIN. Spojení: Ing. Bc. Marian Lamr INN

Gymnázium Vysoké Mýto nám. Vaňorného 163, Vysoké Mýto

Informatika Datové formáty

CW01 - Teorie měření a regulace

Neuronální kódování a přenos informace

Zvyšování kvality výuky technických oborů

VY_32_INOVACE_FY.01 FYZIKA - ZÁKLADNÍ POJMY

Teorie kódování aneb jak zhustit informaci

Název a označení sady: Člověk, společnost a IT technologie; VY_3.2_INOVACE_Ict

cv3.tex. Vzorec pro úplnou pravděpodobnost

Základy rádiové digitální komunikace. Doc. Dr. Ing. Pavel Kovář Katedra radioelektroniky K13137

íta ové sít baseband narrowband broadband

Čísla, reprezentace, zjednodušené výpočty

vede právě tímto směrem k pojmu entropie, známému z termodynamiky a statistické fyziky.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Komprese dat. Jan Outrata KATEDRA INFORMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. přednášky

Úvod do teorie kódování

Základní pojmy. Program: Algoritmus zapsaný v programovacím jazyce, který řeší nějaký konkrétní úkol. Jedná se o posloupnost instrukcí.

KET/ZPI - Zabezpečení podnikových informací

Komprese dat (Komprimace dat)

Automatizační technika. Obsah

Základy teorie pravděpodobnosti

kryptosystémy obecně další zajímavé substituční šifry klíčové hospodářství kryptografická pravidla Hillova šifra Vernamova šifra Knižní šifra

Nejvyšší řád čísla bit č. 7 bit č. 6 bit č.5 bit č. 4 bit č. 3 bit č. 2 bit č. 1 bit č. 0

Informační a komunikační technologie

Digitální signály a kódy

Elektrické parametry spojů v číslicových zařízeních

transmitter Tx - vysílač receiver Rx přijímač (superheterodyn) duplexer umožní použití jedné antény pro Tx i Rx

Čísla, reprezentace, zjednodušené výpočty

DATOVÁ KOMUNIKACE. Ú vod do teorie informace a kódová ní. Prof. Ing. Dalibor Biolek, CSc. Ú STAV TELEKOMUNIKACÍ

Modulace analogových a číslicových signálů

Základní komunikační řetězec

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Funkce s absolutní hodnotou, funkce exponenciální a funkce logaritmická

Osnova kurzu Elektrotechnika a elektronika

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

INFORMAČNÍ SYSTÉMY. RNDr. Karel Hrach, Ph.D. (Velká Hradební 15, pracovna 2.03) Prezentace viz Studium / Studijní materiály (v menu nalevo)

+ 1. doc. Ing. Jan Skrbek, Dr. - KIN. Konzultace: pondělí nebo dle dohody. Spojení:

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

9. PRINCIPY VÍCENÁSOBNÉHO VYUŽITÍ PŘENOSOVÝCH CEST

Tematická oblast: Informační a komunikační technologie (VY_32_INOVACE_09_1_IT) Autor: Ing. Jan Roubíček. Vytvořeno: červen až listopad 2013.

Historie SI. SI Mezinárodní soustava jednotek - Systéme International d Unités

1. ÚVOD 1.1 SOUSTAVA FYZIKÁLNÍCH VELIČIN, KONSTANT,

KMA/P506 Pravděpodobnost a statistika KMA/P507 Statistika na PC

Obsah. I. Objektivní pravděpodobnosti. 1. Pravděpodobnost a relativní četnosti... 23

Struktura a architektura počítačů (BI-SAP) 5

Fyzická úroveň. Teoretický základ datových komunikací. Fourierova analýza Signály limitované šířkou pásma Maximální přenosová rychlost kanálem

Teorie informace. Mirko Navara. katedra kybernetiky FEL ČVUT Karlovo náměstí, budova G, místnost 104a navara/psi 3. 1.

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

TEORETICKÁ INFORMÁTIKÁ 2. C Á ST

1. OBSAH, METODY A VÝZNAM FYZIKY -

264/2000 Sb. VYHLÁŠKA. Ministerstva průmyslu a obchodu. ze dne 14. července 2000,

Akademický rok 2018/2019 Připravil: Radim Farana Řídicí technika Obsah Obsah předmětu Poř. Datum Obsah

Transkript:

Teorie Radim Farana Podklady pro výuku Obsah Seznámení s problematikou a obsahem studovaného předmětu. Základní pojmy z Teorie, jednotka, informační obsah zprávy, střední délka zprávy, redundance. Kód. Přenosový řetězec. Kybernetika Wiener: Kybernetika je věda o řízení a sdělování v živých organismech a ve strojích. Wiener, Norbert * 6. 1. 1894 Columbia, Mo. USA + 18.. 1964 Stockholm http://en.wikipedia.org/wiki/norbert_wiener ale také: Kybernetika je věda o sběru, přenosu a zpracování. 1

Informatika Informatika je věda o zpracování, zejména za pomoci automatizovaných prostředků Shannon, Claude Elwood * 0. 4. 1916 Petoskey, Mich. USA + 4.. 001 Medford, Mas. USA http://www.ieee.org/web/aboutus/history_center/biog raphy/shannon.html Kybernetika Informatika Informace Informací nazýváme abstraktní veličinu, která může být přechovávána v určitých objektech, předávána určitými objekty, zpracovávána v určitých objektech a použita k řízení určitých objektů. Jako objekt přitom chápeme živé organismy, technická zařízení nebo soustavy těchto prvků. také: Informace je sdělitelný poznatek, který má smysl a snižuje nejistotu. Jednotka Jednotka je takové množství, které získáme potvrzením, že nastala jedna ze dvou stejně pravděpodobných možností. svítí : nesvítí 50 : 50

Zavedla v roce 1998 celosvětová standardizační organizace IEC (International Electrotechnical Commission) 9..016 Informační obsah zprávy Pravděpodobnost informační obsah P(x) = 0,5 => k(x) = 1 j. P(x) = 0,5 => k(x) = j. P(x) = 0,15 => k(x) = j. 1 j. P(x) = 1/[ k(x) ] k(x) = - log P(x) [j.] Zpráva A, B C, D, E 1 j. 1 j. A B C D, E 1 j. D E Jednotky Volba základu logaritmu je tedy pouze otázkou volby konstanty měrné jednotky (viz norma IEC/ISO 80000, Díl 1). U binárních logaritmů je jednotkou shannon [Sh]. U přirozených logaritmů jednotka nat [nat]. U dekadických logaritmů hartley, [Hart] 1 Sh 0,69 nat 0,01 Hart 1 nat 1,4 Sh 0,44 Hart 1 Hart, Sh,0 nat Násobky Oproti desítkové soustavě jsou násobky odvozeny od binární soustavy Násobek Předpona Symbol Celý název Odvozeno od 10 kilobinary: kibi Ki ( 10 ) 1 kilo: (10 ) 1 0 mebi Mi 0 gibi Gi 40 tebi Ti 50 pebi Pi 60 exbi Ei megabinary: ( 10 ) mega: (10 ) gigabinary: ( 10 ) giga: (10 ) terabinary: ( 10 ) 4 tera: (10 ) 4 petabinary: ( 10 ) 5 peta: (10 ) 5 exabinary: ( 10 ) 6 exa: (10 ) 6

Informace, zpráva, sdělení Zprávu chápeme jako relaci mezi zdrojem a odběratelem, při které dochází k přenosu Sdělení je vhodným způsobem upravená zpráva, zejména pro potřeby přenosu. Informační kanál Sdělení Zdroj Zpráva Příjemce Entropie zdroje Shannon, Wiener: představuje míru organizace, entropie míru neorganizovanosti H(z) = P(i).k(i) [Sh] Entropie Zpráva P(i) je střední k(i) P(i).k(i) hodnota Pro míry zdroj se shodnou potřebné A 0,50 k odstranění 0,500 neurčitosti, která je B 0,50 0,500 H(z) = n.[(1/n).log dána konečným počtem vzájemně se (n)] C 0,50 0,500 H(z) = log vylučujících D 0,15 jevů. 0,75 (n) E 0,15 0,75 H(z) =,50 pravděpodobností všech zpráv: pro n = 5 H(z) =, Informace, data, znalost Data jsou vyjádření skutečností formálním způsobem tak, aby je bylo možné přenášet nebo zpracovat. Znalost je to, co jednotlivec vlastní (ví) po osvojení dat a po jejich začlenění do souvislostí. Je výsledkem poznávacího procesu za předpokladu uvědomělé činnosti. 4

Kód Popis přiřazení kódových slov jednotlivým zprávám (kódová kniha). Kódové slovo je posloupnost znaků použité abecedy. Abeceda je množina znaků (binární abeceda Z = {0, 1}, jeden znak = bit) Minimální délka kódového slova: N * (x) = - log (P(x)) [bit] Pozn.: maximální informační obsah 1 bitu = 1 Sh. Charakteristiky kódu Střední délka kódového slova: L = P(i).N(i) [bit] Redundance R = L - H (protože L H, neboť N(i) N * (i)) Zpráva P(i) k(i) P(i).k(i) A B C D E 0,50 0,50 0,50 0,15 0,15 0,500 0,500 0,500 0,75 0,75 N(i) 4 4 5 6 7 P(i).N(i) 1,000 1,000 1,50 0,750 0,875 H(z) =,50 L = 4,875 R =,65 Přenosový řetězec Zdroj Kódovací člen Vysílač Přenosový kanál Přijímač Dekódovací člen Příjemce zkreslení útlum šumy Přenosový kanál spojitý (analogový), diskrétní (v úrovni) neboli kvantovaný, číslicový (diskrétní v čase). Rychlost přenosu v p = k(x) / t [bit.s -1 ] 5

Vlastnosti přenosového kanálu P(0) P(0,0) 0 0 Přenosový kanál bezšumový, P(0,1) = P(1,0) = 0 šumový, podle výskytu chyb: bezpamětový (chyby jsou náhodné), paměťový (chyby jsou shlukové). šumový, podle vlivu šumu: symetrický, P(0,1) = P(1, 0), nesymetrický. P(1,0) = P(1) - P(1,1) P(0,1) = P(0) - P(0,0) P(1) 1 1 P(1,1) Teorie pravděpodobnosti Každému jevu A E (množina všech přípustných jevů, jistý jev) je přiřazeno jako pravděpodobnost číslo P(A), přičemž platí následující axiomy: pravděpodobnost je nezáporná, tj. P(A) 0; pravděpodobnost sjednocení konečně mnoha nebo spočetně mnoha vzájemně neslučitelných jevů A 1 E, A E,... je rovna součtu pravděpodobností těchto jevů, tj. P(A 1 A...) = P(A 1 ) + P(A ) +...; pravděpodobnost jistého jevu E je rovna 1, tj. P(E) = 1. 6