Telecomunicações

Teoria da Informação
Ementa
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Conceitos e Medidas da Informação
Modelo Fonte-Canal
Codificação da Fonte
Compressão de dados
Bases algébricas para detecção e correção de erros
Códigos de Bloco e Polinomiais
Criptografia

Bibliografia
Livro Texto
WELLS, RICHARD. Applied Coding and Information Theory for Engineers
Livros Complementares
GALLAGER. Information theory and reliable communication
CSISZAR, ELIAS. Topics on Information Theory
LATHI. Random Signal and Information Theory
HAMMING. Coding and Information Theory
BLAHUT. Principles and Practice of Information Theory

Provas
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09 de Outubro
02 de Dezembro

A nota final será dada de acordo com a fórmula abaixo
NF =

2 P1 + 2 P2 + MT
5

Onde NF = Nota Final
Px = Prova x
MT = Média dos Trabalhos

Homepage :www.ene.unb.br/juliana/cursos/teoriainf
Material elaborado por Eduardo Wolsky e digitado por Rafael Oliveira em 03/07/2003

Primeira Aula
26/08/03
Imaginando uma moeda "desonesta" que tem uma probabilidade de
1/4 de cair como cara. Para um milhão de lançamentos quantos bits são necessários para transmitir os resultados?
À primeira vista acreditamos que sejam necessários 1.000.000 bits mas apenas 811.300 bits podem transmitir esta informação.
Pensando numa moeda mais viciada, com probabilidade de 1/1000 para cair cara, podemos enviar estas informações de várias maneiras possíveis. Eis algumas idéias:
a) Enviar somente o número do lançamento onde deu cara
20 bits por número x 1000 = 20.000 bits
b) Enviar o número relativo do lançamento onde deu cara
12 bits por número x 1000 = 12.000 bits

"Quanto menor a incerteza menor a quantidade de informação" Imaginemos agora um dado com oito faces (D8) com as seguintes probabilidades: pA = 1/2 pB = 1/4 pC = 1/8 pD = 1/16 pE = 1/32 pF = 1/64 pG = 1/128 pH = 1/128
Para representar cada lançamento, como temos oito resultados, seriam necessários três bits. Mas o número médio de bits por