Cтраница 3
Оно играет фундаментальную роль в теоремах Шеннона об оптимальном кодировании передаваемой информации. [31]
Воспользовавшись леммой 3, и обобщением теоремы Шеннона [7] на случай раскраски в предписанные цвета [4], получим следующее утверждение. [32]
Основополагающим математическим результатом для одномерного случая служит теорема Шеннона об отсчетах1, сформулированная в терминах спектра сигнала. [33]
Основным результатом предыдущего § 4 бесспорно является теорема Шеннона о кодировании при наличии помех. [34]
В заключение убедимся, что обычная формулировка теоремы Шеннона следует из приведенных результатов. [35]
Эти свойства доказаны в [39], где также доказана теорема Шеннона - Макмиллана для r - энтропии, являющаяся теоремой второго порядка по сравнению с обычной теоремой. Эта г-энтропия также используется при доказательстве теоремы об изоморфизме для таких действии ( аналог теоремы 4 39, в которой бернуллиевость заменена на конечную определенность) методами, близкими к применяемым в гл. [36]
Как уже отмечалось выше, отсюда сразу вытекает справедливость теоремы Шеннона для двоичной симметричной линии связи. [37]
Поскольку закон больших чисел играет основную роль в доказательстве теоремы Шеннона, проиллюстрируем его экспериментально. Чему равна вероятность k успехов в N испытаниях Бер-нулли. [38]
В чем состоит содержание 1 - й и 2 - й теорем Шеннона. [39]
Основная проблема, решения которой формулируются как основные теоремы теории оптимального кодирования ( теоремы Шеннона), состоит в следующем: указать, когда возможно и когда невозможно построить методы кодирования и декодирования, позволяющие осуществить передачу сообщений по каналу, при выполнении заданной верности воспроизведения и условий, накладываемых на сигналы на входе и выходе канала. [40]
Если энтропия источника сообщений равна Я двухзначных цифр на символ, то согласно теореме Шеннона можно выбрать такой код, что в закодированной форме число символов на один элемент сообщения будет сколь угодно близко к Я. [41]
Приведем еще раз теорему о дискретном представлении непрерывных сигналов ( часто она называется теоремой Шеннона или теоремой Найквиста), уже упоминавшуюся в разд. [42]
Частота отсчетов, устанавливаемая оператором, должна быть достаточно высокой, чтобы при этом выполнялась теорема Шеннона и чтобы возможные искажения вследствие смещения частот были минимальными. Поскольку число информационных слов ограничено, слишком высокая скорость считывания может привести к истощению памяти еще до того, как закончится сигнал. [43]
На вопрос о том, в какой степени скорость передачи информации может быть приближена к пропускной способности информационного канала, отвечает теорема Шеннона для дискретного канала без помех. [44]
На вопрос о том, в какой степени скорость передачи информации может быть приближена к пропускной способности информационного кащла, отвечает теорема Шеннона для дискретного канала без помех. [45]