DOCENCIA: Docencia de Master

 INFORMACIÓN GENERAL

Nombre:

Teoría de la Información y Codificación de Canal.

Plan Estudios:

Master Universitario en Ingeniería de Telecomunicación. 1º Curso. Obligatoria.

Profesores:

Ignacio Santamaría Caballero
Luis Muñoz Gutiérrez

Horario:

2º Cuatrimestre
Martes (8:30 - 10:30)
Miércoles (10:30 - 12:30)

Esta asignatura se imparte conjuntamente con el Grupo de Tratamiento Avanzado de Señal. En el siguiente enlace está la página correspondiente a la asignatura en su web.

 OBJETIVOS

Los objetivos de la asignatura son los que se enumeran a continuación.

• Conocer las medidas fundamentales en teoría de la información (entropía, entropía relativa e información mutua) y sus múltiples aplicaciones.
• Conocer los límites fundamentales de la codificación de fuente y las principales técnicas de compresión de datos.
• Conocer y comprender el concepto de capacidad de canal y, en general, los límites fundamentales de las comunicaciones en canales punto a punto y multipunto.
• Conocer las técnicas algebraicas que dan sustento a la codificación de canal bloque.
• Conocer los códigos bloque binarios y no binarios empleados en la práctica, así como los códigos convolucionales.

 PROGRAMA

Entropía, entropía relativa e información mutua

Secuencias típicas y el Teorema de equipartición asintótica. Teorema de codificación de fuente de Shannon. Códigos de longitud fija y variable. Codificación de Huffman. Codificación de Lempel-Ziv.

Canal binario simétrico. Canal de borrado. Canal discreto sin memoria. Teorema de codificación de canal y capacidad de canal. Separación fuente-canal. El canal Gaussian, canales paralelos. Canales multi-punto (MAC y BC)

Entrelazado. Concatenación de códigos. Errores y borrones.

Cuerpos finitos. Códigos BCH y RS. Decodifación GPZ y algoritmo de Massey.

Decodificación de códigos convolucionales: algoritmo de Viterbi. Modulación codificada por el enrejado (TCM).

 EVALUACIÓN

En la evaluación de la asignatura se contempla la realización de un examen final cuya calificación, CEF, está ponderada en un 60% con la calificación procedente de la evaluación continua, CEC.
Se exige una calificación en el examen final igual o superior a 4 para optar a hacer promedio con la calificación procedente de la evaluación continua. Así, la nota final de la asignatura se calcula aplicando la siguiente fórmula
NotaFinal = máximo {( 60*CEF + 40*CEC)/100 , CEF}.

 BIBLIOGRAFÍA

T. M. Cover, J. A. Thomas: “Elements of Information Theory”; John Wiley, 2ª Edición.

D. J. MacKay: “Information Theory, Inference, and Learning Algorithms”; Cambridge University Press

G. C. Clark, J. B. Cain: “Error Correction Coding for Digital Communications”; Plenum Press

A. Michelson, A. Levesque: “Error-Control Techniques for Digital Communications”; John Wiley

 MATERIALES

ApuntesEjerciciosPrácticasExámenesOtros

TÍTULO	FECHA	DOC
Homework_Part_2_Chapter_1	11/03/2020
Homework_Part_2_Chapter_2	30/03/2020