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Exercise 1.4Z: Entropy of the AMI Code

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Binäres Quellensignal und ternäres Codersignal

Wir gehen von ähnlichen Voraussetzungen wie in der Aufgabe 1.4 aus: Eine Binärquelle liefert die Quellensybolfolge qν mit qν{L,H}, wobei es keine statistischen Bindungen zwischen den einzelnen Folgenelementen gibt.

Für die Symbolwahrscheinlichkeiten gelte:

  • pL=pH=1/2 (in den Teilaufgaben 1 und 2),
  • pL=1/4,pH=3/4 (Teilaufgaben 3, 4 und 5),
  • pL=3/4,pH=1/4 (Teilaufgabe 6).


Das dargestellte Codersignal c(t) und die zugehörige Symbolfolge cν mit cν{P,N,M} ergibt sich aus der AMI–Codierung (Alternate Mark Inversion) nach folgender Vorschrift:

  • Das Binärsymbol L  ⇒  Low wird stets durch das Ternärsymbol N  ⇒  Null dargestellt.
  • Das Binärsymbol H  ⇒  High wird ebenfalls deterministisch, aber alternierend (daher der Name „AMI”) durch die Symbole P  ⇒  Plus und M  ⇒  Minus codiert.


In dieser Aufgabe sollen für die drei oben genannten Parametersätze der Entscheidungsgehalt H0 sowie die resultierende Entropie HC der Codesymbolfolge cν bestimmt werden. Die relative Redundanz der Codefolge ergibt sich daraus entsprechend der Gleichung

rC=H0HCHC.


Hinweise:

  • Die Aufgabe gehört zum Kapitel Nachrichtenquellen mit Gedächtnis.
  • Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite Die Entropie des AMI-Codes.
  • Sollte die Eingabe des Zahlenwertes „0” erforderlich sein, so geben Sie bitte „0.” ein.
  • Allgemein bestehen folgende Relationen zwischen dem Entscheidungsgehalt H0, der Entropie H (hier gleich HC und den Entropienäherungen:   H ...H3H2H1H0.
  • In Aufgabe 1.4 wurden für gleichwahrscheinliche Symbole L und H die Entropie–Näherungen wie folgt berechnet (jeweils in „bit/Symbol”):   H1=1.500,H2=1.375,H3=1.292.


Fragebogen

1

Die Quellensymbole seien gleichwahrscheinlich. Wie groß ist die Entropie HC der Codesymbolfolge cν?

pL=1/2, pH=1/2:    HC =

\ \rm bit/Ternärsymbol

2

Wie groß ist die relative Redundanz der Codesymbolfolge?

p_{\rm L} = 1/2, \ p_{\rm H}= 1/2:   r_{\rm C} \ =

\ \rm \%

3

Für die Binärquelle gelte nun p_{\rm L} = 1/4 und p_{\rm H} = 3/4. Welcher Wert ergibt sich nun für die Entropie der Codesymbolfolge?

p_{\rm L} = 1/4, \ p_{\rm H}= 3/4:   H_{\rm C} \ =

\ \rm bit/Ternärsymbol

4

Wie groß ist nun die relative Redundanz der Codesymbolfolge?

p_{\rm L} = 1/4, \ p_{\rm H} = 3/4:   r_{\rm C} \ =

\ \rm \%

5

Berechnen Sie die Näherung H_{\rm 1} der Coderentropie für p_{\rm L} = 1/4, \ p_{\rm H} = 3/4.

p_{\rm L} = 1/4, \ p_{\rm H} = 3/4:   H_{\rm 1} \ =

\ \rm bit/Ternärsymbol

6

Berechnen Sie die Näherung H_{\rm 1} der Coderentropie für p_{\rm L} = 3/4, \ p_{\rm H} = 1/4.

p_{\rm L} = 3/4, \ p_{\rm H} = 1/4:   H_{\rm 1} \ =

\ \rm bit/Ternärsymbol


Musterlösung

(1)  Da durch den AMI–Code weder neue Information hinzukommt noch Information verschwindet, ist die Entropie H_{\rm C} der Codesymbolfolge \langle c_\nu \rangle gleich der Quellenentropie H_{\rm Q}. Bei gleichwahrscheinlichen und statistisch voneinander unabhängigen Quellensymbolen gilt deshalb:

H_{\rm Q} {= 1 \,{\rm bit/Bin\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} H_{\rm C} \hspace{0.15cm} \underline {= 1 \,{\rm bit/Tern\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.05cm}.

(2)  Der Entscheidungsgehalt einer ternären Quelle beträgt H_0 = \log_2 \; (3) = 1.585\; \rm bit/Symbol. Damit ergibt sich für die relative Redundanz

r_{\rm C} =1 -{H_{\rm C}/H_{\rm 0}}=1-1/{\rm log}_2\hspace{0.05cm}(3) \hspace{0.15cm} \underline {= 36.9 \,\%} \hspace{0.05cm}.

(3)  Es gilt weiter H_{\rm C} = H_{\rm Q}. Wegen den ungleichen Symbolwahrscheinlichkeiten ist aber nun H_{\rm Q} kleiner:

H_{\rm Q} = \frac{1}{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.05cm} (4) + \frac{3}{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (4/3) {= 0.811 \,{\rm bit/Bin\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} H_{\rm C} = H_{\rm Q} \hspace{0.15cm} \underline {= 0.811 \,{\rm bit/Tern\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.05cm}.

(4)  In Analogie zur Teilaufgabe (2) gilt nun r_{\rm C} = 1 - 0.811/1.585 \hspace{0.15cm} \underline {= 48.8 \,\%} \hspace{0.05cm}. Man kann dieses Ergebnis verallgemeinern. Es gilt nämlich :

(1-0.488) = (1- 0.189) \cdot (1- 0.369)\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} (1-r_{\rm Codefolge}) = (1-r_{\rm Quelle}) \cdot (1- r_{\rm AMI-Code}) \hspace{0.05cm}.

(5)  Da jedes \rm L auf \rm N abgebildet wird und \rm H alternierend auf \rm M und \rm P, gilt

p_{\rm N} = p_{\rm L} = 1/4\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}p_{\rm P} = p_{\rm M} = p_{\rm H}/2 = 3/8\hspace{0.3cm} \Rightarrow\hspace{0.3cm} H_1 = {1}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (4) + 2 \cdot {3}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}(8/3) \hspace{0.15cm} \underline {= 1.56 \,{\rm bit/Tern\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.05cm}.

(6)  Nun ergeben sich die Auftrittswahrscheinlichkeiten der Ternärsymbole zu p_{\rm N} = 3/4 sowie p_{\rm P} = p_{\rm M} =1/8. Somit gilt:

H_1 = {3}/{4} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm} (4/3) + 2 \cdot {1}/{8} \cdot {\rm log}_2\hspace{0.1cm}(8) \hspace{0.15cm} \underline {= 1.06 \,{\rm bit/Tern\ddot{a}rsymbol}} \hspace{0.05cm}.


Interpretation:

  • Für p_{\rm L} = 1/4, \ p_{\rm H} = 3/4 ergibt sich H_1 = 1.56 \; \rm bit/Symbol.
  • Für p_{\rm L} = 3/4, \ p_{\rm H} = 1/4 ergibt sich dagegen mit H_1 = 1.06 \; \rm bit/Symbol ein deutlich kleinerer Wert.
  • Für beide Parameterkombinationen gilt aber gleichermaßen:
H_0 = 1.585 \,{\rm bit/Symbol}\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}H_{\rm C} = \lim_{k \rightarrow \infty } H_k = 0.811 \,{\rm bit/Symbol} \hspace{0.05cm}.


Daraus folgt:
Betrachtet man zwei Nachrichtenquellen Q1 und Q2 mit gleichem Symbolumfang M  ⇒  Entscheidungsgehalt  H_0 = \rm const., wobei bei der Quelle Q1 die Entropienäherung erster Ordnung (H_1) deutlich größer ist als bei der Quelle Q2, so kann man daraus noch lange nicht schließen, dass die Entropie von Q1 tatsächlich größer ist als die Entropie von Q2. Vielmehr muss man für beide Quellen

  • genügend viele Entropienäherungen H_1, H_2, H_3, ... berechnen, und
  • daraus (grafisch oder analytisch) den Grenzwert von H_k für k \to \infty bestimmen.


Erst dann ist eine endgültige Aussage über die Entropieverhältnisse möglich.