Codierung Teil 1 Datenkomprimierung Teil 2 Kanalcodierung.

Präsentation zum Thema: "Codierung Teil 1 Datenkomprimierung Teil 2 Kanalcodierung."—  Präsentation transkript:

1 Codierung Teil 1 Datenkomprimierung Teil 2 Kanalcodierung

2 Teil 1 Quellcodierung Vortragender: DI Dr. Erhard Aichinger

3 Problem: Wir wollen diese Buchstabenfolge komprimieren AABAAAAAAAAACAAAAAAAABAAAAAAAAAEAAAAAAAAAAAEAAEAAEAAAAA AAAEAACAABBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA EAAAAAAAAAAAAAAEAAAAAABAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA AAAAAAAAAAAAEAAEAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB EAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAACAAAACAAAAAAAAAABAAAAAAB AAAAAAAAAAAAAAAAAAAACABAAAABAAAAEAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAA CAAAABAAAAAAEAAAABAAAAAAAAAAAACAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAA BAAAAAACAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAB AAAAAAAAABAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAABAAAABB AAAAA Ziel: Komprimierung auf 0,8 Bits/Zeichen

4 Begriffserklärung Bit: 0 oder 1 Codierung  Verschlüsselung Codierung: Darstellung mit Bits Algorithmus: Lösungsweg Präfixcode: eindeutig decodierbarer Code

5 Eigene Lösungen 3 Bit-Codierung3 Bit/Zeichen Präfixcode1,165 Bit/Zeichen 5 A-Gruppen0,82 Bit/Zeichen

6 Klassisches Verfahren Huffman-Algorithmus: Finden eines optimalen Präfixcodes für -Zweiergruppen:0,77 Bit/Zeichen 2 Buchstaben werden zusammengefasst -Dreiergruppen:0,64 Bit/Zeichen 3 Buchstaben werden zusammengefasst Entropie0,62 Bit/Zeichen

7 Beispiel für optimalen Präfixcode (Huffman-Algorithmus)

8 Teil 2 Kanalcodierung Vortragender: DI Dr. Peter Mayr

9 Problem: Wir wollen dieses Bild über eine schlechte Internetverbindung versenden Ziel: mindestens 95% der Pixel sollen korrekt ankommen

10 Ein uncodiertes Bild würde so ankommen: Nur 9 von 10 Bits kommen richtig an (60% der Pixel)!

11 Klassische Verfahren - Wiederholen der Nachricht - Parity-Check: Anhang einer Prüfsumme - Nearest-Neighbor-Decodierung: Decodierung eines empfangenen Wortes zum ähnlichsten Codewort - Finden eines möglichst kurzen Codes mit Kontrollmatrizen

12 Ein codiertes Bild sieht so aus! Knapp 95% der Pixel können korrekt decodiert werden!

13 Wir danken Unseren Projektbetreuern Dipl.-Ing. Dr. Erhard Aichinger Dipl.-Ing. Dr. Peter Mayr Den Studenten Denés Koch Margot Oberneder Matthias Rosensteiner

14 Projektteam Therese Daxner Lisa Gurtner Manuel Grill Lukas Kriechbaum Bernhard Fischbacher Gerhard Kniewasser Herwig Rumpold Markus Freilinger Emmanuel Dammerer

15 Wir danken für Ihre Aufmerksamkeit

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