T061 – Informations- und Codierungstheorie

Modul
Informations- und Codierungstheorie
Informations- and Coding Theory
Modulnummer
T061
Version: 1
Fakultät
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Niveau
Bachelor
Dauer
1 Semester
Turnus
Wintersemester
Modulverantwortliche
Dozierende
Sprache(n)

Deutsch
in "Informations- und Codierungstheorie"

ECTS-Leistungspunkte

5.00 ECTS-Punkte

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Seminar)

Selbststudienzeit

94.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Prüfung Klausurarbeit
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 90 Minuten | Wichtung: 100%
in "Informations- und Codierungstheorie"

Lehr- und Lernformen

Vorlesungen und Seminare in den Präsenzphasen sowie virtuelle Lehrveranstaltungen mit tutorieller Begleitung in den betrieblichen Phasen

Medienform

Medientechnik der Lehrräume sowie E-Learning via OPAL

Lehrinhalte/Gliederung
  • Datenkompression
    • Grundlagen der Informationstheorie (Information, Entropie, bedingte und Verbundentropie, Redundanz, Irrelevanz)
    • Entropiecodierung ( Huffman-, Rice-)
    • Präcodierung ( Lauflängen-, Phrasen-, u.a.)
    • Datenreduktion (Unterabtastung, Quantisierung)
    • Dekorrelation (Prädiktion, DCT, WHT)
    • Standards (JPEG, JPEG-LS)
  • Kanalcodierung
    • Lineare Blockcodes, zyklische Codes, Faltungscodes, Code-Spreizung
  • Kanalmodelle
    • BSC, BSCE, AWGN, Kanalkapazität, Transinformation
  • Leitungscodierung
    • NRZ, RZ, AMI, Manchester, CMI, MLT-3, MMS43, Verwürfelung
Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen und verstehen die Grundprinzipien und Methoden der Datenkompression und deren Anwendung in modernen Systemen. Sie kennen Methoden zum Schutz gegen Übertragungsfehlern. Die Studierenden sind befähigt, entsprechende Verfahren und Systeme zu bewerten und zu entwerfen.
Die Studierenden besitzen die Fähigkeit an bekanntes Wissen anzuknüpfen und sich neues Wissen selbstständig zu erschließen. Sie haben gelernt im Team zu arbeiten und wissen, wie sie ihre Stärken am besten ins Team einbringen können.

Zulassungsvoraussetzung
Keine
Empfohlene Voraussetzungen

Lineare Algebra, Analysis, Numerische Simulation, Elektrotechnik und
Elektronik, Physikalisch-/Technische Grundlagen

bzw.

Diskrete Mathematik und Statistik, Grundlagen der Informatik, Naturwissenschaftlich-/ technische Grundlagen

Literaturhinweise
  • Strutz: Bilddatenkompression, 4.Auflage
  • Klimant: Informations- und Kodierungstheorie, 3.Auflage oder Dagmar Schönfeld: Informations- und Kodierungstheorie, 4.Auflage
  • Lochmann: Digitale Nachrichtentechnik
Aktuelle Lehrressourcen

keine

Hinweise
Keine Angabe
Verwendbarkeit

Bachelorstudiengänge der Fakultät Digitale Transformation