T491 – Informationstheorie

Modul
Informationstheorie
Information Theory
Modulnummer
T491
Version: 0
Fakultät
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Niveau
Bachelor
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche

Prof. Dr.-Ing. habil. Nataša Zivic
natasa.zivic@htwk-leipzig.de

Dozierende

Prof. Dr.-Ing. habil. Nataša Zivic
natasa.zivic@htwk-leipzig.de

Sprache(n)

Deutsch
in "Informationstheorie"

ECTS-Leistungspunkte

5.00 ECTS-Punkte

Workload

125 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)

Selbststudienzeit

50.00 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Prüfung Klausurarbeit
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 90 Minuten | Wichtung: 100%
in "Informationstheorie"

Lehr- und Lernformen

Präsentation/Skript/Bücher

Medienform

keine Angabe

Lehrinhalte/Gliederung
  • Information, Entropie
  • Entscheidung, Entscheidungsbedarf und -gehalt
  • Informationsgehalt und Redundanz
  • Quellcodierung und Shannons Quellcodierungssatz
  • A/D Wandlung
  • Datenkompression
  • Verlustfreie Datenkompression (Huffman, arithmetische Codierung, zeichenbasierte Verfahren)
  • Verlustbehaftete Datenkompression (JPEG, MPEG...)
Qualifikationsziele

Die Informationstheorie wird immer wichtiger, um die Übertragungskapazitäten von Kommunikationssystemen und -anwendungen zu steigern.
Die Studierenden lernen die Grundlagen und Verfahren kennen, die in modernen Anwendungen von Kommunikationssystemen eingesetzt werden. Sie werden in die Lage versetzt, die unterschiedlichen Verfahren zu bewerten und je nach Anforderungen, die geeigneten Verfahren auszuwählen. Sie lernen, je nach Anwendungsfall, geeignete Verfahren der A/D Wandlung und Kompression zu kombinieren und in Kommunikationssysteme einzusetzen. Mit dem gewonnenen Wissen haben sie die Basis, bestehende Quellcodierungsverfahren zu verbessern und neue Algorithmen zu entwickeln.

Zulassungsvoraussetzung
Keine
Empfohlene Voraussetzungen
  • Mathematik 3
  • Signale und Systeme 1
Literaturhinweise
  • Thomas M. Cover, Joy A. Thomas: Elements of Information Theory, Wiley, 2006
  • Robert M. Gray: Source Coding Theory, Springer, 2012
  • Robert M. Gray: Entropy and Information Theory, Springer, 2014
  • Natasa Zivic: Modern Communications Technology, De Gruyter, 2016
  • David J. C. MacKay: Information Theory, Inference and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003
  • Francisco Escolano Ruiz, Pablo Suau Pérez, Boyan Ivanov Bonev: Information Theory in Computer Vision and Pattern Recognition, Springer Berlin 2014
Aktuelle Lehrressourcen

keine

Hinweise
Keine Angabe
Verwendbarkeit

--