„Hírközléselmélet” változatai közötti eltérés
A VIK Wikiből
Nincs szerkesztési összefoglaló |
|||
| 1. sor: | 1. sor: | ||
{{ | {{Tantárgy | ||
| név = Hírközléselmélet | |||
| tárgykód = VIHVM107 | |||
| szak = villany MSc | |||
| kredit = 4 | |||
| félév = 1 | |||
| kereszt = | |||
| tanszék = SZHVT | |||
| jelenlét = | |||
| minmunka = | |||
| labor = | |||
| kiszh = | |||
| nagyzh = 4 db | |||
| hf = | |||
| vizsga = nincs | |||
| levlista = | |||
| tad = https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VIHVM107/ | |||
| tárgyhonlap = https://hvt.bme.hu/index.php?option=com_content&view=article&id=479%3Ahirkoezleselmelet-vihvm107&catid=11%3Amsc-kepzes&Itemid=18%E2%8C%A9%3Dhu&lang=hu | |||
}} | |||
==Követelmények== | ==Követelmények== | ||
A tárgyból 4 ZH van, ezek átlagából alakul ki a jegy. Nem kell mindegyiknek meglennie, de a meg nem írt ZH, illetve a 0 és 4 pont közötti nullás eredménynek számít. | A tárgyból 4 ZH van, ezek átlagából alakul ki a jegy. Nem kell mindegyiknek meglennie, de a meg nem írt ZH, illetve a 0 és 4 pont közötti nullás eredménynek számít. | ||
| 11. sor: | 27. sor: | ||
==Vélemények== | ==Vélemények== | ||
A tárgy a régebbi számonkéréssel ellentétben - ahol elég nehéz volt a ZH - nagyon korrekt lett. Jegyzet ugyan nincsen de az előadások nagyon korrektek, és csak az ott elhangzott anyagot kérdezik vissza levezetések nélkül. (ráadásul az első 3 ZH-ra a fent lévő pdf-ből is fel lehet készülni) | A tárgy a régebbi számonkéréssel ellentétben - ahol elég nehéz volt a ZH - nagyon korrekt lett. Jegyzet ugyan nincsen de az előadások nagyon korrektek, és csak az ott elhangzott anyagot kérdezik vissza levezetések nélkül. (ráadásul az első 3 ZH-ra a fent lévő pdf-ből is fel lehet készülni) | ||
| 20. sor: | 35. sor: | ||
==Segédanyagok== | ==Segédanyagok== | ||
*Régebbi diasorok elérhetők [http://docs.mht.bme.hu/~frigyes/hirkelm/ itt] | |||
*HIT-es (RÉGI) diasorok elérhetők [http://www.hit.bme.hu/~dallos/hirkelm/ itt] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_veszprem.pdf | Veszprémi Egyetem - Információelmélet]] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_szechenyi.pdf | Széchenyi Egyetem - Információelmélet]] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_2012.pdf | Hírközléselmélet első 3. Zh anyaga 2012]] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_2012_0102.pdf | Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 1.-2. előadás]] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_2012_0304.pdf | Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 3.-4. előadás]] | |||
*[[Média:Hirkelm_jegyzet_2012_05.pdf | Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 5. előadás]] | |||
==2011/2012== | ==2011/2012== | ||
Mindegyiket csak emlékezetből írtam, így előfordulhat, hogy valami nem teljes. | Mindegyiket csak emlékezetből írtam, így előfordulhat, hogy valami nem teljes. | ||
===1. ZH=== | ===1. ZH=== | ||
* tesztkérdések: kb | * tesztkérdések: kb entrópiával, információval, sztochasztikus folyamatokkal stb kapcsolatos kérdések | ||
* számolás: adott két diszkrét eloszlás. Átlagos kódszóhossz, relatív entrópia + kérdés: mennyivel csökken az átlagos szóhossz, ha az egyik eloszlását a másikéval becsüljük. | * számolás: adott két diszkrét eloszlás. Átlagos kódszóhossz, relatív entrópia + kérdés: mennyivel csökken az átlagos szóhossz, ha az egyik eloszlását a másikéval becsüljük. | ||
p(x<sub>1</sub>) = 1/2 , p(x<sub>2</sub>) = 1/4 , p(x<sub>3</sub>) = 1/8 , p(x<sub>4</sub>) = 1/8 | p(x<sub>1</sub>) = 1/2 , p(x<sub>2</sub>) = 1/4 , p(x<sub>3</sub>) = 1/8 , p(x<sub>4</sub>) = 1/8 | ||
p(y<sub>1</sub>) = 1/4 , p(y<sub>2</sub>) = 1/2 , p(y<sub>3</sub>) = 1/8 , p(y<sub>4</sub>) = 1/8 | p(y<sub>1</sub>) = 1/4 , p(y<sub>2</sub>) = 1/2 , p(y<sub>3</sub>) = 1/8 , p(y<sub>4</sub>) = 1/8 | ||
* kifejtős: '''csatornakapacitás és csatornakódolás (hibajavító)''' | * kifejtős: '''csatornakapacitás és csatornakódolás (hibajavító)''' "mindent, amit eddig tanultunk" BSC, AWGN, feltételes entrópiával is, Shannon II., kódolás célja, módszere | ||
===2. ZH=== | ===2. ZH=== | ||
| 66. sor: | 70. sor: | ||
* tétel: dimenziótétel, sávszélesség (elméleti és gyakorlati) | * tétel: dimenziótétel, sávszélesség (elméleti és gyakorlati) | ||
* feladat: likelihood, Bayes számítás. Annak bizonyítása, hogy a becslés torzítatlan. Ha ML becslés helyett MS-t használunk akkor milyen adat kellene még, és azt hogy számolnánk ki? Adott volt egy exponenciális eloszlás. | * feladat: likelihood, Bayes számítás. Annak bizonyítása, hogy a becslés torzítatlan. Ha ML becslés helyett MS-t használunk akkor milyen adat kellene még, és azt hogy számolnánk ki? Adott volt egy exponenciális eloszlás. | ||
==Régi vizsgák== | |||
*[[Média:Hirkelm_vizsga_20060612.JPG| 2006-os HIT-es vizsga]] | |||
[[Category:Villanyszak]] | [[Category:Villanyszak]] | ||
A lap 2013. július 14., 14:42-kori változata
Követelmények
A tárgyból 4 ZH van, ezek átlagából alakul ki a jegy. Nem kell mindegyiknek meglennie, de a meg nem írt ZH, illetve a 0 és 4 pont közötti nullás eredménynek számít.
Emlékeim szerint két ZH pótolható, mindkettőt a teljes anyagból kell írni.
A tárgyat Dr. Bitó János és Dr. Frigyes István tartja.
Vélemények
A tárgy a régebbi számonkéréssel ellentétben - ahol elég nehéz volt a ZH - nagyon korrekt lett. Jegyzet ugyan nincsen de az előadások nagyon korrektek, és csak az ott elhangzott anyagot kérdezik vissza levezetések nélkül. (ráadásul az első 3 ZH-ra a fent lévő pdf-ből is fel lehet készülni)
ZH-k felépítése:
- nagyfeladat (szinte mindig nyilvánvaló mi lesz) 5 pont
- kiskérdések (6-8 definíciót kell leírni képlet vagy max 2 mondat formájában) 5 pont
- feleletválasztós kédések (több is jó, minden jó válasz kell a ponthoz) 10*0.5 pont
Segédanyagok
- Régebbi diasorok elérhetők itt
- HIT-es (RÉGI) diasorok elérhetők itt
- Veszprémi Egyetem - Információelmélet
- Széchenyi Egyetem - Információelmélet
- Hírközléselmélet első 3. Zh anyaga 2012
- Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 1.-2. előadás
- Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 3.-4. előadás
- Hírközléselmélet 2012-es tavaszi jegyzet 5. előadás
2011/2012
Mindegyiket csak emlékezetből írtam, így előfordulhat, hogy valami nem teljes.
1. ZH
- tesztkérdések: kb entrópiával, információval, sztochasztikus folyamatokkal stb kapcsolatos kérdések
- számolás: adott két diszkrét eloszlás. Átlagos kódszóhossz, relatív entrópia + kérdés: mennyivel csökken az átlagos szóhossz, ha az egyik eloszlását a másikéval becsüljük.
p(x1) = 1/2 , p(x2) = 1/4 , p(x3) = 1/8 , p(x4) = 1/8
p(y1) = 1/4 , p(y2) = 1/2 , p(y3) = 1/8 , p(y4) = 1/8
- kifejtős: csatornakapacitás és csatornakódolás (hibajavító) "mindent, amit eddig tanultunk" BSC, AWGN, feltételes entrópiával is, Shannon II., kódolás célja, módszere
2. ZH
- lineáris és Hamming kód tulajdonságai
- Hamming kód és kódhatékonyság számítása
- Hamming korlát, Singleton korlát, perfekt kódm Hamming távolság
- Huffman kódolás, kódhatékonyság számítás, forráskiterjesztés hatása a kódhatékonyságra
3. ZH
- csatorna jellemzése (blokkvázlat), optimális vevő felépítése
- paritásmátrix, generátormátrix előállítása, beérkező kódszó legvalószínűbb értékének detektálása, ellenőrzés. Adott,hogy a kódszó eleje, vagy vége tartalmazza az üzenetet, így definiálja, hogy a paritásmátrix, végén vagy elején van az identitásmátrix.
4. ZH
- tesztnél: adott esetekben milyen modulációt használnánk
- tétel: dimenziótétel, sávszélesség (elméleti és gyakorlati)
- feladat: likelihood, Bayes számítás. Annak bizonyítása, hogy a becslés torzítatlan. Ha ML becslés helyett MS-t használunk akkor milyen adat kellene még, és azt hogy számolnánk ki? Adott volt egy exponenciális eloszlás.
