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TEORIA DE LA
        INFORMACION

• Proporciona una serie de conceptos y
  formulaciones desde el punto de vista
  matemático, que permiten en última
  instancia plantear alternativas para el
  manejo inteligente del proceso de
  comunicación.
SU ESTUDIO
• Permite conocer las técnicas de cifrado,
  corrección y detección de errores y
  procesos de eliminación de redundancia
  en una información
COMPONENTES
• MENSAJE- código

 • FUENTE- sujeto

• RECEPTOR- sujeto

 • CANAL- medio
FUENTE DE
          INFORMACION
• En un sistema de comunicación, es un
  elemento que produce mensajes, y éstos
  pueden ser análogos o discretos.

• Es todo aquello que emite mensajes
CLASIFICACION DE
            FUENTES
• Aleatoria o determinística
   – Una fuente es aleatoria cuando no es posible
     predecir cual es el próximo mensaje a emitir por la
     misma


• Estructurada
   – Una fuente es estructurada cuando posee un cierto
     nivel de redundancia
   – Redundancia: La redundancia hace referencia al almacenamiento
     de los mismos datos varias veces en diferentes lugares
ENTROPIA (FUENTE DE
           INFORMACION)
• Determina la parte de la energía que no puede utilizarse para
  producir trabajo

• De acuerdo a la teoría de la información, el nivel de
  información de una fuente se puede medir según la entropía
  de la misma.

• Shannon demostró, oportunamente que no es posible
  comprimir una fuente estadísticamente mas allá del nivel
  indicado por su entropía.
• Entropía: se define como una medida del orden o restricciones para
  llevar a cabo un trabajo
FORMULA ENTROPIA FI




• PI= probabilidad ocurrida
• H= longitud promedio

• la fuente depende únicamente de la probabilidad
  de ocurrencia de cada mensaje
TIPOS DE CODIGOS
EJEMPLO
• Sea el siguiente esquema de codificación:
                         a=0
                         b=01
                         c=10
• Si el decodificador recibe el código: "0010" no
  puede distinguir si el mensaje original fue "aba" o
  "aac", ya que puede interpretarlo como 0 01 0 o
  como 0 0 10
DECODIFICABLE

•Un código es decodificable sí y
 solo sí un código solo puede
 corresponder a un único mensaje.
EJEMPLO
• a=0
  b=10
  c=11
• Es un código prefijo, notar que si agregamos
  mas códigos estos no pueden comenzar con "0"
  ni "10" ni "11" pues el decodificador los
  confundiría con "a" "b" o "c", en consecuencia a
  este código no podríamos agregarle nuevos
  códigos.
NO DECODIFICABLE

•Todo el proceso de codificación
 en sí deja de tener sentido pues
 no es posible decodificar
 correctamente los mensajes.
CODIGOS HUFFMAN
• Es un algoritmo usado para compresión de datos
• La compresión Huffman es un sistema de
  longitud variable que asigna los códigos más
  pequeños a aquellos caracteres más
  frecuentemente usados y los códigos más largos a
  aquellos menos frecuentes. Esto sirve para
  reducir el tamaño de los archivos.
EJEMPLO
• El código "00111" solo puede corresponder a
  "abc“

• El decodificador es incapaz de deducir esto a
  medida que va leyendo los códigos, necesita
  saber cuales van a ser los próximos bits para
  poder interpretar los anteriores
CÓDIGO N-ARIO

• El algoritmo n-ario de Huffman usa el
  alfabeto {0,1,….,n-1} para codificar el mensaje
  y construir un árbol n-ario.
CÓDIGO ADAPTABLE

• implica calcular las probabilidades
  dinámicamente basadas en frecuencias actuales
  recientes en la secuencia de símbolos de la fuente
  y cambiar la estructura del árbol de codificación
  para corresponder a las estimaciones de
  probabilidad actualizadas.
• Es muy raro en la práctica porque actualizar el
  árbol lo hace más despacio

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Teoria de la informacion

  • 1.
  • 2. TEORIA DE LA INFORMACION • Proporciona una serie de conceptos y formulaciones desde el punto de vista matemático, que permiten en última instancia plantear alternativas para el manejo inteligente del proceso de comunicación.
  • 3. SU ESTUDIO • Permite conocer las técnicas de cifrado, corrección y detección de errores y procesos de eliminación de redundancia en una información
  • 4. COMPONENTES • MENSAJE- código • FUENTE- sujeto • RECEPTOR- sujeto • CANAL- medio
  • 5. FUENTE DE INFORMACION • En un sistema de comunicación, es un elemento que produce mensajes, y éstos pueden ser análogos o discretos. • Es todo aquello que emite mensajes
  • 6. CLASIFICACION DE FUENTES • Aleatoria o determinística – Una fuente es aleatoria cuando no es posible predecir cual es el próximo mensaje a emitir por la misma • Estructurada – Una fuente es estructurada cuando posee un cierto nivel de redundancia – Redundancia: La redundancia hace referencia al almacenamiento de los mismos datos varias veces en diferentes lugares
  • 7. ENTROPIA (FUENTE DE INFORMACION) • Determina la parte de la energía que no puede utilizarse para producir trabajo • De acuerdo a la teoría de la información, el nivel de información de una fuente se puede medir según la entropía de la misma. • Shannon demostró, oportunamente que no es posible comprimir una fuente estadísticamente mas allá del nivel indicado por su entropía. • Entropía: se define como una medida del orden o restricciones para llevar a cabo un trabajo
  • 8. FORMULA ENTROPIA FI • PI= probabilidad ocurrida • H= longitud promedio • la fuente depende únicamente de la probabilidad de ocurrencia de cada mensaje
  • 10. EJEMPLO • Sea el siguiente esquema de codificación: a=0 b=01 c=10 • Si el decodificador recibe el código: "0010" no puede distinguir si el mensaje original fue "aba" o "aac", ya que puede interpretarlo como 0 01 0 o como 0 0 10
  • 11. DECODIFICABLE •Un código es decodificable sí y solo sí un código solo puede corresponder a un único mensaje.
  • 12. EJEMPLO • a=0 b=10 c=11 • Es un código prefijo, notar que si agregamos mas códigos estos no pueden comenzar con "0" ni "10" ni "11" pues el decodificador los confundiría con "a" "b" o "c", en consecuencia a este código no podríamos agregarle nuevos códigos.
  • 13. NO DECODIFICABLE •Todo el proceso de codificación en sí deja de tener sentido pues no es posible decodificar correctamente los mensajes.
  • 14. CODIGOS HUFFMAN • Es un algoritmo usado para compresión de datos • La compresión Huffman es un sistema de longitud variable que asigna los códigos más pequeños a aquellos caracteres más frecuentemente usados y los códigos más largos a aquellos menos frecuentes. Esto sirve para reducir el tamaño de los archivos.
  • 15. EJEMPLO • El código "00111" solo puede corresponder a "abc“ • El decodificador es incapaz de deducir esto a medida que va leyendo los códigos, necesita saber cuales van a ser los próximos bits para poder interpretar los anteriores
  • 16. CÓDIGO N-ARIO • El algoritmo n-ario de Huffman usa el alfabeto {0,1,….,n-1} para codificar el mensaje y construir un árbol n-ario.
  • 17. CÓDIGO ADAPTABLE • implica calcular las probabilidades dinámicamente basadas en frecuencias actuales recientes en la secuencia de símbolos de la fuente y cambiar la estructura del árbol de codificación para corresponder a las estimaciones de probabilidad actualizadas. • Es muy raro en la práctica porque actualizar el árbol lo hace más despacio