17: Grundlagen der Informationstheorie: Entropie & Codierung erklĂ€rt đ
Dieses Video bietet eine verstĂ€ndliche EinfĂŒhrung in die wichtigsten Konzepte der Informationstheorie, inklusive Entropie und Codierung. Perfekt fĂŒr Einsteiger und Studierende!
KIT Lehre und Wissen
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0:01:45 Thema dieses Kapitels
0:04:52 Material fĂŒr Informationstheorie
0:05:32 Information
0:12:45 Wiederholung: Rechenregeln Logarithmus
0:13:53 Definition Information
0:14:52 Entropie
0:19:16 Bemerkung zur Entropie
0:19:31 Entropie einer MĂŒnze mit Wkt p fĂŒr Zahl
0:20:44 (Platzsparende) Codierungen
0:22:12 CodierungsbÀume
0:26:49 PrÀfix-Codes
0:29:08 Beispiel: Morse-Alphabet
0:30:15 Quellencodierungstheorem
0:31:47 Beispiel: Shannon-Fano Codierung
0:38:01 Codierungsbaum Shannon-Fano
0:38:59 Beispel: Huffman-Codierung
0:44:36 OptimalitÀt der Huffman-Codierung
0:45:13 Vorbereitendes Lemma
0:47:00 VorbereitendesLemma: Beweis
0:51:10 Beweis - Induktionsschluss
0:57:00 Nachteile der Huffman-Codierung
0:59:05 LauflÀngenkodierung
Dozentin:
Prof. Dr. Dorothea Wagner | Karlsruher Institut fĂŒr Technologie (KIT), Institut fĂŒr Theoretische Informatik
Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST
http://webcast.kit.edu
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0:05:32 Information
0:12:45 Wiederholung: Rechenregeln Logarithmus
0:13:53 Definition Information
0:14:52 Entropie
0:19:16 Bemerkung zur Entropie
0:19:31 Entropie einer MĂŒnze mit Wkt p fĂŒr Zahl
0:20:44 (Platzsparende) Codierungen
0:22:12 CodierungsbÀume
0:26:49 PrÀfix-Codes
0:29:08 Beispiel: Morse-Alphabet
0:30:15 Quellencodierungstheorem
0:31:47 Beispiel: Shannon-Fano Codierung
0:38:01 Codierungsbaum Shannon-Fano
0:38:59 Beispel: Huffman-Codierung
0:44:36 OptimalitÀt der Huffman-Codierung
0:45:13 Vorbereitendes Lemma
0:47:00 VorbereitendesLemma: Beweis
0:51:10 Beweis - Induktionsschluss
0:57:00 Nachteile der Huffman-Codierung
0:59:05 LauflÀngenkodierung
Dozentin:
Prof. Dr. Dorothea Wagner | Karlsruher Institut fĂŒr Technologie (KIT), Institut fĂŒr Theoretische Informatik
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01:07:17
Published
Feb 7, 2017
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