23: Entropie und Codierungsbäume im Kontext der Quellencodierung

In diesem Kapitel werden zentrale Konzepte der Informationstheorie behandelt, einschließlich Entropie, Codierungsbäume und das Quellencodierungstheorem, sowie die Shannon-Fano Codierung. Es beginnt mit einer Einführung in die Thematik, gefolgt von einer W

23: Entropie und Codierungsbäume im Kontext der Quellencodierung
KIT Lehre und Wissen
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23: Entropie und Codierungsbäume im Kontext der Quellencodierung

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0:00:42 Thema dieses Kapitels
0:04:32 Information
0:09:03 Wiederholung: Rechenregeln Logarithmus
0:11:49 Entropie
0:13:45 Bemerkungen zur Entropie
0:15:22 Entropie einer MĂĽnze mit Wkt p fĂĽr Zahl
0:16:01 (Platzsparende) Codierungen
0:16:48 Codierungsbäume
0:19:51 Beispiel
0:20:57 Präfix-Codes
0:21:43 Beispiel
0:23:16 Quellencodierungstheorem
0:24:48 Quellencodierungstheorem-Beweis
0:34:37 Shannon-Fano Codierung
0:37:33 Codierungsbaum Shannon-Fano
0:37:46 Bemerkung
0:38:17 Beispiel: Shannon-Fano Codierung
0:38:36 Beispiel: Huffman-Codierung
0:40:41 Huffman-Codierung
0:41:28 Optimalität der Huffman-Codierung
0:41:37 Vorbereitendes Lemma
0:42:44 Vorbreitendes Lemma: Beweis
0:47:00 Beweis-Induktionsschluss
0:51:00 Nachteile der Huffman-Codierung
0:52:49 Lauflängenkodierung
0:59:53 Succinct Datenstrukturen
1:05:59 Bitvektoren mit Zugriff und Rank Operation
1:14:23 Komprimierte Datenstrukturen
1:16:32 Komprimierte Datenstrukturen: Wavelet Tree
1:26:49 Elias-Fano Kodierung

Dozent: Dr. rer. nat. Simon Gog | Karlsruher Institut fĂĽr Technologie (KIT), Institut fĂĽr Theoretische Informatik

Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST
http://webcast.kit.edu

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Feb 3, 2016

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