Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.
Couvre le codage source, la cryptographie et le codage canal dans les systèmes de communication, explorant l'entropie, les codes, les canaux d'erreur et les cours futurs connexes.
Explore le codage de canal en mettant l'accent sur les codes convolutifs, en mettant l'accent sur les processus de détection, de correction et de décodage des erreurs.
Explore le codage de canal, le BICM et les LLR dans les systèmes de communication sans fil, en soulignant l'importance de la détection et de la correction des erreurs.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Introduit des variables aléatoires et leur signification dans la théorie de l'information, couvrant des concepts tels que la valeur attendue et l'entropie de Shannon.
