Corso di teoria di informazioni
Qui un buon corso in linea sopra Teoria
di informazioni, ospitato a L'Utah
l'universit di Stato.
Questo corso “esplora i limiti fondamentali della rappresentazione e
della trasmissione delle informazioni. Metteremo a fuoco sulla definizione e
sulle implicazioni di entropia (delle informazioni), del teorema di codificazione di fonte e
del teorema di codificazione della scanalatura. Questi concetti forniscono una priorit bassa vitale
per i ricercatori nelle zone di compressione di dati, di elaborazione dei segnali,
di comandi e di riconoscimento di forme. “Le note e gli esempi del codice categoria,
dal soggetto, sono collegati sotto. Questo corso pu anche essere trasferito dentro disposizione
della chiusura lampo (7.5mb).
Soggetti
del codice categoria di teoria di informazioni:
| No. | Soggetto | ||
| 1 | Introduzione alla teoria di informazioni | HTML | |
| 2 | Definizioni e fatti di base | HTML | |
| 3 | Un po'pi di limiti | HTML | |
| 4 | Applicazione della separazione cieca di fonte di teoria di informazioni | HTML | |
| 5 | La propriet asintotica di Equipartition | HTML | |
| 6 | Tassi di entropia | HTML | |
| 7 | Compressione di dati | HTML | |
| 8 | Codificazione aritmetica | HTML | |
| 9 | Capienza della Manica | HTML | |
| 10 | More on Channel Capacity | HTML | |
| 11 | Differential Entropy | HTML | |
| 12 | The Gaussian Channel | HTML | |
| 13 | Bits and Queues | HTML | |
| 14 | Maximum Entropy Estimation | HTML |
Popularity: 1% [?]
Related Posts: