Logga in

Registrera

SSY125 · Chalmers tekniska högskola

Digital kommunikation

Ny kurs

Kom igång gratis

Inga tentor än

Ladda upp dina tidigare tentor och få hjälp med att strukturera ditt studiematerial

Få dina tentauppgifter kategoriseradeBli guidad genom ditt studiematerialFå hjälp direkt med teori och tipsHåll koll på dina framsteg

Kurs info

Kursplan
HP
7.5
Språk
Engelska
Institution
elektroteknik

Lärandemål

  • Beräkna eller uppskatta symbol- och bitfelssannolikheten vid överföring på kanaler med linjärt additivt vitt Gaussiskt brus för enkla modulationer (t.ex. PAM, PSK, QAM)Definiera entropi och ömsesidig information och förklara deras betydelseBeskriv Shannons satser för källkodning och kanalkodningApplicera Huffmannkoder för att komprimera diskreta minnesfria källor utan förlustBeräkna kapaciteten av diskreta minnesfria punkt-till-punkt kanalerBeskriv Shannons kapacitetsformel för kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus och utveckla den grundläggande avvägningen mellan effekt och bandbredd för att nå en viss felprestanda på kommunikationslänkenUppskatta prestanda hos kommunikationslänkar (dvs., moduleringsformat, kanalkoder och avkodare) över linjära kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus genom datorsimulering. Det inkluderar även att bestämma simuleringsparametrar för att nå en önskad noggrannhet samt programmering av simuleringen i MATLABFörklara för- och nackdelar med block- och faltningskoder, definiera och jämför avkodningsmetoder (syndromavkodning, Viterbiavkodare) och uppskatta felprestandan hos kanalkodade systemDesigna kommunikationslänkar (modulation, kanalkodning och mottagningsalgoritmer) för kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus så att specificerade krav på effekt och spektraleffektivitet är uppfyllda
Kursinnehåll
  • Från kontinuerlig tid till tidsdiskret kanal med additivt vitt Gaussiskt brus
  • Entropi, datakomprimering, prefixfria koder, Krafts olikhet, Huffman-koder, källkodningssatsen
  • Ömsesidig information, kanalkapacitet, kanalkodningssatsen
  • Detektionsteori: maximum likelihood (ML) och maximum a posteriori detektering
  • Metoder för beräkning och begränsning av symbol- och bitfelsannolikheter: beslutsområden, Q-funktionen, prestandagränser
  • Analys av linjära moduleringsformat (PAM, PSK, QAM), effekt och spektraleffektivitet
  • Kanalkodning, Hammingavstånd, hård och mjuk avkodning
  • Linjära binära blockkoder: generator- och paritetsmatriser, syndromavkodning, felkorrigerings- och feldetekteringsförmåga
  • Binära faltningskoder: trellisdiagram, ML avkodning, Viterbialgoritmen, begränsningar av felsannolikheten för mjuk och hård ML avkodning
Förutsättningar
  • Grundläggande behörighet för avancerad nivå
Litteratur
Stefan M. Moser and Po-Ning Chen, A Student's Guide to Coding and Information Theory, Cambridge University Press, 2012. Boken finns tillgänglig på Cremona.
Liknande kurser vid andra universitet
Uppsala universitet

Uppsala universitet

Digital kommunikation

1TE7476 tentor
Lunds universitet

Lunds universitet

Dator- och telekommunikation

EITG0110 tentor
Uppsala universitet

Uppsala universitet

Digitalteknik och elektronik

1TE7179 tentor
Redo att boosta dina studier?

Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.

Kom igång gratis

Produkt

  • Priser

  • Karriär

Företag

  • Om oss

  • Guider

  • Användarvillkor

  • Integritet

  • Support

Universitet

  • KTH

  • Uppsala universitet

  • Linköpings universitet

  • Chalmers

  • Lunds universitet

  • Luleå tekniska universitet

  • Stockholms universitet

  • Gymnasiet

Socialt

  • Instagram

  • Facebook

  • YouTube

  • TikTok

  • Linkedin

© 2026 Crash Course Sverige AB