35. Пропускная способность
В дискретной системе связи при отсутствии помех
информация на выходе канала связи (канала ПИ) полностью совпадает с информацией
на его входе, поэтому скорость передачи информации численно равна
производительности источника сообщений:
.
При
наличии помех часть информации источника теряется и скорость передачи
информации оказывается меньшей, чем производительность источника. Одновременно
в сообщение на выходе канала добавляется информация о помехах.
Поэтому при наличии помех необходимо учитывать
на выходе канала не всю информацию, даваемую источником, а только взаимную
информацию:
бит/с.
На
основании этого имеем
или
,
где
H¢(x) - производительность источника;
H¢(x/y) - ²ненадёжность “ канала(потери) в единицу времени;
H¢(y) - энтропия выходного сообщения в единицу времени;
H¢(y/x)=H’(n) –энтропия помех ( шума) в единицу
времени.
Пропускной способностью канала связи (канала передачи информации) C называется максимально возможная скорость передачи
информации по каналу
.
Для достижения максимума учитываются
все возможные источники на выходе и все возможные способы кодирования.
Таким образом,
пропускная способность канала связи равна максимальной производительности
источника на входе канала, полностью согласованного с характеристиками этого
канала, за вычетом потерь информации в канале из-за помех.
В
канале без помех C=max H¢(x), так как H¢(x/y)=0. При
использовании равномерного кода с основанием k, состоящего из n элементов длительностью tэ, в канале без помех
,
при
k=2 бит/c.
Для эффективного использования пропускной
способности канала необходимо его согласование с источником информации на
входе. Такое согласование возможно как для каналов связи без помех, так и для
каналов с помехами на основании двух теорем, доказанных К.Шенноном.
1-ая теорема (для канала связи без помех):
Если источник сообщений имеет энтропию H (бит на символ), а
канал связи – пропускную способность C (бит в секунду), то можно закодировать сообщения таким образом,
чтобы передавать информацию по каналу со средней скоростью, сколь угодно
близкой к величине C, но не превзойти её.
К.Шеннон
предложил и метод такого кодирования, который получил название статистического
или оптимального кодирования. В
дальнейшем идея такого кодирования была развита в работах Фано и Хаффмена и в
настоящее время широко используется на практике для “cжатия сообщений”.