телекоммуникации. телекомуникации. Задача 2 Задача 3 Вывод
 Скачать 1.86 Mb.
|
|
Задача 1 ……………………………………………………………………… 3 Задача 2………………………………………………………………………..6 Задача 3……………………………………………………………………….11 Вывод………………………………………………………………………….19 Список литературы …………………………………………………………..20 Задача 1. 1.1 Сформируем рисунок в стиле PixelArt (по точкам) - Рис. 1.1.  Рис. 1.1 1.2 Количество точек для каждого цвета (алфавит): Желтый: 278 точек Черный: 224 точки Белый: 68 точек Коричневый: 102 точек Фиолетовый: 30 Всего точек: 702 1.3 Вероятность появления для каждого цвета:        1.4 Среднее количество информации, приходящееся на одну точку в рисунке.      1.5 Общее количество объективной информации в рисунке. Получаем из формулы: количество информации на одну точку умножаем на количество точек для каждого цвета и суммируем информацию для всех цветов.  1.6 Кодируем рисунок равномерным двоичным кодом. Определяем количество затраченных двоичных элементов. Определяем среднее количество информации, приходящееся на один двоичный элемент при равномерном кодировании. Находим среднее количество информации на все точки:  Кодируем рисунок равномерным двоичным кодом: Желтый = 000 Черный = 001 Белый = 011 Коричневый = 111 Фиолетовый = 110 Для кодирования нам необходимо 702 * 3 = 2106 элементов Среднее количество информации на один двоичный элемент при равномерном кодировании 1398.1 / 2106 = 0.664 бит. 1.7 Закодируем этот же рисунок неравномерным двоичным кодом. Определяем количество затраченных двоичных элементов. Определяем среднее количество информации, приходящееся на один двоичный элемент при неравномерном кодировании. Определяем среднюю длину кодовой комбинации. Кодируем неравномерным двоичным кодом: Фиолетовый = 00001 Белый = 0001 Коричневый = 001 Черный = 01 Желтый = 1 Для кодирования рисунка понадобится: 5 *30 + 4 * 68 + 3 * 102 + 2 * 224 + 1 * 278 = 1454 элементов Среднее количество информации на один двоичный элемент при неравномерном кодировании 1398.1 / 1454 = 0.961 бит Вывод: Исходя из количество информации на один двоичный элемент и количества необходимых элементов для каждого вида кодирования целесообразнее использовать неравномерное кодирование. Задача 2. 2.1 Составляем блок-схему алгоритма и пишем программу генерации двоичного массива заданной длины с желаемой вероятностью появления единиц. Пусть n - количество переменных массива, p - желаемая вероятность появления единиц. Программа генерации представлена на рисунке 2.1   Рис. 2.1 Блок-схема представлен на рисунке 2.2  Рис. 2.2 2.2 Проверяем частоту появления единиц в сгенерированных массивах для разных массивов (10,100 и 1000 элементов). Для массива длиной 10 символов получаем сумму элементов массива = 2. Вероятность появления единицы равна 0,2 (см. рис. 2.3)  Рис. 2.3 Для массива длинной 100 символов получаем сумму элементов массива = 26 Вероятность появления единицы равна 0,26 (см. рис. 2.4).  Рис. 2.4 Для массива длинной 1000 символов получаем сумму элементов массива = 204 Вероятность появления единицы равна 0,204 (см. Рис. 2.5).  Рис. 2.5 Вывод будет представлен после рассмотрения функции rbinom(100, 1, p) и составления блока-схемы и написания программы визуализации двоичного массива на оси времени. 2.3 Повторяем пункты 1 и 2 для массивов, сгенерированных функцией rbinom(100,1,p) Программа для вычисления массива с желаемой вероятностью 0.2 для функции rbinom(100,1,p): a := rbinom(100, 1, 0.2) Блок-схема представлена на рисунке 2.6  Рис. 2.6 При p=0.2, n=10 сумма элементов массива равна 2. Частота появления единиц при заданных параметрах равна 0.2 (Рис. 2.7).  Рис. 2.7 При p=0.2, n=100 сумма элементов массива равна 19. Частота появления единиц при заданных параметрах равна 0.19 (Рис. 2.8).  Рис. 2.8 При p=0.2, n=1000 сумма элементов массива равна 196. Частота появления единиц при заданных параметрах равна 0.196 (Рис. 2.9).  Рис. 2.9 2.4. Составляем блок-схему и пишем программу визуализации двоичного массива на оси времени при заданной длительности единичного элемента и количестве точек на единичном интервале. Программа представлена на рисунке 2.10  Рис. 2.10 Алгоритм представлен на рисунке 2.11  Рис. 2.11 Двоичный массив на отрезке времени представлен на Рис. 2.12  Рис. 2.12 Вывод: Rbinom более экономична и затрачивает меньше времени на написание при решении той же задачи, что и функция для генерации случайного массива. Сам массив можно представить в виде прямоугольного импульса. Задача 3. 3.1 Генерируем случайный двоичный массив из 12 элементов с вероятностью появления единицы равной 0,5 Массив из 12 элементов с вероятностью появления единицы равной 0,5 представлен на рисунке 3.1  Рис. 3.1 3.2 Составляем блок-схемы и написать программы АМ, ЧМ и ФМ модуляторов для заданных периодов несущих частот, длительности единичного элемента и точек на единичном интервале. Блок-схемы для амплитудной модуляции, частотной модуляции, фазовой модуляции представлены на рисунках 3.2 (АМ), 3.3 (ЧМ) и 3.4 (ФМ).  Рис. 3.2  Рис. 3.3  Рис. 3.4 Программы для амплитудной модуляции, частотной модуляции, фазовой модуляции представлены на рисунках 3.5 (АМ), 3.6 (ЧМ) и 3.7 (ФМ).  Рис. 3.5  Рис. 3.6  Рис. 3.7 3.3 На одном графике времени выводим двоичный массив и модулированный сигнал для каждого вида модуляции. Двоичный массив и модулированный сигнал на каждом отдельном графике представлен на рисунках 3.9 (АМ), 3.10 (ЧМ) и 3.11 (ФМ). Для визуализации зададим начальные параметры (Рис. 3.8).  Рис. 3.8  Рис. 3.9  Рис. 3.10  Рис. 3.11 3.4 Познакомимся с функцией генерации случайной величины, распределенной по нормальному закону rnorm(m, n, p). Функция rnorm генерирует вектор нормально распределенных случайных величин, с учетом вектора m, среднего значения n и отклонения p. Каждое число имеет нормальное распределение, называемое распределением Гаусса-Лапласа, задаваемое с помощью функцией плотности вероятности. 3.5 Добавим к каждому отсчету модулированного сигнала случайную величину генератора rnorm(m, n, p) и выведем на графике. Величину среднеквадратического отклонения шума (р) рекомендуется менять в пределах от 0 до 5. Сделаем выводы. Величину отклонения p возьмем за 3. На рисунках 3.12, 3.13, 3.14 представлены программы расчета для визуализации двоичного массива и сигнала к амплитудной (3.12), частотной (3.13) и фазовой (3.14) модуляции.  Рис. 3.12  Рис. 3.13  Рис. 3.14 Визуализация шума и амплитудной, частотной и фазовой модуляции представлена на рисунках 3.15, 3.16 и 3.17.  Рис. 3.15  Рис. 3.16  Рис. 3.17 Вывод для задачи 3: Модуляция с шумом представляет условия, приближенные к реальным. Шум снижает качество передачи и усложняет процесс приема сообщения. В реальных условиях мы получаем смесь сигнала и шума, из которого нам необходимо выделить сигнал. Вывод. В результате решения ряда задач были изучены особенности кодирования изображения, генерация массивов с помощью программы и функции rbinom, научились визуализировать массивы, АМ, ЧМ и ФМ сигналы. Кроме того, была разобрана функция генерации случайной величины и визуализирована модуляция с шумом. Библиография Дьяконов В.П. Mathcad 8–12 для студентов [Электронный ресурс]/ Дьяконов В.П.— Электрон. текстовые данные.— М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2005.— 632 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/20845.— ЭБС «IPRbooks» Крук Б.И. Телекоммуникационные системы и сети. Современные технологии [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Крук Б.И., Попантонопуло В.Н., Шувалов В.П.— Электрон. текстовые данные.— М.: Горячая линия - Телеком, 2012. Катунин Г.П. Основы инфокоммуникационных технологий [Электронный ресурс] : учебник / Г.П. Катунин. — Электрон. текстовые данные. — Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2018. — 797 c. — Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/74561.— ЭБС «IPRbooks» |