Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Экзамен ЭВМ.docx
Скачиваний:
4
Добавлен:
01.05.2025
Размер:
946.11 Кб
Скачать

Ошибки в символах

Одна ошибка в символе происходит, когда 1 бит символа оказывается неверным или когда все биты не верны.

Код RS(255,223) может исправить до 16 ошибок в символах. В худшем случае, могут иметь место 16 битовых ошибок в разных символах (байтах). В лучшем случае, корректируются 16 полностью неверных байт, при этом исправляется 16x8=128 битовых ошибок.

Коды Рида-Соломона особенно хорошо подходят для корректировки кластеров ошибок (когда неверными оказываются большие группы бит кодового слова, следующие подряд).

Преимущество кодирования

Преимущество использования кодов Рида-Соломона заключается в том, что вероятность сохранения ошибок в декодированных данных обычно много меньше, чем вероятность ошибок, если коды Рида-Соломона не используются. Это часто называется выигрышем кодирования.

Пример: Пусть имеется цифровая телекоммуникационная система, работающая с BER (Bit Error Ratio) равной 10-9, т.е. не более 1 из 109 бит передается с ошибкой. Такого результата можно достичь путем увеличения мощности передатчика или применением кодов Рида-Соломона (или другого типа коррекции ошибок). Алгоритм Рида-Соломона позволяет системе достичь требуемого уровня BER с более низкой выходной мощностью передатчика.

Архитектура кодирования и декодирования кодов Рида-Соломона

Кодирование и декодирование Рида-Соломона может быть выполнено аппаратно или программно. Программная реализация корректирующих кодов Рида-Соломона очень сложна и требует определенной математической подготовки.

Арифметика конечного поля Галуа

Коды Рида-Соломона базируются на специальном разделе математики – полях Галуа (GF) или конечных полях. Полем называется множество, на котором заданы операции сложения и умножения, причём выполняются групповые аксиомы.

Говоря обычным языком, для любых элементов должны выполняться равенства a+b = b+a и a*b = b*a. И должен существовать такой элемент е, принадлежащий нашему множеству (полю), что для всех элементов множества a выполняется a = a+e, и такой элемент u, что a = a*u. Для обычного сложения e=0, а u=1.

Однако, умножение и сложение, которые определены для полей, могут не иметь ничего общего с обычным сложением или умножением (кроме выполнения вышеупомянутых законов).

Алгоритм Хаффмана

Алгоритм Хаффмана — адаптивный алгоритм оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью. Был разработан в 1952 году аспирантом Массачусетского технологического института Дэвидом Хаффманом при написании им курсовой работы. В настоящее время используется во многих программах сжатия данных.

Этот метод кодирования состоит из двух основных этапов:

  1. Построение оптимального кодового дерева.

  2. Построение отображения код-символ на основе построенного дерева.

Кодирование Хаффмана

Один из первых алгоритмов эффективного кодирования информации был предложен Д. А. Хаффманом в 1952 году. Идея алгоритма состоит в следующем: зная вероятности вхождения символов в сообщение, можно описать процедуру построения кодов переменной длины, состоящих из целого количества битов. Символам с большей вероятностью присваиваются более короткие коды. Коды Хаффмана имеют уникальный префикс, что и позволяет однозначно их декодировать, несмотря на их переменную длину.

Классический алгоритм Хаффмана на входе получает таблицу частот встречаемости символов в сообщении. Далее на основании этой таблицы строится дерево кодирования Хаффмана (Н-дерево).

Символы входного алфавита образуют список свободных узлов. Каждый лист имеет вес, который может быть равен либо вероятности, либо количеству вхождений символа в сжимаемое сообщение.

Выбираются два свободных узла дерева с наименьшими весами.

Создается их родитель с весом, равным их суммарному весу.

Родитель добавляется в список свободных узлов, а двое его детей удаляются из этого списка.

Одной дуге, выходящей из родителя, ставится в соответствие бит 1, другой — бит 0.

Шаги, начиная со второго, повторяются до тех пор, пока в списке свободных узлов не останется только один свободный узел. Он и будет считаться корнем дерева.

Допустим, у нас есть следующая таблица частот:

15

7

6

6

5

А

Б

В

Г

Д

Этот процесс можно представить как построение дерева, корень которого — символ с суммой вероятностей объединенных символов, получившийся при объединении символов из последнего шага, его n0 потомков — символы из предыдущего шага и т. д.

Для данной таблицы символов коды Хаффмана будут выглядеть следующим образом.

А

Б

В

Г

Д

0

100

101

110

111

Поскольку ни один из полученных кодов не является префиксом другого, они могут быть однозначно декодированы при чтении их из потока. Кроме того, наиболее частый символ сообщения А закодирован наименьшим количеством битов, а наиболее редкий символ Д — наибольшим.

Классический алгоритм Хаффмана имеет один существенный недостаток. Для восстановления содержимого сжатого сообщения декодер должен знать таблицу частот, которой пользовался кодер. Следовательно, длина сжатого сообщения увеличивается на длину таблицы частот, которая должна посылаться впереди данных, что может свести на нет все усилия по сжатию сообщения. Кроме того, необходимость наличия полной частотной статистики перед началом собственно кодирования требует двух проходов по сообщению: одного для построения модели сообщения (таблицы частот и Н-дерева), другого для собственно кодирования.