1.2 Описание лабораторного макета

Лабораторный макет представляет собой программный пакет обладающий следующими функциями:

- проводить оценку статистических и информационных характеристик дискретных источников информации (для источников с наличием и отсутствием зависимости между соседними символами);

- моделирование дискретного постоянного источника информации (ДПИ) и дискретного источника информации с помощью цепи Маркова первого, второго и третьего порядка;

- кодирование и декодирование сообщений источника неравномерным посимвольным кодом Шеннона-Фано, Хафмена

- кодирование и декодирование сообщений источника алгоритмом арифметического кодирования;

- кодирование и декодирование сообщений методами учитывающими взаимозависимость соседних символов («Стопка книг», LZ, LZW).

1.3 Порядок выполнения работы

1. Перед началом работы задайте программе каталог в который будут помещаться результаты работы.

2. Провести исследование дискретного источника с помощью модели ДПИ (не учитывающей взаимозависимость символов).

   1. Загрузите заданный преподавателем анализируемый текстовый файл.

   2. Приняв длину символов источника равной одной букве, оценить вероятности появления символов и информационный характеристики источника. Результат занести в отчет (таблица 1.2).

   3. Повторить эксперимент п.п. 2.2 приняв длину символов источника равной двум, трем, четырем буквам. Результат занести в отчет, таблицу заполнить для 10-ти наиболее чаше встречаемых комбинаций.

   4. Повторить эксперимент п.п. 2.2 приняв длину символов источника равной одному биту. Результат занести в отчет.

   5. Сравнить результаты и сделать выводы.

Таблица 1.2

i	xi	Pi	I(xi)
1
2
..

H(X) =

H₁(X) =

H_max(X) = log(N) =

r= (H_max(X) - H(X))/H_max(X) =

3. Провести исследование дискретного источника с помощью модели учитывающей взаимозависимость символов (цепь Маркова 1-го и выше порядка).

   1. Загрузите заданный преподавателем анализируемый текстовый файл.

   2. Приняв связность цепи Маркова равной единице, оценить условные вероятности появления символов и информационный характеристики источника. Результат занести в отчет (таблица 1.3), таблицу заполнить для двух значений y_j соответствующих наиболее чаше встречающимся символам.

Таблица 1.3

I	xi	yj=		yj=
		P(xi|yj)	I(xi|yj)	P(xi|yj)	I(xi|yj)
1
2
..
H(X|yj)

H(X|Y) =

H₁(X|Y) =

H_max(X|Y) = log(N) =

r = (H_max(X|Y) - H(X|Y))/H_max(X|Y) =

3. Повторить эксперимент п.п. 3.2 приняв связность цепи Маркова равной двум, трем. Результат занести в отчет заполнив таблицы 5.4 и 5.5 аналогично предыдущему пункту.

Таблица 1.4

i	xi	yz=		yz=
		P(xi|yz)	I(xi|yz)	P(xi|yz)	I(xi|yz)
1
2
..
H(X|yz)

H(X|YZ) =

H₁(X|YZ) =

H_max(X|YZ) = log(N) =

r = (H_max(X|YZ) - H(X|YZ))/H_max(X|YZ) =

Таблица 1.5

i	xi	yzw=		yzw=
		P(xi|yzw)	I(xi|yzw)	P(xi|yzw)	I(xi|yzw)
1
2
..
H(X|yzw)

H(X|YZW) =

H₁(X|YZW) =

H_max(X|YZW) = log(N) =

r = (H_max(X|YZW) - H(X|YZW))/H_max(X|YZW) =

4. Сравнить результаты и сделать выводы.

1. Моделирование дискретного постоянного источника информации (без учета взаимозависимости символов сообщения).

   1. Загрузите файл с параметрами источника полученный в результате выполнения п.2.2.

   2. Задайте длину сообщения, генерируемую источником равною 1 000 символов.

   3. Получите три реализации сообщения с помощью модели источника, сохраните каждое из сообщений в отдельный файл.

   4. Проанализируйте полученные сообщения согласно методике описанной в п.2.2.

   5. Повторить эксперимент для других значений длины символов источника.

2. Моделирование дискретного источника информации с учетом взаимозависимости символов сообщения.

   1. Загрузите файл с параметрами источника полученный в результате выполнения п.3.2.

   2. Задайте длину сообщения, генерируемую источником равною 1 000 символов.

   3. Получите три реализации сообщения с помощью модели источника, сохраните каждое из сообщений в отдельный файл.

   4. Проанализируйте полученные сообщения согласно методике описанной в п.3.2.

   5. Повторить эксперимент для других значений связности цепи Маркова.

3. Используя архиватор, заархивируйте исходный файл, заданный преподавателем и файлы с сообщениями полученный в п.4 и п.5 каждый в отдельный архив. Измерьте длину полученных файлов, определите коэффициент сжатия, результаты занесите в отчет, сделайте выводы.