Aufgaben:Aufgabe 3.14: Kanalcodierungstheorem: Unterschied zwischen den Versionen

Aus LNTwww
Wechseln zu:Navigation, Suche
 
(15 dazwischenliegende Versionen von 2 Benutzern werden nicht angezeigt)
Zeile 3: Zeile 3:
 
}}
 
}}
  
[[Datei:P_ID2817__Inf_A_3_13.png|right|frame|Informationstheoretische Größen von BSC– und EUC–Modell]]
+
[[Datei:P_ID2817__Inf_A_3_13.png|right|frame|Informationstheoretische Größen von  $\rm BSC$–  und  $\rm EUC–Modell$]]
[https://de.wikipedia.org/wiki/Claude_Shannon Shannons] Kanalcodierungstheorem besagt, dass über einen ''diskreten gedächtnislosen Kanal'' (englisch: ''Discrete Memoryless Channel'', DMC) mit der Coderate $R$ fehlerfrei übertragen werden kann, so lange $R$ nicht größer ist als die Kanalkapazität
+
[https://de.wikipedia.org/wiki/Claude_Shannon Shannons]  Kanalcodierungstheorem besagt, dass über einen  „diskreten gedächtnislosen Kanal”  (englisch:  "Discrete Memoryless Channel",  $\rm DMC)$  mit der Coderate  $R$  fehlerfrei übertragen werden kann, so lange  $R$  nicht größer ist als die Kanalkapazität
 
:$$C = \max_{P_X(X)} \hspace{0.15cm} I(X;Y) \hspace{0.05cm}.$$
 
:$$C = \max_{P_X(X)} \hspace{0.15cm} I(X;Y) \hspace{0.05cm}.$$
 
Das Kanalcodierungstheorem soll in dieser Aufgabe numerisch ausgewertet werden, wobei zwei typische Kanalmodelle zu betrachten sind:
 
Das Kanalcodierungstheorem soll in dieser Aufgabe numerisch ausgewertet werden, wobei zwei typische Kanalmodelle zu betrachten sind:
:* das '''BSC–Modell''' ''(Binary Symmetric Channel)'' mit Verfälschungswahrscheinlichkeit $ε = 0.25$ und der Kanalkapazität $C = 1 H_{\rm bin}(ε),$
+
* Das  $\rm BSC$–Modell  ("Binary Symmetric Channel")  mit Verfälschungswahrscheinlichkeit  $ε = 0.25$  und der Kanalkapazität  $C = 1 - H_{\rm bin}(ε),$
:* das sog. '''EUC–Modell''' (von ''Extremely Unsymmetric Channel'', diese Bezeichnung ist nicht allgemein üblich) entsprechend der [[Aufgaben:3.10Z_Extrem_unsymmetrischer_Kanal|Zusatzaufgabe 3.11Z]].
+
* das  $\rm EUC$–Modell  (von  "Extremely Unsymmetric Channel";  diese Bezeichnung stammt von uns und ist nicht allgemein üblich)  entsprechend der  [[Aufgaben:Aufgabe_3.11Z:_Extrem_unsymmetrischer_Kanal|Aufgabe 3.11Z]].
 +
 
 +
 
 +
Die Grafiken zeigen die numerischen Werte der informationstheoretischen Größen für die beiden Modelle  $\rm BSC$  und  $\rm EUC$:
 +
* Die Quellenentropie  $H(X),$
 +
* die Äquivokation  $H(X|Y),$
 +
* die Transinformation  $I(X; Y),$
 +
* die Irrelevanz  $H(Y|X),$  und
 +
* die Sinkenentropie  $H(Y).$
 +
 
 +
 
 +
Der Parameter in diesen Tabellen ist &nbsp;$p_0 = {\rm Pr}(X = 0)$&nbsp; im Bereich zwischen &nbsp;$p_0 = 0.3$&nbsp; bis &nbsp;$p_0 = 0.7$.&nbsp; <br>Für die zweite Quellensymbolwahrscheinlichkeit gilt:  &nbsp; $p_1 = {\rm Pr}(X = 1) =1 - p_0$.
 +
 
 +
 
 +
 
 +
 
  
  
''Hinweise:''
 
*Die Aufgabe gehört zum  Kapitel [[Informationstheorie/Anwendung_auf_die_Digitalsignalübertragung|Anwendung auf die Digitalsignalübertragung]].
 
*Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite    [[Informationstheorie/Anwendung_auf_die_Digitalsignalübertragung#Rate.2C_Kanalkapazit.C3.A4t_und_Bitfehlerwahrscheinlichkeit|Rate, Kanalkapazität und Bitfehlerwahrscheinlichkeit]].
 
*Die Werte der binären Entropiefunktion werden zum Beispiel durch das interaktice Berechnungsmodul [[Entropien von Nachrichtenquellen]] bereitgestellt.
 
*Sollte die Eingabe des Zahlenwertes &bdquo;0&rdquo; erforderlich sein, so geben Sie bitte &bdquo;0.&rdquo; ein.
 
  
  
'''Hinweis:''' Diese Aufgabe gehört zum Themengebiet von [http://www.lntwww.de/Informationstheorie/Anwendung_auf_die_Digitalsignal%C3%BCbertragung Kapitel 3.3]. Die Grafiken zeigen die numerischen Werte der informationstheoretischen Größen für die beiden Kanäle „BSC” und „EUC”:
+
''Hinweise:''  
:* der Quellenentropie $H(X),$
+
*Die Aufgabe gehört zum Kapitel&nbsp; [[Informationstheorie/Anwendung_auf_die_Digitalsignalübertragung|Anwendung auf die Digitalsignalübertragung]].
:* der Äquivokation $H(X|Y),$
+
*Bezug genommen wird insbesondere auf die Seite&nbsp;   [[Informationstheorie/Anwendung_auf_die_Digitalsignalübertragung#Definition_und_Bedeutung_der_Kanalkapazit.C3.A4t|Definition und Bedeutung der Kanalkapazität]].
:* der Transinformation $I(X; Y),$
+
:* der Irrelevanz $H(Y|X),$ und
 
:* der Sinkenentropie $H(Y).$
 
  
Der Parameter in diesen Tabellen ist $p_0 = Pr(X = 0)$ im Bereich von $0.3$ bis $0.7.$ Entsprechend gilt für die Wahrscheinlichkeit des Quellensymbols „1”:  $p_1 = 1 – p_0$
 
  
  
Zeile 31: Zeile 38:
  
 
<quiz display=simple>
 
<quiz display=simple>
{Welche Aussagen gelten für uncodierte Übertragung $(R = 1)$, wenn man von $p_0 = p_1 = 0.5$ ausgeht?
+
{Welche Aussagen gelten für uncodierte Übertragung &nbsp; &rArr; &nbsp;$\underline{R = 1}$, wenn man von &nbsp;$p_0 = p_1 = 0.5$&nbsp; ausgeht?
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
- Mit BSC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
- Mit BSC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
- Mit EUC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
- Mit EUC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
+ Beide Modelle führen zur gleichen Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
+ Beide Modelle führen zur gleichen Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
 
   
 
   
{Lässt sich bei $R = 1$ durch andere $p_0$, $p_1$ das Ergebnis (formal) verbessern?
+
{Lässt sich bei &nbsp;$\underline{R = 1}$&nbsp; durch andere Werte von&nbsp; $p_0$ &nbsp;bzw.&nbsp; $p_1$&nbsp;das Ergebnis (formal) verbessern?
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Beim BSC–Modell.
 
- Beim BSC–Modell.
Zeile 44: Zeile 51:
 
- Bei keinem Modell.
 
- Bei keinem Modell.
  
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate $R = 0.16$ fehlerfrei übertragen?  
+
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate&nbsp; $\underline{R = 0.16}$&nbsp; fehlerfrei übertragen?  
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
+ Bei beiden Kanälen.
 
+ Bei beiden Kanälen.
 
- Beim BSC–Modell.
 
- Beim BSC–Modell.
Zeile 51: Zeile 58:
 
- Bei keinem Modell.
 
- Bei keinem Modell.
  
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate $R = 0.32$ fehlerfrei übertragen?
+
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate&nbsp; $\underline{R = 0.32}$&nbsp; fehlerfrei übertragen?
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Beim BSC–Modell.
 
- Beim BSC–Modell.
Zeile 58: Zeile 65:
 
- Bei keinem Modell.
 
- Bei keinem Modell.
  
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate $R = 0.48$ fehlerfrei übertragen?
+
{Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate&nbsp; $\underline{R = 0.48}$&nbsp; fehlerfrei übertragen?
|type="[]"}
+
|type="()"}
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Bei beiden Kanälen.
 
- Beim BSC–Modell.
 
- Beim BSC–Modell.
Zeile 68: Zeile 75:
 
===Musterlösung===
 
===Musterlösung===
 
{{ML-Kopf}}
 
{{ML-Kopf}}
'''1.''' Die BSC–Fehlerwahrscheinlichkeit ist mit $p_0 = p_1 = 0.5$ bei uncodierter Übertragung $(R = 1)$:
+
'''(1)''' &nbsp; Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>:
$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0.25 + 0.5 \cdot 0.25=0.25 \hspace{0.05cm}.$$
+
*Die BSC–Fehlerwahrscheinlichkeit ist mit&nbsp; $p_0 = p_1 = 0.5$&nbsp; bei uncodierter Übertragung &nbsp; &rArr; &nbsp; $R = 1$:
Entsprechend gilt bei gleichen Randbedingungen für das EUC–Modell:
+
:$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0.25 + 0.5 \cdot 0.25=0.25 \hspace{0.05cm}.$$
$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0 + 0.5 \cdot 0.5=0.25 \hspace{0.05cm}.$$
+
*Entsprechend gilt bei gleichen Randbedingungen für das EUC–Modell:
Richtig ist demnach der Lösungsvorschlag 3.
+
:$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0 + 0.5 \cdot 0.5=0.25 \hspace{0.05cm}.$$
 +
 
 +
 
 +
 
 +
'''(2)''' &nbsp; Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>:
 +
*Beim BSC–Modell mit der Verfälschungswahrscheinlichkeit&nbsp; $ε = 0.25$&nbsp; ist bei uncodierter Übertragung &nbsp; &rArr; &nbsp; $R = 1$ unabhängig von&nbsp; $p_0$&nbsp; und&nbsp; $p_1$&nbsp; die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gleich&nbsp; $p_{\rm B} = 0.25$.
 +
*Dagegen erhält man beim EUC–Modell beispielsweise mit&nbsp; $p_0 = 0.6$&nbsp; und&nbsp; $p_1 = 0.4$&nbsp; eine  kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit:
 +
:$$p_{\rm B} = 0.6 \cdot 0 + 0.4 \cdot 0.5=0.2 \hspace{0.05cm}.$$
 +
*Zu beachten ist jedoch, dass nun die Quellenentropie nicht mehr&nbsp; $H(X) = 1\ \rm  (bit)$&nbsp; beträgt, sondern nur mehr&nbsp; $H(X) = H_{bin} (0.6) = 0.971 \ \rm  (bit)$.
 +
*Im Grenzfall&nbsp; $p_0 = 1$&nbsp; werden nur noch Nullen übertragen und es gilt&nbsp; $H(X) = 0$.&nbsp; Für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gilt dann aber tatsächlich:
 +
:$$ p_{\rm B} = 1 \cdot 0 + 0 \cdot 0.5=0 \hspace{0.05cm}.$$
 +
:Man überträgt also keinerlei Information, diese aber mit der Bitfehlerwahrscheinlichkeit &bdquo;Null&rdquo;.
  
'''2.'''  Beim BSC–Modell mit der Verfälschungswahrscheinlichkeit $ε = 0.25$ gilt bei uncodierter Übertragung $(R = 1)$ unabhängig von $p_0$ und $p_1$ für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit: $p_B = 0.25$. Dagegen erhält man beim EUC–Modell beispielsweise mit $p_0 = 0.6$ und $p_1 = 0.4$ eine  kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit:
 
$$p_{\rm B} = 0.6 \cdot 0 + 0.4 \cdot 0.5=0.2 \hspace{0.05cm}.$$
 
Richtig ist demnach der Lösungsvorschlag 3.
 
  
Zu beachten ist jedoch, dass nun die Quellenentropie nicht mehr $H(X) = 1 (bit)$ beträgt, sondern nur mehr $H(X) = H_{bin} (0.6) = 0.971 (bit)$. Im Grenzfall $p_0 = 1$ werden nur noch Nullen übertragen und es gilt $H(X) = 0$. Für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gilt dann aber tatsächlich:
 
$$ p_{\rm B} = 1 \cdot 0 + 0 \cdot 0.5=0 \hspace{0.05cm}.$$
 
Man überträgt also keine Information, diese aber mit der Bitfehlerwahrscheinlichkeit $0$
 
  
'''3.'''Aus der Grafik auf der Angabenseite lässt sich für die Kapazitäten der beiden Kanäle ablesen:
+
'''(3)''' &nbsp; Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 1</u>:
:* $C_{BSC} = 0.1887 bit/use,$
+
*Aus der Grafik auf der Angabenseite lässt sich für die Kapazitäten der beiden Kanäle ablesen:
:* $C_{EUC} = 0.3219 bit/use.$
+
:$$C_{\rm BSC} = 0.1887 \ \rm {bit/use}, \hspace{0.5cm}C_{\rm EUC} = 0.3219 \ \rm {bit/use}.$$
 +
*Nach dem Kanalcodierungstheorem kann bei&nbsp; $R ≤ C$&nbsp; eine Kanalcodierung gefunden werden, mit der die Fehlerwahrscheinlichkeit zu Null gemacht werden kann.
 +
*Bei beiden Kanälen trifft diese Bedingung mit der Rate&nbsp; $R = 0.16$&nbsp; zu. 
  
Nach dem Kanalcodierungstheorem kann unter der Bedingung $R ≤ C$ eine Kanalcodierung gefunden werden, mit der die Fehlerwahrscheinlichkeit zu $0$ gemacht werden kann. Bei beiden Kanälen trifft dies mit $R = 0.16$ zu  $⇒$  Lösungsvorschlag 1.
 
  
'''4.''' Richtig ist hier der Lösungsvorschlag 3: Beim EUC–Modell wird mit $R = 0.32$ und $C = 0.3219$ die notwendige Bedingung $R ≤ C$ für eine fehlerfreie Übertragung erfüllt. Voraussetzung hierfür ist allerdings die Wahrscheinlichkeitsfunktion $P_X(X) = (0.6, 0.4).$ Dagegen ergäbe sich für gleichwahrscheinliche Symbole $ ⇒  P_X(X) = (0.5, 0.5)$ die Transinformation $I(X; Y) = 0.3113 < R.$
 
  
Man erkennt: Das EUC–Modell bietet mehr Potenzial für die Anwendung einer Kanalcodierung als das BSC–Modell. Hier kann beispielsweise im Code ausgenutzt werden, dass eine gesendete „0” stets fehlerfrei übertragen wird.
+
'''(4)''' &nbsp; Richtig ist der <u>Lösungsvorschlag 3</u>:
 +
*Beim EUC–Modell wird mit &nbsp;$R = 0.32$ &nbsp;und&nbsp; $C = 0.3219$&nbsp; die notwendige Bedingung&nbsp; $R ≤ C$&nbsp; für eine fehlerfreie Übertragung erfüllt.
 +
*Voraussetzung hierfür ist allerdings die Wahrscheinlichkeitsfunktion&nbsp; $P_X(X) = (0.6,\ 0.4).$
 +
*Dagegen ergäbe sich für gleichwahrscheinliche Symbole &nbsp; &rArr; &nbsp; $P_X(X) = (0.5,\ 0.5)$&nbsp; die Transinformation&nbsp; $I(X; Y) = 0.3113$, <br>also ein kleinerer Wert als für die Kanalkapazität&nbsp; $C$, und es gilt auch&nbsp; $I(X; Y) < R$.
 +
*Man erkennt: &nbsp; Das EUC–Modell bietet mehr Potenzial für die Anwendung einer Kanalcodierung als das BSC–Modell.&nbsp; Hier kann beispielsweise im Code ausgenutzt werden, dass eine gesendete „0” stets fehlerfrei übertragen wird.
  
  
'''5.''' Aus der Kommentierung der Aufgaben (c) und (d) geht hervor, dass der Lösungsvorschlag 4 zutrifft.
+
'''(5)''' &nbsp; Aus der Kommentierung der Teilaufgaben&nbsp; '''(3)'''&nbsp; und&nbsp; '''(4)'''&nbsp; geht hervor, dass der <u>Lösungsvorschlag 4</u> zutrifft.
  
 
{{ML-Fuß}}
 
{{ML-Fuß}}

Aktuelle Version vom 24. September 2021, 11:17 Uhr

Informationstheoretische Größen von  $\rm BSC$–  und  $\rm EUC–Modell$

Shannons  Kanalcodierungstheorem besagt, dass über einen  „diskreten gedächtnislosen Kanal”  (englisch:  "Discrete Memoryless Channel",  $\rm DMC)$  mit der Coderate  $R$  fehlerfrei übertragen werden kann, so lange  $R$  nicht größer ist als die Kanalkapazität

$$C = \max_{P_X(X)} \hspace{0.15cm} I(X;Y) \hspace{0.05cm}.$$

Das Kanalcodierungstheorem soll in dieser Aufgabe numerisch ausgewertet werden, wobei zwei typische Kanalmodelle zu betrachten sind:

  • Das  $\rm BSC$–Modell  ("Binary Symmetric Channel")  mit Verfälschungswahrscheinlichkeit  $ε = 0.25$  und der Kanalkapazität  $C = 1 - H_{\rm bin}(ε),$
  • das  $\rm EUC$–Modell  (von  "Extremely Unsymmetric Channel";  diese Bezeichnung stammt von uns und ist nicht allgemein üblich)  entsprechend der  Aufgabe 3.11Z.


Die Grafiken zeigen die numerischen Werte der informationstheoretischen Größen für die beiden Modelle  $\rm BSC$  und  $\rm EUC$:

  • Die Quellenentropie  $H(X),$
  • die Äquivokation  $H(X|Y),$
  • die Transinformation  $I(X; Y),$
  • die Irrelevanz  $H(Y|X),$  und
  • die Sinkenentropie  $H(Y).$


Der Parameter in diesen Tabellen ist  $p_0 = {\rm Pr}(X = 0)$  im Bereich zwischen  $p_0 = 0.3$  bis  $p_0 = 0.7$. 
Für die zweite Quellensymbolwahrscheinlichkeit gilt:   $p_1 = {\rm Pr}(X = 1) =1 - p_0$.





Hinweise:



Fragebogen

1

Welche Aussagen gelten für uncodierte Übertragung   ⇒  $\underline{R = 1}$, wenn man von  $p_0 = p_1 = 0.5$  ausgeht?

Mit BSC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
Mit EUC ergibt sich eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit.
Beide Modelle führen zur gleichen Bitfehlerwahrscheinlichkeit.

2

Lässt sich bei  $\underline{R = 1}$  durch andere Werte von  $p_0$  bzw.  $p_1$ das Ergebnis (formal) verbessern?

Bei beiden Kanälen.
Beim BSC–Modell.
Beim EUC–Modell.
Bei keinem Modell.

3

Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate  $\underline{R = 0.16}$  fehlerfrei übertragen?

Bei beiden Kanälen.
Beim BSC–Modell.
Beim EUC–Modell.
Bei keinem Modell.

4

Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate  $\underline{R = 0.32}$  fehlerfrei übertragen?

Bei beiden Kanälen.
Beim BSC–Modell.
Beim EUC–Modell.
Bei keinem Modell.

5

Über welchen Kanal lässt sich mit der Rate  $\underline{R = 0.48}$  fehlerfrei übertragen?

Bei beiden Kanälen.
Beim BSC–Modell.
Beim EUC–Modell.
Bei keinem Modell.


Musterlösung

(1)   Richtig ist der Lösungsvorschlag 3:

  • Die BSC–Fehlerwahrscheinlichkeit ist mit  $p_0 = p_1 = 0.5$  bei uncodierter Übertragung   ⇒   $R = 1$:
$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0.25 + 0.5 \cdot 0.25=0.25 \hspace{0.05cm}.$$
  • Entsprechend gilt bei gleichen Randbedingungen für das EUC–Modell:
$$ p_{\rm B} = 0.5 \cdot 0 + 0.5 \cdot 0.5=0.25 \hspace{0.05cm}.$$


(2)   Richtig ist der Lösungsvorschlag 3:

  • Beim BSC–Modell mit der Verfälschungswahrscheinlichkeit  $ε = 0.25$  ist bei uncodierter Übertragung   ⇒   $R = 1$ unabhängig von  $p_0$  und  $p_1$  die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gleich  $p_{\rm B} = 0.25$.
  • Dagegen erhält man beim EUC–Modell beispielsweise mit  $p_0 = 0.6$  und  $p_1 = 0.4$  eine kleinere Bitfehlerwahrscheinlichkeit:
$$p_{\rm B} = 0.6 \cdot 0 + 0.4 \cdot 0.5=0.2 \hspace{0.05cm}.$$
  • Zu beachten ist jedoch, dass nun die Quellenentropie nicht mehr  $H(X) = 1\ \rm (bit)$  beträgt, sondern nur mehr  $H(X) = H_{bin} (0.6) = 0.971 \ \rm (bit)$.
  • Im Grenzfall  $p_0 = 1$  werden nur noch Nullen übertragen und es gilt  $H(X) = 0$.  Für die Bitfehlerwahrscheinlichkeit gilt dann aber tatsächlich:
$$ p_{\rm B} = 1 \cdot 0 + 0 \cdot 0.5=0 \hspace{0.05cm}.$$
Man überträgt also keinerlei Information, diese aber mit der Bitfehlerwahrscheinlichkeit „Null”.


(3)   Richtig ist der Lösungsvorschlag 1:

  • Aus der Grafik auf der Angabenseite lässt sich für die Kapazitäten der beiden Kanäle ablesen:
$$C_{\rm BSC} = 0.1887 \ \rm {bit/use}, \hspace{0.5cm}C_{\rm EUC} = 0.3219 \ \rm {bit/use}.$$
  • Nach dem Kanalcodierungstheorem kann bei  $R ≤ C$  eine Kanalcodierung gefunden werden, mit der die Fehlerwahrscheinlichkeit zu Null gemacht werden kann.
  • Bei beiden Kanälen trifft diese Bedingung mit der Rate  $R = 0.16$  zu.


(4)   Richtig ist der Lösungsvorschlag 3:

  • Beim EUC–Modell wird mit  $R = 0.32$  und  $C = 0.3219$  die notwendige Bedingung  $R ≤ C$  für eine fehlerfreie Übertragung erfüllt.
  • Voraussetzung hierfür ist allerdings die Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_X(X) = (0.6,\ 0.4).$
  • Dagegen ergäbe sich für gleichwahrscheinliche Symbole   ⇒   $P_X(X) = (0.5,\ 0.5)$  die Transinformation  $I(X; Y) = 0.3113$,
    also ein kleinerer Wert als für die Kanalkapazität  $C$, und es gilt auch  $I(X; Y) < R$.
  • Man erkennt:   Das EUC–Modell bietet mehr Potenzial für die Anwendung einer Kanalcodierung als das BSC–Modell.  Hier kann beispielsweise im Code ausgenutzt werden, dass eine gesendete „0” stets fehlerfrei übertragen wird.


(5)   Aus der Kommentierung der Teilaufgaben  (3)  und  (4)  geht hervor, dass der Lösungsvorschlag 4 zutrifft.