21224102

電気・電子工学ELE501f 

3年前学期木4

情報通信システム

Information and Communication System

山口 和彦

単位区分

単位数: 2単位
必修
課程・類・プログラム
種別
先端工学基礎課程

関連Webサイト

Google classroomを利用します. [Google Classroom] zli6j5d

主題および達成目標

情報通信システム・ネットワークの基礎となる情報に関する理論(情報理論, 符号理論, 暗号)について講義・演習を行う. これらの理論は美しい理論体系を持っており, 情報通信を扱うさまざまな分野に応用されている. (※暗号分野に関しては当コースの他授業で学習可能であるため現在は省いている)

前もって履修しておくべき科目

離散数学

前もって履修しておくことが望ましい科目

確率統計、基礎電気回路、論理回路学. 対応する内容はカリキュラムに無いものもあるので授業内で補足するが独習していれば理解しやすい部分がある.

教科書等

教科書は指定しない.
基本的にパワーポイントを用いて講義を行うのでその内容をwebで配布する参考書として以下を挙げておく.

今井 秀樹:『情報・符号・暗号の理論』, コロナ社 (2004).
平澤 茂一:『情報理論入門』, 培風館 (2000).

授業内容とその進め方

基本的に教室でパワーポイントを用いて講義を行う

講義予定
第1回 序論:情報通信システムのモデル, 情報理論や符号理論の基本的な考え方
第2回 情報源符号化とその限界(1):情報源のモデル, 符号の種類, クラフトの不等式
第3回 情報源符号化とその限界(2):ハフマン符号化法, ブロック符号化法
第4回 情報源符号化とその限界(3):非等長系列の符号化, 情報源符号化定理
第5回 情報源符号化とその限界(4):ユニバーサル符号化, 実用のデータ圧縮アルゴリズム
第6回 小テスト1, 情報量とエントロピー(1):自己情報量と平均情報量, エントロピー
第7回 通信路符号化の限界(1):通信路のモデル, 通信路容量
第8回 通信路符号化の限界(3):復号誤り確率, 通信路符号化定理
第9回 通信路符号化法(1):ハミング符号, 生成行列と検査行列
第10回 通信路符号化法(2):誤り検出符号と誤り訂正符号, ガロア拡大体とRS符号
第11回 小テスト2, 論理回路特に順序回路フリップフロップについて
第12回 通信路符号化法(3):さまざまな線形符号, 巡回符号の考え方
第13回 通信路符号化法(3):畳込み符号,ビタビ復号、MAP復号
第14回 通信路符号化法(2):誤り訂正符号の実用, turbo符号, LDPC符号
第15回 小テスト3, BCJRアルゴリズム
授業資料配布, 毎回出欠チェックを兼ねた課題をGoogle classroomで行う

授業時間外の学習

予習は基本的に必要でない. 但し復習を十分してほしい. 重要な事項は演習や課題とするので自分で解いてみること.
時間があれば関連する事項(実用状況など)を自分で調べてほしい.

成績評価方法および評価基準

(a) 評価方法:

3回の小テストを行う.

成績評価=(小テストの評価点×30%)×3回+(毎回課題の提出状況×10%)

全ての毎回課題を提出していること(期限に遅れても提出する).

3回の小テストを受けること. 1つ以上受けられない(なかった)場合は原則として不合格とするが個別に事由を相談することがある.

(b) 評価基準:
「データ圧縮, 誤り訂正に関する概念や理論, アルゴリズムを理解できていること」

以下の到達レベルをもって合格の最低基準とする.
(1)ハフマン符号による情報源符号化を理解し, 平均符号長を計算できること.
(2)情報源符号化定理と通信路符号化定理の内容を正しく理解すること.
(3)最小距離と誤り訂正能力に関する内容を正しく理解すること
(4)畳込み符号やそのビタビ復号について理解していること.
(5)ハミング符号や巡回符号RS符号や拡大短縮パンクチャという符号の修正について理解していること, 通信路符号化定理を理解していること

オフィスアワー・授業相談

特別な時間帯は設けません. Zoomを利用します. メールで都合の良い日時を複数添えて問い合わせください. 夜や土日も都合が合えば対応します.
但し相談はなるべく授業前後の時間に教室でしてもらう方が容易だと思います.

学生へのメッセージ

この科目は、現在の通信・記録、コンピュータなどのシステムの基本となる問題の基礎となる理論を扱います. その本質的な部分は美しく単純ですが, その理解に至るまでには集中した論理的演繹力が
要求されるものです. ぜひ受講してその内容を知ってもらいたい.
またアルゴリズムとしてハフマン符号をはじめとするデータ圧縮アルゴリズム、畳込み符号のビタビアルゴリズムなど興味深い手法を学ぶことにも注目されたい

その

なし

キーワード

エントロピー
シャノン理論
データ圧縮
情報源符号化
情報理論
情報量
暗号
符号理論
誤り訂正符号通信路符号化
最終変更日時: 2025/03/18 17:59:05