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SISTEMAS DE

COMUNICACIONESDIGITALESCOMUNICACIONES II


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INTRODUCCIÓN yGENERALIDADES

• SCD están incrementando por la demanda – Comunicación de datos

– Transmisión digital

• La principal característica es que los SCDduran un intervalo de tiempo fnito

• El objetivo del R es no reproducir lain!ormación con precisión

• El objetivo es determinar a partir de unase"al con ruido entrante la se"al enviadapor el T


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#orque digitali$ar%

• Los SCD son menos propensos a ladistorsión & a la inter!erencia

• La t'cnica digital( la baja tasa de errorproduce una alta fdelidad en ladetección & corrección de error

• Las di!erentes se"ales digitales detransmisión & conmutación pueden sertratados como se"ales id'nticas


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INTRODUCCIÓN y GENERALIDADES


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INFORMACIÓN


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FUENTE DEINFORMACIÓN

• La in!ormación de entrada seconvierte a dígitos binarios(garanti$ando compatibilidad entre la

in!ormación & el procesamiento de lase"al dentro del SCD

• Los bits se agrupan para !ormar

mensajes digitales o símbolos delmensaje


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FUENTE DE INFORMACIÓN


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• La !orma original de comunicación de dato es6 – Tetual

– 8nalógico

•

La in!ormación tetual es trans!ormado adígitos binarios usando un codifcador

• Los estándares de in!ormación tetual son6 – 8SC--

– E:CD-C – :84D)T

– ;)LLER-T;


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CONVERSIÓN ANALÓGICA ADIGITAL

• La se"al analógica se convierte ense"ales de pulsos banda base<

• La in!ormación analógica esprocesada usando = procesosseparados6 – 7uestreo

– Cuantifcación – Codifcación


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CONVERSIÓN ANALÓGICA ADIGITAL

• Teorema de Muestreo – El criterio de 9&quist es una codifcación

sufciente para permitir una se"al

analógica ser reconstruidacompletamente desde un conjunto demuestra uni!orme<

Fs ≥ 2Fa


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PAM CON CRESTANATURAL


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PAM CON CRESTA PLANA


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PAM CON CRESTA PLANA


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TEORA DE LAINFORMACIÓN

• Trata con los modelos matemáticos &análisis de un sistema decomunicaciones<

• Encontrar los límites !undamentalespara6 – Efciencia con la cual se puede

representar la in!ormación de una!uente de datos<

– Tasa a la cual se puede transmitirin!ormación de !orma confable por uncanal ruidoso


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• Se tiene un eperimento probabilística en el quese observa la salida de una !uente de datosdiscreta( cada unidad de tiempo +intervalo dese"ali$ación,

• La salida de la !uente se modela como unavariable randómica S<

– S asume valores que son los símbolos de unal!abeto fjo & fnito >

– > /? S@( S2( S5(AAASB2 – #+S/SB, / #B


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• Se asume una !uente discreta dememoria nula – Los símbolos emitidos por la !uente(

durante intervalos de se"ali$aciónsucesivos( son estadísticamenteindependientes

•

-n!ormación está relacionada conincertidumbre o sorpresa<


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• I!S"# $ % &ara P" $ '

•

I!S"# ≥ % &ara % ( P" ( '

• I!S"# ) I!S*# &ara P" + P*

• I!S" S*# $ I!S"# , I!S*#


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• -+SB, es una variable randómica quepuede tomar los valores -+S@,( -+S2,(AA


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• ;+>, se conoce como la entropía deuna !uente discreta con memorianula<

• ;+>, es una medida del contenido dein!ormación promedio por símbolo dela !uente


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• Es usual el utili$ar bloques de símbolos(antes que símbolos individuales<

– Cada bloque consiste de n símbolos

sucesivos de la !uente<• Se puede considerar cada bloque como

producido por una !uente etendida conun al!abeto !uente >n que tiene n

bloques distintos

– ;+>n, / n;+>,

Ó


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CODIFICACIÓN DE LAFUENTE

• TEOREMA – Representación efciente de los datos

generados por una !uente discreta<

–

#ara codifcación efciente de la !uente( serequiere conocer las estadística de la !uente<• Si eisten símbolos que son más probable que

otros( se aprovecFa esta característica para lageneración de un C)D-G) 04E9TE <

– Se asigne palabras código cortas a símbolos queocurren con !recuencia

– Se asigne palabras código largas a símbolos queocurren con raramente

Ó


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CODIFICACIÓN DE LAFUENTE

• Los códigos descritos se conocencomo código de longitud variable<

• El código !uente debe serdecodifcable de !orma Hnica<

• Si la longitud de la palabra códigobinaria es lB( se puede defnir la

longitud promedio de las palabrascódigo como6

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