İçeriğe atla

Kodlama teorisi

Kodlama teorisinde kritik bir ölçü olan Hamming uzaklığının iki boyutlu bir görselleştirmesi

Kodlama teorisi, kodların özelliklerinin ve bunların belirli uygulamalar için uygunluğunun incelenmesini sağlayan bir teoridir. Kodlar, veri sıkıştırma, kriptografi, hata algılama ve düzeltme, veri iletimi ve veri depolama için kullanılabilir. Kodlar, verimli ve güvenilir veri aktarım yöntemlerinin tasarlanması amacıyla bilgi teorisi, elektrik mühendisliği, matematik, dilbilim ve bilgisayar bilimi gibi çeşitli bilimsel disiplinler tarafından incelenir. Bu genellikle fazlalığın kaldırılmasını ve iletilen verilerdeki hataların düzeltilmesini veya tespit edilmesini içerir.

Dört tür kodlama tipi vardır:

Veri sıkıştırma, verileri daha verimli bir şekilde iletmek için veri içinde bulunan fazlalığı bir kaynaktan kaldırmaya çalışır. Örneğin, ZIP veri sıkıştırması, İnternet trafiğini azaltmak gibi amaçlarla veri dosyalarını küçültür. Veri sıkıştırma ve hata düzeltme birlikte incelenebilir.

Hata düzeltme, veri aktarımı sırasında kanalı mevcut bozulmalara karşı daha sağlam hale getirmek için fazladan veri bitleri ekler. Sıradan bir kullanıcı, hata düzeltmeyi kullanan uygulamaların farkında olmayabilir. Tipik bir müzik CD'si, çizikleri ve tozu düzeltmek için Reed-Solomon kodunu kullanır. Bu uygulamada iletim kanalı CD'nin kendisidir. Cep telefonları ise radyo iletiminin zayıflamasını ve gürültüsünü düzeltmek için kodlama teknikleri kullanır. Veri modemleri, telefon aktarımları ve NASA Derin Uzay Ağı, örneğin turbo kodu ve LDPC kodları gibi bitleri almak için kanal kodlama tekniklerini kullanır.

Sinirsel kodlama

Sinirsel kodlama, duyusal ve diğer bilgilerin beyindeki nöron ağlarınca nasıl işlendiğini araştıran, sinirbilimle ilgili bir alandır. Sinirsel kodlamayı incelemenin temel amacı, uyaran ile bireysel veya toplu nöronal tepkiler arasındaki ilişkiyi ve topluluktaki nöronların elektriksel aktivitesi arasındaki ilişkiyi karakterize etmektir.[1] Nöronların hem dijital hem de analog bilgiyi kodlayabildiği,[2] nöronların bilgi teorisi prensiplerini takip edip bilgiyi sıkıştırdığı,[3] beyin ve daha geniş sinir sistemi boyunca gönderilen sinyallerdeki hataları tespit edip düzelttiği düşünülmektedir.[4]

Kodlama teorisinin diğer uygulamaları

Kodlama teorisinin bir başka amacıda senkronizasyona yardımcı olan kodlar tasarlamaktır. Bir kod, bir faz kaymasının kolayca tespit edilebileceği ve düzeltilebileceği ve aynı kanal üzerinde çok sayıda sinyalin gönderilebileceği şekilde tasarlanabilir. Bazı cep telefonu sistemlerinde kullanılan başka bir kod uygulaması, kod bölmeli çoklu erişimdir (CDMA). Her telefona, diğer telefonların kodlarıyla yaklaşık olarak ilgisiz olan bir kod dizisi atanır. İletim sırasında, kod sözcüğü sesli mesajı temsil eden veri bitlerini modüle etmek için kullanılır. Alıcıda, verileri kurtarmak için bir demodülasyon işlemi gerçekleştirilir. Bu kod sınıfının özellikleri, birçok kullanıcının (farklı kodlarla) aynı radyo kanalını aynı anda kullanmasına izin verir. Alıcıya, diğer kullanıcıların sinyalleri demodülatöre yalnızca düşük seviyeli bir gürültü olarak görünecektir.

Grup testi

Grup testi, kodları farklı bir şekilde kullanır. Çok azının belirli bir şekilde farklı olduğu geniş bir öğe grubunu düşünün (örneğin, kusurlu ürünler veya enfekte test denekleri). Grup testinin amacı, mümkün olduğunca az test kullanarak hangi öğelerin "farklı" olduğunu belirlemektir. Sorunun kökeni, İkinci Dünya Savaşı'nda Birleşik Devletler Hava Kuvvetleri'nin askerlerinin frengi için test başlatmasına dayanıyor.[5]

Analog kodlama

Bilgi, beyinlerin sinir ağlarında, analog sinyal işlemede ve analog elektroniklerde benzer şekilde kodlanır.[6] Analog kodlamanın yönleri arasında analog hata düzeltme,[7] analog veri sıkıştırma ve analog şifreleme bulunur.[8]

Kaynakça

  1. ^ Brown EN, Kass RE, Mitra PP (May 2004). "Multiple neural spike train data analysis: state-of-the-art and future challenges" (PDF). Nature Neuroscience. 7 (5): 456-461. doi:10.1038/nn1228. PMID 15114358. 20 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 13 Aralık 2020. 
  2. ^ Gedeon, T.; Parker, A.E.; Dimitrov, A.G. (Bahar 2002). "Information Distortion and Neural Coding". Canadian Applied Mathematics Quarterly. 10 (1): 10. CiteSeerX 10.1.1.5.6365 $2. 17 Kasım 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 13 Aralık 2020. 
  3. ^ Thorpe, S.J. (1990). "Spike arrival times: A highly efficient coding scheme for neural networks" (PDF). Eckmiller, R.; Hartmann, G.; Hauske, G. (Ed.). Parallel processing in neural systems and computers (PDF). North-Holland. ss. 91-94. ISBN 978-0-444-88390-2. 27 Mart 2014 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Haziran 2013. 
  4. ^ Stiber, M. (July 2005). "Spike timing precision and neural error correction: local behavior". Neural Computation. 17 (7): 1577-1601. arXiv:q-bio/0501021 $2. doi:10.1162/0899766053723069. PMID 15901408. 
  5. ^ Dorfman, Robert (1943). "The detection of defective members of large populations". Annals of Mathematical Statistics. 14 (4): 436-440. doi:10.1214/aoms/1177731363Özgürce erişilebilir. 
  6. ^ Chen, Brian; Wornell, Gregory W. (July 1998). "Analog Error-Correcting Codes Based on Chaotic Dynamical Systems" (PDF). IEEE Transactions on Communications. 46 (7): 881-890. CiteSeerX 10.1.1.30.4093 $2. doi:10.1109/26.701312. 27 Eylül 2001 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 30 Haziran 2013. 
  7. ^ Novak, Franc; Hvala, Bojan; Klavžar, Sandi (1999). "On Analog Signature Analysis". Proceedings of the conference on Design, automation and test in Europe. CiteSeerX 10.1.1.142.5853 $2. ISBN 1-58113-121-6. 
  8. ^ Shujun Li; Chengqing Li; Kwok-Tung Lo; Guanrong Chen (April 2008). "Cryptanalyzing an Encryption Scheme Based on Blind Source Separation" (PDF). IEEE Transactions on Circuits and Systems I. 55 (4): 1055-63. arXiv:cs/0608024 $2. doi:10.1109/TCSI.2008.916540. 28 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 13 Aralık 2020. 

Bibliyografya

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Mikrodenetleyici</span>

Mikrodenetleyici bir VLSI entegre devre çipinde küçük bir bilgisayar'dır. Mikrodenetleyici, bellek ve programlanabilir giriş/çıkış çevre birimleri ile birlikte bir veya daha fazla CPU kapsar.

<span class="mw-page-title-main">Telefon</span> Birbirinden uzak yerlerde bulunan kişiler ve düzenekler arasında bilgi alışverişini sağlayan elektrikli ses alıp verme aygıtı

Telefon, birbirinden uzak yerlerde bulunan kişiler ve düzenekler arasında bilgi alışverişini sağlayan elektrikli ses alıp verme aygıtıdır. Telefonun çalışmasında ana ilke ağızdan çıkan ses dalgalarının önce elektrik sinyallerine çevrilmesi ve bu sinyallerin çeşitli gönderme yöntemleriyle uzağa iletilmesinden sonra, bu defa da elektrik sinyallerinin yeniden kulakla duyulabilecek ses dalgalarına çevrilmesidir.

<span class="mw-page-title-main">SIP</span>

Oturum başlatma Protokolü (SIP), ses, video ve mesajlaşma uygulamalarını içeren gerçek zamanlı oturumları başlatmak, sürdürmek ve sonlandırmak için kullanılan bir sinyal protokolüdür. VoIP gibi IP üzerinden üzerinden ses, görüntü ve anlık mesaj iletişimi yanı sıra LTE (VoLTE) üzerinden cep telefonu araması için multimedya iletişim oturumlarını sinyalize etmek ve kontrol etmek için kullanılır. Günümüz IP Telefonlarının çoğunluğu SIP Protokolü ile çalışmaktadır. Cisco gibi bazı üreticiler SIP kullanmakla beraber bazı telefon modellerinde SCCP tercih etmektedir.

<span class="mw-page-title-main">Mobil terminal</span>

Mobil terminal, bir mobil ağ ile iletişim için gerekli tüm kullanıcı ekipmanını ve yazılımı içerir. Popüler örnekler olarak cep telefonu veya Wi-fi destekli bir dizüstü bilgisayar gösterilebilir.

<span class="mw-page-title-main">Barkod</span> çubuk kod ya da çizgi im

Barkod, çubuk kod ya da çizgi im, verilerin görsel özellikli makinelerin okuyabilmesi için çeşitli kodlama yöntemleriyle sunulmasıdır.

<span class="mw-page-title-main">FLAC</span> ses kodlama formatı

FLAC dijital sesin kayıpsız olarak sıkıştırılması için kullanılan bir ses kodlama formatıdır ve aynı zamanda referans kod çözümü uygulamasının adıdır. FLAC algoritması ile sıkıştırılmış sayısal ses orijinal boyutunun% 50-60'ına kadar indirgenebilir ve orijinal ses verilerinin özdeş bir kopyasına dek sıkıştırma yapabilir. Örneğin sıkıştırılmamış 1 dakikalık WAV dosyası boyutu yaklaşık 10 MB iken, FLAC dosyası 4,2-6,3 MB arasındadır.

<span class="mw-page-title-main">TACAN</span>

TACAN (/ˈtækən/), askerî uçaklar tarafından kullanılan bir UHF seyrüsefer yardımcısı. Hava aracı ile yer istasyonu arasındaki diyagonal mesafe ile uçak ve yer istasyonlarının birbirlerine göre manyetik istikâmetlerini verir. TACAN kısaltması İngilizce tactical air navigation kavramının akronimidir.

Microsoft Visual Studio, Microsoft tarafından geliştirilen bir tümleşik geliştirme ortamıdır (IDE). Microsoft Windows, Windows Mobile, Windows CE, .NET Framework, .NET Compact Framework ve Microsoft Silverlight tarafından desteklenen tüm platformlar için yönetilen kod ile birlikte yerel kod ve Windows Forms uygulamaları, web siteleri, web uygulamaları ve web servisleri ile birlikte konsol ve grafiksel kullanıcı arayüzü uygulamaları geliştirmek için kullanılır.

<span class="mw-page-title-main">H.264/MPEG-4 AVC</span>

H.264 bir görüntü sıkıştırma standardıdır ve MPEG-4 Bölüm 10 ya da MPEG-4 AVC in muadilidir. 2008 yılı itibarıyla, ITU-T, Video Coding Experts Group (VCEG), ISO/IEC içindeki Moving Picture Experts Group (MPEG) tarafından oluşturulan Birleşik Video Ekibi tarafından geliştirilen en son blok-yönelimli hareket-kompanzasyonuna dayalı çözücü standardıdır. ITU-T H.264 ve ISO/IEC MPEG-4 Bölüm 10 standartları birlikte sürdürülmektedir, dolayısıyla aynı teknik içeriğe sahiptirler. Standartın ilk nihai taslak metni Mayıs 2003'te tamamlanmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Makine öğrenimi</span> algoritmaların ve istatistiksel modellerin kullanımıyla bilgisayarların yapacakları işleri kendileri çözebilmeleri

Makine öğrenimi (ML), veriden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleştirebilen ve dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Bu, veri analizi yaparak örüntüler tespit etme ve tahminlerde bulunma yeteneğine dayanır. Son zamanlarda yapay sinir ağları, performans açısından önceki birçok yaklaşımı geride bırakmayı başardı.

Dolby Digital, Dolby Laboratuvarları tarafından geliştirilen veri ve ses sıkıştırma teknolojilerinin ismidir. Orijinal ismi, 1994'e kadar Dolby Stereo Digital olarak kullanılmıştır.

Dolby Laboratories, ses gürültü azaltma, ses kodlama ve sıkıştırma konusunda uzmanlaşmış bir Amerikan şirketidir. Dolby teknolojileri, tüketici elektroniği firmaları tarafından lisans bedeliyle kullanılmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Yazılım yaşam döngüsü</span>

Yazılım yaşam döngüsü, bilgisayar yazılımlarının ilk geliştirme aşamalarından başlayarak; yayındaki mevcut sürümün hatalarının giderilmesi, iyileştirme odaklı yeni ara sürümlerin yayınlarak yazılımın güncellenmesi de dâhil olmak üzere nihai (kararlı) sürüme ulaşana dek geçen geliştirme ve olgunlaştırma aşamalarının tamamını ifade etmek için kullanılan terimdir.

<span class="mw-page-title-main">Enkoder</span>

Enkoder, standardizasyon, hız ya da sıkıştırma amacıyla bilgileri bir biçimden veya koddan diğerine dönüştüren bir cihaz, devre, dönüştürücü, yazılım programı, algoritmadır.

Bilgi teorisinde, kutupsal kod doğrusal bir blok hata düzeltme kodudur. Kodun yapısı, fiziksel kanalı sanal dış kanallara dönüştüren bir kısa çekirdek kodunun çoklu özyinelemeli birleşimine dayanır. Özyineleme sayısı arttığında, sanal kanalların her biri ya yüksek güvenilirliğe (reliability) ya da düşük güvenilirliğe sahip olma eğilimindedir ve veri bitleri en güvenilir kanallara tahsis edilir.

<span class="mw-page-title-main">Veri aktarımı</span>

Veri aktarımı ve veri iletimi, verilerin noktadan noktaya veya noktadan çok noktaya haberleşme kanalı üzerinden aktarılmasıdır. Bu tür kanalların örnekleri bakır teller, optik fiberler, kablosuz iletişim kanalları, depolama ortamı ve bilgisayar veri yoludur. Veriler, elektrik voltajı, radyo dalgası, mikrodalga veya kızılötesi sinyal gibi elektromanyetik bir sinyal olarak temsil edilir.

Otomatik hedef tanıma, bir algoritmanın veya cihazın, sensörlerden elde edilen verilere dayanarak hedefleri veya diğer nesneleri tanıma yeteneğidir.

<span class="mw-page-title-main">Yinelemeli sinir ağı</span> bölümler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı türü

Yinelemeli sinir ağı, düğümler arası bağların zamansal bir dizi doğrultusunda yönlü çizge oluşturduğu bir yapay sinir ağı çeşididir. Yaygın olarak İngilizce kısaltması olan RNN olarak anılır. İleri beslemeli sinir ağından türetilen RNN yöntemi, bir iç durum belleği kullanarak değişik uzunluktaki dizileri işleyebilir. Bu sayede yazı tanıma ve konuşma tanıma gibi problemlere uygulanabilir. Teorik olarak Turing makinesine denk (Turing-complete) olan yinelemeli sinir ağları, herhangi uzunluktaki bir girdiyi işleyebilen herhangi bir programı çalıştırabilir.

<span class="mw-page-title-main">U-kanunu algoritması</span>

μ-kanunu algoritması, öncelikle Kuzey Amerika ve Japonya'daki 8 bitlik PCM dijital telekomünikasyon sistemlerinde kullanılan bir sıkıştırma algoritmasıdır. ITU-T'nin G.711 standardında yer alan iki sıkıştırma algoritmasından biridir, zaten diğeri ise benzer A kanunudur. A-kanunu, Avrupa gibi dijital telekomünikasyon sinyallerinin E-1 devreleri üzerinde taşındığı bölgelerde kullanılmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">Karışık sinyal devreleri</span>

Karışık sinyalli entegre devre, tek yarı iletken kalıpta hem analog hem de dijital devresi olan entegre bir devre'dir.