A kommunikáció értelmezése

1. A kommunikáció értelmezése csatorna ADÓ VEVŐ általános modell INFORMÁCIÓ Kommunikációs Rendszerek

2. Az információ Széles jelentéstartomány –hasonlóan a „kommunikáció” fogalomhozfelvilágosítás, tájékoztatás, hír Tudományterülettől függ értelmezés Társadalmi kommunikációban: Az információ olyan jelsorozatok által hordozott hír, mely egy rendszer számára új ismeretet jelent.  a gondolkodás struktúrájában bekövetkező változás „... információ minden inger, amely a befogadó kognitív struktúráját megváltoztatja... Amit a befogadó már tud, az nem változtatja meg a kognitív struktúrát, az nem információ. " (Paisley) Műszaki vonatkozásban: “A hírközlés szemantikai vonatkozásai műszaki szempontból teljesen közömbösek.” (Shannon, 1948) matematikai megközelítés, diszkrét valószínségi modell Kommunikációs Rendszerek

3. Diszkrét valószínűségi modell Az eseménytér: egy nelemű véges szimbólumkészlet, melynek elemei:x1; x2; x3; … … xk;… … xn; minden egyes xkelemhez meghatározható egy-egy pkelőfordulási valószínűség: p1; p2; p3; … … pk;… … pn; minden1>pk > 0 , és Kommunikációs Rendszerek

4. Az információ mértéke Minél kisebb egy esemény bekövetkezési valószínűsége, annál nagyobb a róla szóló hír információtartalma. Információtartalom az esemény bekövetkezési valószínűsége reciprokától függ. Az információ additiv jellegű, azaz két esemény bekövetkezése által nyújtott információk összeadódnak. Valószinűség elmélet szerint két egymástól független esemény egyidejű bekövetkezésének valószínűségét az elemi valószínűségek szorzata adja, ezért logaritmus kifejezés kell, mivel log(x* y) = log(x) + log(y) Célszerű a legkisebb mennyiséget egységnek választani, azaz az eseménytér legyen kételemű, azaz legyen log(x) = 1 ha p(x) = 0.5 ez kettesalapú logaritmus választással biztosítható Kommunikációs Rendszerek

5. Az információ mértéke I(x)= - log2p(x) [bit] • Az információtartalom = az üzenet egyértelmű ábrázolásához szükséges és elégséges döntések száma. • Mértékegysége a „bit” .(binary digit) • Egy bit információ megfelel két egyformán valószínű lehetőség közötti választásnak. • 1 Kb = 1024 bit • 1 Mb = 1024 Kb • 1 Gb = 1024 Mb Kommunikációs Rendszerek

6. Az entrópia Az entrópia kifejezés termodinamikai állapotjelzô, az anyagi rendszerek molekuláris rendezetlenségének kifejezôje, illetve termodinamikai valószínűségének a mértéke. A maguktól végbemenô folyamatok a természetben egyre valószínûbb állapotok következnek be. A formai hasonlóság alapján — Neumann János javasolta Shannonnak, hogy képletét nevezze entrópiának , de, minthogy negatív előjel szerepelt a képlet előtt, negentrópia lett volna a neve (rég antientrópia is), ami a rendszerek rendezettségének mértékét fejezi ki. E két ellentétes fogalom jellemzôit: entrópia: — rendezetlenség (káosz) <> negentrópia:— rendezettség információhiány <> információ Egy adott szimbólumkészlet elemeinek átlagos információmennyiségét mutató jellemző. Egysége [bit/szimbólum]. Legnagyobb az értéke, amikor minden szimbólum valószínűsége azonos. Értéke: Kommunikációs Rendszerek

7. Az információ mértéke • Tételezzük fel egy eszközt, amely nyolcféle jel(A,B,C,D,E,F,G,H) kibocsátására képes, egyforma valószínűséggel. • Amíg a következő jel megérkezésére várunk, bizonytalan, hogy melyik fog érkezni, így mindegyik érkezésének valószínűsége p= 0.125 • Amint egy jel érkezik, a bizonytalanság mértéke csökken, mert információhoz jutottunk. • Az információ mértéke a nyolc lehetséges jelre:H = -log2(0.125) = log2(8) = 3 bit Kommunikációs Rendszerek

8. Az információ osztályozása • Jelentése szerint • Adat / szöveges információ • Képi információ • Idő alapú információ • Audió • videó Kommunikációs Rendszerek

9. Az információ osztályozása • Ismeret tartalma szerint: • irreleváns (nem fontos) • releváns (fontos) • Redundáns (már ismert) • nem redundáns (ismeretlen) Kommunikációs Rendszerek

10. Az információ osztályozása • A redundancia a kódrendszer szerkezetéből adódó következmény. • A relevancia egy hír szemantikai tartalmának és a hír fogadójának viszonyát fejezi ki. Kommunikációs Rendszerek

11. redudancia Az optimális kód adott mennyiségű információt a lehető legkevesebb jellel fejezi ki.Ha az üzenetet ennél több jellel fejezzükki, redundánssá válik. • A vevő számára csak az információ releváns, nem redundáns része érdekes (ez jelent újdonságot). A forráskódolás során az információtömörítés olyan módját kell alkalmazni, amely az irreleváns és redundáns tartalmat lehetőleg kiküszöböli, ezzel • Csökkenti • A sávszélességet • Az adó igénybevételt • A tárolókapacitást/ átviteli időt • Az üzenet redundanciája (eltérően a forrás redundaciájától) növeli az üzenet hibamentes rekonstrukciójának valószínűségét. Kommunikációs Rendszerek

12. Valószínűségi fogalmak • kísérletnek nevezzük azt a folyamatot, melynek eredményeként a lehetséges kimenetelek egy adott halmaza áll elő. • Amikor kísérletet végzünk, annak kimenetele legtöbbször nem jósolható megbiztonsággal, mert a véletlentől függ. • A kísérleteseménytere a lehetséges kimenetelek halmaza. • esemény alatt az eseménytér egyrészhalmazát értjük. • Egy véges Seseménytér részhalmazát képező Eeseményvalószínűsége(egyformán lehetséges kimenetelek esetén) • Egy P valószínűségi függvény egy s eseménytér minden x kimeneteléhez hozzárendel egy P(x) értéket 0  P (x)  1, mindenx  S Kommunikációs Rendszerek