信源编码是什么含义、信道编码的定义、两者的区别是什么？
信源编码是指信号来源的编码，主要是指从那个接口进来的。信道编码是说的信号通道的编码，一般是指顶内的电路。
信源编码是什么含义，信道编码的定义，两者的区别是什么
信源编码是指信号来源的编码，主要是指从那个接口进来的。
信道编码是说的信号通道的编码，一般是指机内的电路。
如有疑问，请追问~
如果有帮助，请采纳，O(∩_∩)O谢谢~
信源编码和信道编码有什么区别？为什么要进行信道编码？
信源编码是完成A/D转换。
信道编码是将信源编码器输出的机内码转换成适合于在信道上传输的线路码，完成码型变换。
为什么要信道编码？信道编码与信源编码的主要差别是什么？
信源编码的作用一是将模拟信号转化为数字信号，二是对数据进行压缩；信道编码则是通过添加紶定的校验位，来提高码自身的纠错能力的手段。
急求：信道编码、信源编码、基带传输和频带传输四个概念混淆不清，想知道他们之间的区别和联系？
1信源编码用于提高有效性，可以提高存储空间的利用率或传输带宽的利用率，如将bmp文件存为jpg格式就是信源编码的一个应用。信道编码用于提高数据存储或传输的可靠性，如光盘刻录时的进行的Reed Solomon编码，网络传输中的CRC编码。二者的目标不同。
2.基带传输是将数据直接进行传输，不进行频率搬移，而频带传输则要进行频率搬移。超宽带数据传输可以直接用基带传输，一般的am，fm都是频带传输。
3.基带传输和频带传输和信源信道编码没有直接关系，也更不属于信源或信道编码。基带传输时会将数据进行诸如HDB3等编码，目的只是消除直流分量等。
请教信道编码接近香农限的概念问题
你看一下 香农定理 就明白了
香农定理：香农定理则描述了有限带宽;有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽;信号噪声功率比之间的关系.
在有随机热噪声的信道上传输数据信号时，数据传输率Rmax与信道带宽B，信噪比S/N关系为： Rmax=B*LOG⒉（1+S/N）
在礌号处理和信息理论的相关领域中，通过研究信号在经过一段距离后如何衰减以及一个给定信号能加载多少数据后得到了一个著名的公式，叫做香农（Shannon）定理。它以比特每秒（bps）的形式给出一个链路速度的上限，表示为链路信噪比的一个函数，链路信噪比用分贝（dB）衡量。因此我们可以用香农定理来检测电话线的数据速率。
香农定理由如下的公式给出: C=Blog2(1＋S/N) 其中C是可得到的链路速度，B是链路的带宽，S是平均信号功率,N是平均噪声功率，信噪比（S/N）通常用分贝（dB）表示，分贝数=10×log10（S/N）。
=====================
香农限就是上面的极限值
明白了吧！
参考资料：百度知道
信源经过编码后先进行加密处理还是进行信道编码
据我理解，信道编码应该是对信息的编码与解码理论的统称。 如果你的意思是通过信道的话，加密应该在通过信道之前，因为之后就到达接收端了。 不过没有学过把加密用在编码上的例子，所以不确定你的问题重点。还有我是学通信的，我是从通信的角度回答的，不一样的学科有些概念可能不一样。
通信原理的主要内容有哪些部分？
通信原理的主要内容有：通信系统的组成、信号与频谱、语音编码、图像编码、模拟调制、数字基带传输系统、数字频带传输系统、信道与复用、信道编码、传输中的同步。
《通信原理》课程是通信、电子、信息领域中重要的专业基础课，是电子信息系各专业必修的专业基础课。通信系统作为一个实际系统，是为了满足社会与个人的需求而产生的，目的就是传送消息（数据、语音和图像等）。通信技术的发展，特别是近30年来形成了通信原理的主要理论体系，即信息论基础、编码理论、调制与解调理论、同步和信道复用等。
信息论基础的作品目录
第1章 绪论 11.1 信息的基本概念 11.1.1 信息论的产生 11.1.2 信息的基本概念 21.2 香农信息论研究的内容 31.2.1 通信系统模型 41.2.2 香农信息论的主要内容 61.3 香农信息论研究的进展与应用 81.3.1 香农信息论创立的背景 81.3.2 香农的主要贡献 91.3.3 香农信息论的研究进展 91.3.4 香农信息论的应用 12思考题 12第2章 离散信息的度量 142.1 自信息和互信息 142.1.1 自信息 142.1.2 互信息 172.2 信息熵 182.2.1 信息熵的定义与计算 182.2.2 条件熵与联合熵 212.2.3 熵的基本性质 222.3 平均互信息 272.3.1 平均互信息的定义 272.3.2 平均互信息的性质 282.3.3 平均条件互信息 30本章小结 33思考题 34习题 34第3章 离散信源 373.1 离散信源的分类与数学模型 373.1.1 离散信源的分类 373.1.2 离散无记忆信源的数学模型 383.1.3 离散有记忆信源的数学模型 393.2 离散无记忆信源的熵 393.2.1 单符号离散无记忆信源的熵 393.2.2 离散无记忆信源N次扩展源的熵 403.3 离散平稳信源的熵 403.3.1 离散平稳信源 403.3.2 离散平稳有记忆信源的熵 413.4 有限状态马尔可夫链 423.4.1 马氏链基本概念 433.4.2 齐次马氏链 433.4.3 马氏链状态分类 463.4.4 马氏链的平稳分布 473.5 马尔可夫信源 483.5.1 马氏源的基本概念 483.5.2 马氏源的产生模型 503.5.3 马氏链N次扩展源的熵的计算 513.5.4 马氏源符号熵的计算 533.6 信源的相关性与剩余度 553.6.1 信源的相关性 553.6.2 信源剩余度(冗余度) 553.6.3 自然语言的相关性和剩余度 56本章小结 59思考题 59习题 60第4章 连续信息与连续信源 644.1 连续随机变量集合的熵 644.1.1 连续随机变量的离散化 654.1.2 连续随机变量集的熵 654.1.3 连续随机变量集的条件熵 654.1.4 连续随机变量集的联合熵 664.1.5 连续随机变量集合差熵的性质 664.1.6 连续随机变量集合的信息散度 684.2 离散时间高斯信源的熵 694.2.1 一维高斯随机变量集的熵 694.2.2 多维独立高斯随机变量集的熵 694.2.3 多维相关高斯随机变量集的熵 694.3 连续最大熵定理 704.3.1 限峰值最大熵定理 714.3.2 限功率最大熵定理 714.3.3 熵功率和剩余度 724.4 连续随机变量集的平均互信息 724.4.1 连续随机变量集的平均互信息 724.4.2 连续随机变量集平均互信息的性质 734.5 离散集与连续集之间的互信息 754.5.1 离散事件与连续事件之间的互信息 764.5.2 离散集合与连续集合的平均互信息 76本章小结 77思考题 77习题 77第5章 无失真信源编码 805.1 概述 805.1.1 信源编码器 805.1.2 信源编码的分类 815.1.3 分组码 825.2 定长码 835.2.1 无失真编码条件 835.2.2 信源序列分组定理 845.2.3 定长码信源编码定理 865.3 变长码 885.3.1 异前置码的性质 885.3.2 变长码信源编码定理 905.4 哈夫曼编码 935.4.1 二元哈夫曼编码 935.4.2......余下全文>>
信道编码在我们平时的通信中用在那一层？是要我们自己手动进行编码，还是电脑自动完成信道编码？求解？？
信道编码一般在物理层，当然要自己编写，mat骇ab中也有一些简单的信道编码，但是多数还是要自己编写的
扫一扫手机访问
