EXAMEN FINAL TEORIA

Question 1 of 56

1

1.-Según la tabla, el código << 10001110110 >> es la codificación de:

Select one or more of the following:

Soleado, Lluvia, Bruma, Bruma
Soleado, Bruma, Bruma, Lluvia, Nublado
Soleado, Bruma, Bruma, Bruma, Lluvia
Soleado, Bruma, Bruma, Lluvia

Explanation

Question 2 of 56

1

2.-Según la tabla, el código << 01101101110>> es la codificación de:

Select one or more of the following:

Bruma, Lluvia, Nublado, Lluvia
Bruma, Nublado, Nublado, Nublado
Bruma, Nublado, Nublado, Lluvia
Bruma, Nublado, Nublado, Bruma

Explanation

Question 3 of 56

1

3.- Cual es la longitud media del código en binits:

Select one or more of the following:

15/8
12/8
3/24

Explanation

Question 4 of 56

1

4.- ¿Cómo identificar el cambio de una palabra código a otra?

Select one or more of the following:

Por un separador
Por la última palabra
Por la primera palabra
El código especifica

Explanation

Question 5 of 56

1

5.-Teoría de la Información es:

Select one or more of the following:

Una disciplina científica
Una disciplina electrónica
El estudio de datos en redes
Un estudio informático

Explanation

Question 6 of 56

1

6.- Complete: Un código es:
Una ………………… entre dígitos ………… y binarios

Select one or more of the following:

correspondencia- decimales
unión -decimales
Representación - hexadecimales
correspondencia-Decimales

Explanation

Question 7 of 56

1

7.-Una palabra código está formado por:

Select one or more of the following:

10 secuencias binarias
10 secuencias decimales
10 secuencias decimales y binarios
Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 8 of 56

1

8.- Elija el par de palabras que completa correctamente la siguiente oración.
Los símbolos………… están formados por……… dígitos decimales

Select one or more of the following:

fuente-diez
código-doce
mensaje-diez
fuente-doce

Explanation

Question 9 of 56

1

9.- Escoja

En teoría de la información:
Según……….. Una representación binaria equivale a un dígito decimal

Select one or more of the following:

Markov
Culley
Shannon
Abramson

Explanation

Question 10 of 56

1

10.- ¿Que es la entropía?

Select one or more of the following:

Medida de la probabilidad existente en una fuente de información.
Medida de la incertidumbre existente en una fuente de información.
Medida de la incertidumbre existente en el alfabeto código.

Explanation

Question 11 of 56

1

11.- Con cuál de estas fórmulas se representa el cálculo de “x” unidad de información?

Select one or more of the following:

I(E)=log 1/P(E)
I(E)=log (P(E))
I(E)=log_10 1/P(E)

Explanation

Question 12 of 56

1

12.-Cual de estos NO es una unidad de información:

Select one or more of the following:

Hartleys
nats
almud

Explanation

Question 13 of 56

1

13.- Que necesito para poder describir una fuente de memoria nula con respecto a sus símbolos:

Select one or more of the following:

las probabilidades y su entropía
la entropía y el alfabeto código
el alfabeto fuente y las probabilidades

Explanation

Question 14 of 56

1

14.- Que representa la curva en el siguiente grafico para el cálculo de la entropía?

Select one or more of the following:

La variación del logaritmo natural de x
El punto donde la probabilidad es 1
El cambio de la incertidumbre

Explanation

Question 15 of 56

1

15.-En que consiste una fuente de información de Markov.

Select one or more of the following:

En que la presencia de un determinado símbolo depende de un número finito de m símbolos precedentes.
En que los símbolos son emitidos siguiendo una ley de probabilidad
En que no sigue ninguna probabilidad de ocurrencia y aparece de manera randómica según un determinado código.
La fuente de Markov, sus símbolos son previamente definidos sin seguir ninguna probabilidad ni símbolos precedentes

Explanation

Question 16 of 56

1

16.-Con qué probabilidad una fuente ergódica emite una secuencia de símbolos:

Select one or more of the following:

Con probabilidad 0.5
Con probabilidad 1
Con probabilidad 5/14

Explanation

Question 17 of 56

1

17.-Una cadena de Markov estacionara y finita queda completamente definida cuando se conoce principalmente:

Select one or more of the following:

Espacio de estados finito, una matriz de probabilidades de transición de un sólo paso estacionara y el vector de probabilidad inicial.
Espacio infinito de estados, una matriz de probabilidades y el vector de probabilidad inicial.
Espacio de estados no finito, una matriz de probabilidades de transición de uno o más pasos estacionarios y el vector de probabilidad inicial y final.
Espacio no finito de estados, una matriz de probabilidades y no posee vector de probabilidad inicial.

Explanation

Question 18 of 56

1

18.-Dada una fuente de Markov de orden de orden n y alfabeto [a1,a2...am] y sean [ p(a1), p(a2)......p(am)] las probabilidades absolutas de los símbolos. Se denomina fuente afín de A y la representamos por A*

Select one or more of the following:

A la fuente de memoria nula que no tiene el mismo alfabeto que A pero igual juego de probabilidades
A la fuente de memoria nula que tiene el mismo alfabeto que A y distinto juego de probabilidades
A la fuente de memoria nula que tiene el mismo alfabeto que A e igual juego de probabilidades
A la fuente de Markov que tiene el mismo alfabeto que A y distinto juego de probabilidades

Explanation

Question 19 of 56

1

19.-Sea una fuente de Markov de orden N y alfabeto A = [a1,a2...an], la extensión de orden n de la fuente será:

Select one or more of the following:

Otra fuente de Markov de alfabeto N^n elementos, estando cada elemento formado por n símbolos de A
No posee extensión orden n, y la extensión será mayor a la del alfabeto A
Una fuente de memoria nula de alfabeto con el símbolo inicial y final intercambiados pero lo demás será el mismo alfabeto que A.
Otra fuente de Markov con orden n-1, y los símbolos de a_n-1.

Explanation

Question 20 of 56

1

20.- Un código ………………..es aquel que asigna ……………de los símbolos del alfabeto fuente S a una secuencia fija de símbolos del alfabeto código X.

Select one or more of the following:

Bloque - cada uno
univocamente decodificable - cada uno
instantáneo - cada uno
Bloque – varios

Explanation

Question 21 of 56

1

21.- Se dice……………………si, y solamente si, su extensión de orden n es no singular para, cualquier valor………..de n.

Select one or more of the following:

unívocamente decodificable – infinito
unívocamente decodificable – finito
código instantáneo – finito
código bloque – infinito

Explanation

Question 22 of 56

1

22.- Un ………………se denomina no singular si todas sus palabras son …………..

Select one or more of the following:

código univocamente decodificable – distintas
código bloque – distintas
código instantáneo – distintas
código bloque – iguales

Explanation

Question 23 of 56

1

23.- Un código unívocamente decodificable se denomina instantáneo cuando:
Es posible decodificar las………. de una secuencia sin precisar el conocimiento de los………….que las suceden.

Select one or more of the following:

Palabras - Símbolos
Palabras – Códigos
Símbolos – Palabras
Fuentes – Códigos

Explanation

Question 24 of 56

1

24.- ¿Qué es la inecuación McMillan?
Es un teorema de la teoría de códigos que reduce la existencia de………………… al cumplimiento de la inecuación de Kraft.

Select one or more of the following:

Códigos decodificables
Códigos unívocamente decodificables
Códigos unívocamente codificables
Códigos bloques

Explanation

Question 25 of 56

1

25.- Seleccione la inecuación de Kraft:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 26 of 56

1

26.- ¿Qué sucede si no se cumple la Inecuación de Kraft?

Select one or more of the following:

El código es unívocamente decodificable y no puede ser un código bloque instantáneo.
El código no es unívocamente decodificable y no puede ser un código bloque instantáneo.
El código decodificable y es un código bloque instantáneo.
El código es codificable y es un código bloque instantáneo

Explanation

Question 27 of 56

1

27.- La longitud media del código se define como:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 28 of 56

1

28.- Un código será compacto si su longitud media es ___________ que la longitud media de todos los códigos unívocos que pueden aplicarse a la misma fuente y el mismo alfabeto.

Select one or more of the following:

Mayor
Menor
Igual o menor
Igual o mayor

Explanation

Question 29 of 56

1

29.- La condición de igualdad es que _______ sea un número entero para cualquier valor de i.

Select one or more of the following:

Explanation

Question 30 of 56

1

30.- Cuál es la ecuación del primer teorema de Shannon

Select one or more of the following:

Explanation

Question 31 of 56

1

31.- Un código instantáneo, correspondiente a una fuente de información cualquiera, tendrá una longitud media __________ que la entropía de la fuente.

Select one or more of the following:

Menor
Igual o mayor
Igual o menor
Mayor

Explanation

Question 32 of 56

1

32.- La inecuación de McMillan garantiza que cualquier conjunto de longitudes de palabras válido para un código unívoco, lo es también para un código _______

Select one or more of the following:

instantáneo
bloque
no singular
singular

Explanation

Question 33 of 56

1

33.-Un código instantáneo y una fuente de memoria nula, L debe ser igual o mayor que H, (S). Además L alcanzará su valor mínimo si, y solamente si, pueden elegirse ________, li, iguales a log, (l/Pi).

Select one or more of the following:

Las longitudes de las palabras
probabilidades de las palabras
la entropía de la fuente
las secuencias de símbolos

Explanation

Question 34 of 56

1

34.- Si las longitudes de las palabras cumplen la inecuación de Kraft son aceptables para construir un código_______

Select one or more of the following:

unívoco
instantáneo
singular
bloque

Explanation

Question 35 of 56

1

35.- Construcción de códigos binarios compactos binarios

Ponga en orden los pasos
a. formar secuencias de fuentes reducidas
b. fijarse en que el código compacto instantáneo binario de la fuente está formado por las palabras 0 y 1
c. deducir secuencias de código conociendo la fuente inmediata

Select one or more of the following:

a,c,b
a,b,c
c,a,b
c,b,a

Explanation

Question 36 of 56

1

36.- Supongamos que L es la longitud media de un código r-ario, unívoco, de la fuente S. L no puede ser inferior a H, (S). Según esto, se define η, _______ del código, como
η=(H_r (S))/L

Select one or more of the following:

el rendimiento
la redundancia
la entropia
la longitud media

Explanation

Question 37 of 56

1

37.- Si el canal de información tiene ruido:

Select one or more of the following:

La equivocación es nula
La equivocación no sera nula
La equivocación es 1

Explanation

Question 38 of 56

1

38.- Un canal de información viene determinado por:

Select one or more of the following:

una matriz de entrada
Un alfabeto de entrada, salida y un conjunto de probabilidades condicionales
Alfabeto de salida.
Un conjunto de probabilidades

Explanation

Question 39 of 56

1

39.- ¿Qué contiene principalmente un canal telemétrico binario?

Select one or more of the following:

Cualquier secuencia de dígitos decimales
Número de dígitos binarios a transmitir en un sistema de comunicación
Información que no tiene ningún significado
Cuatro condiciones constituyen los símbolos mensaje

Explanation

Question 40 of 56

1

40.- Un canal de gran importancia teórica es el….

Select one or more of the following:

Telemétrico Binario.
Binario simétrico.
Medio de transmisión Determinante.
Símbolo Binario.

Explanation

Question 41 of 56

1

41.- El canal es una reducción elementa que…..

Select one or more of the following:

Determina combina los símbolos del alfabeto a reducir la información mutua de un canal
Puede repetirse un cierto número de veces formando la reducción elemental
Calcula la información media suministrada por una fuente de información
Mide capacidad de un canal de información es función exclusivamente de sus probabilidades condicionales.

Explanation

Question 42 of 56

1

42.- Un canal de información está completamente definido por:

Select one or more of the following:

Un alfabeto.
Una matriz.
Símbolos.
Un valor nulo.

Explanation

Question 43 of 56

1

43.- ¿A que dio lugar la Información mutua de alfabetos diferentes?

Select one or more of the following:

Consideración de la secuencia de entropías
La, información mutua de un canal cualquiera
Símbolos correspondientes a las filas y las columnas
A la probabilidad de que un símbolo de entrada

Explanation

Question 44 of 56

1

44.- Los diferentes símbolos de salida de un canal se presentan de acuerdo con un conjunto de:

Select one or more of the following:

Probabilidades
Símbolos
Variables
Teoremas

Explanation

Question 45 of 56

1

45.- Según el primer teorema de Shannon, la entropía de un alfabeto se interpreta como:

Select one or more of the following:

el número medio de bits necesarios para representar un símbolo de ese alfabeto.
codificación de fuentes de comportamiento estadístico fijo y definido
la estadística de la fuente a codificar varía de un símbolo a otro

Explanation

Question 46 of 56

1

46.- ¿cómo se conocen a los algoritmos que permiten enviar y recibir información?

Select one or more of the following:

Código Golay
Campos finitos
WLLN

Explanation

Question 47 of 56

1

47.- ¿Cuál es el método o secuencia que nos permite enviar secuencias largas de información?

Select one or more of the following:

ARQ
DMC
WLLN

Explanation

Question 48 of 56

1

48.- Si el canal de información no tiene ruido:

Select one or more of the following:

La equivocación es nula
La equivocación no sera nula
La equivocación es 1

Explanation

Question 49 of 56

1

49.- El segundo teorema de Shannon trata

Select one or more of the following:

De la cantidad de información con error que puede obtenerse de un cierto canal.
De la cantidad de información sin error que no puede obtenerse de un cierto canal.
De la cantidad de información sin error que puede obtenerse de un cierto canal.

Explanation

Question 50 of 56

1

50.- Se denomina regla de decisión a la función que especifica el símbolo de único que corresponde a cada símbolo de _.

Select one or more of the following:

entrada - salida
salida - entrada
salida – salida

Explanation

Question 51 of 56

1

51.- La probabilidad de error de un canal será con la regla de decisión que asigna a cada símbolo de salida el símbolo de de mayor probabilidad.

Select one or more of the following:

mínima – salida
máxima - salida
mínima – entrada

Explanation

Question 52 of 56

1

52.- La finalidad del segundo teorema de Shannon es definir las _ fundamentales que un canal _ ofrece a la transmisión de mensajes sin error.

Select one or more of the following:

probabilidades - confiable
limitaciones – no confiable
probabilidades – no confiable

Explanation

Question 53 of 56

1

53.- La probabilidad de mensaje erróneo

Select one or more of the following:

No depende normalmente de las probabilidades a priori.
Depende normalmente de las probabilidades a priori.
Depende normalmente de las probabilidades.

Explanation

Question 54 of 56

1

54.- El segundo teorema de Shannon dice
a) La probabilidad de mensaje erróneo es
b) Menor que cualquier número positivo
c) Menor que la capacidad C del canal
d) Para cualquier velocidad de mensaje
e) Existen códigos tales que

Seleccione el orden en el que es:

Select one or more of the following:

a, c, d, e, b
d, b, e, a, b
d, c, e, a, b
a, b, d, e, c

Explanation

Question 55 of 56

1

55.- Un procedimiento más eficaz para variar la velocidad de los mensajes consiste en:
a) Fijar el ordenamiento de la extensión
b) La cantidad de información sin error que puede obtenerse de un cierto canal
c) Variar el número de símbolos de entrada usados como mensajes
d) Definir las limitaciones fundamentales que un canal no confiable ofrece a la transmisión de mensajes sin error.

	Created by David Bassante over 10 years ago

Quiz on EXAMEN FINAL TEORIA, created by David Bassante on 05/12/2014.

EXAMEN FINAL TEORIA

EXAMEN FINAL TEORIA

Question 1 of 56

1.-Según la tabla, el código << 10001110110 >> es la codificación de:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 2 of 56

2.-Según la tabla, el código << 01101101110>> es la codificación de:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 3 of 56

3.- Cual es la longitud media del código en binits:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 4 of 56

4.- ¿Cómo identificar el cambio de una palabra código a otra?

Select one or more of the following:

Explanation

Question 5 of 56

5.-Teoría de la Información es:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 6 of 56

6.- Complete: Un código es: Una ………………… entre dígitos ………… y binarios

Select one or more of the following:

Explanation

Question 7 of 56

7.-Una palabra código está formado por:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 8 of 56

8.- Elija el par de palabras que completa correctamente la siguiente oración. Los símbolos………… están formados por……… dígitos decimales

Select one or more of the following:

Explanation

Question 9 of 56

9.- Escoja En teoría de la información: Según……….. Una representación binaria equivale a un dígito decimal

Select one or more of the following:

Explanation

Question 10 of 56

10.- ¿Que es la entropía?

Select one or more of the following:

Explanation

Question 11 of 56

11.- Con cuál de estas fórmulas se representa el cálculo de “x” unidad de información?

Select one or more of the following:

Explanation

Question 12 of 56

12.-Cual de estos NO es una unidad de información:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 13 of 56

13.- Que necesito para poder describir una fuente de memoria nula con respecto a sus símbolos:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 14 of 56

14.- Que representa la curva en el siguiente grafico para el cálculo de la entropía?

Select one or more of the following:

Explanation

Question 15 of 56

15.-En que consiste una fuente de información de Markov.

Select one or more of the following:

Explanation

Question 16 of 56

16.-Con qué probabilidad una fuente ergódica emite una secuencia de símbolos:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 17 of 56

17.-Una cadena de Markov estacionara y finita queda completamente definida cuando se conoce principalmente:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 18 of 56

18.-Dada una fuente de Markov de orden de orden n y alfabeto [a1,a2...am] y sean [ p(a1), p(a2)......p(am)] las probabilidades absolutas de los símbolos. Se denomina fuente afín de A y la representamos por A*

Select one or more of the following:

Explanation

Question 19 of 56

19.-Sea una fuente de Markov de orden N y alfabeto A = [a1,a2...an], la extensión de orden n de la fuente será:

Select one or more of the following:

Explanation

Question 20 of 56

6.- Complete: Un código es:
Una ………………… entre dígitos ………… y binarios

8.- Elija el par de palabras que completa correctamente la siguiente oración.
Los símbolos………… están formados por……… dígitos decimales

9.- Escoja

En teoría de la información:
Según……….. Una representación binaria equivale a un dígito decimal

23.- Un código unívocamente decodificable se denomina instantáneo cuando:
Es posible decodificar las………. de una secuencia sin precisar el conocimiento de los………….que las suceden.

24.- ¿Qué es la inecuación McMillan?
Es un teorema de la teoría de códigos que reduce la existencia de………………… al cumplimiento de la inecuación de Kraft.

35.- Construcción de códigos binarios compactos binarios

Ponga en orden los pasos
a. formar secuencias de fuentes reducidas
b. fijarse en que el código compacto instantáneo binario de la fuente está formado por las palabras 0 y 1
c. deducir secuencias de código conociendo la fuente inmediata

36.- Supongamos que L es la longitud media de un código r-ario, unívoco, de la fuente S. L no puede ser inferior a H, (S). Según esto, se define η, _______ del código, como
η=(H_r (S))/L