https://github.com/jafetsoto/ie0527_p_simulacion
Simulación de la implementación de un chat de texto entre la habitación de una casa y una casita de árbol en el jardín.
https://github.com/jafetsoto/ie0527_p_simulacion
bpsk hamming-coding hamming-decoding huffman-coding huffman-decoding python simulation
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Simulación de la implementación de un chat de texto entre la habitación de una casa y una casita de árbol en el jardín.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/jafetsoto/ie0527_p_simulacion
- Owner: jafetsoto
- Created: 2023-11-18T00:31:18.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-12-02T19:49:47.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-08T07:23:40.493Z (4 months ago)
- Topics: bpsk, hamming-coding, hamming-decoding, huffman-coding, huffman-decoding, python, simulation
- Language: Python
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- Size: 516 KB
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## IE0527_P_Simulacion:
Este repositorio almacena el código y recursos necesarios para simular la comunicación entre una habitación de una casa y una casita de árbol en el jardín; se establece un mensaje de texto de entrada que está previamente generado, codificamos el mensaje en la fuente utilizando el algoritmo de Huffman y para la codificación del canal se utilizará Hamming para agregar la capacidad de detección de errores; la señal se transmitirá por radiofrecuencia.
# Escenario hipotético:
Simulación de un chat de texto, entre la habitación de una casa y una casita en el árbol.
## Carga del archivo:
El mensaje que enviaremos en la simulación se encuentra en:
```
PySIM/datasets/INPUT.txt
```
Y la simulación tomará en cuenta que este archivo de texto fue previamente generado.
## Codificación de la fuente:
Para la codificación de la fuente implementamos el algoritmo de [Huffman](https://www.youtube.com/watch?v=dM6us854Jk0). Una vez que hemos codificado el texto, procedemos a codificar el árbol, incorporando meta datos a la señal del texto codificado. La estructura de nuestra señal es la siguiente:
Primero añadimos 4 bits que indican el tamaño en bytes del código que define el árbol de Huffman; la señal codificada del árbol se forma representando los símbolos en grupos de 6 bits, que se decodifican con el , estos grupos de 6 bits se acomodan da mayor a menor frecuencia en la codificación del árbol; seguidamente se agregan los tamaños de las frecuencias que se indican en un paquete de 4 bits para cada símbolo, finalmente se toman los bits del código de Huffman de cada símbolo, se concatenan y se agrega el código del texto codificado al final del código completo de la señal codificada en la fuente.
### Ejemplo:
Para ejemplificar los resultados de la simulación tomamos como texto el código de entrada **110101011101**. La codificación de Huffman para este texto es **110101011101**
> [!IMPORTANT]
> Estos metadatos no se aprecian en las señales de ejemplo, debido a que aumentan considerablemente la cantidad de bits y no permiten apreciar claramente las señales.
> [!NOTE]
> El código para la codificación de la fuente se encuentra en:
```
PySIM/src/CODIFICADOR.py
```
## Codificación del canal:
Implementamos el algoritmo de [Hamming](https://www.youtube.com/watch?v=WdmGSWrcMvM) para codificar el código generado en la etapa de codificación de fuente; este algoritmo nos permite la corrección de errores en la recepción del mensaje, incorporando bits de paridad al código.
### Ejemplo:
Al ingresar el código generado por el algoritmo de Huffman, la codificación Hamming resultante es **10111010010111011**
> [!NOTE]
> El código de la codificación Hamming se encuentra en:
```
PySIM/src/HAMMING.py
```
## Modulación:
Para la modulación del código generado por el algoritmo de Hamming, utilizaremos BPSK, que nos permite representar los bits codificados por medio de 2 fases de onda portadora.
### Ejemplo:
Al recibir el código de bits **110101011101**, la codificación PSK genera la siguiente señal de salida:
> [!NOTE]
> El código de la modulación BPSK se encuentra en:
```
PySIM/src/PSK.py
```
## Transmisión:
Simulamos un medio con ruido y una atenuación de la señal del 50%, para simular componentes y medios ruidosos que podríamos esperar en la aplicación real de un proyecto de este estilo.
### Ejemplo:
Para la señal transmitida utilizamos el resultado de la señal PSK que diseñamos en la etapa de modulación, el grafico de la señal transmitida es el siguiente:
> [!NOTE]
> Código almacenado en:
```
PySIM/src/TRANSMISION.py
```
## Demodulación:
Para demodular la señal transmitida utilizamos un comparador individual de señales; para conocer si el resultado de la transmisión con ruido representa un 0 o un 1. La comparación entre la señal del primer bit enviado y las máscaras de las señales para 0 y 1 es:
### Ejemplo:
Continuando con nuestro ejemplo, la señal demodulada del código de ejemplo es:
Que coincide con la señal modulada. Generando el código **10111010010111011**, que coincide por el código generado en la etapa de *codificación de canal*.
> [!NOTE]
> La demodulación se encuentra en:
```
PySIM/src/PSK.py
```
## Decodificación de canal:
Manteniendo la lógica de la simulación, implementamos la extracción de código codificado por el algoritmo de Hamming.
### Ejemplo:
Al ejecutar la simulación el código decodificado es **110101011101**; que era el texto inicial de nuestro ejemplo.
> [!NOTE]
> El código de la decodificación Hamming se encuentra en:
```
PySIM/src/HAMMING.py
```
## Decodificación de fuente:
Una vez que obtenemos el código decodificado de la señal transmitida, debos realizar la decodificación de Huffman, para conocer el texto original que fue enviado.
> [!NOTE]
> El código para la decodificación en el receptor se encuentra en:
```
PySIM/src/CODIFICADOR.py
```