信息论与编码ppt课件
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《信息论与编码》课件1第2章
I(ai)是一个随机变量并不难理解。因为ai发生可以使收 信者获得大小为I(ai)的自信息,然而在信源未发出消息之 前,收信者不仅对ai是否发生具有不确定性,而且对于能 够获得多少自信息也是不确定的。因此,伴随着X=ai的随 机发生而发生的自信息I(ai)是一个随机变量,并且与随机 变量X具有相同的概率分布, 即自信息I(ai)是一个发生概率 为P(X=ai)
如果消息ai已发生,则该消息发生所含有的自信息定 义为
1
1
I (ai ) log P(ai ) log pi
(2.4)
第2章 离散无记忆信源与信息熵
可以很容易地证明, 自信息的定义满足上面提出的四个
(1) 此自信息的定义是根据消息发生的概率建立的一个 工程定义,而不是根据这个消息对人的实际意义而建立的 定义。这一纯粹技术性的定义仅仅抓住了“信息”一词在
(2) 自信息I(ai) 在消息ai发生之前,自信息I(ai)表示ai发生的不确定性; 在消息ai发生以后,自信息I(ai)表示ai所含有的(或提
第2章 离散无记忆信源与信息熵
(3) 在式(2.4)中关于对数的底未作明确规定。这是 因为对数的底仅仅影响到度量的单位,实际中可根据
如果取对数的底为2,则所得信息量的单位为比特 (bit, binary unit),此时logx用lbx
第2章 离散无记忆信源与信息熵
第2章 离散无记忆信源与信息熵
2.1 离散无记忆信源 2.2 自信息和熵 2.3 熵函数的性质 2.4 联合事件的熵及其关系 2.5 连续信源的信息测度 习题2
第2章 离散无记忆信源与信息熵
信息理论的研究对象是以各类信息的获取、表示、 传输和处理为目的的信息系统。图2-1给出了一个典型 的通信系统物理模型。在这样的通信系统中,一个贯 穿始终的、最基本的问题便是信息,即信源输出的是 信息,在系统中传输的是信息,接收者获得的也是信 息。可见,在信息理论的学习和研究中,首先需要对
如果消息ai已发生,则该消息发生所含有的自信息定 义为
1
1
I (ai ) log P(ai ) log pi
(2.4)
第2章 离散无记忆信源与信息熵
可以很容易地证明, 自信息的定义满足上面提出的四个
(1) 此自信息的定义是根据消息发生的概率建立的一个 工程定义,而不是根据这个消息对人的实际意义而建立的 定义。这一纯粹技术性的定义仅仅抓住了“信息”一词在
(2) 自信息I(ai) 在消息ai发生之前,自信息I(ai)表示ai发生的不确定性; 在消息ai发生以后,自信息I(ai)表示ai所含有的(或提
第2章 离散无记忆信源与信息熵
(3) 在式(2.4)中关于对数的底未作明确规定。这是 因为对数的底仅仅影响到度量的单位,实际中可根据
如果取对数的底为2,则所得信息量的单位为比特 (bit, binary unit),此时logx用lbx
第2章 离散无记忆信源与信息熵
第2章 离散无记忆信源与信息熵
2.1 离散无记忆信源 2.2 自信息和熵 2.3 熵函数的性质 2.4 联合事件的熵及其关系 2.5 连续信源的信息测度 习题2
第2章 离散无记忆信源与信息熵
信息理论的研究对象是以各类信息的获取、表示、 传输和处理为目的的信息系统。图2-1给出了一个典型 的通信系统物理模型。在这样的通信系统中,一个贯 穿始终的、最基本的问题便是信息,即信源输出的是 信息,在系统中传输的是信息,接收者获得的也是信 息。可见,在信息理论的学习和研究中,首先需要对
精品课课件信息论与编码(全套讲义)
拓展应用领域 信息论的应用领域将进一步拓展,如生物信息学、 量子信息论等新兴领域,以及与人工智能、大数 据等技术的结合。
跨学科交叉融合
信息论将与更多学科进行交叉融合,如物理学、 化学、社会学等,共同推动信息科学的发展。
编码技术的发展趋势
高效编码算法
随着计算能力的提升,更高效的编码算法将不断涌现,以提高数据 传输和存储的效率。
智能化编码
借助人工智能和机器学习技术,编码将实现智能化,自适应地调整 编码参数以优化性能。
跨平台兼容性
未来的编码技术将更加注重跨平台兼容性,以适应不同设备和网络环 境的多样性。
信息论与编码的交叉融合
理论与应用相互促进
信息论为编码技术提供理论支持, 而编码技术的发展又反过来推动 信息论的深入研究。
共同应对挑战
精品课课件信息论与编码(全套 讲义)
目
CONTENCT
录
• 信息论基础 • 编码理论 • 信道编码 • 信源编码 • 信息论与编码的应用 • 信息论与编码的发展趋势
01
信息论基础
信息论概述
信息论的研究对象
研究信息的传输、存储、处理和变换规律的科学。
信息论的发展历程
从通信领域起源,逐渐渗透到计算机科学、控制论、 统计学等多个学科。
卷积编码器将输入的信息序列按位输入到一个移位寄存器中,同时根据生成函数将移位寄存 器中的信息与编码器中的冲激响应进行卷积运算,生成输出序列。
卷积码的译码方法
卷积码的译码方法主要有代数译码和概率译码两种。代数译码方法基于最大似然译码准则, 通过寻找与接收序列汉明距离最小的合法码字进行译码。概率译码方法则基于贝叶斯准则, 通过计算每个合法码字的后验概率进行译码。
04
跨学科交叉融合
信息论将与更多学科进行交叉融合,如物理学、 化学、社会学等,共同推动信息科学的发展。
编码技术的发展趋势
高效编码算法
随着计算能力的提升,更高效的编码算法将不断涌现,以提高数据 传输和存储的效率。
智能化编码
借助人工智能和机器学习技术,编码将实现智能化,自适应地调整 编码参数以优化性能。
跨平台兼容性
未来的编码技术将更加注重跨平台兼容性,以适应不同设备和网络环 境的多样性。
信息论与编码的交叉融合
理论与应用相互促进
信息论为编码技术提供理论支持, 而编码技术的发展又反过来推动 信息论的深入研究。
共同应对挑战
精品课课件信息论与编码(全套 讲义)
目
CONTENCT
录
• 信息论基础 • 编码理论 • 信道编码 • 信源编码 • 信息论与编码的应用 • 信息论与编码的发展趋势
01
信息论基础
信息论概述
信息论的研究对象
研究信息的传输、存储、处理和变换规律的科学。
信息论的发展历程
从通信领域起源,逐渐渗透到计算机科学、控制论、 统计学等多个学科。
卷积编码器将输入的信息序列按位输入到一个移位寄存器中,同时根据生成函数将移位寄存 器中的信息与编码器中的冲激响应进行卷积运算,生成输出序列。
卷积码的译码方法
卷积码的译码方法主要有代数译码和概率译码两种。代数译码方法基于最大似然译码准则, 通过寻找与接收序列汉明距离最小的合法码字进行译码。概率译码方法则基于贝叶斯准则, 通过计算每个合法码字的后验概率进行译码。
04
信息论与编码全部课件-PPT精选文档398页
• 通常取对数的底为2,单位为比特(bit)。
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
34
2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
19
1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
20
1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
35
2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
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2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
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1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
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1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
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2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
信息论与编码课件910PPT
消息的形式可以是离散消息(如汉字、符号、字母) 或连续消息(如图像、语音)。
信源消息中的信息是一个时变的不可预知的函数,因 此,描述信源消息或对信源建模,随机过程是一个有效的 工具,随机过程的特性依赖于信源的特性。
离散信源和连续信源
信源的输出被抽象为一个随机变量序列(随机过程)
离散信源:如果信源输出的随机变量取值于某一离散符号集 合,消息在时间和幅值上均是离散的,就叫做离散信源。
pi
log
[
1] pi
自信息量的单位取决于对数选取的底。
单位:比特bit、奈特nat、笛特Det 。
当对数的底取2时,单位为比特bit
当以自然数e为底时,单位为奈特nat(理论推导常用)
当以10为底时,单位为笛特Det(工程计算常用)
表
对数及常用公式
y=log10x y=logbx
x=10y x=by
➢ 离散(数字)消息,一组未知量,可用随机序列来描述: X=(X1…Xi…Xn)
➢ 连续(模拟)消息,未知量,它可用随机过程来描述: X(t)
信息:它是更高层次哲学上的抽象,是信号与消 息的更高表达层次。
信息、消息和信号
❖ 信息、消息和信号是既有区别又有联系的三 个不同的概念。
消息中包含信息,是信息的载体。 信号携带着消息,它是消息的运载工具。
什么是信息?
就狭义而言,在通信中对信息的表达分为 三个层次:信号、消息、信息。 信号:是信息的物理表达层,是三个层次 中最具体的层次。它是一个物理量,是一 个载荷信息的实体,可测量、可描述、可 显示。
消息:(或称为符号)是信息的数学表达层,它虽 不是一个物理量,但是可以定量地加以描述,它 是具体物理信号的进一步数学抽象,可将具体物 理信号抽象为两大类型:
信源消息中的信息是一个时变的不可预知的函数,因 此,描述信源消息或对信源建模,随机过程是一个有效的 工具,随机过程的特性依赖于信源的特性。
离散信源和连续信源
信源的输出被抽象为一个随机变量序列(随机过程)
离散信源:如果信源输出的随机变量取值于某一离散符号集 合,消息在时间和幅值上均是离散的,就叫做离散信源。
pi
log
[
1] pi
自信息量的单位取决于对数选取的底。
单位:比特bit、奈特nat、笛特Det 。
当对数的底取2时,单位为比特bit
当以自然数e为底时,单位为奈特nat(理论推导常用)
当以10为底时,单位为笛特Det(工程计算常用)
表
对数及常用公式
y=log10x y=logbx
x=10y x=by
➢ 离散(数字)消息,一组未知量,可用随机序列来描述: X=(X1…Xi…Xn)
➢ 连续(模拟)消息,未知量,它可用随机过程来描述: X(t)
信息:它是更高层次哲学上的抽象,是信号与消 息的更高表达层次。
信息、消息和信号
❖ 信息、消息和信号是既有区别又有联系的三 个不同的概念。
消息中包含信息,是信息的载体。 信号携带着消息,它是消息的运载工具。
什么是信息?
就狭义而言,在通信中对信息的表达分为 三个层次:信号、消息、信息。 信号:是信息的物理表达层,是三个层次 中最具体的层次。它是一个物理量,是一 个载荷信息的实体,可测量、可描述、可 显示。
消息:(或称为符号)是信息的数学表达层,它虽 不是一个物理量,但是可以定量地加以描述,它 是具体物理信号的进一步数学抽象,可将具体物 理信号抽象为两大类型:
《信息论与编码》课件
优点
可以快速计算出哈希值,常用于数据完整性验证和密码存储。
缺点
对于某些输入,哈希函数可能产生冲突,即不同的输入可能会产生相同的哈希值。
信息论的应用
05
数据压缩
数据压缩是信息论的一个重要应用,通过编码技术减少数据冗余,提高存储和传输效率。
压缩算法
常见的压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码、LZ77和LZ78等,这些算法利用数据的统计特性进行压缩。
定义
RSA(Rivest-Shamir-Adleman)、ECC(椭圆曲线加密)等。
常见的非对称加密算法
密钥管理相对简单,安全性较高。
优点
加密速度较慢,通常比对称加密算法慢几个数量级。
缺点
定义
哈希函数是一种将任意长度的数据映射为固定长度哈希值的函数。
常见的哈希函数
MD5(Message Digest Algorithm 5)、SHA(Secure Hash Algorithm)等。
互信息定义
条件互信息表示一个随机变量在给定另一个随机变量的条件下与第三个随机变量之间的相关性。
条件互信息定义
信源编码
02
无损压缩编码是一种完全保留原始数据,没有任何信息损失的编码方式。
有损压缩编码是一种允许一定信息损失的编码方式,通常用于图像、音频和视频等连续媒体数据的压缩。有损压缩编码通过去除数据中的冗余信息和细节来减少存储空间或传输时间。解压缩时,虽然不能完全恢复原始数据,但人眼或耳朵通常无法察觉到损失的信息。因此,它常用于需要快速传输或低成本存储的场景,如数字电视广播、互联网流媒体等。有损压缩编码的优点是压缩率高,适合处理大量数据;缺点是原始数据的完整性和真实性可能受到损失。常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG、MP3等。这些算法通过离散余弦变换、小波变换等技术来减少数据量,同时采用量化等技术来控制信息损失的程度。
《信息论与编码全部》课件
添加副标题
信息论与编码全部PPT课件
汇报人:PPT
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
信息论与编码全部PPT课件
汇报人:PPT
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
添加标题
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添加标题
添加标题
特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
信息论与编码ppt
人们对客观世界运动规律 和存在状态的认识结果
信息 传递 信息 获取
信息处理—再生 信息处理 再生
信息 传递
外部世界 问题/ 问题/环境
信息运动过程
信息 施用
二、信息论的形成和发展 信息论的形成和发展
信息论的奠基人是谁? 信息论的奠基人是谁?信息论的开创文 章是什么? 章是什么? 编码理论的开创文章是什么? 编码理论的开创文章是什么? 香龙的三大定理是什么? 香龙的三大定理是什么?
3
注意事项
1、实行请假制度 、 2、保持课堂纪律 、 3、欢迎提出反馈意见 、
4
学习方法
本课程以概率论为基础,数学推导较多, 本课程以概率论为基础,数学推导较多,学习 时主要把注意力集中到概念的理解上, 概念的理解上 时主要把注意力集中到概念的理解上,不过分 追求数学细节的推导。 追求数学细节的推导。学习时一定要从始至终 注意基本概念的理解,不断加深概念的把握。 注意基本概念的理解,不断加深概念的把握。 学习时注意理解各个概念的“用处” 学习时注意理解各个概念的“用处”,结合其 他课程理解它的意义, 他课程理解它的意义,而不要把它当作数学课 来学习,提倡独立思考, 来学习,提倡独立思考,注重思考在学习中的 重要性。 重要性
在通信系统中形式上传输的是消息,但实质上传输的是信息 在通信系统中形式上传输的是消息 但实质上传输的是信息
什么叫数据? 什么叫数据?
载有信息的可观测、可传输、 载有信息的可观测、可传输、可存储及可 处理的信号均称为数据。 处理的信号均称为数据。
17
4.信息的分类 信息的分类
语义信息:事物运动状态及方式的具体含义, 语义信息:事物运动状态及方式的具体含义, 研究信息的主体含义。 研究信息的主体含义。 语法信息:事物的状态和状态改变方式本身。 语法信息:事物的状态和状态改变方式本身。 研究事物运动出现的各种可能状态和这些状态 之间的联系。是抽象的。 之间的联系。是抽象的。(各种信息要素出现 的可能性及各要素之间的相互关系)。 的可能性及各要素之间的相互关系)。 语用信息:事物运动状态、 语用信息:事物运动状态、方式及其含义对观 察者的效用,研究信息客观价值。 察者的效用,研究信息客观价值。
第6章信息论与编码课件
增大E(R)的途径
25
6.2.1 纠错编码的基本思路
增大信道容量C
扩展带宽 加大功率 降低噪声
减小码率R
Q、N不变而减小K Q、K不变而增大N N、K不变而减小Q
增大码长N
26
6.2.2 最优译码与最大似然译码
译码器的任务是从受损的信息序列中尽 可能正确地恢复出原信息。 译码算法的已知条件是:
实际接收到的码字序列{r}, r=(r1,r2,…,rN) 发端所采用的编码算法和该算法产生的码 集XN, 满足 c i = ( c i1 , c i 2 , L , c iN ) ∈ X N 信道模型及信道参数。
则称集合V是数域F上的n维矢量空间,或称n维线性空间, n维矢量又称n重(n-tuples)。
9
矢量空间中矢量的关系
对于域F上的若干矢量 V 1 , V 2 , L , V i 及 V k 线性组合:
V k = a1V1 + a 2V 2 + L a iVi , ( a i ∈ F )
线性相关:
a1V1 + a 2V 2 + L a iVi = 0, ( a i ∈ F且不全为零)
从功能角度:检错码 、纠错码 对信息序列的处理方法:分组码、卷积码 码元与原始信息位的关系:线性码、非线 性码 差错类型:纠随机差错码、纠突发差错 码、介于中间的纠随机/突发差错码。 构码理论:代数码、几何码、算术码、组 合码等
7
差错控制系统分类
前向纠错(FEC):发端信息经纠错编码 后传送,收端通过纠错译码自动纠正传递 过程中的差错 反馈重发(ARQ):收端通过检测接收码 是否符合编码规律来判断,如判定码组有 错,则通过反向信道通知发端重发该码 混合纠错(HEC):前向纠错和反馈重发 的结合,发端发送的码兼有检错和纠错两 种能力
信息论与编码教学课件(全)
信息论与编码教学课件(全)
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
《信息论与编码》课件
发展趋势与未来挑战
探讨信息论和编码学领域面临的未 来挑战。
介绍多媒体数字信号压缩和编码技术的发展和应用。
可靠的存储与传输控制技术
解释可靠存储和传输控制技术在信息论中的重要性。
生物信息学中的应用
探讨信息论在生物信息学领域的应用和突破。
总结与展望
信息论与编码的发展历程
回顾信息论和编码学的发展历程和 里程碑。
信息技术的应用前景
展望信息技术在未来的应用前景和 可能性。
介绍误码率和信噪比的定义和关系。
2
码率与修正码率的概念
解释码率和修正码率在信道编码中的重要性。
3
线性码的原理与性质
探讨线性码的原理、特点和应用。
4
编码与译码算法的实现
详细介绍信道编码和译码算法的实现方法。
第四章 信息论应用
无线通信中的信道编码应用
探索无线通信领域中信道编码的应用和进展。
多媒体数字信号的压缩与编码技术
《信息论与编码》T课 件
# 信息论与编码 PPT课件
第一章 信息的度量与表示
信息的概念与来源
介绍信息的定义,以及信息在各个领域中的来源和 应用。
香农信息熵的定义与性质
介绍香农信息熵的概念和其在信息论中的重要性。
信息量的度量方法
详细解释如何度量信息的数量和质量。
信息压缩的基本思路
探讨信息压缩的原理和常用方法。
第二章 信源编码
等长编码与不等长编码
讨论等长编码和不等长编码的特点 和应用领域。
霍夫曼编码的构造方法与 性质
详细介绍霍夫曼编码的构造和优越 性。
香农第一定理与香农第二 定理
解释香农第一定理和香农第二定理 在信源编码中的应用。
信息论与编码课件(全部课程内容)
P(b1 | a1 ) P(b2 | a1 ) P(b | a ) P(b | a ) 2 2 [ PY | X ] 1 2 P(b1 | ar ) P(b2 | ar )
一.1.”输入符号 a,输出符号 b”的联合概率 i j
P{X a i ,Y=b j } p a i ,b j p a i p b j /a i
1。当p (ai / b j ) 1时, 1 I (ai ; b j ) log I (ai )(i 1, 2, , r; b 1, 2, , s) p (ai )
信号 a i .
收信者收到输出符号 bj 后,推测信源以概率1发
2。当p (ai〈p (ai / b j〈1时, ) ) I (ai ; b j ) log p (ai / b j ) p (ai ) 〉 i 1, 2, , r ; b 1, 2, , s ) 0(
此式称为符号 a i 和 bj 之间的互信函数. 我们把信宿收到 bj 后,从 bj 中获取关于 a i 的信 息量 I (ai ; bj ) 称为输入符号 a i 和输出符号 bj 之间 的交互信息量,简称互信息.它表示信道在把 输入符号 a i 传递为输出符号 bj 的过程中,信道 所传递的信息量.
收信者收到 b j后,推测信源发信号 a i的后验概率,反而小于 收到 b j 前推测信源发信号 a i的先验概率.
例2.3 表2.1中列出某信源发出的八种不同消息ai(i=1,2,…,8),相应的
先验概率p(ai)(i=1,2,…,8),与消息ai(i=1,2,…,8)一一对应的码字wi
(i=1,2,…,8).同时给出输出第一个码符号“0”后,再输出消息a1,a2,a3,
信息论与编码 第1章 ppt
2020/8/1
3、广义信息论
电子科技大学
无论是香农信息论还是一般信息论,都
未讨论涉及认识主体主观因素的语义信
息和语用信息,要研究信息的内在含义
和效用价值,就必然会渗透到如心理学、
生物学、神经生理学、语言学、经济学、
社会学等有关领域。
1977年,美国经济学家波拉特就曾发表 “信息经济”一文,用信息论的概念研
《辞海》对信息的解释中也明确提出: 信息、物质和能量被称为系统的三大要 素。
2020/8/1
电子科技大学
以信息为研究对象的信息科学的出现和 发展,使原来以物质、能量两者为中心 的技术科学体系转变为以物质、能量和 信息三者为中心的技术科学体系。 因此,与物质和能量的度量一样,信息 的度量也成为现代技术科学体系的基础。
电子科技大学
1、信息科学的概念
一般认为,信息科学是研究信息的度量、 获取、传递、存储、处理和施用的技术
科学。
进一步,可以从信息科学的研究对象和 研究内容两个方面来理解信息科学的概
念。
2020/8/1
①信息科学以信息为研究对象
电子科技大学
维纳曾指出:信息既不是物质,也不是 能量,信息就是信息。
维纳揭示了信息具有与物质、能量不同 的属性。
究经济现象和社会现象。
2020/8/1
电子科技大学
何为广义信息论,至今并无定论。 目前比较公认的说法为,广义信息论是 从客观和主观两个方面全面研究信息的 度量、获取、传递、存储、处理和施用 的技术科学。 在这个意义上,人们更愿意将广义信息 论称为信息科学。
2020/8/1
三、信息科学及其研究内容
Discrete Source at the Fidelity Criterion) 中,
3、广义信息论
电子科技大学
无论是香农信息论还是一般信息论,都
未讨论涉及认识主体主观因素的语义信
息和语用信息,要研究信息的内在含义
和效用价值,就必然会渗透到如心理学、
生物学、神经生理学、语言学、经济学、
社会学等有关领域。
1977年,美国经济学家波拉特就曾发表 “信息经济”一文,用信息论的概念研
《辞海》对信息的解释中也明确提出: 信息、物质和能量被称为系统的三大要 素。
2020/8/1
电子科技大学
以信息为研究对象的信息科学的出现和 发展,使原来以物质、能量两者为中心 的技术科学体系转变为以物质、能量和 信息三者为中心的技术科学体系。 因此,与物质和能量的度量一样,信息 的度量也成为现代技术科学体系的基础。
电子科技大学
1、信息科学的概念
一般认为,信息科学是研究信息的度量、 获取、传递、存储、处理和施用的技术
科学。
进一步,可以从信息科学的研究对象和 研究内容两个方面来理解信息科学的概
念。
2020/8/1
①信息科学以信息为研究对象
电子科技大学
维纳曾指出:信息既不是物质,也不是 能量,信息就是信息。
维纳揭示了信息具有与物质、能量不同 的属性。
究经济现象和社会现象。
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电子科技大学
何为广义信息论,至今并无定论。 目前比较公认的说法为,广义信息论是 从客观和主观两个方面全面研究信息的 度量、获取、传递、存储、处理和施用 的技术科学。 在这个意义上,人们更愿意将广义信息 论称为信息科学。
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三、信息科学及其研究内容
Discrete Source at the Fidelity Criterion) 中,
信息论与编码(第三章PPT)
信息论与编码
Information and Coding Theory
第3章 信道容量
1
第3章 信道容量
3.1 信道基本概念 3.2 离散无记忆信道容量 3.3 组合信道的容量 3.4 连续无记忆信道的容量 3.5 波型信道的容量
2
3.1 信道基本概念
信道物理模型 输入消息X 输出消息Y 干扰
求X的概率分布 :由方程组
0.5z1 0.25z4 0.1
0z3.250z1.25zz24
0.4 0.4
0.25z1 0.5z4 0.1
求出解为: p1 p4 4 / 30, p2 p3 11/ 30.
pi (i 1,2,3,4)是一个概率分布,必是最佳分布, C是信道容量.
3.2 离散无记忆信道容量
log p(b1) C
(1 log
)log p(b2) log p(b2) (1 )log
p(b3) p(b3)
[C [C
log log
(1 )log(1 (1 )log(1
X
信道
Y
干扰
3
3.1 信道基本概念
信道分类 根据信道用户的多少 单用户信道 多用户信道 根据信道输入端与输出端的关系 无反馈信道 有反馈信道 根据信道的参数与时间的关系 固定参数信道 时变参数信道
4
3.1 信道基本概念
根据输入与输出 随机变量的取值分类 离散信道(数字信道: 时间、取值离散) 连续信道(模拟信道: 取值连续) 半连续信道( 时间、取值一个离散,另一个连续) 波形信道(时间、取值连续)
18
3.2 离散无记忆信道容量
例3-2-2 设DMC的转移概率矩阵为
Information and Coding Theory
第3章 信道容量
1
第3章 信道容量
3.1 信道基本概念 3.2 离散无记忆信道容量 3.3 组合信道的容量 3.4 连续无记忆信道的容量 3.5 波型信道的容量
2
3.1 信道基本概念
信道物理模型 输入消息X 输出消息Y 干扰
求X的概率分布 :由方程组
0.5z1 0.25z4 0.1
0z3.250z1.25zz24
0.4 0.4
0.25z1 0.5z4 0.1
求出解为: p1 p4 4 / 30, p2 p3 11/ 30.
pi (i 1,2,3,4)是一个概率分布,必是最佳分布, C是信道容量.
3.2 离散无记忆信道容量
log p(b1) C
(1 log
)log p(b2) log p(b2) (1 )log
p(b3) p(b3)
[C [C
log log
(1 )log(1 (1 )log(1
X
信道
Y
干扰
3
3.1 信道基本概念
信道分类 根据信道用户的多少 单用户信道 多用户信道 根据信道输入端与输出端的关系 无反馈信道 有反馈信道 根据信道的参数与时间的关系 固定参数信道 时变参数信道
4
3.1 信道基本概念
根据输入与输出 随机变量的取值分类 离散信道(数字信道: 时间、取值离散) 连续信道(模拟信道: 取值连续) 半连续信道( 时间、取值一个离散,另一个连续) 波形信道(时间、取值连续)
18
3.2 离散无记忆信道容量
例3-2-2 设DMC的转移概率矩阵为
信息论与编码课件第一章优秀课件
历史回顾: 信息传输方式的变迁
在人类的历史长河中,信息传输和传播手段经 历了五次变革:
第一次变革:语言的产生 第二次变革:文字的产生 第三次变革:印刷术的发明 第四次变革:电报、电话的发明 第五次变革:计算机技术与通信技术相结合,促进
了网络的发展。
历史回顾: 信息传输方式的变迁
我国上古时期的“结 绳记事”法,史书上 有很多记载。 汉朝郑玄的《周易注》 中记载:“古者无文 字,结绳为约,事大, 大结其绳,事小,小 结其绳。”
①包含许多原来不知道的新内容信息量大 ②包含许多原来已知道的旧内容信息量小
广义的信息概念
物质、能量和信息是构成客观世界三大要素,信息 是物质和能量在空间和时间中分布的不均匀程度。 信息不是物质,信息是事物的表征,是对物质存在 状态和运动形式的一般描述。 信息存在于任何事物之中,有物质的地方就有信息, 信息充满物质世界。 信息本身看不见、摸不着,它必须依附于一定的物 质形式(如文字、声波、电磁波等)。这种运载信 息的物质称为信息的载体,一切物质都有可能成为 信息的载体。
学时数: 讲课 32学时 实验 8学时(10,14周周五9-12节?,计算中心)
上课时间和地点: 第1-4,6-16周一3、4节,1-四阶 第8周二1、2节,3-五阶
考试时间: 第17周左右
考试成绩计算: 作业+实验 :30% ; 期末考试:开卷 70% ;
答疑时间: 每周三第5、6节课(13:30-15:30)
对学习者的要求
三个重要环节
课前预习 课上认真听讲 课后认真复习消化、做作业
经常进行阶段复习
掌握知识的窍诀:反复思维实践
其他约定
不得迟到、早退、缺课,有事请假 上课时请关闭手机(或调至振动) 作业不得用纸片信纸之类,必须使用作业本 迟交的作业及纸片做的作业恕不修改,只作记
信息论与编码-第三章ppt课件
R
R
pX (x)dx pn (n) log pn (n)dn
R
R
pn (n) log pn (n)dn Hc (n)
R
信息论与编码-信道与信道容量
• 上式说明条件熵是由噪声引起的,它等于噪声信 源的熵。故条件熵也称噪声熵。
• 在加性多维连续信道中,输入矢量X、输出矢量Y 和噪声矢量n之间的关系是
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 信道分类和表示参数 ➢ 通信系统中,信道是非常重要的部分。信道的任务是
以信号方式传输信息。在信道中会引入噪声,这些都 会使信号通过信道后产生错误和失真,故信道的输入 和输出之间一般不是确定的函数关系,而是统计依赖 关系。
➢ 只要知到了信道的输入信号和输出信号以及它们之间 的统计依赖关系,则信道的全部特性就确定了。所以 可以用信道的转移概率矩阵P(Y/X)来描述信道、信道 的数学模型及分类
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 对称DMC信道的容量 ➢ 对称DMC信道的定义: ➢ 如果一个DMC信道的转移概率矩阵P中的每一行
都是第一行的置换〔包含同样的元素,但位置可 以不同),则称该矩阵是输入对称的, ➢ 如果转移概率矩阵P的每一列都是第一列的置换, 则称该矩阵是输出对称的, ➢ 如果一个DMC信道的输入、输出都对称,则称 该DMC信道为对称DMC信道。
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 信道参数 ➢ 设信道的输入矢量和输出矢量分别是
X(X 1 ,X 2 , ,X i, ) X i A {a 1,a2, ,an}
Y(Y 1 ,Y 2, ,Y j, ) Y i B{b1,b2, ,bm }
➢ 通常采用条件概率 p(Y/X) 来描述信道输入输出 信号之间统计的依赖关系。
信息论与编码201238页PPT
Your time is limited, so don't waste it living someone else's life.…Don't let the noise of others' opinions drown out your own inner voice。
---Steve Jobs
➢ 只要δ足够小,就可实现几乎无失真译码,若ε足够小,编 码效率就接近于1。
说明:定长编码定理是在平稳无记忆离散信源的条件下论
信源编码定义:指定能够满足信道特性/适合于信道传 输的符号序列/码序列,来代表信源输出的消息。
完成编码功能的器件称为编码器。
离散信源输出的码序列
➢ 离散信源输出的消息是由一个个离散符号组成的随机序列
X=(X1X2…Xl…XL) Xl∈{x1,x2,…,xi,…xn}
➢ 信源编码就是把信源输出的随机符号序列变成码序列
Y=(Y1Y2…Yk…YK) Yk∈{y1,y2,…,yj,…ym}
2020/1/5
6
研究信源编码时,将信道编码和译码看成是信道的一部分, 而突出信源编码;
研究信道编码时,将信源编码和译码看成是信源和信宿的 一部分,而突出信道编码。
2020/1/5
7
讨论无失真信源编码可以先不考虑抗干扰问题,所以它的 数学模型比较简单,如下图。
信源编码定理从理论上说明了编码效率接近于1,即
H(X)
K L
l
o
g2
m
1的理想编码器的存在性,代价是在实际编码时
取无限长的信源符号(L→∞)进行统一编码。
编码效率:
H(X) R
1 H(X) K Llog2m
---Steve Jobs
➢ 只要δ足够小,就可实现几乎无失真译码,若ε足够小,编 码效率就接近于1。
说明:定长编码定理是在平稳无记忆离散信源的条件下论
信源编码定义:指定能够满足信道特性/适合于信道传 输的符号序列/码序列,来代表信源输出的消息。
完成编码功能的器件称为编码器。
离散信源输出的码序列
➢ 离散信源输出的消息是由一个个离散符号组成的随机序列
X=(X1X2…Xl…XL) Xl∈{x1,x2,…,xi,…xn}
➢ 信源编码就是把信源输出的随机符号序列变成码序列
Y=(Y1Y2…Yk…YK) Yk∈{y1,y2,…,yj,…ym}
2020/1/5
6
研究信源编码时,将信道编码和译码看成是信道的一部分, 而突出信源编码;
研究信道编码时,将信源编码和译码看成是信源和信宿的 一部分,而突出信道编码。
2020/1/5
7
讨论无失真信源编码可以先不考虑抗干扰问题,所以它的 数学模型比较简单,如下图。
信源编码定理从理论上说明了编码效率接近于1,即
H(X)
K L
l
o
g2
m
1的理想编码器的存在性,代价是在实际编码时
取无限长的信源符号(L→∞)进行统一编码。
编码效率:
H(X) R
1 H(X) K Llog2m
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.
信息的有关概念
➢ “信息”是信息论中最基本、最重要的概念,它是一个既抽 象又复杂的概念,目前还没有一个统一的定义(百余种);
➢ “信息”不同于消息
– 在现代信息论形成之前,信息一直被看作是通信中消息的 同义词,没有严格的数学含义;
– 所谓消息,是用文字、符号、数据、语言、图片、图像等 形式,把客观事物运动和主观思维活动的状态表达出来;
➢ “信息”不同于信号 – 把消息变换成适合信道传输的物理量,就是信号;信号 是承载消息的物理量;
.
信息的有关概念
➢ 信息的几种定义 以信源为主的信息定义、以信道为主的信息定义和以信宿为主
的信息定义。
以信源为主的信息定义有:
1)信息是事物之间的差异(Longo,1975) 2)信息是有序性的度量(Wiener,1948)
➢ 本课程以概率论为基础,数学推导较多,学习时主要把注 意力集中到概念的理解上,不过分追求数学细节的推导。
➢ 注意基本概念的理解,不断加深概念的把握。学习时注意 理解各个概念的“用处”,结合其他课程理解它的意义,而 不要把它当作数学课来学习。.
课程目标与安排
学 时:32 考试方式:开卷 考试成绩:平时成绩*20% + 考试成绩 *80%
.
信息的度量
➢ 信息的度量(信息量)和不确定性消除的程度有关,消除了 多少不确定性,就获得了多少信息量;
➢ 不确定性就是随机性,可以用概率论和随机过程来测度不确 定性的大小,出现概率小的事件,其不确定性大,反之,不 确定性小;
➢ 由以上两点可知:概率小 信息量大,即信息量是概率的单 调递减函数;
➢ 此外,信息量应该具有可加性;
信息论与编码
主讲:苗立刚 基础楼319
计算机与通信工程学院 2016年3月
.
课程目标与安排
课程特点
➢ 它是信息处理方向的一门重要的专业基础课,是后续课程 的基础,如通讯原理、数字图像处理、语音信号处理等。
➢ 介绍信息科学的基础理论和基本方法,课程将基于一个通 讯系统的抽象数学模型进行展开,课程分为基础理论和编码 理论两部分组成。
.
信息的有关概念
仙农从研究通信系统传输的实质出发,对信息做出了科学 的定义; ➢ 仙农注意到:收信者在收到消息之前是不知道消息的具体 内容的。通信系统消息的传输对收信者来说,是一个从不 知到知的过程,或者从知之甚少到知之甚多的过程,或是 从不确定到部分确定或全部确定的过程。 ➢ 因此, 对于收信者来说, 通信过程是消除事物状态的不确定 性的过程,不确定性的消除,就获得了信息,原先的不确 定性消除的越多,获得的信息就越多; ➢ “信息”是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述, 这就是仙农关于信息的定义。
.
课程目标与安排
课程内容安排
第一章 绪论 第二章 信源熵 第三章 信道容量 第四章 信息率失真函数 第五章 信源编码 第六章 信道编码 第七章 密码体制的安全性测度
.
课程目标与安排
参考书
➢ 曲炜,朱诗兵,信息论基础及应用,清华大学出版社, 2005
➢ 信息论与编码,陈运、周亮、陈新,电子工业出版社, 2007
通讯系统模型
信源 消息
编码器 信道
信号
噪声
译码器
信宿
消息
干扰源 通信系统基本模型 ✓ 信源:消息的来源,如文字、语音、图像等 ✓ 编码器:把消息变换成信号,如信源编码、纠错编码、调制器 ✓ 信道:传递信号的媒介,如电缆、光纤、无线电波等 ✓ 噪声:信道中的干扰,如加性干扰、乘性干扰 ✓ 译码器:把信道输出的信号反变换,解调器、纠错译码器、信 源译码器 ✓ 信宿:信息的接受端,接收消息. 的人或物
通讯系统模型
编码问题可分解为三类:信源编码、信道编码和密码.
✓• 信信源源编:码器消:息把的信源来发源出的消息变换成由二进制码元(或 • 多率编。进码信制器源码编元:码)把可组消分成为的息无代变失码换真组信以成源提信编高号码通和信限系失统真传信输源消编息码的。效 • 目信的道::提高传信递息信传输号的的有媒效性介 ✓• 信一译道些码编监器码督器码::元把在,信信使源之道编具输码有出器检输错的出或信的纠号代错码的反组能变上力换有。目的地增加
➢ 傅祖芸,信息论与编码,电子工业出版社,2004 ➢ 周荫清,信息论基础(第3版)等数学,概率论,线性代数
.
信息论基础
第一章 绪论
主讲:苗立刚 基础楼318
计算机与通信工程学院 2014年3月
.
第一章 绪论
本章主要讨论的问题:
➢ 信息的有关概念 ➢ 通讯系统模型 ➢ 信息论的形成和发展历史
以信道为主的信息定义有:
1)信息是通信传输的内容(Wiener,1950) 2)信息是人与外界相互作用的过程中所交换的内容的名称(Wiener,1948)
以信宿为主的信息定义有:
1)信息是用来消除随机不定性的东西 (Shannon,1948) 2)信息是使概率分布发生变动的东西 (Tribes etal, 1971)
• 目信的宿::提高信信息息的传输接的受可端靠性
✓
•
密程噪码中声学不::被研窃信究听道如,中何提隐高的蔽通干消信扰息系中统的的信安息全内性容。,使它在传输过
.
信息的度量
➢ 由于信息量与概率成反比,并且具有可加性,可以证明, 信息量的计算式为 1 I(xk)log2 pk log2pk
其中pk是事件xk发生的概率,这也是仙农关于(自)信息量 的度量(概率信息),单位为bit
哈特莱早在20世纪20年代就提出用对数作为信息 量的测度。哈特莱认为:消息和信息不同,多种多样 、千姿百态的消息是信息的载体,消息究竟包含了多 少信息,应该用消息出现的概率的对数来计算,从而 他为信息度量找到了对数这. 一数学理论。
– 消息是信息的载体;消息是表现形式,信息是实质。
➢ “信息”不同于情报
– 情报往往是军事学、文献学方面的习惯用词,它的含义比 “信息”窄的多,一般只限于特殊的领域,是一类特殊的
信息;
– “情报”是人们对于某个特定对象所见、所闻、所理解产
生的知识;
.
信息的有关概念
➢ “信息”不同于知识 – 知识是人们根据某种目的,从自然界收集得来的数据中整 理、概括、提取得到的有价值的信息,是一种高层次的 信息; – 知识是信息,但不等于信息的全体;
信息的有关概念
➢ “信息”是信息论中最基本、最重要的概念,它是一个既抽 象又复杂的概念,目前还没有一个统一的定义(百余种);
➢ “信息”不同于消息
– 在现代信息论形成之前,信息一直被看作是通信中消息的 同义词,没有严格的数学含义;
– 所谓消息,是用文字、符号、数据、语言、图片、图像等 形式,把客观事物运动和主观思维活动的状态表达出来;
➢ “信息”不同于信号 – 把消息变换成适合信道传输的物理量,就是信号;信号 是承载消息的物理量;
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信息的有关概念
➢ 信息的几种定义 以信源为主的信息定义、以信道为主的信息定义和以信宿为主
的信息定义。
以信源为主的信息定义有:
1)信息是事物之间的差异(Longo,1975) 2)信息是有序性的度量(Wiener,1948)
➢ 本课程以概率论为基础,数学推导较多,学习时主要把注 意力集中到概念的理解上,不过分追求数学细节的推导。
➢ 注意基本概念的理解,不断加深概念的把握。学习时注意 理解各个概念的“用处”,结合其他课程理解它的意义,而 不要把它当作数学课来学习。.
课程目标与安排
学 时:32 考试方式:开卷 考试成绩:平时成绩*20% + 考试成绩 *80%
.
信息的度量
➢ 信息的度量(信息量)和不确定性消除的程度有关,消除了 多少不确定性,就获得了多少信息量;
➢ 不确定性就是随机性,可以用概率论和随机过程来测度不确 定性的大小,出现概率小的事件,其不确定性大,反之,不 确定性小;
➢ 由以上两点可知:概率小 信息量大,即信息量是概率的单 调递减函数;
➢ 此外,信息量应该具有可加性;
信息论与编码
主讲:苗立刚 基础楼319
计算机与通信工程学院 2016年3月
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课程目标与安排
课程特点
➢ 它是信息处理方向的一门重要的专业基础课,是后续课程 的基础,如通讯原理、数字图像处理、语音信号处理等。
➢ 介绍信息科学的基础理论和基本方法,课程将基于一个通 讯系统的抽象数学模型进行展开,课程分为基础理论和编码 理论两部分组成。
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信息的有关概念
仙农从研究通信系统传输的实质出发,对信息做出了科学 的定义; ➢ 仙农注意到:收信者在收到消息之前是不知道消息的具体 内容的。通信系统消息的传输对收信者来说,是一个从不 知到知的过程,或者从知之甚少到知之甚多的过程,或是 从不确定到部分确定或全部确定的过程。 ➢ 因此, 对于收信者来说, 通信过程是消除事物状态的不确定 性的过程,不确定性的消除,就获得了信息,原先的不确 定性消除的越多,获得的信息就越多; ➢ “信息”是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述, 这就是仙农关于信息的定义。
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课程目标与安排
课程内容安排
第一章 绪论 第二章 信源熵 第三章 信道容量 第四章 信息率失真函数 第五章 信源编码 第六章 信道编码 第七章 密码体制的安全性测度
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课程目标与安排
参考书
➢ 曲炜,朱诗兵,信息论基础及应用,清华大学出版社, 2005
➢ 信息论与编码,陈运、周亮、陈新,电子工业出版社, 2007
通讯系统模型
信源 消息
编码器 信道
信号
噪声
译码器
信宿
消息
干扰源 通信系统基本模型 ✓ 信源:消息的来源,如文字、语音、图像等 ✓ 编码器:把消息变换成信号,如信源编码、纠错编码、调制器 ✓ 信道:传递信号的媒介,如电缆、光纤、无线电波等 ✓ 噪声:信道中的干扰,如加性干扰、乘性干扰 ✓ 译码器:把信道输出的信号反变换,解调器、纠错译码器、信 源译码器 ✓ 信宿:信息的接受端,接收消息. 的人或物
通讯系统模型
编码问题可分解为三类:信源编码、信道编码和密码.
✓• 信信源源编:码器消:息把的信源来发源出的消息变换成由二进制码元(或 • 多率编。进码信制器源码编元:码)把可组消分成为的息无代变失码换真组信以成源提信编高号码通和信限系失统真传信输源消编息码的。效 • 目信的道::提高传信递息信传输号的的有媒效性介 ✓• 信一译道些码编监器码督器码::元把在,信信使源之道编具输码有出器检输错的出或信的纠号代错码的反组能变上力换有。目的地增加
➢ 傅祖芸,信息论与编码,电子工业出版社,2004 ➢ 周荫清,信息论基础(第3版)等数学,概率论,线性代数
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信息论基础
第一章 绪论
主讲:苗立刚 基础楼318
计算机与通信工程学院 2014年3月
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第一章 绪论
本章主要讨论的问题:
➢ 信息的有关概念 ➢ 通讯系统模型 ➢ 信息论的形成和发展历史
以信道为主的信息定义有:
1)信息是通信传输的内容(Wiener,1950) 2)信息是人与外界相互作用的过程中所交换的内容的名称(Wiener,1948)
以信宿为主的信息定义有:
1)信息是用来消除随机不定性的东西 (Shannon,1948) 2)信息是使概率分布发生变动的东西 (Tribes etal, 1971)
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信息的度量
➢ 由于信息量与概率成反比,并且具有可加性,可以证明, 信息量的计算式为 1 I(xk)log2 pk log2pk
其中pk是事件xk发生的概率,这也是仙农关于(自)信息量 的度量(概率信息),单位为bit
哈特莱早在20世纪20年代就提出用对数作为信息 量的测度。哈特莱认为:消息和信息不同,多种多样 、千姿百态的消息是信息的载体,消息究竟包含了多 少信息,应该用消息出现的概率的对数来计算,从而 他为信息度量找到了对数这. 一数学理论。
– 消息是信息的载体;消息是表现形式,信息是实质。
➢ “信息”不同于情报
– 情报往往是军事学、文献学方面的习惯用词,它的含义比 “信息”窄的多,一般只限于特殊的领域,是一类特殊的
信息;
– “情报”是人们对于某个特定对象所见、所闻、所理解产
生的知识;
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信息的有关概念
➢ “信息”不同于知识 – 知识是人们根据某种目的,从自然界收集得来的数据中整 理、概括、提取得到的有价值的信息,是一种高层次的 信息; – 知识是信息,但不等于信息的全体;