信息论复习知识点汇总
信息论复习提纲
信息论复习提纲第一章1、信息的概念。
信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。
2、信息论的研究对象、研究目的。
对象:通信系统模型。
目的:找到信息传输过程的共同规律,以提高信息传输的可靠性、有效性、保密性和认证性,以达到信息传输系统最优化。
3、通信系统模型的组成,及各部分的功能(1)信息源:产生消息的源,消息可以是文字,语言,图像。
可以离散,可以连续。
随机发生。
(2)编码器:信源编码器:对信源输出进行变换(消去冗余,压缩),提高信息传输的有效性信道编码器:对信源编码输出变换(加入冗余),提高抗干扰能力,提高信息传输的可靠性(3)信道:信号从发端传到收端的介质(4)译码器:译码就是把信道输出(已叠加了干扰)的编码信号进行反变换。
(5)信宿:信宿是消息传送的对象,即接受消息的人或机器。
(6)干扰源:系统各部分引入的干扰,包括衰落,多径,码间干扰,非线性失真,加性噪声,主要研究的是统计特性。
4、消息,信号,信息三者之间的关系信息---可以认为是具体的物理信号、数学描述的消息的内涵,即信号具体载荷的内容、消息描述的含义。
信号---则是抽象信息在物理层表达的外延;消息---则是抽象信息在数学层表达的外延第二章1、信源的分类,着重单符号信源。
信源的概率空间的构成形式。
单消息(符号)信源,离散信源,连续变量信源,平稳信源,无/有记忆信源,马尔可夫信源,随机波形信源。
单消息(符号)信源:单消息(符号)信源--离散信源单消息(符号)信源--连续信源2、自信息的计算及物理含义,单位与底数的关系,含义。
计算:含义:当事件ai发生以前,表示事件ai发生的不确定性当事件ai发生以后表示事件ai所含有(所提供)的信息量单位与底数的关系:通信与信息中最常用的是以2为底,这时单位为比特(bit);理论推导中用以e为底较方便,这时单位为奈特(Nat);工程上用以10为底较方便,这时单位为哈特(Hart)。
它们之间可以引用对数换底公式进行互换。
信息论复习资料
判断30名词解释4*5计算3道20分第一章1、自信息和互信息P6 公式2、信道P9 概念第二章1、离散平稳信源P18概念2、离散无记忆信源P19概念3、时齐马尔可夫信源P20概念4、自信息P22概念5、信息熵P25概念6、信息熵的基本性质P281)对称性2)确定性3)非负性4)扩展性5)可加性6)强可加性7)递增性8)极值性9)上凸性7、联合熵条件熵P42公式P43例题8、马尔克夫信源P54公式P55例题9、信源剩余度P5810、熵的相对率信源剩余度P5811、课后作业:2、4、13、21、22第三章1、有记忆信道P73概念2、二元对称信道BSC P743、前向概率、后向概率、先验概率、后验概率P764、条件熵信道疑义度、平均互信息P775、平均互信息、联合熵、信道疑义度、噪声熵计算公式P786、损失熵噪声熵 P797、平均互信息的特性P821)非负性2)极值性3)交互性4)凸状性8、信息传输率R P869、无噪无损信道P87概念10、有噪无损信道P88概念11、对称离散信道 P89概念12、对称离散信道的信道容量P90公式张亚威2012/06/20张亚威2012/06/2116、 数据处理定理 P113定理 17、 信道剩余度 P118公式 18、 课后作业:1、 3、 9第五章1、 编码:实质上是对信源的原始符号按一定的数学规则进行的一种变换。
2、 等长码 P172概念3、 等长信源编码定理 P1784、 编码效率 P1805、 克拉夫特不等式 P1846、 香农第一定理 P1917、 码的剩余度 P194第六章1、 最大后验概率准则 最小错误概率准则 P2002、 最大似然译码准则 P2013、 费诺不等式 P2024、 信息传输率(码率) P2055、 香农第二定理 P2156、 课后习题 3、第八章1、 霍夫曼码 最佳码 P2732、 费诺码 P2793、 课后习题 11、第八章1、 编码原则 译码原则 P3072、 定理9.1 P3133、 分组码的码率 P314公式4、 课后习题 3、一、 填空题1、 在现代通信系统中,信源编码主要用于解决信息传输中的 有效性 ,信道编码主要用于解决信息传输中的 可靠性 ,加密编码主要用于解决信息传输中的 安全性 。
信息论总结
D
香农编码:
二进制香农码的编码步骤如下: ⑴将信源符号按概率从大到小的顺序排列, p(a1)≥ p(a2)≥…≥ p(an) ⑵确定满足下列不等式的整数Ki , -log2 p(ai)≤ Ki <1-log2 p(ai) ⑶令p(a1)=0,用Pi表示第i个码字的累加概率,
⑷将Pi用二进制表示,并取小数点后Ki位作为符 号ai的编码。
m元霍夫曼编码的编码方式类同于二元霍夫曼编码, 不同的是每次把m个符号合并成一个新的信源符号, 并分别用0,1,……,m-1等码元表示。 为了使短码得到充分利用,使平均码长为最短,必 须使最后一步缩减信源有m个信源符号。因此对于m 元编码,信源s的符号个数必须满足q=(m-1) θ+m, θ是 缩减的次数.
L →∞
5 马尔可夫信源的极限熵:
H ∞ = H m +1 = ∑ p ( si ) H ( X | si ) p( si ) = Wi
i
H ( X | si ) = −∑ p ( x j | si ) log p ( x j | si )
j
6
H∞ (X ) η 冗余度: = H ( X ) 0 ≤ η ≤1 m
游程编码:
若规定二元序列总是从“0”开始,第一个游程是“0”游 程,则第二个游程必为“1”游程,第三个又是“0”游程……。 对于随机序列,游程长度是随机的其取值可为1,2,3,…, 直至无穷。 游程长度序列/游程序列:用交替出现的“0”游程和“1” 游程长度表示任意二元序列。 游程变换: 是一种一一对应的变换,也是可逆变换。 例如:二元序列000101110010001… 可变换成如下游程序列 31132131
i i i =1 i =1 L L
L
信息论重点 (新)
1.消息定义信息的通俗概念:消息就是信息,用文字、符号、数据、语言、音符、图片、图像等能够被人们感觉器官所感知的形式,把客观物质运动和主观思维活动的状态表达出来,就成为消息,消息中包含信息,消息是信息的载体。
信号是表示消息的物理量,包括电信号、光信号等。
信号中携带着消息,信号是消息的载体。
信息的狭义概念(香农信息):信息是对事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。
信息的广义概念 信息是认识主体(人、生物、机器)所感受的和表达的事物运动的状态和运动状态变化的方式。
➢ 语法信息(语法信息是指信息存在和运动的状态与方式。
) ➢ 语义信息(语义信息是指信宿接收和理解的信息的内容。
) ➢ 语用信息(语用信息是指信息内容对信宿的有用性。
)2.狭义信息论、广义信息论。
狭义信息论:信息论是在信息可以量度的基础上,对如何有效,可靠地传递信息进行研究的科学。
它涉及信息量度,信息特性,信息传输速率,信道容量,干扰对信息传输的影响等方面的知识。
广义信息论:信息是物质的普遍属性,所谓物质系统的信息是指它所属的物理系统在同一切其他物质系统全面相互作用(或联系)过程中,以质、能和波动的形式所呈现的结构、状态和历史。
包含通信的全部统计问题的研究,除了香农信息论之外,还包括信号设计,噪声理论,信号的检测与估值等。
3.自信息 互信息 定义 性质及物理意义 自信息量: ()log ()i x i I x P x =-是无量纲的,一般根据对数的底来定义单位:当对数底为2时,自信息量的单位为比特;对数底为e 时,其单位为奈特;对数底为10时,其单位为哈特自信息量性质:I(x i )是随机量;I(x i )是非负值;I(x i )是P(x i )的单调递减函数。
自信息物理意义: 1.事件发生前描述该事件发生的不确定性的大小 2.事件发生后表示该事件所含有(提供)的信息量 互信息量:互信息量的性质:1) 互信息的对称性2) 互信息可为零3) 互信息可为正值或负值4) 任何两个事件之间的互信息不可能大于其中任一事件的自信息互信息物理意义: 1.表示事件 yj 出现前后关于事件xi 的不确定性减少的量 2.事件 yj 出现以后信宿获得的关于事件 xi 的信息量4.平均自信息性质 平均互信息性质平均自信息(信息熵/信源熵/香农熵/无条件熵/熵函数/熵):(;)()(|)i j i i j I x y I x I x y =-log ()log (|)(1,2,,;1,2,,)i i jp x p x y i n j m =-+=⋯=⋯(|)log ()i j i p x y p x =1()[()][log ()]()log ()ni i i i i H X E I x E p x p x p x ===-=-∑熵函数的数学特性包括:(1)对称性 p =(p1p2…pn)各分量次序可调换 (2)确定性p 中只要有为1的分量,H(p )为0(3)非负性离散信源的熵满足非负性,而连续信源的熵可能为负。
信息论复习纲领
第二章知识要点: 1.自信息量:(),)log ()i i i i p x p x =-设事件x 的概率为那么,他的自信息定义为I(x上定义式取对数的底为2,信息量的单位为比特 (bit); 上定义式取对数的底为e ,信息量的单位为奈特 (nat);上定义式取对数的底为10,信息量的单位为哈脱来(haitely---hat)。
2.互信息量:(|)(;)log ()11loglog()(|)i j i j i i i j p x y I x y p x p x p x y ==-3.平均自信息量(熵)1()[()][log ()]()log ()qi i i i i H X E I x E p x p x p x ===-=-∑3’.熵函数:12121X ,,...,()()(,,...,)log q qq i ii p p p H X H p H p p p p p ===-∑因为随机变量集的熵H(X)只是其概率分布的函数,所以熵函数又可记为4.条件熵:(|)()(|)()log (|)XYXYH Y X p xy I y x p xy p y x ==-∑∑5.联合熵(,)()()()log ()i j i j XYi j i j XYH X Y p x y I x y p x y p x y ==-∑∑6.平均互信息量(;)()(;)(|)()log()()(;)j j Yi j i j XYi i j i j XYI X Y p y I X y p x y p x y p x p x y I x y ===∑∑∑2.9 如有6行8列的棋型方格,若有2个质点A 和B ,分别以等概率落入任一方格内,且它们的坐标分别为(X A ,Y A )、(X B ,Y B ),但A ,B 不能落入同一方格内。
试求: (1)若仅有质点A ,求A 落入任一个方格的平均自信息量是多少? (2)若已知A 已人,求B 落人的平均自信息量。
(完整版)老师整理的信息论知识点
Chp02知识点: 自信息量:1))(log )(i i x p x I -=2)对数采用的底不同,自信息量的单位不同。
2----比特(bit )、e----奈特(nat )、10----哈特(Hart ) 3)物理意义:事件i x 发生以前,表示事件i x 发生的不确定性的大小;事件i x 发生以后,表示事件i x 所含有或所能提供的信息量。
平均自信息量(信息熵):1))(log )()]([)(1i qi i i x p x p x I E x H ∑=-==2)对数采用的底不同,平均自信息量的单位不同。
2----比特/符号、e----奈特/符号、10----哈特/符号。
3)物理意义:对信源的整体的不确定性的统计描述。
表示信源输出前,信源的平均不确定性;信源输出后每个消息或符号所提供的平均信息量。
4)信息熵的基本性质:对称性、确定性、非负性、扩展性、连续性、递推性、极值性、上凸性。
互信息:1))()|(log)|()();(i j i j i i j i x p y x p y x I x I y x I =-=2)含义:已知事件j y 后所消除的关于事件i x 的不确定性,对信息的传递起到了定量表示。
平均互信息:1)定义:2)性质:联合熵和条件熵:各类熵之间的关系:数据处理定理:Chp03知识点:依据不同标准信源的分类: 离散单符号信源:1)概率空间表示:2)信息熵:)(log )()]([)(1i qi i i x p x p x I E x H ∑=-==,表示离散单符号信源的平均不确定性。
离散多符号信源:用平均符号熵和极限熵来描述离散多符号信源的平均不确定性。
平均符号熵:)...(1)(21N N X X X H NX H =极限熵(熵率):)(lim )(X H X H N N ∞>-∞= (1)离散平稳信源(各维联合概率分布均与时间起点无关的信源。
)(2)离散无记忆信源:信源各消息符号彼此互不相关。
信息论复习知识点汇总
1、平均自信息为表示信源的平均不确定度,也表示平均每个信源消息所提供的信息量。
平均互信息表示从Y获得的关于每个X的平均信息量,也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量,还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。
2、最大离散熵定理为:离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。
3、最大熵值为。
4、通信系统模型如下:5、香农公式为为保证足够大的信道容量,可采用(1)用频带换信噪比;(2)用信噪比换频带。
6、只要,当N足够长时,一定存在一种无失真编码。
7、当R<C时,只要码长足够长,一定能找到一种编码方法和译码规则,使译码错误概率无穷小。
8、在认识论层次上研究信息的时候,必须同时考虑到形式、含义和效用三个方面的因素。
9、1948年,美国数学家香农发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。
按照信息的性质,可以把信息分成语法信息、语义信息和语用信息。
按照信息的地位,可以把信息分成 客观信息和主观信息 。
人们研究信息论的目的是为了 高效、可靠、安全 地交换和利用各种各样的信息。
信息的 可度量性 是建立信息论的基础。
统计度量 是信息度量最常用的方法。
熵 是香农信息论最基本最重要的概念。
事物的不确定度是用时间统计发生 概率的对数 来描述的。
10、单符号离散信源一般用随机变量描述,而多符号离散信源一般用 随机矢量 描述。
11、一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,定义为 其发生概率对数的负值 。
12、自信息量的单位一般有 比特、奈特和哈特 。
13、必然事件的自信息是 0 。
14、不可能事件的自信息量是 ∞ 。
15、两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于 两个自信息量之和 。
16、数据处理定理:当消息经过多级处理后,随着处理器数目的增多,输入消息与输出消息之间的平均互信息量 趋于变小 。
17、离散平稳无记忆信源X 的N 次扩展信源的熵等于离散信源X 的熵的 N 倍 。
18、离散平稳有记忆信源的极限熵,=∞H )/(lim 121-∞→N N N X X X X H 。
信息论复习要点
信息论复习要点1. 非奇异码:若一个码子中各码子都不相同,则称非奇异码,否则称为奇异码;2. 唯一可以码:若任何有限长信源序列都能译成唯一的信源消息序列,则称为唯一可译码;3. 二元最优码:就某一信源,存在最优的二进制码,其中至少有两个最长的码子有相同长度且仅最后一个码位有别。
4. AWGN 信道的容量:一个加性高斯白噪声(AWGN )信道的噪声功率谱为N 0/2,输入信号平均功率为P ,信道带宽为W ,那么信道每单位时间的容量为:0log 1P C W N W ⎛⎫=+ ⎪⎝⎭(容量单位为比特/秒)5. 对于输入平均功率受限的加性高斯噪声信道,当传输速率R<=C 时,总可以找到一种编码方式,使得差错率任意小;反之,找不到使译码错误概率任意小的编码。
6. 信息率失真理论是有损数据压缩的理论基础,该理论的核心是在保真度准则下的信源编码定理,即香农第三定理。
7. 限失真信源编码定理:()D R R D >→≤存在平均失真的信源编码8. 限失真信源信道编码定理:()D C R D >→≤存在平均失真的信源信道编码9. 和信道及其容量:若一个信道分为若干子信道,且各子信道输入之间互不相交,输出之间也互不相交,信道总的输出与输入集合分为各子信道输出与输入之并集,而且每次传输只能用某个子信道,则称此信道为和信道。
和信道容量:21log 2i NC i C ==∑其中,i C 为每个子信道的容量,第i 个子信道的使用概率为:1222ii iC C Ci NC i r -===∑达到容量时的输入概率为各子信道达到容量时的输入概率乘以i r ,N 为子信道的个数。
10. 各种信息的概率公式:自信息:()()log I x p x =-;联合自信息:()()log I xy p xy =-;条件自信息:()()|log |I x y p x y =-三者的关系:()()()()()||I xy I x I y x I y I x y =+=+; 互信息:()()()()()|,loglog|p x p x y I x y p x y p x =-=; 互信息与自信息和条件自信息的关系:()()(),|I x y I x I x y =-;11. 最佳判决与译码准则: MAP 准则:(输入不等概)(1)信道转移概率矩阵乘以信道输入符号概率得到联合概率矩阵; (2)联合概率矩阵每一列中找到一个最大的概率对应的输入符号就是译码; (3)正确概率是所有译码的概率和,错误概率是1与正确概率的差; ML 准则:(输入等概)(1)信道转移概率矩阵中最大的概率对应的输入符号作为译码输出; (2)正确概率是联合概率分布中译码概率的和,错误概率是1与之的差; 无记忆二元对称信道,最大似然准则等价于最小汉明距离准则;12. 并联高斯信道的容量,能量分布和输入概率分布:(输入均值为0) (1) 并联独立高斯信道:利用注水定理对能量进行分配,计算信道容量,达到容量时,两个信道的输入是独立的,所以输入的概率密度为:()2212122212,22x x p x x σσ⎛⎫=-- ⎪⎝⎭(2) 关联相关高斯信道:将噪声自协方差矩阵分解(如下公式所示),找出等价矩阵,利用注水定理计算信道容量,得到能量分配和输入概率密度公式;41501110122211⎛⎫⎫⎛⎫= ⎪⎪ ⎝⎭⎭⎝⎝ (3) 反推得到输入概率的协方差矩阵,进而得到输入概率的密度公式; (4) 对于独立并联高斯信道,达到容量时各子信道输入是独立的; (5) 对于相关并联高斯信道,达到容量时各子信道输入是相关的; (6) 在总噪声和输入平均能量约束都相同的条件下,相关并联高斯信道的容量大于独立并联高斯信道容量。
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Chp02 知识点:自信息量:1)I ( x i )log p(x i )2)对数采纳的底不一样,自信息量的单位不一样。
2---- 比特( bit )、e---- 奈特(nat)、10---- 哈特( Hart)3)物理意义:事件x i发生从前,表示事件x i发生的不确立性的大小;事件 x i发生此后,表示事件 x i所含有或所能供给的信息量。
均匀自信息量(信息熵):1)H (x) E[ I (x i)]q p( x i ) log p( x i )i 12)对数采纳的底不一样,均匀自信息量的单位不一样。
2---- 比特 /符号、 e----奈特 /符号、 10---- 哈特 /符号。
3)物理意义:对信源的整体的不确立性的统计描绘。
表示信源输出前,信源的均匀不确立性;信源输出后每个消息或符号所供给的均匀信息量。
4)信息熵的基天性质:对称性、确立性、非负性、扩展性、连续性、递推性、极值性、上凸性。
互信息:p(x i | y j )1)I ( x i; y j)I (x i ) I ( x i | y j )logp( x i )2)含义:已知事件y j后所除去的对于事件x i的不确立性,对信息的传达起到了定量表示。
均匀互信息:1)定义:2)性质:结合熵和条件熵:各种熵之间的关系:数据办理定理:Chp03 知识点:依照不一样标准信源的分类:失散单符号信源:1)概率空间表示:X a1a2L a rP p a1p a2L p a rr0 p a i1,(i 1,2,L , r ); p a i 1i 12)信息熵:H ( x) E[ I (x i)]q p(x i ) log p( x i ) ,表示失散单符号信i 1源的均匀不确立性。
失散多符号信源:用均匀符号熵和极限熵来描绘失散多符号信源的均匀不确立性。
均匀符号熵:H N (X ) 1 H (X1X2...X N)N极限熵(熵率): H ( X )lim H N ( X )N(1)失散安稳信源(各维结合概率散布均与时间起点没关的信源。
信息论复习笔记
1. 绪论信息论回答了通信的两个最基本问题:(1)数据压缩的极限;(2)信道传输速率的极限;信息、消息和信号消息:信息的載體(能被感知和理解、進行傳遞和獲取)信息:事物運動狀態或存在方式的不確定性的描述(香農)先驗概率:P(a i)自信息:I(a i)=log[P-1(a i)];(信息接收的不確定性)互信息:I(a i;b i)= log[P-1(a i)]- log[P-1(a i|b i)];(信息接收的多少度量)(若信道無干擾,則互信息等於自信息等於0)優點:明確的數學模型、定量計算;缺點:有適用範圍;信號;通信系统的模型通信系统的基本要求:有效、可靠、保密、认证2. 离散信源及其信息测度﹣离散信源的定义:輸出信息數有限、每次只輸出一個;﹣自信息的定义及物理意义事件發生前:事件發生的不確定性;事件發生后:時間含有的信息量;信息熵的定义及物理意义,信息熵的基本性质定義:自信息的數學期望( H(X)= -∑[ P(a i)logP(a i) ] )信源的總體信息測度(1)每個消息所提供的平均信息量;(2)信源輸出前,信源的平均不確定性;性質:(1)對稱性;(2)確定性;(3)非負性;(4)擴展性(可拆開);(5)可加性;[ H(XY)=H(X)+H(Y) ](6)強可加性;[ H(XY)=H(X)+H(Y|X) ](7)遞增性;(8)極值性; [ H(p1,p2,p3…,p q)≤H(q-1,,…, q-1)= logq ] 等概率分佈信源的平均不確定性最大,稱為最大離散熵定理;—离散无记忆信源的扩展信源—扩展信源的熵H(X) = NH(X)—离散平稳信源:联合概率分布与时间起点无关;熵:联合熵H(X1X2)=∑∑P(a i a j)logP(a i a j)条件熵H(X2|X1)=-∑∑P(a i a j)logP(a i|a j)关系:H(X1X2)=H(X1)+H(X2|X1)熵率:离散平稳信源的极限熵 = limH(X N|X1X2…X N-1)—马尔可夫信源:某一时刻的输出只与此刻信源所处的状态有关而与以前的状态及以前的输出符号都无关;—马尔可夫信源的熵:H m+1=H(X m+1|X1X2…X m)—信源剩余度熵的相对率η= H极限/H0信源剩余度(输出符号间依赖强度)γ= 1-η=1-H极限/H0 3. 离散信道及其信道容量—H(X;Y)=H(X)-H(X|Y)—离散信道的数学模型—信道矩阵性質(1)P(a i bj)=P(a i)P(b j|a i)=P(b j)P(a i|b j);(2)[ P(b1) ] [ P(a1) ][ P(b2) ] [ P(a2) ][ P(b3) ] = [ P(a4) ] (r≠s)[ … ] [ … ][ P(b s) ] [ P(a r) ](3)輸出端收到的任一b j一定是輸入符號a r中的某一個送入信道;─信道疑义度的定义:收到Y後對變量X尚存在的平均不確定性:H(X|Y)=E[H(X|b j)]=∑P(xy)log-1P(X|Y)物理意义:噪聲造成的影響大小;─平均互信息的定义:收到Y後平均每個符號獲得的關於X的信息量(物理意義:反映輸入輸出兩個隨機變量之間的統計約束關係):I(X;Y)= H(X)-H(X|Y) = ∑P(xy)P(y|x)P-1(y)無噪一一對應信道中:I(X;Y)=H(X)=H(Y)=0—信道容量的定义:信道每秒鐘平均傳輸的信息量稱為信息傳輸速率,最大信息傳輸率稱為信道容量;—信道容量的计算:无噪信道(求H(X)極值):C = logr对称信道(信道矩陣的每一行或列是另一行或列的置換):C = logs-H(p1,p2,…,p s)强对称信道:C = logr-plog(r-1)-H(p);准对称信道:C = logr-H(p1,p2,…,p s)-∑N k logM k(Nk是第k個子矩陣行元素之和,Mk是第k個子矩陣列元素之和)一般离散信道(對所有可能的輸入概率分佈求平均互信息的最大值):C =λ+loge條件:I(x i;Y) = ∑s j=1P(b j|a i)*log[P(b j|a i)/P(b j)]≤C—数据处理定理如果X、Y、Z组成一个马尔科夫链,则有I(X;Z)≤I(X;Y)I(X;Z)≤I(Y;Z) 信息不增性原理一般的数据处理原理I(S;Z)≤I(S;Y)I(S;Z)≤I(X;Z)I(S;Z)≤I(X;Y)—信道剩余度= C-I(X;Y)相对剩余度= 1-I(X;Y)/C无损信道的相对剩余度= 1-H(X)/logr4. 波形信源和波形信道連續信源的相對熵: h(X)Δ= ﹣∫R p(x)logp(x)dx 波形信源的差熵:h(x(t))Δ=lim N->★h(X1X2…X N)连续信源的差熵:均匀分布连续信源的差熵:N維均勻分佈:高斯信源的差熵:N維高斯信源的差熵:差熵的性质:(1)可加性;(2)凸性;(3)可負性;(4)變換性(X1->X2,差熵會變化);(5)極值性:離散信源的信源符號等概率分佈時信源的熵最大;連續信源:﹣當峰值功率受限為p^時(輸出信號的瞬時電壓限制為±(p^)1/2),此時信源輸出的連續隨機變量限制在[a,b]內,信源具有最大熵:h=log(b-a)如果隨機矢量取值受限,則各隨機分量統計獨立并均勻分佈時具有最大熵;﹣當信源輸出信號的平均功率被限定為P,則其信號幅度的概率密度分佈為高斯分佈時,信源有最大熵:h=1/2*log2πePN維連續平穩信源如果其N維隨機序列的協方差矩陣C被限定,則N維隨機矢量為正太分佈時信源的熵最大。
信息论期末复习
i 1 求出p(ai ) 求出p(a ) 若 p(a ) 0则C就是所求的信道容量,否则重新计算 i i 求出p(a i )
i 1
a) 由p1(b j ) 1 p(ai ) p(/b j i / ai ) i i
n
n
求出p(ai )
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离散无记忆扩展信道及其信道容量
23
若输入符号的先验概率非等概率分布,则采用最小错误概 率准则可以使平均错误概率达到最小。
译码函数的选择方法:计算信道的联合概率矩阵,F(bj)应该译成 联合概率矩阵第j列概率最大的那个元素对应的信源符号。 平均错误概率的计算方法:按列计算,即把联合概率矩阵每列的 错误概率相加,再对各列相加。
51Leabharlann 诺不等式29按噪声的统计特性
高斯信道 白噪声信道 高斯白噪声信道 有色噪声信道 乘性信道 加性信道
按噪声对信号的作用
30
连续信道与波形信道的信息传输率
基本连续信道的平均互信息
连续信道平均互信息的特性
31
32
连续信道与波形信道的信道容量
单符号高斯加性信道的信道容量
限带高斯白噪声加性波形信道的信道容量
独立并联信道及其信道容量
数据处理定理、信息不增性原理
24
信源与信道的匹配
25
第四章 波形信源与波形信道
连续信源的差熵
26
两种特殊连续信源的差熵
均匀分布
高斯分布
27
差熵的性质
28
具有最大差熵的连续信源
信息论复习要点总结(word文档良心出品)
自信息量:Harta p Nat a p bit a p a I i i e i i )(log )(log )(log )(102-=-=-=联合信息量:)(log )(2j i j i b a p b a I -=条件信息量:)/(log )/(2j i j ib a p b a I -=互信息量:)](/)/([log );(2i j i j i a p b a p b a I =信息的熵:∑=-=ni i i a p a p X H 12)(log )()(条件熵:∑∑==-=m j ni i j j i a b p b a p X YH 112)/(log )()/(联合熵:∑∑==-=m j ni j i j i b a p b a p XY H 112)(log )()(平均互信息量:)](/)/([log )();(112j mj ni i j j i b p a b p b a p X Y I ∑∑===马尔可夫信源问题: 1.n 元m 阶马尔科夫信源共有n m个稳定状态。
2. 用∑==mni i j i j s s p s p s p 1)/()()(和1)(1=∑=mni i s p 求各状态)(i s p ;3.极限熵:)/(log )/()(11i j ni nj i j i s s p s s p s p Hmm∑∑==∞-=4. 冗余度:0/1H H ∞-=ξ (H0表示等概分布信源的熵,2进制时为1)变长编码定理:m X H K m X H 22log /)(log /)(1≥>+信道容量问题:n 表示输入符号数,m 表示输出符号数。
bit/sign 无噪信道1(一一对应)信道容量:n C 2log =无噪信道2(一对多)信道容量:n C 2log =无噪信道3(多对一)信道容量:m C 2log = 对称信道(行列均可排列)信道容量:)..(log 212m q q q H m C-=当输入X 等概分布时,输出Y 也等概分布,此时达到信道容量。
信息论期末复习
第二章 信源熵一、自信息量1. 定义:一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,简称自信息。
定 义为其发生概率对数的负值。
若随机事件发生i a 的概率为)(i a p ,那么它的自信 息量为:)(log )(2i i a p a I -= (bit )2. 性质:在事件发生前,)(i a I 表示该事件发生的不确定性。
在事件发生后,)(i a I 表示事件发生所提供的信息量。
二、信源熵1. 定义: 已知单符号离散无记忆信源的数学模型我们定义信源各个离散消息的自信息量的数学期望为信源的平均信息量,一般称为信源的平均信息量: )(log )(])(1[log )]([)( 212i ni i i i a p a p a p E a I E X H ∑=-=== 2. 信源熵与平均自信息量之间的区别两者在数值上是相等的,但含义不同。
信源熵表征信源的平均不确定度,平均自信息量是消除不确定度所需要的信息的度量。
信源一定,不管它是否输出离散消息,只要这些离散消息具有一定的概率特性,必有信源的熵值,该熵值在总体平均的意义上才有意义,因而是一个确定值, 。
在离散信源的情况下,信源熵的值是有限的。
而信息量只有当信源输出离散消息并被接收后,才有意义,这就是给予接收者的信息度量。
3. 最大离散熵定理:信源X 中包含n 个不同离散消息时,信源熵H(X)有: n X H 2log )(≤当且仅当X 中各个消息出现的概率全相等时,上式取等号。
4. 扩展信源的信源熵:N 次扩展信源的信源熵:)()(X NH X H N=)(,),(,),(),( , , , ,,)( 2121⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡n i n i a p a p a p a p a a a a X P X三、平均互信息量 1. 定义:互信息),,2,1;,,2,1()/()()()(log );(2m j n i b a I a I a p b a p b a I j i i i j i j i ==-==在联合概率空间中的统计平均值。
《信息论》复习资料
《信息论》复习资料信息论导论参考资料第⼀章概论●在认识论层次研究信息时,把只考虑到形式因素的部分称为语法信息,把只考虑到含义因素的部分称为语义信息;把只考虑到效⽤因素的部分称为语⽤信息。
⽬前,信息论中主要研究语法信息●归纳起来,⾹农信息论的研究内容包括: 1) 信息熵、信道容量和信息率失真函数2) ⽆失真信源编码定理、信道编码定理和保真度准则下的信源编码定理 3) 信源编码、信道编码理论与⽅法●⼀般认为,⼀般信息论的研究内容除⾹农信息论的研究内容外,还包括维纳的微弱信号检测理论:包括噪声理论、信号滤波与预测、统计检测与估计理论、调制理论等。
信息科学以信息为研究对象,信息科学以信息运动规律为研究内容,信息运动包括获取、传递、存储、处理和施⽤等环节。
消息、信息、信号●消息是由图像、声⾳、⽂字、数字等符号组成的序列。
●承载消息的载体称为信号●信息是通信系统传输和处理的对象,泛指消息和信号的具体内容和意义. ●三者关系:通信系统传输的是信号,信号承载着消息,消息中的不确定成分是信息。
第⼆章离散信源及离散熵●单符号离散信源的数学模型:1212()()()()n n x x x X P x P x P x P X = ⾃信息量:()log ()i x i I x P x =-,是⽆量纲的,⼀般根据对数的底来定义单位:当对数底为2时,⾃信息量的单位为⽐特(bit,binary unit);对数底为e 时,其单位为奈特(nat,nature unit);对数底为10时,其单位为哈特(Hart, Hartley)⾃信息量性质:I(x i )是随机量;I(x i )是⾮负值;I(x i )是P(x i )的单调递减函数。
●单符号离散信源的离散熵:1()[()]()()ni i i i H X E I x P x lbP x ===-∑,单位是⽐特/符号(bit/symbol)。
离散熵的性质和定理:H(X)的⾮负性;H(X)的上凸性;最⼤离散熵定理:()H X lbn ≤(证明)●如果除概率分布相同外,直到N 维的各维联合概率分布也都与时间起点⽆关,即:111111()()()()()()k l k k l l k k k N l l l N P X P X P X X P X X P X X X P X X X ++++-++-===则称该多符号离散信源为N 维离散平稳信源。
信息论-复习资料(傅祖芸版本)
简介
是一门应用概率论、随机过程、数理统计和近 代代数的方法,来研究信息传输、提取和处理 中一般规律的学科。
奠基人:美国数学家香农(C.E.Shannon) 1948年“通信的数学理论”
2
简介
信息论的基本问题—信息的度量 无失真信源编码定理—香农第一定理 信道编码定理—香农第二定理 信源编码、信道编码
当 时 : rH = (X ) E 2 lo p ( 1 a i g ) i q 1 p ( a i)lo p ( a ig )
H r(X ) H (X )/lo rg
32
熵的含义
熵是从整个集合的统计特性来考虑的,它从平均意 义上来表征信源的总体特征。
信源输出前,熵H(X)表示信源的平均不确定性; 信源输出后,熵H(X)表示每个消息的平均信息量; 信息熵H(X)表征了变量X的随机性。
P X (x ) P ( a a 1 1 )
a 2 P (a 2 )
P ( a a 3 3 )..........P ..( a a q q ) iq1
P
(ai
)
1
问题:这样的信源能输出多少信息? 每个消息的出现携带多少信息量?
27
信息的度量
要点:
信息的度量(信息量)和不确定性消除的程度有关,消除的不 确定性=获得的信息量;
2.1 信源的数学模型及分类
信源 产生消息或消息序列的源。消息携带信息, 是信息的具体形式。
描述方法 通信过程中,信源发出何种消息是不确定的、 是随机的。 因此,信源可用随机变量、随机矢量或随机 过程(或样本空间及其概率测度)来描述。 不同的信源根据其输出消息的不同的随机性 质进行分类。
20
1、随机变量描述的信源(单符号)
信息论知识复习总结.
一. 单选(每题2分,共20分)1.下面属于最佳变长编码的是(B )下面不属于最佳变长编码的是(D ) B .香农编码和费诺编码 D .算术编码和游程编码2.加密编码的目的是(C ) 信源编码的目的是 提高通信有效性 。
C .提高通信系统的安全性 信道编码的目的是 提高信息传输的可靠性 。
3.表中符合等长编码的是(A ) 表中符合即时码的是 A 、D 。
4.下列各量可能为负值的是(B )下列各量不一定为正值的是(A) B .互信息量 A .互信息量5.一个m 位的二进制数,该数的每一位可从等概率出现的二进制码元(0,1)中任取一个,这个m 位的二进制数的自信息量为(m bit)6.联合熵H (XY )与熵H (X )及条件熵H (X/Y )之间存在关系错误的是(D ) D .H (XY )=H (X )+H (X /Y )7.已知发送26个英文字母(包括空格),其最大信源熵(发送概率相等)为H 0 = log27 = 4.76比特/符号;在字母发送概率不等时,其信源熵为H 1 = 4.03比特/符号;考虑字母之间相关性时,其信源熵为H 2 = 3.32比特/符号;以此类推,极限熵 H ∞ =1.4比特/符号。
问若用一般传送方式,冗余度γ为(0.71)H ∞ =1.5 冗余度为(0.68)8.某对称离散信道的信道矩阵为,信道容量为(C ) C .)61,61,31,31(4log H C -=9.某信道传递矩阵为 ,其信道容量为(D )⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=3131616161613131P ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=8181214181814121PD .)41log 4143log 43()81,81,41,21(2log +--=H C10.下列各图所示信道是对称信道的是(C )下列各图所示信道是删除信道的是(A ) C .A.11.当一个信道输入符号和输出符号的个数相同,且行对称、列对称的信道是 强对称 信道。
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1、平均自信息为表示信源的平均不确定度,也表示平均每个信源消息所提供的信息量。
平均互信息表示从Y获得的关于每个X的平均信息量,也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量,还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。
2、最大离散熵定理为:离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。
3、最大熵值为。
4、通信系统模型如下:5、香农公式为为保证足够大的信道容量,可采用(1)用频带换信噪比;(2)用信噪比换频带。
6、只要,当N足够长时,一定存在一种无失真编码。
7、当R<C时,只要码长足够长,一定能找到一种编码方法和译码规则,使译码错误概率无穷小。
8、在认识论层次上研究信息的时候,必须同时考虑到形式、含义和效用三个方面的因素。
9、1948年,美国数学家香农发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。
按照信息的性质,可以把信息分成语法信息、语义信息和语用信息。
按照信息的地位,可以把信息分成 客观信息和主观信息 。
人们研究信息论的目的是为了 高效、可靠、安全 地交换和利用各种各样的信息。
信息的 可度量性 是建立信息论的基础。
统计度量 是信息度量最常用的方法。
熵 是香农信息论最基本最重要的概念。
事物的不确定度是用时间统计发生 概率的对数 来描述的。
10、单符号离散信源一般用随机变量描述,而多符号离散信源一般用 随机矢量 描述。
11、一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,定义为 其发生概率对数的负值 。
12、自信息量的单位一般有 比特、奈特和哈特 。
13、必然事件的自信息是 0 。
14、不可能事件的自信息量是 ∞ 。
15、两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于 两个自信息量之和 。
16、数据处理定理:当消息经过多级处理后,随着处理器数目的增多,输入消息与输出消息之间的平均互信息量 趋于变小 。
17、离散平稳无记忆信源X 的N 次扩展信源的熵等于离散信源X 的熵的 N 倍 。
18、离散平稳有记忆信源的极限熵,=∞H )/(lim 121-∞→N N N X X X X H 。
19、对于n 元m 阶马尔可夫信源,其状态空间共有 nm 个不同的状态。
20、一维连续随即变量X 在[a ,b]区间内均匀分布时,其信源熵为 log2(b-a ) 。
21、平均功率为P 的高斯分布的连续信源,其信源熵,Hc (X )=eP π2log 212。
22、对于限峰值功率的N 维连续信源,当概率密度 均匀分布 时连续信源熵具有最大值。
23、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度 高斯分布 时,信源熵有最大值。
24、对于均值为0,平均功率受限的连续信源,信源的冗余度决定于平均功率的限定值P 和信源的熵功率P 之比 。
25、若一离散无记忆信源的信源熵H (X )等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码,则编码长度至少为 3 。
26、m 元长度为ki ,i=1,2,···n 的异前置码存在的充要条件是:∑=-≤n i k i m 11。
27、若把掷骰子的结果作为一离散信源,则其信源熵为 log26 。
28、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 log218(1+2 log23)。
29、若一维随即变量X 的取值区间是[0,∞]其中:0≥x ,m 是X 的数学期望,则X 的信源熵=)(X H C me 2log 。
30、一副充分洗乱的扑克牌(52张),从中任意抽取1张,然后放回,若把这一过程看作离散无记忆信源,则其信源熵为 52log 2 。
31、根据输入输出信号的特点,可将信道分成离散信道、连续信道、半离散或半连续 信道。
32、信道的输出仅与信道当前输入有关,而与过去输入无关的信道称为 无记忆 信道。
33、具有一一对应关系的无噪信道的信道容量C= log2n 。
34、强对称信道的信道容量C= log2n-Hni 。
35、对称信道的信道容量C= log2m-Hmi 。
36、对于离散无记忆信道和信源的N 次扩展,其信道容量CN= NC 。
37、对于N 个对立并联信道,其信道容量 CN = ∑=N k k C1 。
38、多用户信道的信道容量用 多维空间的一个区域的界限 来表示。
39、多用户信道可以分成几种最基本的类型: 多址接入信道、广播信道 和相关信源信道。
40、广播信道是只有 一个输入端和多个输出端 的信道。
41、当信道的噪声对输入的干扰作用表现为噪声和输入的线性叠加时,此信道称为 加性连续信道 。
42、高斯加性信道的信道容量C=)1(log 212N X P P +。
43、信道编码定理是一个理想编码的存在性定理,即:信道无失真传递信息的条件是 信息率小于信道容量 。
44、信道矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡10002/12/1代表的信道的信道容量C= 1 。
45、信道矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡100101代表的信道的信道容量C= 1 。
46、高斯加性噪声信道中,信道带宽3kHz ,信噪比为7,则该信道的最大信息传输速率Ct= 9 kHz 。
47、对于具有归并性能的无燥信道,达到信道容量的条件是 p (yj )=1/m ) 。
48、信道矩阵⎥⎦⎤⎢⎣⎡1001代表的信道,若每分钟可以传递6*105个符号,则该信道的最大信息传输速率Ct= 10kHz 。
49、信息率失真理论是量化、数模转换、频带压缩和 数据压缩 的理论基础。
50、求解率失真函数的问题,即:在给定失真度的情况下,求信息率的 极小值 。
51、信源的消息通过信道传输后的误差或失真越大,信宿收到消息后对信源存在的不确定性就 越大 ,获得的信息量就越小。
52、信源的消息通过信道传输后的误差或失真越大道传输消息所需的信息率 也越小 。
53、单符号的失真度或失真函数d (xi ,yj )表示信源发出一个符号xi ,信宿再现yj 所引起的 误差或失真 。
54、汉明失真函数 d (xi ,yj )=⎩⎨⎧≠=j i j i 10 。
55、平方误差失真函数d (xi ,yj )=(yj- xi )2。
56、平均失真度定义为失真函数的数学期望,即d (xi ,yj )在X 和Y 的 联合概率空间P (XY )中 的统计平均值。
57、如果信源和失真度一定,则平均失真度是 信道统计特性 的函数。
58、如果规定平均失真度D 不能超过某一限定的值D ,即:D D ≤。
我们把DD ≤称为 保真度准则 。
59、离散无记忆N 次扩展信源通过离散无记忆N 次扩展信道的平均失真度是单符号信源通过单符号信道的平均失真度的 N 倍。
60、试验信道的集合用PD 来表示,则PD= {}m j n i D D x y p i j ,,2,1,,,2,1;:)/( ==≤ 。
61、信息率失真函数,简称为率失真函数,即:试验信道中的平均互信息量的 最小值 。
62、平均失真度的下限取0的条件是失真矩阵的 每一行至少有一个零元素 。
63、平均失真度的上限Dmax 取{Dj :j=1,2,···,m}中的 最小值 。
64、率失真函数对允许的平均失真度是 单调递减和连续的 。
65、对于离散无记忆信源的率失真函数的最大值是 log2n 。
66、当失真度大于平均失真度的上限时Dmax 时,率失真函数R (D )= 0 。
67、连续信源X 的率失真函数R (D )= );()/(Y X I P x y p Inf D ∈ 。
68、当2σ≤D 时,高斯信源在均方差失真度下的信息率失真函数为 =)(D RD 22log 21σ 。
69、保真度准则下的信源编码定理的条件是 信源的信息率R 大于率失真函数R(D ) 。
70、某二元信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2/12/110)(X P X 其失真矩阵D=⎥⎦⎤⎢⎣⎡00a a ,则该信源的Dmax= a/2 。
71、某二元信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2/12/110)(X P X 其失真矩阵D=⎥⎦⎤⎢⎣⎡00a a ,则该信源的Dmin=0 。
72、某二元信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2/12/110)(X P X 其失真矩阵D=⎥⎦⎤⎢⎣⎡00a a ,则该信源的R (D )= 1-H (D/a ) 。
73、按照不同的编码目的,编码可以分为三类:分别是 信源编码、信道编码和安全编码 。
74、信源编码的目的是: 提高通信的有效性 。
75、一般情况下,信源编码可以分为 离散信源编码、连续信源编码和相关信源76、连续信源或模拟信号的信源编码的理论基础是 限失真信源编码定理 。
77、在香农编码中,第i 个码字的长度ki 和p (xi )之间有 )(log 1)(log 22i i i x p k x p -<≤- 关系。
78、对信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡16/116/116/116/18/18/14/14/1(87654321x x x x x x x x X P X )进行二进制费诺编码,其编码效率为 1 。
79、对具有8个消息的单符号离散无记忆信源进行4进制哈夫曼编码时,为使平均码长最短,应增加 2 个概率为0的消息。
80、对于香农编码、费诺编码和哈夫曼编码,编码方法惟一的是 香农编码 。
81、对于二元序列0011100000011111001111000001111111,其相应的游程序列是 23652457 。
82、设无记忆二元序列中,“0”和“1”的概率分别是p0和p1,则“0”游程长度L (0)的概率为 11)0(0)]0([p p L p L -= 。
83、游程序列的熵 等于 原二元序列的熵。
84、若“0”游程的哈夫吗编码效率为η0,“1”游程的哈夫吗编码效率为η1,且η0>η1对应的二元序列的编码效率为η,则三者的关系是 η0>η>η1 。
85、在实际的游程编码过程中,对长码一般采取 截断 处理的方法。
86、“0”游程和“1”游程可以分别进行哈夫曼编码,两个码表中的码字可以重复,但 C 码 必须不同。
87、在多符号的消息序列中,大量的重复出现的,只起占时作用的符号称为 冗余位 。
88、“冗余变换”即:将一个冗余序列转换成一个二元序列和一个 缩短了的多89、L-D 编码是一种 分帧传送冗余位序列 的方法。
90、L-D 编码适合于冗余位 较多或较少 的情况。
91、信道编码的最终目的是 提高信号传输的可靠性 。
92、狭义的信道编码即:检、纠错编码 。
93、BSC 信道即:无记忆二进制对称信道 。
94、n 位重复码的编码效率是 1/n 。
95、等重码可以检验 全部的奇数位错和部分的偶数位错 。
96、任意两个码字之间的最小汉明距离有称为码的最小距dmin ,则dmin=)',(min 'c c d c c ≠。