信息论与编码知识点总结

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(完整版)信息论与编码概念总结

第一章1.通信系统的基本模型:2.信息论研究内容：信源熵，信道容量，信息率失真函数，信源编码，信道编码，密码体制的安全性测度等等第二章１.自信息量：一个随机事件发生某一结果所带的信息量。

２.平均互信息量：两个离散随机事件集合X 和Y ，若其任意两件的互信息量为 I （Xi;Yj ），则其联合概率加权的统计平均值，称为两集合的平均互信息量，用I （X;Y ）表示３.熵功率：与一个连续信源具有相同熵的高斯信源的平均功率定义为熵功率。

如果熵功率等于信源平均功率，表示信源没有剩余；熵功率和信源的平均功率相差越大，说明信源的剩余越大。

所以信源平均功率和熵功率之差称为连续信源的剩余度。

信源熵的相对率(信源效率)：实际熵与最大熵的比值信源冗余度：0H H ∞=ηηζ-=1意义：针对最大熵而言，无用信息在其中所占的比例。

３.极限熵：平均符号熵的N 取极限值，即原始信源不断发符号，符号间的统计关系延伸到无穷。

４.５.离散信源和连续信源的最大熵定理。

离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。

连续信源，峰值功率受限时，均匀分布的熵最大。

平均功率受限时，高斯分布的熵最大。

均值受限时，指数分布的熵最大６.限平均功率的连续信源的最大熵功率：称为平均符号熵。

定义：即无记忆有记忆N X H H X H N X H X NH X H X H X H N N N N N N )()()()()()()(=≤∴≤≤若一个连续信源输出信号的平均功率被限定为p ，则其输出信号幅度的概率密度分布是高斯分布时，信源有最大的熵，其值为1log 22ep π.对于N 维连续平稳信源来说，若其输出的N 维随机序列的协方差矩阵C 被限定，则N 维随机矢量为正态分布时信源的熵最大，也就是N 维高斯信源的熵最大，其值为1log ||log 222N C e π+ 7.离散信源的无失真定长编码定理：离散信源无失真编码的基本原理原理图说明：（1）信源发出的消息：是多符号离散信源消息，长度为L,可以用L 次扩展信源表示为： X L =(X 1X 2……X L )其中，每一位X i 都取自同一个原始信源符号集合（n 种符号）： X={x 1，x 2，…x n } 则最多可以对应n L 条消息。

信息论与编码公式总结

第一章绪论第二章信源与信息熵离散信源的信息量自信息量条件自信息量联合自信息量单符号离散信源熵熵的性质1.非负性2.对称性3.确定性4.扩展性5.连续性二元联合信源的共熵与条件熵二元联合信源的共熵二元联合信源的条件熵独立熵、联合熵与条件熵的关系独立熵、联合熵与条件熵的物理意义离散无记忆信源N次扩展信源离散信道的平均交互信息量离散信道三种描述方法1.概率空间描述2.转移矩阵描述3.图示法描述离散信道的互信息量互信息量性质1.互易性-对称性2.3.互信息量可正可负4.任何两个事件之间的互信息不可能大于其中任何一个事件的自信息量5.离散信道的平均互信息量平均互信息量与联合熵、独立熵的关系一般关系X 和Y 相互独立时X 和Y 一一对应时数据处理定理信息不增性连续信源的熵连续信源均匀分布：高斯分布：指数分布：连续信源的最大熵定理输出峰值受限时的最大熵（瞬时功率受限/幅度受限）：当概率密度分布为均匀分布时，信源具有最大熵输出平均功率受限时的最大熵：当其概率密度函数为高斯分布时，具有最大熵均值受限时的最大熵：其输出信号幅度呈指数分布时连续信源X 具有最大熵值信源的剩余度/多余度/冗余度离散信源的剩余度/多余度/冗余度：连续信源的剩余度/多余度/：第三章信道容量离散无噪声信道的熵速率和信道容量熵速率：信道容量：几种离散无噪声信道举例：1、具有一一对应关系的无噪信道2、具有扩展性能的无噪信道3、具有归并性能的无噪信道离散有噪声信道的熵速率和信道容量接收熵速率：信道容量：连续信道中的熵速率与信道容量连续无噪声信道的熵速率和信道容量熵速率信道容量连续有噪声信道熵速率信道容量第四章信源编码编码的定义1、二元码/多元码2、同价码3、等长码4、变长码5、非奇异码/非奇异码6、单义码(单义码)7、非续长码(瞬时可译码/即时码)/续长码(非瞬时可译码/非即时码)单义码存在定理（克劳夫特Kraft 不等式）码树图平均码字长度编码定理定长编码定理：变长编码定理：离散无记忆平稳信道的编码定理(香农第二定理)：最佳变长编码一、香农编码二、范诺（费诺）编码(1) 把原始信源的符号按概率从大到小重新排列。

信息论与编码总结

信息论与编码1. 通信系统模型信源—信源编码—加密—信道编码—信道—信道解码—解密—信源解码—信宿 | | |（加密密钥）干扰源、窃听者（解密秘钥）信源：向通信系统提供消息的人或机器信宿：接受消息的人或机器信道：传递消息的通道，也是传送物理信号的设施干扰源：整个系统中各个干扰的集中反映，表示消息在信道中传输受干扰情况信源编码：编码器：把信源发出的消息变换成代码组，同时压缩信源的冗余度，提高通信的有效性（代码组 = 基带信号；无失真用于离散信源，限失真用于连续信源）译码器：把信道译码器输出的代码组变换成信宿所需要的消息形式基本途径：一是使各个符号尽可能互相独立，即解除相关性；二是使各个符号出现的概率尽可能相等，即概率均匀化信道编码：编码器：在信源编码器输出的代码组上增加监督码元，使之具有纠错或检错的能力，提高通信的可靠性译码器：将落在纠检错范围内的错传码元检出或纠正基本途径：增大码率或频带，即增大所需的信道容量2. 自信息：()log ()X i i I x P x =-，或()log ()I x P x =-表示随机事件的不确定度，或随机事件发生后给予观察者的信息量。

条件自信息：//(/)log (/)X Y i j X Y i j I x y P x y =-联合自信息：(,)log ()XY i j XY i j I x y P x y =-3. 互信息：;(/)()(;)log log ()()()i j i j X Y i j i i j P x y P x y I x y P x P x P y ==信源的先验概率与信宿收到符号消息后计算信源各消息的后验概率的比值，表示由事件y 发生所得到的关于事件x 的信息量。

4. 信息熵：()()log ()i iiH X p x p x =-∑ 表示信源的平均不确定度，或信源输出的每个信源符号提供的平均信息量，或解除信源不确定度所需的信息量。

Information theory(信息论与编码)

信息论与编码总结1.关于率失真函数的几点总结原理（需要解决什么问题？或者是受什么的启发，能达到什么目的）。

与无失真信源编码相比，限失真信源编码的原理是什么？我们知道无失真信源编码是要求使信源的所发送的信息量完全无损的传输到信宿，我们常见的编码方式有哈夫曼编码、费诺编码和香农编码。

他们的中心思想是使序列的中0和1出现的概率相等。

也就是说长的码字对应的信源符号出现的概率较小，而短的码字对应的信源符号出现的概率较大，这样就能实现等概。

若编码能实现完全的等概，则就能达到无失真的传输。

此时传输的信息量是最大的，和信源的信息量相等，此时传输的信息速率达到信道容量的值。

（其实这是编码的思想，与之对应的为限失真编码的思想。

香农本人并没有提出明确的编码方法，但是给出指导意义）与无失真的信道相比，如信道存在一定的损耗，即表明有传递概率。

此时我们换一个角度。

我们使信源概率分布固定不变，因为平均交互信息量I(X;Y)是信道传递概率P(Y/X)的下凸函数，因此我们设想一种信道，该信道的传递概率P(Y/X)能使平均交互信息达到最小。

注意，此时的传递概率P(Y/X)就相当于“允许一定的失真度”，此时我们能这样理解：即在允许的失真度的条件下，能使平均交互信息量达到最小，就表明我们传输的信息可以达到最小，原来的信息量还是那么大。

现在只需传输较小信息，表明压缩的空间是非常大的。

无失真压缩和限失真压缩其实是数学上的对偶问题。

即无失真压缩是由平均相互信息量的上凸性，调整信源概率分布，使传输的信息量达到最大值C，这个值就是信道容量。

（信道容量是不随信源概率分布而改变的，是一种客观存在的东西，我们只是借助信源来描述这个物理量，事实上也肯定存在另外一种描述方式。

）限失真压缩则是相反，他考虑的是信源概率分布固定不变，是调节信道转移概率的大小，使平均交互信息量达到最小。

此时信道容量还是相同，只是我们要传输的信息量变小了，（时效性）有效性得到提高。

信息论与编码复习重点整理(1页版)

1第1章概论1. 信号(适合信道传输的物理量）、信息（抽象的意识/知识，是系统传输、转换、处理的对象）和消息(信息的载体)定义；相互关系：(1信号携带消息，是消息的运载工具(2信号携带信息但不是信息本身(3同一信息可用不同的信号来表示(4同一信号也可表示不同的信息。

2. 通信的系统模型及目的:提高信息系统可靠性、有效性和安全性，以达到系统最优化.第2章信源及信息量1. 单符号离散信源数学模型2. 自信息量定义：一随机事件发生某一结果时带来的信息量I(xi)=-log2P(xi)、单位：bit 、物理意义：确定事件信息量为0；0概率事件发生信息量巨大、性质：I(xi)非负；P(xi)=1时I(xi)=0；P(xi)=0时I(xi)无穷；I(xi)单调递减；I(xi)是随机变量。

3. 联合自信息量：I(xiyi)=- log2P(xiyj) 物理意义：两独立事件同时发生的信息量=各自发生的信息量的和、条件自信息量：I(xi/yi)=- log2P(xi/yj)；物理意义：特定条件下(yj 已定)随机事件xi 所带来的信息量。

三者关系：I(xi/yi)= I(xi)+ I(yi/xi)= I(yi)+ I(xi/yi)4. 熵：定义(信源中离散消息自信息量的数学期望)、单位(比特/符号)、物理意义(输出消息后每个离散消息提供的平均信息量；输出消息前信源的平均不确定度；变量的随机性)、计算:(H(X)=-∑P(xi)log2 P(xi)) 1)连续熵和离散的区别：离散熵是非负的2)离散信源当且仅当各消息P相等时信息熵最大H (X )=log 2 n 。

3)连续信源的最大熵:定义域内的极值. 5.条件熵H(Y/X) = -∑∑P(xiyj) log2P(yj/xi)，H (X /Y )= -∑∑P(xiyj) log2P(xi/yj) 、物理意义：信道疑义度H(X/Y)：信宿收到Y 后，信源X 仍存在的不确定度，有噪信道传输引起信息量的损失，也称损失熵。

信息论与编码基础12

I (X ;Y )是信道转移概率分布P( y | x) 的型凸函数。
例1
I( X;Y )
1 0.8
0.6
0.4
0.2
0 1
0.5
I (X ;Y ) H ( p p) H ( p)
✓ 当信源固定后，选择不同的信道来传输同一信源符号时，在信道的输出端获得关于信源的信息量是不同的。
✓ 对每一种信源都存在一种
✓ 当固定某信道时，选择不同的信源与信道连接，在信道输出端接收到每个符号后获得的信息量是不同的。
✓ 对于每一个固定信道，一定
存在有一种信源，使输出端
00
1
0.8 0.6 0.4 0.2
获得的平均信息量最大。
平均互信息的性质
一、凸函数性
5
定理在输入信源概率分布 P(x)给定的条件下，平均互信息
1 1
1-H(p)
0
0.5 1
平均互信息的性质
一、凸函数性
4
定理
在信道转移概率 P( y | x) 给定的条件下，平均互信息
I (X ;Y )是输入信源概率分布 P(x) 的型凸函数。
例1
I( X;Y )
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 1
0.5
I (X ;Y ) H ( p p) H ( p)
平均互信息的性质
思考与探究
有两个硬币，一个是正常的硬币（一面是国徽，一面是面值），另一个是不正常的硬币（两面都是面值）。现随机抽取一枚硬币，抛掷2次。问出现面值的次数对于硬币的识别提供多少信息量？
平均互信息的性质
小结
13
本课小结：
• 凸函数性
• 内涵拓展调节自己、适应环境适合自己的才是最好的

信息论与编码(伴随式译码)

详细描述
最佳编码定理是信息论中的重要定理之一，它为信源编码提供了理论指导。在实际应用中，可以通过哈夫曼编码、算术编码等算法实现最佳编码。
03 信道编码
信道编码的分类
线性编码
线性编码是一种简单的编码方式，它将输入信息映射到一个线性空间中的码字。线性编码具有较低的编码复杂度和较好的解码性能，但可能存在较高的误码率。
熵的概念及其性质
总结词
熵是系统不确定性的度量，具有非负性、对称性、可加性等性质。
详细描述
熵是系统不确定性的度量，其值越大，系统的不确பைடு நூலகம்性越高。熵具有非负性，即熵永远为非负值；对称性，即等概率事件组成的系统的熵相同；可加性，即两个独立系统的熵可以相加。
互信息与条件互信息
总结词
互信息是两个随机变量之间的相关性度量，条件互信息是给定第三个随机变量条件下两个随机变量之间的相关性度量。
信息论与编码(伴随式译码)
目录
• 信息论基础 • 信源编码 • 信道编码 • 伴随式译码 • 编码在实际通信系统中的应用
01 信息论基础
信息量的定义与性质
总结词
信息量是衡量信息不确定性的量，具有非负性、对称性、可加性等性质。
详细描述
信息量用于度量信息的不确定性，其值越大，信息的不确定性越小。信息量具有非负性，即信息量永远为非负值；对称性，即两个等概率事件的信息量相同；可加性，即两个独立事件的信息量可以相加。
详细描述
互信息用于度量两个随机变量之间的相关性，其值越大，两个随机变量的相关性越强。条件互信息是在给定第三个随机变量条件下度量两个随机变量之间的相关性，其值越大，在给定条件下两个随机变量的相关性越强。互信息和条件互信息在信息论中广泛应用于信号处理、数据压缩等领域。

信息论与编码总复习

VS
奇偶校验位
奇偶校验位是添加到数据中的一个额外位，用于检测数据中的错误。根据数据的二进制位数，可以选择奇校验或偶校验。
05
编码的应用
数据压缩
1 2 3
数据压缩
数据压缩是编码技术的重要应用之一，通过去除数据中的冗余信息，减少数据的存储空间和传输时间，提高数据传输效率。
压缩算法
常用的数据压缩算法包括哈夫曼编码、算术编码、 LZ77和LZ78等，这些算法通过不同的方式实现数据的压缩和解压缩。
互信息与条件互信息
互信息的定义
互信息是两个随机变量之间的相关性度量。对于两个随机变量$X$和$Y$，其互信息定义为$I(X;Y) = sum_{x,y} P(X=x,Y=y) log_2 frac{P(X=x,Y=y)}{P(X=x)P(Y=y)}$。
条件互信息的定义
条件互信息是给定一个随机变量条件下，另一个随机变量的不确定性减少的量度。对于两个随机变量$X$ 和$Y$以及第三个随机变量$Z$，其条件互信息定义为$I(X;Y|Z) = sum_{x,y,z} P(X=x,Y=y,Z=z) log_2 frac{P(X=x,Y=y|Z=z)}{P(X=x|Z=z)P(Y=y|Z=z)}$。
压缩比与效率
数据压缩比和压缩效率是衡量数据压缩算法性能的重要指标，不同的应用场景需要选择合适的压缩算法以满足需求。
加密通信
加密通信
编码技术在加密通信中发挥着重要作用，通过将明文转换为密文，保护数据的机密性和完整性。
加密算法
常见的加密算法包括对称加密和公钥加密，这些算法利用数学函数和密钥对数据进行加密和解密。
纠错码与检错码
纠错码不仅能够检测错误，还能够纠正错误，而检错码只能检测错误。

信息论与编码第四版总结

信息论与编码第四版总结信息论与编码是信息科学领域的重要课程，旨在研究信息的度量、传输和存储等问题。

第四版教材在前三版的基础上，进一步深化了信息论和编码理论的内容，同时也引入了更多的实际应用案例。

本总结将对该教材的内容进行概括和总结。

一、信息论基础1. 信息的基本概念：教材首先介绍了信息的定义、度量和性质，强调了信息在决策和交流中的重要性。

2. 熵的概念：熵是信息论中的一个基本概念，用于描述随机事件的不确定性。

教材详细介绍了离散和连续熵的概念和计算方法。

3. 信道容量：信道容量是信息传输中的极限性能，用于描述在理想条件下，信道能够传输的最大信息量。

教材介绍了信道容量的计算方法和影响因素。

二、编码理论1. 信源编码：信源编码的目标是减少信息中的冗余，从而减小存储和传输的代价。

教材介绍了各种信源编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等。

2. 信道编码：信道编码是为了提高信息传输的可靠性而采取的措施。

教材详细介绍了常见的信道编码方法，如奇偶校验、里德-所罗门码等。

3. 纠错编码：纠错编码是信道编码的一个重要分支，能够实现信息传输的错误检测和纠正。

教材介绍了常见的纠错编码方法，如循环冗余校验、LDPC（低密度奇偶校验）等。

三、实际应用教材通过实际案例，展示了信息论与编码理论在通信、数据压缩、网络安全等领域的应用。

例如，通过分析无线通信中的信道特性，得出信道容量和编码方案的选择；通过数据压缩算法的比较，得出适合特定应用的编码方法；通过网络安全中的错误检测和纠正技术，提高网络通信的可靠性。

四、总结第四版信息论与编码教材在前三版的基础上，进一步深化了信息论和编码理论的内容，引入了更多的实际应用案例。

通过学习该教材，我们可以掌握信息论的基本概念和熵的计算方法，了解信源编码、信道编码和纠错编码的方法和原理，并掌握信息论与编码理论在通信、数据压缩、网络安全等领域的应用。

总之，信息论与编码是一门非常重要的课程，对于理解信息的度量、传输和存储等问题具有重要意义。

信息论与编码理论-第三章

03 信源编码理论
离散无记忆信源的编码定理
香农第一定理
对于离散无记忆信源，存在一种码字，使得码字的平均长度等于信源熵，且可以无失真地恢复原始信源。
香农第二定理
对于离散有记忆信源，当码长趋于无穷时，最理想的无失真编码方法的码字平均长度趋近于信源熵。
连续信源的编码定理
连续信源熵的定义
连续信源熵是描述连续随机变量不确定性的量度，其值等于该随机变量取值范围所占据的微分体积。
信道编码
通过在信息中加入冗余，以降低信息传输过程中的误码率，提高通信的可靠性。
在数据压缩中的应用
无损压缩
利用信息论中的熵概念，将数据压缩至其理论最小值，同时保持数据的完整性。
有损压缩
通过去除数据中的冗余和无关信息，实现数据的较大程度压缩，常见于图像、音频和视
频压缩。
在网络安全中的应用
要点一
连续信源的编码定理
对于连续信源，存在一种码字，使得码字的平均长度等于连续信源熵，且可以无失真地恢复原始信源。
预测编码与变换编码
预测编码
预测编码是根据原始信号的过去值来预测当前值，然后对预测误差进行编码。这种方法常用于消除时间相关性，减少数据冗余。
变换编码
变换编码是将信号从时域变换到频域进行编码，通过去除信号中的冗余成分来压缩数据。常见的变换编码方法包括离散余弦变换（DCT）和快速傅里叶变换（FFT）。
3
信道编码是一种主动的错误控制方法，它通过在信息中添加冗余信息，使得接收端能够检测和纠正传输过程中的错误。
线性码与循环码
线性码是一类特殊的码，它的编码规则满足线性性质，即对于任意两个码字进行线性运算，其结
果仍然是码字。
循环码是线性码的一种，它的码字具有循环移位的性质，即一个

信息论与编码

信息论与编码信息论与编码是一个涉及信息传输和存储的学科领域，它涵盖了多个核心概念和技术。

下面是一些与信息论与编码相关的知识：1.信息熵：信息熵是信息的不确定性度量，用于衡量随机变量的平均信息量。

当一个事件的发生概率较低时，它包含的信息量较大，而当一个事件的发生概率较高时，它包含的信息量较少。

信息熵越高，表示信息的不确定性越大。

2.哈夫曼编码：哈夫曼编码是一种无损编码方法，它通过将频率较高的符号表示为短码，而将频率较低的符号表示为长码，从而达到压缩数据的目的。

哈夫曼编码的核心思想是用较少的比特表示常见的符号，用较多的比特表示不常见的符号，以实现数据压缩。

3.纠错码：纠错码是一种编码技术，旨在通过引入冗余信息来检测和纠正在传输过程中出现的错误。

纠错码能够通过添加校验位或冗余比特，在接收端对数据进行恢复和纠正，从而提高通信的可靠性。

4.调制技术：调制技术是将数字信号转换为模拟信号或其他形式的信号，以适应不同的通信媒介和传输条件。

调制技术能够将数字信号转换为能够在传输介质上传输的模拟信号，如调幅调制（AM）、调频调制（FM）和相移键控调制（PSK）等。

5.信道容量：信道容量是信息论中的一个重要概念，表示信道在理论上可以达到的最高传输速率。

信道容量取决于信道的带宽、信噪比以及任何潜在的干扰，它描述了信道所能达到的最高信息传输速率的界限。

6.数据压缩：数据压缩是利用信息论和编码技术来减少数据存储和传输所需的比特数。

数据压缩分为无损压缩和有损压缩两种方式。

无损压缩能够完全还原原始数据，如ZIP压缩算法；而有损压缩则会在一定程度上减少数据的质量，如JPEG图像压缩。

了解这些信息论与编码的相关知识，能够帮助我们更好地理解信息的传输和存储过程，以及如何进行数据的压缩和错误纠正，为技术和应用提供基础和指导。

信息论与编码复习总结

ij
p ( xi , y j ) log p ( xi , y j )
ij
联合熵 H(X,Y)表示 X 和 Y 同时发生的不确定度。 H(XY)与 H(X)、H(X/Y)之间的关系 H(X,Y)＝H(X)＋H(Y|X) H(X,Y)＝H(Y)＋H(X|Y)

单符号序列马尔科夫信源，m 阶马尔科夫信源（了解）马尔科夫信源：一类相对简单的离散平稳信源，该信源在某一时刻发出字母的概率除与该信源有关外，只与此前发出的有限个字母有关。
信息论与编码理论复资料
By 疯狂阿德
第一章绪论
考点：信息、消息、信号的区别通信系统模型香农
1.
信息、消息、信号的区别信息：指事物运动的状态或存在方式的不确定性的描述。消息：包含信息的语言、文字、图像等。信号：信息的物理体现。在通信系统中，实际传输的是信号，但实质内容是信息，信息包含在信号中，信号是信息的载体，通信的结果是消除或部分消除不确定性，从而获得信息。
–
信源的基本特性：具有随机不确定性。
香农信息论的基本点：一、用随机变量和随机矢量来表示信源；二、用概率论和随机过程来研究信息。信源的分类：
连续信源：指发出在时间和幅度上都是连续的消息（模拟消息）的信源。离散信源：指发出在时间和幅度上都是离散分布的离散消息的信源。
离散无记忆信源：所发出的各个符号是相互独立的，发出的符号序列中的各个符号之间没有统计关联性，各个符号的出现概率是它自身的先验概率。
第二章
考点：自信息概率空间
信源与信息熵
X x1 P p( x ) 1
x2 p ( x2 )
xn p ( xn )
样本空间：某事物各种可能出现的不同状态。先验概率 p(xi)：选择符号 xi 作为消息的概率。 • 对 xi 的不确定性可表示为先验概率 p(xi)的倒数的某一函数。自信息

信息论与编码第一章绪论

编码的效率与性能
编码效率
编码效率是指编码过程中信息传输速率与原始信息传输速率的比值，反映了编码过程对信息传输的影响程度。
错误概率
错误概率是指在传输或存储过程中，解码后的信息与原始信息不一致的概率。
抗干扰能力
抗干扰能力是指编码后的信息在传输过程中抵抗各种干扰的能力，包括噪声、失真等。
03
信息论与编码的应用领域
信息论与编码第一章绪论
• 信息论的基本概念 • 编码理论的基本概念 • 信息论与编码的应用领域 • 信息论与编码的发展历程 • 信息论与编码的交叉学科
01
信息论的基本概念
信息量的定义与性质
信息量的定义
信息量是衡量信息多少的量，通常用熵来表示。熵是系统不确定性的量度，表示随机变量不确定性的程度。
04
信息论与编码的发展历程
信息论的起源与发展
19世纪
1928年
随着电报和电话的发明，信息传递开始快速发展，人们开始意识到信息的传递需要遵循一定的规律和原则。
美国数学家哈特利提出信息度量方法，为信息论的诞生奠定了基础。
1948年
1950年代
美国数学家香农发表论文《通信的数学理论》，标志着信息论的诞生。
信息量的性质
信息量具有非负性、可加性、可数性和传递性等性质。非负性是指信息量总是非负的；可加性是指多个信息源的信息量可以相加；可数性是指信息量可以量化；传递性是指信息量可以传递，从一个信息源传到另一个信息源。
信息的度量
信息的度量方法
信息的度量方法有多种，包括自信息、互信息、条件互信息、相对熵等。自信息是指随机变量取某个值的概率；互信息是指两个随机变量之间的相关性；条件互信息是指在某个条件下的互信息；相对熵也称为KL散度，是两个概率分布之间的差异度量。

信息论与编码复习总结

信息论与编码复习总结题型：填空、解答、计算1、编码：无失真与限失真信源编码定理编码分为信源编码和信道编码，其中信源编码又分为无失真和限失真三大定理:无失真信源编码定理（第一极限定理）（可逆）信道编码定理（第二极限定理）限失真信源编码定理（第三极限定理）（不可逆）Shannon(香农)信息论：在噪声环境下，可靠地、安全地、有效地传送信息理论。

通信系统模型方框图:信道的种类很多，如电信中常用的架空明线、同轴电缆、波导、光纤、传输电磁波的空间等都是信道。

也可以从信道的性质或其传送的信号情况来分类，例如：无干扰信道和有干扰信道、恒参信道和变参信道、离散信道（Discrete Channel）和连续信道（Continuous Channel）、单用户信道和多用户信道等。

信源的描述：通过概率空间描述平稳包含齐次，而齐次不包含平稳（重要，第二章计算题）定义：若齐次马尔可夫链对一切i,j存在不依赖于i的极限，则称其具有遍历性，p j称为平稳分布（如下）设有一齐次马尔可夫链，其状态转移矩阵为P，其稳态分布为w j=p(s j)自信息量的特性：p(x i)=1,I(x i)=0; p(x i)=0,I(x i)=∞;非负性；单调递减性；可加性；定义：联合概率空间中任一联合事件的联合（自）信息量为：定义：对于给定离散概率空间表示的信源，在出现y事件后所提供有关事件x的信息量定义互信息，单位为比特信道模型：二进制离散信道BSC；离散无记忆信道DMC；波形信道信源编码器的目的：是使编码后所需的信息传输率R尽量小。

信源编码：主要任务就是减少冗余，提高编码效率。

唯一可译码：（任意有限长的码元序列，只能被唯一地分割成一个个的码字，便称为唯一可译码）{0,10,11}为唯一可译码，任意有限长码序列：100111000。

（分类）即时码和非即时码变长编码定理：（解答，重要）???1、平均码长：2、根据信源各个符号的统计特性，如概率大的符号用短码，概率小的用较长的码，使得编码后平均码长降低，从而提高编码效率。

信息论与编码期末复习

发现的错误具有的概率。使用反馈重发方式时的差错率就等于漏检率。
第三部分、信道编码
3.2 线性分组码
3.2 线性分组码:
码长为n，信息位为k ，记作（n , k）；监督位r ＝n-k
1、编码
C = K•G
和 P(X)Y0 0..1 22 10 0..1 04 90 0..3 05 9
H(Y | X)= – 0.21log0.3 –0.14log0.2 –0.35log0.5
–0.12log0.4 –0.09log0.3–0.09log0.3
= 1.5114 bit/符号
m
(4)接收符号熵：由 p(yj ) p(xi yj ) i1 P(Y)=（0.21+0.12，0.14+0.09，0.35+0.09）
第二部分、无失真信源编码
2.2 编码方法
1.2 编码方法:
1、Huffman编码：
（1）信源符号按概率大小排队。
（2）合并概率最小的两个符合为一个节点。（3）节点参与排队放在与自己概率相等符号后面。（4）重复这个过程直到合并完全部符号。（5）标记每个分支的的0与1。（6）从根到叶的路径就给出了相应符号的码字。（7）计算平均码长与编码效率。
i1
（2）噪声熵 (散布度)：
ms
H (Y|X) p(aibj)lop(g bj|ai)
i 1j 1m s
（3）联合熵： H(X)Y p(aibj)lop(g aibj)
i1j1
（4）接收符号熵：
m
H(Y) p(bj)lopg(bj)
（5）损失熵(后验熵)：
i1
ms
H (X|Y) p(aibj)lop(g ai|bj)

信息论与编码基础知识点总结

离散信源和连续信源都是单符号信源。
输出一系列符号。Βιβλιοθήκη 多符号序列信源输出的消息在时间或空间任一点上每个符号的出现都是随机的，其取值也都可以是离散或连续随机变量。
输出的消息是时间或空间上离散的一系列随机变量。输出的消息是时间或空间的连续函数且其取值也是连续的、随机的。
数学模型
特性
无记忆信源有记忆信源
17、通信系统的基本任务要求
①可靠：使信源发出的消息经过传输后，尽可能准确地、不失真或限定失真地再现在接收端。 ②有效：用尽可能短的时间和尽可能少的设备来传输最大的消息。 18、通信系统的一些基本概念 ①信源：产生消息的源。可以用随机变量或随机过程来描述信息。 ②信宿：是消息的归宿，也就是消息传输的对象，即接收消息的人或者机器。 ③编码器：编码器是将信源发出的消息变换成适合于在信道上传输的信号的设备。执行提高信息传输的有效性和可靠性两项功能。
信源编码器：目的在于提高信息传输的有效性。信道编码器：用以提高信息传输的抗干扰能力。 ④信道：信道是将载荷着消息的信号从通信系统的发送端传送到接收端的媒质或通道。信道除了具有传输信号的功能，还具有存储信号的作用。 ⑤噪声源：是消息在传输过程中受到的干扰的来源。通信系统设计中的一个基本问题就是提高抗干扰能力。加性噪声：由外界引入的随机噪声。乘性噪声：信号在传播过程中由于物理条件的变化引起信号参量的随机变化而形成的噪声。 ⑥译码器：指编码的逆变换器。信道译码器是信道编码的逆变换器；信源译码器是信源编码的逆变换器。
第一章绪论
1、识记内容
1、信息论是应用近代数理统计的方法研究信息传输、存储和处理的科学，是在长期通信工程实践中发展起来的一门新兴学科，亦称为通信的数学理论。

信息论与编码知识点分布

信息论与编码知识点分布1.信息：信息论与编码的核心概念就是信息。

信息是一种度量，用来衡量不确定性的消除量。

在信息论中，我们用信息熵来度量不确定性的量，信息熵越大，表示不确定性越高。

2.信息熵：信息熵是信息论中的重要概念，用来度量一个随机事件的不确定性。

信息熵的定义是随机变量的平均不确定性。

信息熵越大，表示事件的不确定性越高。

3.香农编码：香农编码是一种无损数据压缩算法，它通过对频繁出现的符号使用较短的编码，对不频繁出现的符号使用较长的编码，从而实现数据的压缩。

香农编码是一种最优编码，可以达到信息熵的下界。

4.哈夫曼编码：哈夫曼编码也是一种无损数据压缩算法，它通过构建哈夫曼树来实现数据的压缩。

哈夫曼编码是一种树形编码，通过将出现频率高的符号放在较短的编码路径上，出现频率低的符号放在较长的编码路径上，从而实现数据的压缩。

5.信道容量：信道容量是指在给定信道条件下，能够传输的最大有效信息的速率。

信道容量取决于信道的带宽和信道的噪声，可以通过香农公式来计算。

6.信息编码：信息编码是指将信息转换成一串编码的过程。

在信息论与编码中，我们可以使用各种编码技术来实现信息的传输和存储，如香农编码、哈夫曼编码、循环冗余码等。

7.循环冗余码（CRC）：CRC是一种常用的错误检测码，通过添加冗余位来检测数据传输中的错误。

CRC码能够在接收端检测出出现在传输过程中的任何误码。

8.线性分组码：线性分组码是一种常用的错误检测和纠错码，具有良好的性能和编码效率。

线性分组码的编码和解码过程可以用矩阵运算来表示，其性质可以通过线性代数的方法进行研究。

9.噪声模型：在信息论与编码中，我们经常需要考虑信道的噪声对信息传输的影响。

常见的噪声模型有加性高斯白噪声模型、二进制对称信道模型等。

10.噪声信道容量：噪声信道容量是指在给定信道条件下，能够传输的最大有效信息的速率。

噪声信道容量取决于信道的带宽、信道的噪声以及信号的功率等因素。

11.码率：码率是指在通信过程中，单位时间内传输的比特数。

[信息论与编码]知识点总结

[信息论与编码]知识点总结2021/12/02 from Xwhite这个是预习完之后，感觉应该掌握的⼀些知识的总结。

总共分成四个⼤部分吧信息量与信源熵公式背住，然后套公式，冗余度的概念信道和信道容量概念，互信息的计算，简单信道容量的计算信源编码概念，定长编码，变长编码，哈夫曼编码（应该是必考），⾹农编码信道编码挺难的，编码定理得看，纠错编译码的概念看看就⾏，线性分组码必会，循环码，汉明码。

卷积码应该不考知识点总结第⼀章的⼀些基本概念看书就完了，⽐如信息、消息、通信模型等。

信息量与信源熵背熟！背熟！背熟！因为是知识点总结，所以基本只给出公式，想加深了解可以看课本，当然也可以看看本博客的⽂章先验概率：⽐如，考完试你估算⾃⼰及格的概率是50%，这就是先验概率，你及格的概率。

后验概率：⽐如，你估算完之后，你找个最差的同学⼀问，他说他能及格，也就是在你已知他可能及格的条件下你及格的概率，就是后验概率。

总结如果做题过程中，题⽬问的是单个符号的⾃信息量，那么我们就⽤以下公式。

如果题⽬问的是离散信源的信息量，或者熵，就⽤以下公式。

各概念之间的关系补充⼀些概念我们从信息量的传输⾓度来看通信模型信源：发出信息量H(X)——>信道：信道中损失的信息量H(X|Y)——>信宿：接收端获得的信息量I(X;Y) H(X|Y)：疑义度，也可以叫损失熵，表⽰由于信道上存在⼲扰和噪声⽽损失掉的平均信息量。

H(Y|X)：噪声熵全损信道：⼲扰很⼤，难以从Y中提取X的有效信息，信源发出的所有信息都损失在信道中I(X;Y)=0 ⽐如：加密编码⽆损信道：没有⼲扰，接收端能完全收到信源发出的信息。

I(X;Y)=H(X)冗余度概念看看书。

想要对这⾥的深⼊理解可以看⼀下课本或者看⼀下博客中离散信道的⽂章。

信道和信道容量信道的概念请⾃⾏看书记忆。

总结信源编码定长码：若⼀组码中所有码字的码长相同，则称为定长码变长码：若⼀组码中所有码字的码长各不相同，则称为变长码奇异码：若⼀组码中存在相同的码字，则称为奇异码。

信息论与编码基础知识点

信息论与编码基础知识点
1．当代文明的三大科学支柱
2．信息论发展的过程
3．研究信息论的目的
4．信息理论中度量信息的基本观点
5．衡量通信系统的性能指标，对应编码是哪些？
6．信源符号自信息量的含义与计算
7．信源符号间互信息量与平均互信息量的三个含义
8．信源熵的三种物理含义。

离散信源的联合熵、条件熵、平均互信息量的含义及相互之间的关系。

10．信源的平稳性和无记忆性的含义
11．离散无记忆信源的信源熵、N次扩展的信源熵计算。

N 阶马尔科夫信源的定义
13．低阶马尔科夫信源的状态转移图、各状态的稳态分布概率(状态极限概率)、极限熵H∞=H n+1
14．信道容量的含义
15．常见信道（无噪信道、强对称、对称、准对称）容量的计算，达到信道容量时对应信源的概率分布情况。

16．香浓编码、费诺编码、哈夫曼编码方法及步骤，其编码效率的计算
17．信息率失真函数的含义
18．D max的含义
19．二、三元离散信源的R max R min D min、D max计算，及信息率失真函数R(D)的计算
20．在信道编码中检错与纠错的含意是什么？
21．线性分组码生成矩阵与系统码生成矩阵之间的关系，系统码生成矩阵与一致校验码矩阵之间的关系，码字的生成，编码效率及最小距离的计算。

22．X n+1循环码的生成多项式g(x)与一致校验多项式h(x)的关系，对应生成矩阵和一致校验矩阵的生成，将消息利用生成矩阵生成循环码
理解相关基本概念（定理、性质）多练习课后习题（作业和讲解）。