信息论与编码第四章习题参考答案

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《信息论与编码》习题解答-第四章(新)

《信息论与编码》习题解答第四章信息率失真函数-习题答案4.1解：依题意可知：失真矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0110d ，转移概率⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=εεεε11)|(i j a b p 平均失真：εεεεε=⨯-⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯-⨯==∑∑==0)1(2/112/112/10)1(2/1),()|()(2121j i i j i j i b a d a b p a p D4.2解：依题意可知：失真矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0210d ， 0min =D ,∑=⨯+⨯=⨯+⨯===ij i i j j y x d x p D D )102/122/1(2/112/102/1),()(min min max 舍去当0min =D ，bit X H R D R 12log )()0()(min ====因为没有失真，此时的转移概率为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1001P当2/1max =D ，0)(max =D R因为取的是第二列的max D 值，所以输出符号概率:,1)(,0)(21==b p b p ,,2221b a b a →→因此编码器的转移概率为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1010P 4.3解：0min =D0041041041041),(min )(43041141141141),()(min min min max =⨯+⨯+⨯+⨯===⨯+⨯+⨯+⨯===∑∑i j i j i i j i i j j y x d x p D y x d x p D D 当0min =D ，bit X H R D R 24log )()0()(min ==== 因为没有失真，此时的转移概率为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1000010000100001P 当4/3max =D ，0)(max =D R因为任何一列的max D 值均为3/4，所以取输出符号概率:0)(,0)(,0)(,1)(4321====b p b p b p b p ，即14131211,,,b a b a b a b a →→→→因此编码器的转移概率为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001000100010001P 4.4解：依题意可知：失真矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4/1014/110d ， 0min =D∑=⨯+⨯===ij i i j j y x d x p D D )2/12(4/1)4/12/14/12/1min(),()(min min max 个均为其它当0min =D ，bit X H R D R 12log )()0()(min ====因为没有失真，此时的转移概率为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=010001P 当4/1max =D ，0)(max =D R因为取的是第三列的max D 值为1/4，所以取输出符号概率:1)(,0)(,0)(321===b p b p b p ，即3231,b a b a →→因此编码器的转移概率为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=100100P 4.5解：(1)依题意可知：失真矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0110d ，转移概率为：⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=q q P 101 )1(0)1()1(1)1(1001),()|()(11p q q p q p p p y x d x y p x p D n i mj j i i j i -⨯=⨯-⨯-+⨯⨯-+⨯⨯+⨯⨯==∑∑==(2) 0min =D因为)(D R 是D 的递减函数，所以)1log()1(log )()()())(m ax (min min p p p p D H p H D R D R ----=-==当0=q 时可达到))(max(D R ，此时0=D(3) ∑-=⨯+⨯===iji i j j ，p p p p y x d x p D D )1(10),()(min min max 舍去更大另一个因为)(D R 是D 的递减函数，所以0)()()())(m in(max max =-==D H p H D R D R当1=q 时可达到))(min(D R ，此时p D -=1(图略，见课堂展示)4.6解：依题意可知：失真矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞∞=1010d ，信源⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡2/12/110)(u p u 0min =D ，∑⨯+⨯⨯+∞⨯∞⨯+⨯===iji i j j y x d x p D D )12/112/1,02/12/1,2/102/1min(),()(min min max )(1]1,,m in[舍去另二个，∞=∞∞=10≤≤D因为二元等概信源率失真函数：⎪⎭⎫ ⎝⎛-=a D H n D R ln )( 其中1,2==a n ，所以率失真函数为：D D R -=1)(4.7解：失真矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=011101110d ，按照P81页方法求解。

信息论第四章习题解答

无错
e( x)
1 x x2 x3 x4 x5 x6
0
校验子
s0( x) = 1 s1 ( x) = x s2 ( x) = x2 s3 ( x) = x2 ? 1 s4( x) = x2 ? x ? 1 s5( x) = x ? 1 s6( x) = x2 ? x
s无 (x) = 0
20
习题解答
第 4.13 已知 (7, 4) 循环码的生成多项式为 g( x) = x3 ? x2 ? 1,
注：实际上，正反码仅仅用作纠错码。
8
习题解答
第 4.6 试分析用于电报系统的纠错码正反码的检错和纠错
四
能力。若已知信道的误码率 Pe = 10- 4 , 求系统的正确接
章
收概率和漏检概率。
抗解干扰二元编码
(2) 当收到的码字无错或者一位错时, 能够正确接收, 因此正确接收的概率为： P正 = (1 - Pe)10 ? C110 Pe (1 - Pe)9 = 0.9999995502 4;
扰二解元编
汉明码序列。
(1) 生成矩阵 [G] =
1000 101 0100 111 0010 110 0001 011
码
(2) 编码序列 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1
0110 0110001
1010 1010011
14
习题解答
第 4.10 已知 (7, 3) 汉明码的监督矩阵为：
习题解答
第四章
抗干
第四章习题解答
扰
二
元
编
码
1
习题解答
第 4.1 写出与 10011 的汉明距离为 3 的码字。
四章

王育民信息论与编码理论第四章答案2

4.5若将N 个相同的BSC 级联如题图4.5所示，各信道的转移概率矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--p p p p 11。

令Q t =P{X t =0}，t=0,1,…,N,且Q 0为已知。

题图 4.5(a)求Q t 的表达式。

(b)证明N →∞时有Q N →1/2，且与Q 0取值无关，从而证明N →∞级联信道的信道容量C N →0，P>0。

解：(a)对于满足X N 为马氏链的串联信道，他们总的信道转移概率矩阵为各个串联信道矩阵的乘积，即P(X N |X 0)= P(X 1|X 0) P(X 2|X 1)……P(X N |X N-1)由已知得，但各信道的转移概率矩阵为⎥⎦⎤⎢⎣⎡--p p p p 11 则两个信道级联的转移概率矩阵为： P 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡--p p p p 11⎥⎦⎤⎢⎣⎡--p p p p 11=()()()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+---+2222112p 12p 1p p p p p p 三个信道级联的转移概率矩阵为： P 3=()()()()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+----+33331221211221211221211-2p 2121p p p 四个信道级联的转移概率矩阵为： P 4=()()()()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+----+44441221211221211221211-2p 2121p p p 以此类推：可得N 个信道级联的转移概率矩阵为：P N =()()()()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+----+N N N N p p p 1221211221211221211-2p 2121 则Q t =P{X t =0}=()()()()()000121221211122121122121Q p p Q p Q p t t t t -+--=-⎥⎦⎤⎢⎣⎡--+⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+即Q t 的表达式为：Q t =()()012122121Q p p t t -+-- t=0,1,……,N (b) 由(a)可得到：Q N =()()012122121Q p p t t -+-- 由0<p<1，则0<2p<2，-1<2p-1<1，即|2p-1|<1 则21lim =∞→N N Q ，与Q 0取值无关。

信息论与编码技术第四章课后习题答案

解：（1） D =
∑ P(u,υ )d (u,υ ) = (1 − p)q
UV
（2）根据题4.5，可知R(D)的最大值为H(p),此时q=0,平均失真D=0; （3）R(D)的最大值为0,此时q=1,平均失真D=（1-p）; 4.7 设连续信源 X ，其概率密度分布为
p ( x) =
a − a | x| e 2
达到
D
min
的信道为
⎡1 ⎡1 0 ⎤ ⎡1 0 ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢1 [ P (υ j | u i )] = ⎢ ⎢ 0 1 ⎥ , ⎢1 0 ⎥ 或 ⎢ 2 ⎢ ⎣0 1 ⎥ ⎦ ⎢ ⎣0 1⎥ ⎦ ⎢0 ⎣
4.2 已知二元信源 ⎢
0⎤ 1⎥ ⎥ 2⎥ 1⎥ ⎦
1 ⎤ ⎡ X ⎤ ⎡ 0, ⎡0 1⎤ =⎢ =⎢ 以及失真矩阵 ⎡ dij ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ，试求： ⎣ ⎦ ⎣ p ( x ) ⎦ ⎣ p, 1 − p ⎦ ⎣1 0 ⎦
g (θ ) 的傅立叶变换
G s(w) = ∫
+∞ −∞
g
s
(θ )e
− jwθ
dθ =
s
2
s
2 2
+w
, (3)
得: Q( w) = P ( w) + w2 P( w), (4)
2
s
求式（4）的傅立叶反变换，又根据式（2）得
p( y ) = p( x = y) − D 所以 p( y ) =
2
p ( x = y), (5)
⎡0 ⎢1 定义为 D = ⎢ ⎢1 ⎢ ⎣1
解：
1 0 1 1
1 1 0 1
1⎤ 1⎥ ⎥ ，求 Dmax , Dmin 及信源的 R ( D ) 函数，并作出率失真函数曲线(取4到5个点)。 1⎥ ⎥ 0⎦

《信息论与编码》部分课后习题参考答案

i
1 5 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 = − 2 × log + 2 × log + 2 × log + 2 × log + 2 × log + log 6 36 6 36 9 9 12 12 18 18 36 36 = 3.274 bit / symbol
2.2 如果你在不知道今天是星期几的情况下问你的朋友“明天是星期几？”则答案中含有多少信息量？如果你在已知今天是星期四的情况下提出同样的问题，从别人的答案中你能获得多少信息量（假设已知星期一至星期日得排序）？答：若不知道今天是星期几，则答案可能有 7 种，这 7 种都是有价值的，所以答案的信息量为：
2.5 4 个等概率分布的消息 M1、M2、M3、M4 被送入如题所示的信道进行传输，通过编码使 M1=00，M2=01、M3=10、M4=11.求输入是 M1 和输出的第一个符号是 0 的互信息量是多少?如果知道第二个符号也是 0，这时带来多少附加信息量？ X 0 p p 1 1-p 1-p Y
I(X N ) I (Y )
=
2.1 × 106 13.29
= 1.58 ×105 字
2.4 某居住地区的女孩中有 25%是大学生，在女大学生中有 75%是身高 1.6 米以上的，而女孩中身高 1.6 米以上的占总数一半。假如我们得知“身高 1.6 米以上的某女孩是大学生”的
消息，问获得多少信息量？答：设随机变量 X 代表女孩子学历 X x1（是大学生） x2（不是大学生） P(X) 0.25 0.75 设随机变量 Y 代表女孩子身高 Y y1（身高>160cm） P(Y) 0.5
第二章
2.1 同时掷两个骰子，设每个骰子各个面向上的概率都是 1/6。试求：（1）事件“2 和 6 同时出现”的自信息量；（2）事件“两个 3 同时出现”的自信息量；（3）事件“两个点数中至少有一个是 5”的自信息量；（4）两个点数之和的熵。答：（1）事件“2 和 6 同时出现”的概率为：

信息论与编码第四章课后习题答案

∫ =
− log λe−λx
∞ 0
+ log e
ln e−λx de−λx
∫ =
− log
λ
+
log
et
ln
t
0 1
−
log
e
dt
= −log λ + log e
= log e λ
（2）
h( X )
= −∫ p(x)log p(x)dx
∫ = − ∞ 1 λe−λ x log 1 λe−λ x dx
−∞ 2
2
∫ = − ∞ λe−λx log 1 λe−λxdx
0
2
∫ ∫ = − ∞ λe−λx log 1 dx − ∞ λe−λx log λe−λxdx
0
2
0
= log 2 + log e λ
= log 2e λ
注：（2）题直接借用了（1）的结论。
【4.3】设有一连续随机变量，其概率密度函数为：
sin
x
=
1 2
log
e∫
ln(1
+
sin
x)d
sin
x
+
1 2
log
e∫
ln(1
−
sin
x)d
sin
x
∫ ∫ ln(1+ sin x)d sin x
π
= (1 + sin
x) ln(1+ sin
x)
2 −π
−
2
1 + sin x d sin x 1 + sin x
= 2ln 2 − 2
∫ ln(1− sin x)d sin x

信息论与编码习题与答案第四章

4-1 设有一个二元等该率信源{}1,0∈X ,2/110==p p ，通过一个二进制对称信道（BSC ）。

其失真函数ij d 与信道转移概率ij p 分别定义为 j i j i d ij =≠⎩⎨⎧=,0,1 ，j i ji p ij =≠⎩⎨⎧-=,1,εε试求失真矩阵d 和平均失真D 。

解：由题意得，失真矩阵为d ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0110d ，信道转移概率矩阵为P ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=εεεε11)(i j 平均失真为εεεεε=⨯-+⨯+⨯+⨯-==∑0)1(211211210)1(21),()()(,j i d i j p i p D ji 4-3 设输入符号与输出符号X 和Y 均取值于{0,1,2,3}，且输入符号的概率分布为P(X=i)=1/4,i=0,1,2,3,设失真矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0111101111011110d 求)(),(,,max min max min D R D R D D 以及相应的编码器转移概率矩阵。

解：由题意，得 0min =D则symbol bit X H R D R /24log )()0()(2min ====这时信源无失真，0→0,1→1,2→2,3→3，相应的编码器转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1000010000100001)j (i P ∑===33,2,1,0max ),()(min i j j i d i p D，，141141041141141141141041min{⨯+⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯+⨯=}041141141141141041141141⨯+⨯+⨯+⨯⨯+⨯+⨯+⨯， 43}43,43,43,43min{==则0)(max =D R此时输出概率分布可有多种，其中一种为：p(0)=1,p(1)=p(2)=p(3)=0则相应的编码器转移概率矩阵为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001000100010001)(i j P4-5 具有符号集{}10,u u U =的二元信源，信源发生概率为：2/10,1)(,)(10≤<-==p p u p p u p 。

信息论与编码第四章课后习题答案

π 2 π − 2
−∫
1 − sin x d sin x 1 − sin x
因此有
h( X ) = −2 A log A −
A log e(2 ln 2 − 2 + 2 ln 2 − 2) 2Байду номын сангаас= −2 A log A + 2 A log e − 2 A log e ln 2 = −2 A log A + 2 A log e − 2 A 1 ，因此 2
试计算 h( X ) ， h(Y ) ， h( XY ) 和 I ( X ; Y ) 。解： p( x) = ∫ p ( x, y )dy 1 =∫ dy (a 2 − a1 )(b2 − b1 ) = 1 a2 − a1
同理， p( y ) = 因此
1 。 b2 − b1
h( X ) = − ∫ p ( x ) log p ( x)dx = log(a 2 − a1 ) h(Y ) = − ∫ p( y ) log p( y )dy = log(b2 − b1 ) h( XY ) = − ∫ p ( x, y ) log p ( x, y )dxdy = log( a2 − a1 ) + log(b2 − b1 ) I ( X ; Y ) = h( X ) + h(Y ) − h( XY ) = 0 【4.7】在连续信源中，根据差熵、条件差熵和联合差熵的定义，证明（1） h( X | Y ) ≤ h( X ) ，当且仅当 X 和 Y 统计独立时等号成立；（2）h( X 1 X 2 L X N ) ≤ h( X 1 ) + h( X 2 ) + L + h( X N ) ，当且仅当 X 1 X 2 L X N 彼此统计独立时等式成立。证明：（1） h( XY ) = − ∫ p( y )dy ∫ p( x | y ) log p ( x | y )dx ≤ − ∫ p ( y )dy ∫ p( x | y ) log p ( x )dx = − ∫ p( x, y ) log p ( x )dxdy = h( X ) 等号成立当且仅当 p( x | y ) = p ( x ) ，即 p( x, y ) = p( x ) p ( y ) ，因此仅当 X 和 Y 统计独立时等号成立。（2）根据条件概率密度的相关公式，有 h( X 1 X 2 X N ) = h( X 1 ) + h( X 2 | X 1 ) + h( X 3 | X 1 X 2 ) + L + h( X N | X 1 X 2 X N −1 ) 根据（1）的结论，条件差熵小于差熵，因此有 h( X 1 X 2 L X N ) ≤ h( X 1 ) + h( X 2 ) + L + h( X N ) 等号成立当且仅当

信息论与编码第4章习题解答

P[ Z N
= 1|
X
= 0] =
P
Z
'
N
>
1 2
|
X
= 0
=
PZ 'N
−p
>
1 2
−
p|
X
=
0
≤
P|
Z
' N
−
p
|>
1 2
−
p|
X
=
0
≤
σ2 Z 'N |X =0

1 2
−
p 2
= p(1 − p) N (1 − p)2 2
当 p < 1 ，以及 N 充分大时 2
求该级联信道的容量 C N
，并证明
lim
N →∞
C
N
=0
X0
BSC X1
BSC X2 ……
BSC XN
习题 4.4（1）图级联信道
（2）并联输入信道，把输入 X 并联接到各信道，输出是矢量，当 N → ∞ 时并联输
入信道容量趋于 1。
X
BSC Y1
BSC Y2
BSC YN
习题 4.4（2）图并联输入信道
所以
C = 6 ⋅ 1 log 1/ 3 + 3 ⋅ 1 log 1/ 3 9 2/9 9 1/3
= 2 log 3 bit/次 32
（f）信道转移概率矩阵
P
=
1
− δ
ε
1
ε −
δ

利用方程求逆方法计算信道容量。设
p( X = 0) = q ， p( X = 1) = 1 − q ， 0 < q < 1

信息论与编码习题参考答案(全)

信息论与编码习题参考答案第一章单符号离散信源1.1同时掷一对均匀的子，试求：(1)“2和6同时出现”这一事件的自信息量； (2)“两个5同时出现”这一事件的自信息量； (3)两个点数的各种组合的熵； (4)两个点数之和的熵；(5)“两个点数中至少有一个是1”的自信息量。

解：bitP a I N n P bit P a I N n P c c N 17.536log log )(361)2(17.418log log )(362)1(36662221111616==-=∴====-=∴===⨯==样本空间：(3)信源空间：bit x H 32.436log 3662log 3615)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ bitx H 71.3636log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=⨯⨯+⨯+⨯+⨯⨯=∴＋＋ (5) bit P a I N n P 17.11136log log )(3611333==-=∴==1.2如有6行、8列的棋型方格，若有两个质点A 和B ，分别以等概落入任一方格，且它们的坐标分别为（Xa ，Ya ）, （Xb ，Yb ）,但A ，B 不能同时落入同一方格。

（1）若仅有质点A ，求A 落入任一方格的平均信息量；（2）若已知A 已落入，求B 落入的平均信息量；（3）若A ，B 是可辨认的，求A ，B 落入的平均信息量。

解：bita P a P a a P a I a P A i 58.548log )(log )()(H 48log )(log )(481)(:)1(481i i i i i ==-=∴=-=∴=∑=落入任一格的概率Θbitb P b P b b P b I b P A i 55.547log )(log )()(H 47log )(log )(471)(:B ,)2(481i i i i i ==-=∴=-=∴=∑=落入任一格的概率是落入任一格的情况下在已知ΘbitAB P AB P AB H AB P AB I AB P AB i i i i i i i 14.11)4748log()(log )()()(log )(471481)()3(47481=⨯=-=-=∴⨯=∑⨯=是同时落入某两格的概率1.3从大量统计资料知道,男性中红绿色盲的发病率为7%,女性发病率为0.5%.如果你问一位男士：“你是否是红绿色盲？”他的回答可能是：“是”，也可能“不是”。

信息论编码第四章答案

解：
唯一可译码是Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ唯可译码是Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅ,非延长码为A，C，E Ａ的平均码长：n = p( si )ni
i =1 6
= 3(1 / 2 + 1 / 4 + 1 / 16 + 1 / 16 + 1 / 16 + 1 / 16)
= 3码符号 / 信源符号
编码效率：
η=
H (s) 2 = * 100% = 66.67% n log r 3
2. 有一个信源X如下：
x2 x3 x4 x5 x6 X x1 p ( x) = 0.32 0.22 0.18 0.16 0.08 0.04
(1)、求信源熵; (2)、用Shannon编码法编成二进制变长码，并计算其编码效率； (3)、用用Fano编码法编成二进制变长码，并计算其编码效率；编码法编成二进制变长码并计算其编码效率 (4)、用Huffman码编码成二进制变长码，并计算其编码效率； (5)、用Huffman码编码成三进制变长码，并计算其编码效率； (6)、比较三种编码方法的优缺点。
H ( X ) 2.3522 = × 100% = 98% n log l r 2.4 log l 2
三进制Huffman编码 ? 首先, 判断q − (r − 1)α = r 6 − (3 − 1) × 2 = 2 < 3
选择m = r − [q − (r − 1)α ] = 3 − 2 = 1个虚假符号
0.40 0.60 0 0.37 0 0.40 1 0 0.23 1 1
L = P( si )li = 2.63
i =1
二元符号／灰度级
通过哈夫曼最佳二元编码后，每个像素平均需要用 2.63个二元符号，则此图象平均共需要用263个二元符号来表示。因此，需2.63秒才能传送完这幅图象。 (3)在(2)题中计算时没有考虑图象的像素之间的依赖关系，但实际此图象的像素之间是有依赖的。例如，若考虑像素前后之间灰度的依赖关系，就有灰度“1”后面只可能出现灰度“1”或 “2”；灰度“2”后只可能出现“2” 或“3” ，等等。这时，此图象灰度值信源Ｓ可以看成一阶马尔可夫信源。还可以进一步看成为m 阶马尔可夫信源。因此，在考虑了这些依赖关系后，像素的灰度值信源Ｓ的实际信息熵 H ∞ < H ( S ) 。根据香农第一理，总可以找到一种编码，使每个灰度级的平均码长L → H ∞ (极限熵)。所以，这幅图象还可以进一步压缩，平均每个像素(灰度)所需要的二元码符号数 L < H ( S ) 。

信息论与编码习题参考答案(全)

(1,3)
(1,4)
(1,5)
(1,6)
P(X)
1/36
2/36
2/36
2/36
2/36
2/36
X
(2,2)
(2,3)
(2,4)
(2,5)
(2,6)
P(x)
1/36
2/36
2/36
2/36
2/36
X
(3,3)
(3,4)
(3,5)
(3,6)
P(x)
1/36
2/36
2/36
2/36
X
(4,4)
(4,5)
信息论与编码习题参考答案
第一章单符号离散信源
同时掷一对均匀的子，试求：
(1)“2和6同时出现”这一事件的自信息量；
(2)“两个5同时出现”这一事件的自信息量；
(3)两个点数的各种组合的熵；
(4)两个点数之和的熵；
(5)“两个点数中至少有一个是1”的自信息量。
解：
(3)信源空间：
X
(1,1)
(1,2)
解:
设电话信号的信息率为×104比特/秒.在一个噪声功率谱为N0=5×10-6mW/Hz,限频F、限输入功率P的高斯信道中传送,若F=4kHz,问无差错传输所需的最小功率P是多少W若
F→∞则P是多少W
解:
已知一个高斯信道,输入信噪功率比为3dB,频带为3kHz,求最大可能传送的信息率是多少若信噪比提高到15dB,求理论上传送同样的信息率所需的频带.
(1)求状态极限概率并找出符号的极限概率;
(2)计算信源处在Sj(j=1,2,3)状态下输出符号的条件熵H(X/Sj);
(3)信源的极限熵H∞.
解:
下图所示的二进制对称信道是无记忆信道,其中 ,试写出N=3次扩展无记忆信道的信道矩阵[P].

信息论与编码理论-第4章无失真信源编码-习题解答-20071202

第4章无失真信源编码习题及其参考答案4-1 有一信源，它有六个可能的输出，其概率分布如下表所示，表中给出了对应的码A、B、C、D、E和F（1）求这些码中哪些是唯一可译码；（2）求哪些码是及时码；（3）对所有唯一可译码求出其平均码长l。

4-2 设信源61261126()1()()()()iis s sXp sp s p s p sP X=⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦∑。

对此次能源进行m元唯一可译编码，其对应的码长为（l1,l2,…,l6）=(1,1,2,3,2,3)，求m值的最好下限。

（提示：用kraft不等式）4-3设信源为1234567811111111()248163264128128s s s s s s s sXp X⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎣⎦，编成这样的码：（000，001，010，011，100，101，110，111）。

求（1）信源的符号熵；（2）这种码的编码效率；（3）相应的仙农码和费诺码。

4-4求概率分布为11122(,,,,)3551515信源的二元霍夫曼编码。

讨论此码对于概率分布为11111(,,,,)55555的信源也是最佳二元码。

4-5有两个信源X和Y如下：121234567()0.200.190.180.170.150.100.01X s s s s s s s p X ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦123456789()0.490.140.140.070.070.040.020.020.01Y s s s s s s s s s p Y ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦（1）用二元霍夫曼编码、仙农编码以及费诺编码对信源X 和Y 进行编码，并计算其平均码长和编码效率；（2）从X ，Y 两种不同信源来比较三种编码方法的优缺点。

4-6设二元霍夫曼码为（00，01，10，11）和（0，10，110，111），求出可以编得这样霍夫曼码的信源的所有概率分布。

4-7设信源为12345678()0.40.20.10.10.050.050.050.05X s s s s s s s s p X ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦，求其三元霍夫曼编码。

信息论与编码第四章习题参考答案

4.1某离散无记忆信源概率空间为分别使用长度为10和100的序列进行等长无失真编码，分别计算最短平均码长和编码效率。

解：信源的熵为881.03.03.07.07.0)(H =--=lb lb X 比特/符号当N=10时，序列码长应当满足 81.81881.0102)(L 1=⨯=>lb X NH 比特/序列考虑到序列码长应该为整数，取L1=9比特/符号，平均每个符号的码长为9.0NL L 11==比特/符号所以编码效率为%9.97L )(H 11==X η 当N=100时，序列码长为1.881881.01002)(L 1=⨯=>lb X NH 比特/100符号取L1=89比特/符号，平均每个符号的码长为89.0NL L 22==比特/符号编码效率为%99L )(H 22==X η 4.2设离散无记忆信源为如果要求编码效率为，允许错误概率为，求编码序列的长度。

解：信源的熵为722.02.02.08.08.0)(H =--=lb lb X 比特/符号自信息量方差为64.0722.0-）2.0（2.0）8.0（8.0D 222=+=lb lb采用二进制码进行等长编码，序列长度应当满足72221062.1)1)((D N ⨯=-≥δηηX H4.3设离散无记忆信源的概率空间为要求编码效率为(1) 如果采用序列等长编码，而允许译码错误概率为，求编码序列的长度。

(2) 如果采用序列变长编码，求编码序列的长度，并且与(1)比较，说明为什么会有这样的结果。

解1）信源的熵为811.025.025.075.075.0)(H =--=lb lb X 比特/符号自信息量方差为471.0811.0-）25.0（25.0）75.0（75.0D 222=+=lb lb采用二进制编码，序列长度为62221029.1)1)((D N ⨯=-≥δηηX H2）对信源进行二次扩展，并采用下列编码方式构成唯一可译码平均码长为6875.13161316321631169L =⨯+⨯+⨯+⨯=比特/2符号每个符号码长为84375.026875.12L L ===比特/符号编码效率为%95%1.9684375.0811.0L H(X)=>===δη 由于变长编码能够更好利用不同序列的概率分布进行编码，概率越大，序列的码长越短，概率越小，序列的码长越长，所以相对等长编码而言，变长编码的平均码长很短。

《信息论、编码与密码学》部分课后习题答案

−∞
+∞
当 0 ≤ x ≤ a 时， p( x ) = a −1 ，则
H ( X ) = − ∫ a −1 log a −1dx =
0
a
1 log a a ⋅ log a ⋅ [x ]0 = ⋅ a = log a a a
当 x < 0 或 x > a 时， p( x ) = 0 ，则 H ( X ) → ∞ 根据得到的结果可以画出相应的平面图，由图可以看到随着 a 的增加，即 p( x ) 的减小，微分熵 H ( X ) 相应的增加。
∞ 1 B ⋅ log ∑ ∞ ∞ ∞ ∞ 1 log( AB ) n=2 B =？则熵为：H ( X ) = ∑ P ( X )I ( X ) = ∑ =∑ log( AB ) = ∑ ∞ 1 AB n=2 n = 2 AB n=2 n=2 B⋅∑ n=2 B
1.8 计算概率分布函数为
x1 x1 x1 x1 x1 x2 x1 x2 x1 x2 x1 x1 x1 x2 x2
1 0 1 1.0 0.5 0
0.5 0.4 0.1
图 1.11 霍夫曼编码
则霍夫曼码如下表：
符号 x1 x2 x3
概率 0.5 0.4 0.1
码字 1 00 01
该信源的熵为：
H ( X ) = −∑ pk log 2 pk
k =1
3
= −(0.5log 2 0.5 + 0.4 log 2 0.4 + 0.1log 2 0.1) = 0.5000 + 0.5288 + 0.3322 = 1.3610(bit )
= 1(bit )
时，信源熵
对于三元离散信源，当概率

信息论与编码理论习题答案

资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载信息论与编码理论习题答案地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容第二章信息量和熵2.2 八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的信息速率。

解：同步信息均相同，不含信息，因此每个码字的信息量为 2=23=6 bit因此，信息速率为 61000=6000 bit/s2.3 掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。

问各得到多少信息量。

解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1} ==得到的信息量 ===2.585 bit(2) 可能的唯一，为 {6，6}=得到的信息量===5.17 bit2.4 经过充分洗牌后的一副扑克（52张），问：(a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？(b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？解：(a) =信息量===225.58 bit(b)==信息量==13.208 bit2.9 随机掷3颗骰子，X表示第一颗骰子的结果，Y表示第一和第二颗骰子的点数之和，Z表示3颗骰子的点数之和，试求、、、、。

解：令第一第二第三颗骰子的结果分别为，，，相互独立，则，，==6=2.585 bit===2(36+18+12+9+)+6=3.2744 bit=-=-[-]而=，所以= 2-=1.8955 bit或=-=+-而= ，所以=2-=1.8955 bit===2.585 bit=+=1.8955+2.585=4.4805 bit2.10 设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。

奇数在传送过程中以0.5的概率错成另外一个奇数，其余正确接收，求收到一个数字平均得到的信息量。

信息论与编码第4章习题解答

《信息论与编码》第四章习题解答4.1 计算如下所示离散无记忆信道的容量：习题4.1图［解］　（a ）信道概率转移矩阵为−−−−=δεδεεδδε11P ，信道是准对称信道，因此在输入为等概分布时达到信道容量，即5.0)1()0(====X P X P 时达到信道容量。

这时δ5.05.0)0(−==Y P δ==)1(Y Pδ5.05.0)2(−==Y P相应的信道容量为);1();0(Y X I Y X I C ====∑==2)()0|(log)0|(j j p j p j p 0111-ε1-δε δ 00 121-ε-δ εδδ 1-ε-δ1ε0 221 0.5 δ 110.250.25 0.50.50 2 21-ε ε ε 1-ε1ε 11-ε 0 0 223/41/4 111/3 1/31/3 1/43/40 2 311/3 211/31/3 1/31/31/3 1/3 1/31/3 (c)(a)(b) (e)(f)(d)δεεδδδδδεδε5.05.0log log 5.05.01log)1(−++−−−−−=)5.05.0log()1(log )1log()1(δδεεδεδε−−−+−−−−= （b ）信道概率转移矩阵为=5.05.0025.025.05.0001P当5.0)2()0(====X P X P ，0)(=X P 时，5.0)0(==Y P ，25.0)1(==Y P ，25.0)2(==Y P1)()0|(log )0|();0(2===∑=j j p j p j p Y X I bit∑===2)()2|(log)2|();2(j j p j p j p Y X I 125.05.0log 5.025.05.0log 5.0=+= bit10);1(≤==Y X I ；所以满足定理4.2.2条件，由达到信道容量充要条件可知，信道容量C =1 bit/次（c ）信道转移概率矩阵为−−−=εεεεεε101001P ，信道是对称信道，当输入为均匀分布时，即31)2()1()0(======X P X P X P 时，达到信道容量。

信息论与编码理论-第4章无失真信源编码-习题解答-20071202

信息论与编码理论-第4章无失真信源编码-习题解答-20071202信息论与编码理论第4章无失真信源编码习题及其参考答案4-1 有一信源，它有六个可能的输出，其概率分布如下表所示，表中给出了对应的码A、B、C、D、E和F（1）求这些码中哪些是唯一可译码；（2）求哪些码是及时码；（3）对所有唯一可译码求出其平均码长。

?X??s14-2 设信源????p(s)P(X)???1s6?p(s2)?p(s6)???s2?p(s)?1。

对此次能源进行m元唯一ii?16可译编码，其对应的码长为（l1,l2,…,l6）=(1,1,2,3,2,3)，求m值的最好下限。

（提示：用kraft不等式）?s?X??14-3设信源为??1??p(X)???2?（1）信源的符号熵；（2）这种码的编码效率；s214s3s411816s5132s6s7s8?，编成这样的码：（000，001，111???64128128?010，011，100，101，110，111）。

求（3）相应的仙农码和费诺码。

4-4求概率分布为(,11122信)源的二元霍夫曼编码。

讨论此码对于概率分布为355151511111(,,,,)的信源也是最佳二元码。

555554-5有两个信源X和Y如下：1信息论与编码理论s2s3s4s5s6s7??X??s1??p(X)??0.200.190.180.170.150.100.01?????s2s3s4s5s6s7s8s9??Y??s1??p(Y)??0.490.140.140.070.070.040.020.02 0.01?????（1）用二元霍夫曼编码、仙农编码以及费诺编码对信源X和Y进行编码，并计算其平均码长和编码效率；（2）从X，Y两种不同信源来比较三种编码方法的优缺点。

4-6设二元霍夫曼码为（00，01，10，11）和（0，10，110，111），求出可以编得这样霍夫曼码的信源的所有概率分布。

4-7设信源为?码。