信息论编码 田宝玉chapter11-1
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 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴bitx H 71.3636log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=⨯⨯+⨯+⨯+⨯⨯=∴++ (5) bit P a I N n P 17.11136log log )(3611333==-=∴==?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内,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内。
(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bitb 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 bitAB 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%.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”。
北邮-田宝玉-信息论基础-第-章
R2
C2
因Y2与U1独立,所以
I (U ; Y2 ) I (U 2 ; Y2 ) I (U1; Y2 / U 2 ) (1 ) Ps 1 I (U 2 ; Y2 ) log(1 ) 2 2 Ps 2
H (X 2) 2bit, H (U ) 3bit, H (X 2 / U) 0bit,
( I U ; X 2) 2bit
H (U / X 2) H (U) ( I U ; X 2) 1bit H (U / Y1 ) H (U ) I (U ; Y1 ) 2bit
0 1 1 2 3 U 4 5 6 7 1
1 1
1 1
1 1
Y1
p( y1 | x) p( y2 | y1 )dy1 p( y2 | x)
图11.12 退化的广播信道
X、 Y2 构成一个马氏链, Y1 、 由级联信道的性质可知, 或者说在 Y1已知的条件下 X 与Y2 无关。
定理11.2 通过退化广播信道X Y1 Y2 发送独立信息的 容量区域是满足下式的所有( R1, R2 )的封闭集合的凸包: (R1, R2 ) : 0 R2 I (U;Y2 )
Z2
2 N (0, 2 )
1
2 1
E( X 2 ) P S1 P S2 P s
X
Z 2 ' N (0, 22 12 )
Y1
E(U1 ) PS1 Ps
2
E(U22 ) PS 2 (1 )Ps
第11章_循环码
《信息论与编码》课件 信息论与编码》
11.1 循环码的描述
循环码在性能上,具有明确的纠、检错能力, 循环码在性能上,具有明确的纠、检错能力,对于给定 的码长n和信息位数 和信息位数k, 的码长 和信息位数 ,已提出的各类循环码都有确定的 纠、检错能力的理论计算值; 检错能力的理论计算值; 实现上, 在实现上,编码和译码都可以通过简单的反馈移位寄存 器来完成; 器来完成; 结构上,它的循环性使得更容易用数学语言来描述。 在结构上,它的循环性使得更容易用数学语言来描述。 本章将首先研究如何对循环码进行描述 首先研究如何对循环码进行描述。 本章将首先研究如何对循环码进行描述。 然后讨论其编码和译码方法 讨论其编码和译码方法。 然后讨论其编码和译码方法。 接着以二元BCH码为例对其性能进行详细分析。 接着以二元 码为例对其性能进行详细分析。 最后对多元BCH码、RS码和其他循环码进行简要的讨论。 最后对多元 码 码和其他循环码进行简要的讨论。
v (i ) ( x) = vn −i −1x n −1 + vn − i − 2 x n − 2 + L + v1x i +1 + v0 xi + vn −1xi −1 + L + vn −i +1x + vn −i
v (i ) ( x) 为码序列循环移位i次后的码多项式。 称 循环移位 次后的码多项式。
东南大学移动通信国家重点实验室
5
《信息论与编码》课件 信息论与编码》
11.1 循环码的描述
11.1.1 循环码的定义
可以建立码序列和码多项式的一一对应关系。 可以建立码序列和码多项式的一一对应关系。 建立码序列和码多项式的一一对应关系 设码序列为 v = (vn −1 , vn − 2 , ⋅ ⋅ ⋅, v1 , v0 ) 则它可用多项式表示为 则它可 v ( x ) = vn −1 x n −1 + vn − 2 x n − 2 + ⋅ ⋅ ⋅ + v1 x + v0 (11.1) 将它进行i次循环左移,得 ,
《信息论与编码》部分课后习题参考答案
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:
信息论与编码第二版答案
信息论与编码第二版答案《信息论与编码(第二版)》是Claude Elwood Shannon所撰写的经典著作,该书于1948年首次出版,至今被广泛认可为信息论领域的权威指南。
本书通过数学模型和理论阐述了信息的量化、传输、存储以及编码等相关概念和原理。
深入浅出的阐述方式使得本书具备了普适性和可读性,成为信息论领域学习者和研究者的必备参考。
信息论是研究信息的传输、处理和应用的科学,其最初来源于通信工程领域。
而编码作为信息论的一个重要分支,旨在寻求一种有效的方式将信息转化为符号或信号,以便能够高效地传输和存储。
编码的主要目标是通过减少冗余或利用统计特征来压缩信息,并提高信号传输过程中的容错性。
在信息论中,最重要的概念之一是“信息熵”。
信息熵是信息的不确定性度量,也可以看作是信息的平均编码长度。
当一个事件出现的可能性均匀时,信息熵达到最大值,表示信息的不确定度最高;而当事件的概率趋于一个时,信息熵达到最小值,表示事件的确定性最高。
例如,抛一枚公正的硬币,其正反面出现的概率均为0.5,那么信息熵将达到最大值,即1比特。
如果硬币是正面朝上或者反面朝上,那么信息熵将达到最小值,即0比特。
除了信息熵,信息论中还有许多重要的概念,如条件熵、相对熵和互信息等。
其中,条件熵表示给定某些信息后的不确定性,相对熵则用于比较两个概率分布之间的差异,而互信息则度量了两个随机变量之间的相关性。
编码是信息论中的关键技术之一,其目的是将信息通过某种规则进行转换,使其适于传输或存储。
常见的编码方法有哈夫曼编码、香农-费诺编码和算术编码等。
其中,哈夫曼编码常用于无损压缩,通过根据字符频率设计不等长的编码,使得频率高的字符用较短的编码表示,而频率低的字符用较长的编码表示,从而达到压缩的效果。
算术编码则通过将整个信息序列映射为一个实数,从而实现更高的压缩比。
信息论与编码的研究对众多领域都具有重要意义。
在通信领域中,信息论的结果对于提高信道容量和降低误差率具有指导意义。
《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 课后习题答案
信息论与编码课后习题答案信息论与编码课后习题答案[信息论与编码]课后习题答案1、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。
2、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。
3、按照信息的性质,可以把信息分为语法信息、语义信息和语用信息。
4、按照信息的地位,可以把信息分成客观信息和主观信息。
5、人们研究信息论的目的就是为了高效率、可信、安全地互换和利用各种各样的信息。
6、信息的是建立信息论的基础。
8、就是香农信息论最基本最重要的概念。
9、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、单符号线性信源通常用随机变量叙述,而多符号线性信源通常用随机矢量叙述。
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、自信息量的单位通常存有比特、奈特和哈特。
13、必然事件的自信息是。
14、不可能将事件的自信息量就是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:当消息经过多级处置后,随着处理器数目的激增,输出消息与输入消息之间的平均值互信息量趋向变大。
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。
limh(xn/x1x2xn1)h n18、线性稳定存有记忆信源的音速熵,。
19、对于n元m阶马尔可夫信源,其状态空间共有m个不同的状态。
20、一维已连续随即变量x在[a,b]。
1log22ep21、平均功率为p的高斯分布的已连续信源,其信源熵,hc(x)=2。
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、对于减半平均功率的一维已连续信源,当概率密度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p25、若一线性并无记忆信源的信源熵h(x)等同于2.5,对信源展开相切的并无杂讯二进制编码,则编码长度至少为。
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;
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 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ (4)信源空间:bitx H 71.3636log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=⨯⨯+⨯+⨯+⨯⨯=∴++ (5) bit P a I N n P 17.11136log log )(3611333==-=∴==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内,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内。
(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bitb 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bitAB 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%.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。
北邮-田宝玉-信息论基础-第-章
R1 H ( X1 | X 2 ) R2 H ( X 2 | X1) R1 R2 H ( X1X 2 )
若满足上面的条件即可在接收端无差错地恢复X1 和 X2
例11.6
设信源
由定理11.2得,速率区域为
R1 I(X;Y U) H( p0 * p1) H( p1)
R2 I (U ; Z ) 1 H ( p0 * q) R2
1 H ( p2 )
0
1 H ( p1)
R1
图11.14 二元对称广播信道的容量区域
例11.5 高斯广播信道。假设信道输入信号的平均功
率为 PS 。求该信道的容量区域。
log(1
(1 )Ps
Ps
2 2
)
R2
C2
0
时分限
1
0
C2
C1
图11.17 高斯广播信道容量区域
相关信源编码进行编码时,力求对信源相关带来的 剩余度的压缩,提高网络传输的有效性。
U1
子编码器1
U2
子编码器2
译
Um
子编码器m
码 器
UM
子编码器M
图11.19 相关信源编码的一般模型
1. Berger相关信源编码模型
^
X1
编码器
R11
译码器
X1^R21X2RR12
^
X2
编码器 R22
译码器
X1
^
X2
图11.20 Berger相关信源编码
2. Slepian-Wolf相关信源编码模型
X1
编码器
《信息论、编码与密码学》课后习题答案
《信息论、编码与密码学》课后习题答案第1章信源编码1.1 考虑一个信源概率为{0.30 , 0.25 , 0.20 , 0.15 , 0.10}的DMS求信源嫡H (X)。
5解:信源嫡H(X) = -£P k log 2( P k)H(X)=-[0.30*(-1.737)+0.25*(-2)+0.2*(-2.322)+0.15*(-2.737)+0.1*(-3.322)]=[0.521+0.5+0.464+0.411+0.332]=2.228(bit)故得其信源嫡H(X)为2.228bit1.2 证明一个离散信源在它的输出符号等概率的情况下其嫡达到最大值。
解:若二元离散信源的统计特性为P+Q=1 H(X)=-[P*log(P)+(1-P)*log(1-P)]对H(X)求导求极值,由dH(X)/d(P)=0可得log可知当概率P=Q=1/2时,有信源嫡H (X)max = 1(bit)对丁三元离散信源,当概率R = P2 = P3 = 1/3时,信源嫡H (X )m a=x1 .5 8 (5bit ),此结论可以推广到N元的离散信源。
1.3证明不等式lnx^x—1。
画出曲线y〔=lnx和y2 = x — 1的平■面图以表明上述不等式的正确性。
证明:f (x) = ln x 「x 1(x - 0) f(x)=【x令f(x),=0, x =1 又有x 0. 0 :. x < 1 时f(x) 0 此时 f(x) fx =0 也即 In x _x -1当x _1时同理可得此时Inx _x -1综上可得lnx 笑x -1证毕 绘制图形说明如下 可以很明确说明上述 不等式的正确性。
1.4证明I(X;Y)芝0。
在什么条件下等号成立?n mI(X ; V =' ' P(x,y j )i(x, y j )i 目j 目n m =' P(x,y j )logi 注j T 当和相互独立时等号成立。
信息论与编码1绪论课件
变长编码 定理
Shannon 1948
McMillan 1956
率失真理论 Shannon Gallager Berger
纠错码 编码调制理论
Huffman码(1952)、Fano码 算术码(1976,1982) LZ码(1977,1978)
压缩编码 JPEG MPEG
信息论与编码1绪论课件
信息论与编码1绪论课件
11
信息论基础的重要性
❖ 信息论是信息科学和技术的基本理论,信息科学 大厦的地基;
❖ 没有信息论的基础,从事通信与信息领域的研 究和创新是不可能的事情;
❖ 总之,信息论是高层次信息技术人才必不可少的 基础知识。
信息论与编码1绪论课件
12
2信息论研究对象、目的和内容
信源
编码器
信息论作为一门严密的科学分支,主要归功于贝 尔实验室的香农。他在1948年发表的论文《通信的 数学理论》奠定了信息论的基础。控制论的创始人 维纳也对信息论有不可忽视的贡献。香农和维纳的 基本思想都是把通信作为统计过程来处理。他们采 用的术语、方法也主要依靠统计理论。
信息论与编码1绪论课件
20
研究通信系统的目的就是要找到信息传输过 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。所谓可靠性高,就是要使信源 发出的消息经过信道传输以后,尽可能准确 地、不失真地再现在接收端。而所谓有效性 高,就是经济效果好,即用尽可能短的时间 和尽可能少的设备来传送一定数量的信息。
信息论与编码1绪论课件
16
例如,当法拉第(M.Faraday)于1820年--1830年 期间发现电磁感应的基本规律后,不久莫尔斯 (F.B.Morse)就建立起电报系统(1832—1835)。 1876年,贝尔(A.G.BELL)又发明了电话系统。 1864年麦克斯韦(Maxell)预言了电磁波的存在, 1888年赫兹(H.Hertz)用实验证明了这一预言。 接着1895年英国的马可尼(G. Marconi)和俄国的波 波夫(A.C.ΠoΠoB)就发明了无线电通信。
信息论基础与编码11
错误概率与编码方法
若取M=4,n=5,
R2 5
设输入序列为: ai (ai1 ai2 ai3 ai4 ai5 )
满足方程:
ai3 ai1 ai2 ai4 ai1 ai5 ai1 ai2
许用码字为:00000,01101,10111,11010
错误概率与编码方法
若译码采取最大似然准则:
这个定理是一个存在定理,它没有给出一个具体可构造 的编码方法,在它的证明过程中,码书是随机的选取的,它 有助于指导各种通信系统的设计,有助于评价各种系统及编 码的效率。
有噪信道编码定理(香农第二定理)
从香农第一、第二定理可以看出,要做到有效 和可靠的传输信息,我们可以将通信系统设计成 两部分的组合,即信源编码和信道编码两部分, 首先通过信源编码,用尽可能少的信道符号来表 达信源,尽可能减少编码后信源的数据的剩余度, 然后针对信道,对信源编码后的数据独立的进行 信道编码,适当增加一些剩余度,使能纠正和克 服信道中引起的错误和干扰。
11011
11000
11110 10010
11010
01010
01011
11001
此码能纠正所有码字中一位码元错误,也能纠正其中两个
两位码元的错误。 PE p5 5 p4 p 2 p3 p2
PE 1 PE 1 ( p5 5 p4 p 2 p3 p2 ) 7.8104
错误概率与编码方法
8 1
2/3
2/3
1
2 *102 2.28*102 3*102
错误概率与编码方法
很明显,dmin 越大,PE 越小,在M相同的情况下 也是一样
在二元对称信道的情况下,译码规则可以如下:
选择
F(j) *
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”。
信息论与编码习题参考答案(全)
(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].
北邮-田宝玉-信息论基础-第一章
仙农在1948年指出 :
“ 通信的基本问题是在一点精确地或近似地恢复 另一点所选择的消息。通常,这些消息是有含义 的,即它对于某系统指的是某些物理的或概念的 实体。这些通信的语义方面与通信问题无关,而
重要的方面是实际消息是从一个可能消息集合中
选择出的一条消息。”
可见,仙农在研究信息理论时,排除了语义 信息与语用信息的因素,先从语法信息入手,解 决当时最重要的通信工程一类的信息传递问题。 同时他还把信源看成具有输出的随机过程,所研 究的事物运动状态和变化方式的外在形式遵循某 种概率分布。因此仙农信息论或经典信息论所研 究的信息是语法信息中的概率信息。
信 息 论 即 仙 农 (Claude Edwood Shannon, 1916—2001 ) 信 息 论 , 也 称 经 典信息论,是研究通信系统极限性能的理 论。从信息论产生到现在几十年来,随着 人们对信息的认识不断深化,对信息论的 研究日益广泛和深入,信息论的基本思想 和方法已经渗透到许多学科,在人类社会 已经进入信息时代的今天,信息理论在自 然科学和社会科学研究领域还会发挥更大 的作用。
第一层:通信符号如何精确传输?(技术问题) 第二层:传输的符号如何精确携带所需要的含义? (语义问题) 第三层:所接收的含义如何以所需要的方式有效地 影响行为?(效用问题)
• Weaver认为仙农的工作属于第一层,但他又证明 仙农的工作是交叉的,对第二、三层也有意义。
• 信息是认识主体(人、生物、机器) 所感受的和 所表达的事物运动的状态和运动状态变化的方式。
可见,信息收集组是根据所得到的消 息提取出语法信息,信息处理组是根据所 得到的语法信息提取出语义信息,而信息 分析组是根据所得到的语义信息提取出语 用信息。 可以看到,研究语义信息要以语法信 息为基础,研究语用信息要以语义信息和 语法信息为基础。三者之间,语法信息是 最简单、最基本的层次,语用信息则是最 复杂、最实用的层次。
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00
01 10
I ( X 1 ; Y X 2 ) H ( X 1 X 2 ) H ( X 1 X 2 Y ) H ( X 1 );
0
1
I ( X 2 ; Y X 1 ) H ( X 2 );
I ( X 1 X 2 ; Y ) H (Y ) H (Y X 1 X 2 ) H (Y )
1
1 2
C1 max I ( X 1 ; Y / X 2 ) max H ( X 1 ) 1比特
p ( x1 ) p ( x1 )
X2
图11.1.6 二元删除信道
X1 X 2
C2 1比特
Y
1 1 1
设 X 1的概率: X 2 的概率:
I ( X1 X 2 ; Y ) H (Y )
图11.1.2 典型的二址接入信道
设 R , R 的极大值分别为C , C ,则:
1 2
1 2
R1
C1
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
max
I ( X 1;Y | X 2 )
I ( X 1;Y | X 2 )
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
max
即: 同理:
max [ H (Y | X 2 ) H (Y | X 1 X 2 )]
1 2 1 2
在平均功率受限的约束下,采用时分多址方式和频 分多址方式的可达速率区域均小于理论给出的容量 区域。但是通过设计时隙分配或带宽分配的比例, 时分多址与频分多址又都可使速率达到理论容量域 的最大值。 码分多址方式中,所有信道输入信号都占用信道的 全部带宽和时间,各信号间不存在时隙分配或带宽 分配问题,因此码分多址的可达速率区域与理论容 量区域一致。
各种联合约束条件,即对任一子集 A ,
R
rA
r
CA
p1 ( x1 ) pN ( xN )
max
I ( X r , r A;Y | X s , sA)
当各信源相互独立时,有:
C
rA
r
CA max[Cr ]
Байду номын сангаасrA
R1 C1
C2
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
max
I ( X 2 ;Y | X 1 )
max [ H (Y | X 1 ) H (Y | X 1 X 2 )]
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
R2 C2
联合限制:
C12
p1 ( x1 ) p2 ( x2 )
§11.3相关信源编码
11.3.1 典型的相关信源编码模型 11.3.2 Slepian-Wolf相关信源编码定理
多址接入信道(Multiple Access Channel, MAC)是有多 个信道输入信号,但只有一个信道输出信号的信道。 如图11.1.1所示。
编码1
X1
Xm
多址接入 信 道
p ( x1 )
C2 max H ( X 2 ) 1
p ( x2 )
C12 max
p ( x1 ) p ( x2 )
比特/符号, H (Y ) 1 比特/符号。
0
C1 1(比特 / 符号)
R1
图11.1.5 二元乘积信道的容量区域
例11.1.2 二址接入二元删除信道。设信道输入X1 {0,1}, X 2 {0,1}, 信道输出 Y X1 X 2 ,且 Y {0,1, 2} ,也称为二元和信道,如 X 图11.1.6,求信道的容量区域。 Y X X 解:
本章介绍网络信息论的最基本内容,主 要包括多址接入信道和退化广播信道容 量、以及相关信源编码。
§11.1多址接入信道
11.1.1 二址接入信道的容量 11.1.2 不同多址方式下的接入信道容量分析 11.1.3 多址接入信道的容量
§11.2 广播信道
11.2.1 退化的广播信道 11.2.2 退化的广播信道的容量区域
11
1
2
图11.1.7 无扰二元删除信道的转移概率图
' 分别对 p 和 p ' 的偏导数为零,可得当p p
1 2 时,
1 1 1 1 1 1 C12 log log log 1.5比特 4 4 4 4 2 2
图11.1.8 二址离散信道的可达速率区域
例11.1.3 二址接入高斯信道。设 X 1 和 X 2的概率密度分别 为 p ( X )和 p ( X )。信道输出Y X1 X 2 Z,Z 为高斯白噪声 设输入均值为零,平均功率受限即 E ( X ) P ,E ( X ) P ,与 Z 相互独立。求信道容量区域。 Z N (0, ) X 解: P(Y | X X ) 1 exp[ ( y x x ) ] Y X X
p p0 p ,1 1 p
00
01
0
p '1 p ' , p '0 1 p '
1
10
p(1 p ' )log(1 p ' ) (1 p) p ' log(1 p) [ pp ' (1 p)(1 p ' )]log[ pp ' (1 p)(1 p ' )]
max I ( X 1 X 2 ;Y )
max [ H (Y ) H (Y | X 1 X 2 )]
p ( x1 ) p ( x2 )
当X 与
1
max(C1 , C2 ) C12 C1 C2 X 2 相互独立时,可得:
定理11.1.1 一个具有两个输入端的二址接入信道 X 1 X 2 , P( y x1 x2 ), Y 的容量是一个满足下面条件的 凸集合:
11
则速率对( R1 , R2 ) 的可达区域为:
图11.1.4 无扰二元乘积信道的转移概率图
( R1 , R2 ) : 0 R1 H ( X1 ),0 R2 H ( X 2 ),0 R1 R2 H (Y )
R2
C2 1(比特 / 符号)
C1 max H ( X 1 ) 1 比特/符号,
编码m
Y
译 码
编码M
XM
图11.1.1 多源接入信道
设信道的两个输入变量集合为 X 1和X 2 ,一个输出变 量集合为Y,则信道特性可用 p( y / x1, x2 ) 这一条件概 率来表征。 两个编码器分别将两个信源符号U1 和U 2 编成适合于 信道传输的信号 X 和 X ;一个译码器由信道输出 1 ˆ ˆ 2 和U 2 。 译出相应的信源符号U 1
限平均功率时,随机变量为高斯分布时熵最大,则
PS1 2 1 PS1 1 C1 log log(1 2 ) 2 2 2
PS2 2 1 PS2 1 C2 log log(1 2 ) 2 2 2 PS PS 2 1 PS PS 1 C12 log log(1 ) 2 2 2 2
X1 1
X2 2
2 1
2
S1
2
S2
2
2
2 2 2 1 h(Y | X1 X 2 ) log 2 e 2 2
1 2
1
2
1
1
2
X2
C1 max [h(Y | X 2 ) h(Y | X 1 X 2 )]
p ( X1 ) p ( X 2 )
1 max h(Y | X 2 ) log 2 e 2 p ( X1 ) p ( X 2 ) 2
给定条件概率 p( y | x1, x2 , , xN ),可分别限定各信源的 信息传输速率:
Rr Cr
p1 ( x1 ) p N ( xN )
max
I ( X r ; Y | X 1 X r 1 X r 1 X N )
(r 1, 2, , N )
例11.1.1 二址接入二元乘积信道。设一个二址接入信 X 道,输入X1 {0,1},2 {0,1},输出Y {0,1},且 Y X1 X 2,求该 信道的容量区域。 解: H (Y X1 X 2 ) 0 , H ( X1 X 2Y ) 0 ,H ( X 2 X1Y ) 0 , Y
( R1 , R2 ) : 0 R1 I ( X1; Y / X 2 )
0 R2 I ( X 2 ; Y / X1 )
0 R1 R2 I ( X1 X 2 ; Y )
其中 p( x1 x2 ) p1 ( x1 ) p2 ( x2 ) (11.1.1)
X1 X 2