信息论讲义_第十二讲
《信息论》申农
第68篇信息论(1)—《信息论》的创始人申农作者:中国医药信息学会北京分会后现代理论医学专业委员会主任委员杨鸿智一概括介绍克劳德?艾尔伍?申农是美国数学家,美国全国科学院院士。
信息论的创始人。
1916年 4月30日生于美国密歇根州盖洛德城。
1936年在密歇根大学毕业获理学士学位,1940年在麻省理工学院获理学硕士和哲学博士学位。
1941~1956年间任贝尔电话实验研究所数学研究员。
1956年到麻省理工学院任教,先后担任客座教授、教授,1958年后为终身教授。
1957~1958年间还担任过斯坦福行为科学高级研究中心的研究员。
1956年当选为美国全国科学院院士。
他是美国无线电工程师学会和美国数学会的高级会员。
曾获电气和电子工程师学会(IEEE)的诺布尔奖,美国无线电工程师学会的利布曼奖,富兰克林学会的巴兰坦奖章(1955),美国全国研究协会奖(1956)和哈维奖。
香农在1948年发表《通信的数学理论》,1949年发表《噪声中的通信》。
这两篇著名论文奠定了信息论的基础。
1949年发表《保密系统的通信理论》,使他成为密码学的先驱。
他在1956年与J.麦卡锡合编的著名论文集《自动机研究》是自动机理论方面的重要文献。
他的博士论文《关于类的古典布尔代数方法在电工开关系统研究中的应用》,是数字控制系统和计算机科学的先驱工作。
克劳德?艾尔伍?申农是创造了信息时代的巨人之一。
约翰?冯诺伊曼和阿伦?图灵等人发明了计算机,让信息处理成为可能,而克劳德?申农则提出了现代的信息概念。
如果高科技行业仿照拉什摩尔山雕筑四大伟人的头像的话,克劳德?申农定会出现在其中。
完整的信息论科学肇始于申农1948年发表的一份论文,时年32岁的申农是贝尔实验室的一名研究员。
文中,他说明了怎样定义并准确量化一度还很模糊的信息概念,指出了各种信息媒介之间必然的联系:文字、电话信号、无线电波、影像等等通讯交流方式,都能够编码为一种二进制的通用语言——比特,这也是“比特”(bit)一词第一次出现在文字上。
精品课课件信息论与编码(全套讲义)
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
信息论基础第二章PPT
8
则用转移概率矩阵表示为 0.25 0.75 p 0.6 0.4
也可用状态转移图表示为
0.75
0.25
0
1
0.4
0.6
9
其n长序列的联合分布为:
Pr { X n x n } Pr {( X 1 X 2 X n ( x1 x2 xn )} ( x1 )i 1 Pr ( X i 1 xi 1 | X i xi )
Pr {( X1 , X 2 , X n ) ( x1 , x2 xn )}
( x1, x2 xn ) n , n 1, 2
p( x1 , x2 xn )
唯一决定
4
无记忆信源
当 X1, X 2 X n 为相互独立的随机变量, 且服从相同的分布:
Pr ( X i x) p( x)
P(0 | 00) 0.8, P (1|11) 0.8, P (1| 00) P (0 |11) 0.2 P(0 | 01) P(0 |10) P (1| 01) P (1|10) 0.5
用转移概率矩阵表示为
11
0 0.8 0.2 0 0 0 0.5 0.5 P 0.5 0.5 0 0 0 0.2 0.8 0
1 k
1 k
Pr {( X t1 , X t2 , , X tm ) ( x1 , x2 ,, xm )} Pr {( X t1 k , X t2 k , , X tm k ) ( x1 , x2 xm )}
14
如果一个马氏过程是平稳的,则
Pr {X m xm | X m1 xm1 , X m2 xm2 ,, X1 x1} Pr {X m xm | X m1 xm1} Pr {X 2 xm | X1 xm1}
《信息论》研究生课程讲义
《信息论》研究生课程讲义2-5 平均互信息量的特性平均交互信息量IX,Y在统计平均的意义上,描述了信源、信道、信宿组成的通信系统的信息传输特性。
这一节将进一步讨论IX,Y的数学特性,重点介绍其特性的结论和其物理意义。
2-5-1 IX,Y的非负性当x为大于0的实数时,底大于1的对数logx是x的严格上凸函数,可以证明若fx为上凸函数,则有:f∑pixi≥∑pifxi,如fxlogx,则有:log∑pixi≥∑pilogxi根据这个关系,考虑平均互信息量,IX,Y ∑∑pxi,yjlog[pxi,yj/pxipyj]则:-IX,Y ∑∑pxi,yjlog[pxipyj/pxi,yj]≤log∑∑pxi,yj[pxipyj/pxi,yj]log∑pxi ∑pyj0所以有:IX,Y ≥0只有当PX,YPXPY,即对于所有的i1,2,…n, j1,2,…m。
都有:pxi,yjpxipyj,才有:IX,Y0互信息量可能出现负值,但平均互信息量不可能出现负值。
接收者收到一个Y的符号,总能从中获取道关于信源X的信息量,只有当XY相互独立时,平均互信息量才为0。
由IX,YHX-HX/Y,可知,在信息传输过程中,后验熵不可能大于先验熵,这种特性称为后熵不增加原理。
当XY相互独立时,pxi,yjpxipyj可得:HX,YHX+HY当XY相互独立时,pyj/xipyj可得:HY/XHY当XY相互独立时,pxi/yjpxi可得:HX/YHX由互信息量的定义可知:IX,YHX+HY-HX,YHX-HX/YHY-HY/X02-5-2 平均互信息量的交互性由于pxi,yjpyj,xi则:IX,YIY,X交互性表明在Y中含有关于X的信息,IX,Y;在X中含有关于Y的信息,IY,X;而且两者相等。
实际上IX,Y和IY,X只是观察者的立足点不同,对信道的输入X 和输出Y的总体测度的两种表达形式。
两个园相交的部分为平均互信息量,可见,平均互信息量的大小体现了X和Y 的相关程度。
信息论基础教学课件ppt信息论基础概述信息论基础概论
§1.2.1 通信系统模型
例如,奇偶纠错 将信源编码输出的每个码组的尾补一个1或0 当传输发生奇数差错,打乱了“1”数目的奇偶性,就 可以检测出错误。
34
§1.2.1 通信系统模型
(a) 无检错
(b) 可检错 (奇校验) (c) 可纠错(纠一个错)
图1.4 增加冗余符号增加可靠性示意图
35
§1.2.1 通信系统模型
信源的消息中所包含的信息量 以及信息如何量度
核心 问题
29
§1.2.1 通信系统模型
编码器(Encoder)
编码器的功能是将消息变成适合于信道传输的信号 编码器包括:
信源编码器(source encoder) 信道编码器(channel encoder) 调制器(modulator)
信源编码器
信道编码器
调制器
功能:将编码器的输出符号变成适合信道传输的信号 目的:提高传输效率 信道编码符号不能直接通过信道输出,要将编码器的输 出符号变成适合信道传输的信号,例如,0、1符号变成 两个电平,为远距离传输,还需载波调制,例如,ASK, FSK,PSK等。
36
§1.2.1 通信系统模型
信道(channel)
13
§1.1.2 信息的基本概念
1949年,Weaver在《通信的数学》中解释香农的工 作时,把通信问题分成三个层次: 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)
14
§1.1.2 信息的基本概念
§1.1.2 信息的基本概念
信息的三个基本层次:
语法(Syntactic)信息 语义(Semantic) 信息 语用(Pragmatic)信息
信息论石诚ppt课件00001 共39页
John Kelly
1923-1964
©2011石诚 /bitred
信息论 Vs. 经济学
• 有效市场假说席卷六七十年代的学术界,这直接 导致了信息论与经济学的正面PK
• “Shannon`s Demon”——一种从随机游走中 赚钱的方式,而有效市场假说觉得这是不可能的
• 一个高业绩商数(Pcrformance Quotient)的交易 员“事实上都拥有一个‘麦克斯韦的魔鬼’,告诉他 如何通过预测明天的金融报告来获取更多的资本 利润”。——保罗•萨缪尔森
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约翰.凯利
• “在贝尔实验室里除了香农 之外凯利的头脑无出其右者”
• 凯利系统
GMAX = R
Gmax描述投入资金的复利回报率的最 大值,R指的是每个时间单位所传输的 信息的比率,单位是比特或字节
• 索普的数牌策略也巧妙的引 入了凯利系统,从而保证百 战百胜
• 从1958年到1974年期间,他 仅仅发表了9篇论文——这个 天才干什么去了?
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香农的下半辈子
• 香农这个“对各种各样的 话题都会产生浓厚的兴趣” 的天才离开贝尔实验室之 后必然会如一盏明灯一样 点亮一片新天地
• 拨动这个“天才开关”的 人就是后来被搏彩界人士 称为“赌神”和“21点之 父”并且于1970年代首创第 一个量化交易对冲基金 的——爱德华·索普
两者互为负值的原因
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信息的理解 & “麦克斯韦妖”
光
√
信息
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世界的”三大支柱”
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你所不知道的信息论——“非”常识
信息论离散信道及其容量ppt课件
4.2.5 熵、信道疑义度及平均互信息 的相互关系
H(X,Y)=H(X|Y)+H(Y)=H(Y|X)+H(X) I(X;Y)=H(X)-H(X|Y) I(X;Y)=I(Y;X) I(X;Y)=I(Y;X)≥0 I(X;X)=H(X)
;
4.3 离散无记忆扩展信道
4.2节讨论了单个符号的信道传输情况。实际上,一般离散 信道的输入和输出是一序列,因此有必要研究扩展信道。
输入无关。 有记忆信道:信道的输出不;仅与当前的输入有关,与以前
一些特殊信道
无损信道:输出可以决定输入,即知道了信道的输出符号, 能确切判断出它对应的输入符号是什么。
确定信道:输出完全由输入决定,即输入符号一旦定下来, 信道的输出是确定的。
无噪信道:既是无损信道,又是确定信道。输出能决定输 入,输入也能决定输出。现实生活中很少存在这样的信道。
pr1
pr2
prs
;
例4.2.1 二元对称信道
简称为BSC
二元:输入和输出符号集均为{0,1}
对称:1变成0和0变成1的概率相等。
a1=0
1-p
b1=0
p p
a2=1
1-p
b2=1
p(0|0)=p(1|1)=1-p,p(0|1)=p(1|0)=p
BSC的信道矩阵:P
p p
p
p
;
r
H(X|bj) p(ai|bj)logp(ai|bj)
i1
表示接收到符号bj后,仍然保留的关于X的平均
不确定性。
;
P (X ,Y)例那 P X4么p p PY .Y Y2||X X .( 14(0 40 P||X0 1 34P二) )p p X X 元( (1 0 14))删43p 除p Y Y ||X X 信102((? ?||道0 1 1132) )p p PX X 023( (1 0 P))Y | X81p p Y Y ||X X 10823((1 1 ||0 1 112132) )p p X X 023( (1 0 )) 01 1 8 01 8 1 411//1 0 2 32 21//P 32X P
信息论讲义-绪论
第一章绪论主要内容:(1)信息论的形成和发展;(2)信息论研究的分类和信息的基本概念;(3)一般通信系统模型;(4)目前信息论的主要研究成果。
重点:信息的基本概念。
难点:消息、信号、信息的区别和联系。
说明:本堂课作为整本书的开篇,要交待清楚课程开设的目的,研究的内容,对学习的要求;在讲解过程中要注意结合一些具体的应用实例,避免空洞地叙述,以此激发同学的学习兴趣,适当地加入课堂提问,加强同学的学习主动性。
课时分配:2个课时。
板书及讲解要点:“信息”这个词相信大家不陌生,几乎每时每划都会接触到。
不仅在通信、电子行业,其他各个行业也都十分重视信息,所谓进入了“信息时代”。
信息不是静止的,它会产生也会消亡,人们需要获取它,并完成它的传输、交换、处理、检测、识别、存储、显示等功能。
研究这方面的科学就是信息科学,信息论是信息科学的主要理论基础之一。
它研究信息的基本理论(Information theory),主要研究可能性和存在性问题,为具体实现提供理论依据。
与之对应的是信息技术(Information Technology),主要研究如何实现、怎样实现的问题。
它不仅是现代信息科学大厦的一块重要基石,而且还广泛地渗透到生物学、医学、管理学、经济学等其他各个领域,对社会科学和自然科学的发展都有着深远的影响。
1.1 信息论的形成和发展信息论理论基础的建立,一般来说开始于香农(C.E.shannon)研究通信系统时所发表的论文。
随着研究的保深入与发展,信息论具有了较为宽广的内容。
信息在早些时期的定义是由奈奎斯持(Nyquist,H.)和哈特莱(Hartley,L.V.R.)在20世纪20年代提出来的。
1924年奈奎斯特解释了信号带宽和信息速率之间的关系;1928年哈特莱最早研究了通信系统传输信息的能力,给出了信息度量方法;1936年阿姆斯特朗(Armstrong)提出了增大带宽可以使抗干扰能力加强。
这些工作都给香农很大的影响,他在1941—1944年对通信和密码进行深入研究,用概率论的方法研究通信系统,揭示了通信系统传递的对象就是信息,并对信息给以科学的定量描述,提出了信息嫡的概念。
信息论基础详细ppt课件
1928年,哈特莱(Hartley)首先提出了用对数度量信
息的概念。一个消息所含有的信息量用它的可能值
香农
的个数的对数来表示。
(香农)信息: 信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。 可运用研究随机事件的数学工具——概率来测度不确定性大小。 在信息论中,我们把消息用随机事件表示,而发出这些消息的信 源则用随机变量来表示。
2.1 自信息和互信息
2.1.1 自信息
随机事件的自信息量 I (xi ) 是该事件发生概率 p(xi ) 的函数,并且应该满 足以下公理化条件:
1. I (xi )是 p(xi )的严格递减函数。当 p(x1)p(x2) 时,I(x1)I(x2),概率 越小,事件发生的不确定性越大,事件发生后所包含的自信息量越大
事件 x i 的概率为p(xi ) ,则它的自信息定义为:
I(xi)d eflogp(xi)logp(1xi)
从图2.1种可以看到上述信息量的定义正 是满足上述公理性条件的函数形式。I (xi ) 代表两种含义:当事件发生以前,等于 事件发生的不确定性的大小;当事件发 生以后,表示事件所含有或所能提供的 信息量。
2.极限情况下当 p(xi )=0时,I(xi);当 p(xi ) =1时,I (xi ) =0。
3.另外,从直观概念上讲,由两个相对独立的不同的消息所提供的 信息量应等于它们分别提供的信息量之和。 可以证明,满足以上公理化条件的函数形式是对数形式。
定义2.1 随机事件的自信息量定义为该事件发生概率的对数的负值。
我们把某个消息 x i 出现的不确定性的大小,定义为自信息,用这
个消息出现的概率的对数的负值来表示:I(xi)lop(g xi)
自信息同时表示这个消息所包含的信息量,也就是最大能够给予 收信者的信息量。如果消息能够正确传送,收信者就能够获得这 么大小的信息量。
信息论课件.ppt教学文案
– 先验概率:选择符号 ai 作为消息的概率----P(ai)
– 自信息:ai 本身携带的信息量
I(ai
)
log 1 P(ai
)
– 后验概率:接收端收到消息(符号) bj 后而发送端
发的是 ai 的概率 P(ai/bj)
– 互信息:收信者获得的信息量-----先验的不确定 性减去尚存在的不确定性
I(ai;bj)loP g(1 ai)loP g(ai1/bj)
第一章 绪论
信息论
通信技术 概率论 随机过程 数理统计
相结合逐步发展而形 成的一门新兴科学
奠基人:美国数学家香农(C.E.Shannon) 1948年“通信的数学理论”
本章内容:
信息的概念 数字通信系统模型 信息论与编码理论研究的主要内容及意义
1.1 信息的概念
信息是信息论中最基本、最重要的概念,既抽象又复杂
– 信息具有以下特征: (1)信息是可以识别的 (2)信息的载体是可以转换的 (3)信息是可以存贮的 (4)信息是可以传递的 (5)信息是可以加工的 (6)信息是可以共享的
1.2 信息论研究的对象,目的,内容
一、 研究对象 – 前面介绍的统一的通信系统模型。人们通过系统 中消息的传输和处理来研究信息传输和处理的共 同规律。
消息:用文字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。 知识:一种具有普遍和概括性质的高层次的信息 , 以实践为基础,通过抽象思维,对客观事物规律性的 概括。 情报:是人们对于某个特定对象所见、所闻、所理解 而产生的知识 。
它们之间有着密切联系但不等同 ,信息的含义更深刻、广泛
– 它的主要目的是提高信息系统的可靠性、有效性、 保密性和认证性,以便达到系统最优化;
信息熵讲义
a1 a2 aq [ A, pi ] p p p 2 q 1
p
i 1
q
i
1
一般情况,我们用概率的倒数的对数函数来表示 某一事件(某一符号)出现所带来的信息量。 每个符号的自信息量:
1 I (ai ) log pi
符号集的平均信息量就用信息熵来度量。
信宿
信源 编码 加密
信道 编码 干扰源
信道 译码 解密 解密钥
信源 译码
加密钥
提出的背景: 在香农信息论出现以前,没有系统的通信理论。
是香农,开创了信息论的研究,奠定了一般性通信
理论的基础。对数字通信技术的形成有很大贡献。 (不论什么样的干扰信道,抓住了本质问题。)
( Shannon, 1916-2001)
新的教材: 在广义信息论、网络信息论方面的内容有所增加。
第一讲
信息熵
1-1 1-2 1-3 信息论的主要内容 信息的度量-信息熵 信息熵的性质
1-1. 信息论的主要内容
香农信息论最初是为了解决通信问题而提出的。 通信的重要意义是勿庸置疑的。 人类传递思想、表达情感,就需要相互交流。 人类的劳动、生产、政治、文化、日常生活等都离不 开通信。
就能够不失真地传输消息(可靠性),也能够解决有效
性问题。 “香农信息与消息的内容无关”,并不是不传输消息内 容而只传输信息。传送的还是经过处理的消息(编码),
只是“如何处理”是从保持信息的角度来考虑的。
信息论与其它学科的联系: 统计物理(热力学,热力学第二定律:热熵不减);
计算机科学(Kolmogorov复杂性,或算法复杂性);
现在推广为:一位二进制数为1 bit,八位为1 byte
例:对于二元符号集X={0,1}, 如果
信息论讲义_第十二讲
信息理论基础(第十二讲)授课教师:于泽电子信息工程学院201教研室2¾目的是为了优化通信系统,就是使通信指标达到最佳¾通信系统的性能指标主要包括:有效性可靠性安全性经济性¾按不同的编码目的,编码分为三类:信源编码信道编码安全编码/密码为什么要进行编码3信源编码由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性,使得信源存在冗余度,信源编码的主要任务就是减少冗余,提高编码效率。
具体说,就是针对信源输出符号序列的统计特性,寻找一定的方法把信源输出符号序列变换为最短的码字序列。
4信道编码–是以提高信息传输的可靠性可靠性为目的的编码。
–通常通过增加信源的冗余度来实现。
采用的方法与信源编码正好相反。
密码–是以提高通信系统的安全性为目的的编码。
–通常通过加密和解密来实现。
从信息论的观点出发“加密”可视为增熵的过程,“解密”可视为减熵的过程。
信道编码和密码5信源编码的基本途径是什么?信源编码的基本途径有两个:¾一是使序列中的各个符号尽可能地互相独立,即解除相关性------方法包括预测编码和变换编码;¾二是使编码中各个符号出现的概率尽可能地相等,即概率均匀化------方法主要是统计编码。
6信源编码的基础是什么?信源编码的基础是:两个编码定理,即无失真编码定理和限失真编码定理。
7内容提要5.1 编码器5.2 分组码5.3 定长编码5.4 变长编码5.5 变长编码方法—香农(Shannon)编码—霍夫曼(Huffman)编码—费诺(Fano)编码•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。
895.1 编码器无失真信源编码将信源产生的全部信息无损地送给信宿,这种信源编码称无失真信源编码。
105.1 编码器(续)数学模型:编码器X Y 12(,,,)q X x x x ="12(,,,)q S s s s ="12(,,,)q C W W W ="S CX信源符号集代码组码符号集输入:信源符号集S =(s 1,s 2, …s q ),由q 个符号组成码符号集X =(x 1,x 2…x r ),由r 个符号组成11数学模型:编码器XY12(,,,)q X x x x ="12(,,,)q S s s s ="12(,,,)q C W W W ="SCX信源符号集代码组码符号集输出:代码组C =(w 1, w 2,…w q ),由q 个码字组成其中,称为码字,l i 称为码字长度)...(21i l i i i ix x x w =12数学模型:编码器XY12(,,,)q X x x x ="12(,,,)q S s s s ="12(,,,)q C W W W ="SCX信源符号集代码组码符号集编码器的作用:将信源符号集S 中的符号s i ,i=1,2…,q →变换成由码符号集X 中的码元x j ,j=1,2…,r组成的长度为l i 的一一对应的码字码字的集合称为代码组C 。
信息论基础ppt课件
(a) H ( X , Y ) , H ( X ) , H ( Y ) , H ( X |Y ) , H ( Y |X ) , I ( X ; Y ) ;
(b)如果q(x,y)p(x)p(y)为两个边际分布的乘积分布,计 算 D( p Pq) 和 D(q P p)。
解:
(a )
H (X ,Y ) 1 lo g 1 1 lo g 1 1 lo g 1 5 lo g 5 44441 21 21 21 2
1 p(X)
可见熵是自信息的概率加权平均值
引理 1.2.1 H(X) 0,且等号成立的充要条件是 X 有退化分布。
例题 1.2.1 设
1
X
0
依概率 p 依概率 1 p
则 H ( X ) p l o g p ( 1 p ) l o g ( 1 p ) h ( p ) 。
I (x) log 1 。 p(x)
1.2 熵、联合熵、条件熵
X 定义 1.2.1 离散随机变量 的熵定义为
H(X)p(x)logp(x) x
e 我们也用 H ( p ) 表示这个熵,有时也称它为概率分布 p 的熵,其中对
数函数以2为底时,熵的单位为比特(bit),若对数以 为底时,则熵的
图1.1 通信系统模型
第一章 随机变量的信息度量
1.1 自信息 1.2 熵、联合熵、条件熵 1.3 相对熵和互信息
1.1 自信息
定理1.1.1
定义 1.1.1
若自信息I ( x ) 满足一下5个条件:
( i ) 非复性:I(x) 0;
( i i ) 如 p(x) 0, 则 I(x) ;
信息论讲义
第二章信源与信息熵主要内容:(1)信源的描述与分类;(2)离散信源熵和互信息;(3)离散序列信源的熵;(4)连续信源的熵和互信息;(5)冗余度。
重点:离散/连续信源熵和互信息。
难点:离散序列有记忆信源熵。
说明:本章内容主要针对信源,但是很多基本概念却是整个信息论的基础,所以安排了较多课时。
由于求熵涉及一些概率论的基础知识,考虑到大四的同学可能对这部分知识已经遗忘,故适当复习部分概率论知识。
较难的 2.1.2节马尔可夫信源部分放置在本章最后讲,便于同学理解。
本章概念和定理较多,比较抽象,课堂教学时考虑多讲述一些例题,通过例题来巩固概念和消化定理。
作业:2.1—2.7,2.10,2.12。
课时分配:10课时。
板书及讲解要点:在信息论中,信源是发出消息的源,信源输出以符号形式出现的具体消息。
如果符号是确定的而且预先是知道的,那么该消息就无信息而言。
只有当符号的出现是随机的,预先无法确定,一旦出现某个符合就给观察者提供了信息。
因此应该用随机变量或随机矢量来表示信源,运用概率论和随机过程的理论来研究信息,这就是香农信息论的基本点。
2.1 信源的描述与分类在通信系统中收信者在未收到消息以前对信源发出什么消息是不确定的,是随机的,所以可用随机变量、随机序列或随机过程来描述信源输出的消息,或者说用一个样本空间及其概率测度——概率空间来描述信源。
信源:产生随机变量、随机序列和随机过程的源。
信源的基本特性:具有随机不确定性。
信源的分类连续信源:话音、图像——随机过程离散信源:输出在时间和幅度上都是离散分布的消息。
1213消息数是有限的或可数的,且每次只输出其中一个消息,即两两不相容。
发出单个符号的无记忆信源离散无记忆信源: 发出符号序列的无记忆信源离散信源离散有记忆信源: 发出符号序列的有记忆信源 发出符号序列的马尔可夫信源概率论基础:无条件概率,条件概率和联合概率的性质和关系: (1) 非负性0()()(/)(/)()1i j j i i j i j p x p y p y x p x y p x y ≤≤,,,, (2) 完备性111111()1,()1,(/)1,(/)1,()1nmnijiji j i mm nji i j j j i p x p y p x y p yx p x y ===========∑∑∑∑∑∑11()(),()()n mijjijii j p x y p y p x y p x ====∑∑(3) 联合概率()()(/)()(/)()()()(/)()(/)()i j i j i j i j i j i j j i j i j i p x y p x p y x p y p x y X Y p x y p x p y p y x p y p x y p x =====当与相互独立时,,(4) 贝叶斯公式11()()(/)(/)()()i j i j i j j i nmijiji j p x y p x y p x y p y x p x y p x y ====∑∑,2.1.1 无记忆信源:例如扔骰子,每次试验结果必然是1~6点中的某一个面朝上。
信息论简述
根据互易性有:
I(ai;bjck) I(bjck;ai) I (bjck ; ai ) I (bj; ai ) I (ck ; ai bj ) I (bjck ; ai ) I (ck ; ai ) I (bj; ai ck )
例:有一信源U包含8个消息0—7,为了便于在二进制 信道上传送,将它们编为三位二进码,信源的先验 概率及相应的代码如下: 试求:⑴ 填上表格中的后三列 ⑵ x0与各消息的互信息量 ⑶ 在收到(给定)x0条件下,y1与各消息的互 信息量。 ⑷ 在收到(给定)x0y1条件下,z1与U3消息的 互信息量. ⑸ 收到整个代码组x0y1z1出现后提供的有关消 息U3的互信息量。
1.先验概率: p(ai ) 表示选择符号
/ bj ) 表示接受端收到的消息为 bj 发送端收到的消息是 a i
4.互信息(收信者获得的信息量): 1 1 I (ai ; b j ) log log p(ai ) p(ai / b j ) 补充例题
1.3 离散信源及其数学模型
信源是产生消息的源,根据X的不同情况,信源可分为以下 类型: 连续信 源 时间 离散信源 波形信源 离散而 消息集X 时间连续 空间连 为离散集 的信源。 续的信 合。 源。 根据信源的统计特性,离散信源又分为两种: 无记忆信源 X的各时刻取值相互独立。
⒊ 互信息量的性质 1) 互信息的对称性 2) 互信息可为零 物理含义:系统中干扰极大 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
信息量的丢失,不确定性增加
⒋ 条件互信息量 定义:联合集XYZ中,在给定ck的条件下ai与bj 之间的互信息量定义为条件互信息量:
是信息的载体,信号携带消息,是消息的载体.
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S1 bb
S2 cde
S3 de
S4 b
S5 ad bcde
S6 d
S7 eb
S8
Φ
5.4.3 唯一可译码判别准则(续)
例如: S0={a,c,ad,abb,bad,deb,bbcde}是否唯一可译码
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5.4.4 变长信源编码定理
1. 码平均长度
离散无记忆信源为 S
s1 P p( s1 ) s2 p( s2 ) sq p( sq )
H (S ) H (S ) L 1 gr log gr log
20
5.4.4 变长信源编码定理(续)
释: (1) L 的极限值为
H (S ) log r
,即下界;小于 L
下界,则唯一可译码不存在 (2) 紧致码平均码长不一定达到下界 (3) 达到下界的唯 达到下界的唯一可译码是紧致码 可译码是紧致码 (4) 紧致码最短码长 L H ( S ) l r log
编码后的码字 W1 , W2 , , Wq 码字的长度 l1 , l 2 , , l q 因为是唯一可译码,si和Wi一一对应
p( si ) p(Wi )
则码字平均长度为
L p (Wi )li p ( si )li
i 1 i 1
17
q
q
5.4.4 变长信源编码定理(续)
21
5.4.4 变长信源编码定理(续)
4. 变长无失真信源编码定理(香农第一定理,序列) 定理:设离散无记忆信源
s1 P p( s1 ) s2 p( s2 ) sq p( sq )
S
其信源熵为H(S),它的N次扩展信源为
S
N
1 P p (1 )
bit/码符号
故
1 H (s) Rt R t Lt
bit/秒
L
Rt
信息传输率高
18
5.4.4 变长信源编码定理(续)
2. 紧致码
定义:对于某一个信源和某一码符号集,若有一个唯一 可译码 其平均码长度 L 小于所有其它唯一可译码的平 可译码,其平均码长度 均码长度,则称该码为紧致码(也称最佳码) 释:无失真信源编码核心问题是寻找紧致码 紧致码是平均码长最短的唯 可译码,但紧致码不 紧致码是平均码长最短的唯一可译码,但紧致码不 一定只有一个。
H ( S ) 1 LN H ( S ) log r N N log r
1 LN H r (S ) H r (S ) N N
23
5.4.4 变长信源编码定理(续)
当 N 时,则
LN H r (S ) N N lim
LN H ( S ) lim N N log r
8
5.4.1 变长信源主要编码方法
1、匹配编码:概率大的信源符号,代码长度短; 反之,概率小的信源符号,代码长度长。 2、变换编码:从一种空间变换成另一种空间,然后 进行编码。 3、识别编码:对有标准形状的文字、符号和数据 进行编码。 *在这里仅介绍匹配编码方法。
9
5.4.1 变长信源主要编码方法(续)
li r 1 i 1 q
克拉夫特证明不等式为即时码存在的充要条件; 麦克米伦证明不等式为唯 可译码存在的充要条件 麦克米伦证明不等式为唯一可译码存在的充要条件。
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5.4.2 Kraft不等式和McMillan不等式(续)
例:设二进制码树中X=(a1 , a2 , a3 , a4), K1不存在满足这种 =1,K2=2,
释: (1)li 是第i个码字的长度,必须是整数; (2) L 是变长编码后,一个信源符号平均所需要的码元个数,可以是小数; (3)编码后,每个信源符号si平均用 L 个码符号来表示,平均每个码符号 携带的信息量
H (s) R H (X ) L
(4)若传输一个码符号需要 (4)若传输 个码符号需要t秒,则每秒传输率为
10
5.4.2 Kraft不等式和McMillan不等式
设信源符号集为S = (s1, s2, …, sq,),码符号集 为X = (x1, x2, …, xr),对信源进行编码,代码组 为C = (w1, w2, …,wq),相应码长分别 相应码长分别 l1, l2,…, lq, 即时码存在(唯 可译码存在)的充要条件为 即时码存在(唯一可译码存在)的充要条件为:
其中,L N 是扩展信源中每个信源符号 i 对应的 平均码长
LN p ( i )i
i 1 qN
式中, i 是 i 对应的码字长度
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5.4.4 变长信源编码定理(续)
对于平稳遍历的离散有记忆信源 如马尔可夫信 对于平稳遍历的离散有记忆信源(如马尔可夫信 源),有
LN H lim N N log r
2 N 2 H ( S ) (1 ) 2
D I ( si )
5
上
编码指标
节
提
要
(1) 编码速率:
L log r R N bit / 符号
(2) 编码效率:
H (s) R
6
第五章 无失真信源编码
内容提要 5.1 编码器 5 2 分组码 5.2 5.3 定长编码 5.4 变长编码 5 5 变长编码方法 5.5
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5.4.4 变长信源编码定理(续)
3. 定理:(平均码长下界) 设离散无记忆信源
s1 P p( s1 ) s2 p( s2 ) sq p( sq )
S
的信源熵为H(S),用码符号集 X {x1 , x2 , , xr }进行 编码,则存在一种编码方式构成唯一可译码,平 均码长 L 满足
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5.4.3 唯一可译码判别准则
1、由原始码集合S0,构造集合S1,S2,… ① S1的构造: 若 wi S 0 , w j S 0 ,且 且 wi w j A ,则后缀 则后缀A放入S1中, 中 S1由所有这样的A构成。 ② Sn(n>1)的构造:将S0和Sn-1进行比较 若 W S 0 ,U S n 1 ,且 且 W UA ,则 则A放入Sn中, 中 若 W ' S n 1 ,U ' S 0 ,且 W ' U ' A' ,则A’放入Sn中, Sn由所有这样的A和A’构成。
其中,H 为有记忆信源的极限熵
25
5.4.4 变长信源编码定理(续)
释:① L N 是扩展信源SN编码后,一个符号 i 对应的平 均码长; 平均码长;
LN 扩展信源编码后 原始信源S一个符号 扩展信源编码后,原始信源 个符号Si 对应的 N
② L 是原始信源S编码后,一个符号 Si 对应的平 均码长 均码长;
Morse电报字符
A B C D E F G H I J ·– –··· –·–· –·· · ··–· ––· ···· ·· ·––– K L M N O P Q R S T –·– ·–·· –– –· ––– ·– –· ––·– ·–· ··· – U V W X Y Z , . ··– ···– ·–– –··– –·–– – –·· ––··– – ·–·– ·– 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 ·–––– ··––– ···–– ····– ····· –···· ––··· –––·· ––––· –––––
NH r ( S ) 1 1 用变长编码来达到相当高的编码效率 ,一般所要求的信源 LN
序列长度N可以比定长编码小得多。
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5.4.4 变长信源编码定理(续)
例:设离散无记忆信源概率空间
a6 a7 a8 X a1 a2 a3 a4 a5 P 0.4 0.18 0.1 0.1 0.07 0.06 0.05 0.04
信息理论基础
(第十二讲) (第十 讲)
授课教师 于 授课教师:于
泽
电子信息工程学院201教研室
上
信源编码的目的
节
提
要
一是使序列中的各个符号尽可能地 中 互相独立,即 解除相关性------方法包括预测编码和变换编码; ; 二是使编码中各个符号出现的概率 是使编码中各个符号出现的概率均匀分布,即 概率均匀化 概率均匀化------方法主要是统计编码。 方法主要是统计编码。
K3=2,K4=3,应用 应用Kraft不等式,得: 得
4 Ki 1 2 2
Ki的唯一可译码
3
9 2 2 2 2 2 1 8 i 1 如果将各码字长度改成K1=1 1,K2=2 2,K3=3 3,K41 2 2 2 3 2 3 1
2
p ( 2 )
p ( q N )
N
q
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5.4.4 变长信源编码定理(续)
扩展信源熵为H(SN),码符号集X=(x1,x2, …xr), 用X对SN编码,则总可以找到一种编码方法,构 成唯一可译码 成唯 可译码,使信源 使信源S中的每个信源符号所需 要的码字平均长度满足 或
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5.4.3 唯一可译码判别准则(续)
2、定理:码集合S0是唯一可译码的充要条件是S1,S2,… 中没有一个含有 个 S0的元素。 例如: S0={a {a,c,abb,bad,deb,bbcde} c abb bad deb bbcde}是否唯 是否唯一可译码 可译码
S0 a c abb bad deb bb d bbcde
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5.4.4 变长信源编码定理(续)
5.编码速率、编码效率、剩余度
(1) 编码速率:变长编码的编码速率为 LN R log r N (2) 编码效率:编码效率定义为
H ( S ) NH r ( S ) NH ( S ) R LN LN log r
(3) 剩余度: 剩余度 变长码的剩余度为