信息论

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信息论的形成、发展及主要内容

信息论的形成、发展及主要内容

信息论的形成、发展及主要内容一、引言信息论是一门研究信息传输、存储和处理的科学,其应用范围涵盖了通信、数据压缩、密码学等多个领域。

本文将介绍信息论的起源、经典信息论的发展、现代信息论的突破以及信息论在各个领域的应用。

二、信息论的起源信息论的起源可以追溯到20世纪初,当时电信和广播业开始快速发展,需要有一种度量信息的方法。

1928年,美国数学家哈特利提出用消息发生的概率来定义消息的熵,从而为信息论的发展奠定了基础。

三、经典信息论的发展1948年,美国数学家香农在《贝尔系统技术》杂志上发表了经典论文《通信的数学理论》,标志着信息论的诞生。

香农提出了信息的度量方法,即信息熵,并且给出了信息的传输速率的上限。

此外,香农还研究了信息的存储和检索问题,提出了数据压缩的理论基础。

四、现代信息论的突破随着技术的发展,现代信息论在经典信息论的基础上有了新的突破。

首先,现代信息论不仅关注信息的传输和存储问题,还关注信息的处理和理解问题。

其次,现代信息论引入了更多的数学工具和概念,如概率图模型、贝叶斯网络等,使得信息论的应用更加广泛和深入。

五、信息论在通信中的应用信息论在通信领域的应用是最为广泛的。

例如,香农的信道编码定理告诉我们,在传输过程中可以通过增加冗余信息来降低错误概率,从而提高通信的可靠性。

此外,信息论还被应用于调制解调、信号检测和同步等领域。

六、信息论在数据压缩中的应用数据压缩是信息论的一个重要应用领域。

通过去除数据中的冗余信息,数据压缩可以减小数据的存储空间和传输时间。

例如,香农提出的哈夫曼编码是一种有效的无损数据压缩算法,被广泛应用于图像、视频和音频数据的压缩。

七、信息论在密码学中的应用密码学是信息安全领域的重要分支,而信息论为其提供了理论基础。

在密码学中,信息论用于分析信息的保密性、认证性、完整性和可用性等安全属性。

例如,基于信息熵的加密算法可以用于评估加密数据的保密性程度。

此外,信息论还被应用于数字签名、身份认证等领域。

信息论研究的主要内容

信息论研究的主要内容

信息论研究的主要内容
信息论是一门研究信息传输、存储、处理等问题的学科,其主要内容包括以下几个方面:
1. 信息的度量和表示:信息的度量可以通过熵、互信息等指标来实现,而信息的表示则可以通过编码的方式来实现。

2. 信道编码和解码:信道编码和解码是信息传输的核心环节,其中编码方法包括香农编码、哈夫曼编码等,而解码方法则包括维特比算法、前向后向算法等。

3. 误差控制编码:误差控制编码是一种能够在数据传输过程中自动纠错的编码方式,其中最常用的是海明码、卷积码等。

4. 压缩编码:压缩编码是一种能够将数据在保持质量不变的情况下减少数据存储空间的编码方式,其中最常用的是无损压缩算法和有损压缩算法。

5. 信息论在通信系统中的应用:信息论在通信系统中的应用包括调制、多路复用、功率控制、网络协议等方面,它为通信系统的设计和性能优化提供了基础理论支持。

总之,信息论研究的主要内容涵盖了信息的度量、信道编码和解码、误差控制编码、压缩编码以及信息论在通信系统中的应用等方面,为信息传输和处理提供了基础理论支持。

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信息论重点 (新)

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

信息论

信息论第一章概论1.信息、消息、信号的定义及关系。

定义信息:事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。

消息:指包含有信息的语言、文字和图像等。

信号:表示消息的物理量,一般指随时间而变化的电压或电流称为电信号。

关系信息和消息信息不等于消息。

消息中包含信息,是信息的载体。

同一信息可以用不同形式的消息来载荷。

同一个消息可以含有不同的信息量。

信息和信号信号是消息的载体,消息则是信号的具体内容。

信号携带信息,但不是信息本身。

同一信息可用不同的信号来表示,同一信号也可表示不同的信息。

2. 通信系统模型,箭头上是什么?通信的目的及方法。

通信的目的:是为了提高通信的可靠性和有效性。

信源编码:提高信息传输的有效性。

(减小冗余度)信道编码:提高信息传输的可靠性。

(增大冗余度)第二章 信源及其信息量★信源发出的是消息。

信源分类1、信源按照发出的消息在时间上和幅度上的分布情况可将信源分成离散信源和连续信源。

2、根据各维随机变量的概率分布是否随时间的推移而变化将信源分为平稳信源和非平稳信源。

单符号离散信源离散无记忆信源 无记忆扩展信源 离散平稳信源离散有记忆信源 记忆长度无限记忆长度有限(马尔可夫信源)一、单符号离散信源单符号离散信源的数学模型为定义:一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量为自信息量。

定义为其发生概率对数的负值。

以 奇才 单位:•对数以2为底,单位为比特 (bit ) (binary unit ) •对数以e 为底,单位为奈特 (nat ) (nature unit)•对数以10为底,单位为笛特(det) (decimal unit) 或哈特 (hart) 物理含义:在事件xi 发生以前,等于事件xi 发生的不确定性的大小;在事件xi 发生以后,表示事件xi 所含有或所能提供的信息量。

性质:①I(x i )是非负值.②当p(x i )=1时,I(x i )=0. ③当p(x i )=0时,I(x i )=∞.④I(x i ) 是p(x i )的单调递减函数.联合自信息量条件自信息量自信息量、条件自信息量和联合自信息量之间有如下关系式:I(x i y j )= I(x i )+ I(y j / x i ) = I(y j )+ I(x i / y j )⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(,),(),( ,, ,, , )( 2121n i n i x p x p x p x p x x x x X P X )(log )( i i x p x I -=)(log )( j i j i y x p y x I -=1)(,1)(01=≤≤∑=ni i i x p x p定义:各离散消息自信息量的数学期望,即信源的平均信息量.单位:比特/符号 物理含义: ① 信源熵H(X)表示信源输出后,离散消息所提供的平均信息量. ② 信源熵H(X)表示信源输出前,信源的平均不确定度. ③ 信源熵H(X)反映了变量X 的随机性.信源符号的概率分布越均匀,则平均信息量越大; 确定事件,不含有信息量。

《信息论基础》课件

《信息论基础》课件

2
信息论与数学中的概率论、统计学、组合数学等 学科密切相关,这些学科为信息论提供了重要的 数学工具和理论基础。
3
信息论与物理学中的量子力学、热力学等学科也 有密切的联系,这些学科为信息论提供了更深层 次的理论基础。
信息论未来发展趋势
信息论将继续深入研究量子信 息论和网络信息论等领域,探 索更高效、更安全的信息传输
和处理技术。
随着人工智能和大数据等技 术的快速发展,信息论将在 数据挖掘、机器学习等领域
发挥更大的作用。
信息论还将继续关注网络安全 、隐私保护等问题,为构建安 全可靠的信息社会提供重要的
理论支持。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
海明码(Hamming Code): 一种能够纠正一位错误的线性 纠错码。
里德-所罗门码(ReedSolomon Code):一种广泛 应用于数据存储和通信领域的 强纠错码。
差错控制机制
前向纠错(FEC)
01
在发送端采用纠错编码,使得接收端能够自动纠正传输过程中
的错误。
自动重传请求(ARQ)
02
接收端检测到错误后请求发送端重传数据,直到接收正确为止
常见信道编码技术
线性分组码
将信息序列划分为若干组,对每组进行线性 编码,常见的有汉明码、格雷码等。
循环码
将信息序列进行循环移位后进行编码,常见的有 BCH码、RS码等。
卷积码
将信息序列进行卷积处理后进行编码,常见 的有Convolutional Code等。
2023
PART 04
信息传输与错误控制

混合纠错(HEC)
03
结合前向纠错和自动重传请求,以提高数据传输的可靠性和效

信息论教学大纲

信息论教学大纲

信息论教学大纲一、课程概述信息论是一门应用概率论、随机过程、数理统计和近世代数等方法,来研究信息的存储、传输和处理中一般规律的学科。

它为通信、计算机科学、统计学等多个领域提供了理论基础。

本课程旨在使学生系统地掌握信息论的基本概念、基本原理和基本方法,培养学生运用信息论知识分析和解决实际问题的能力。

二、课程目标1、使学生理解信息的度量、信源和信道的数学模型。

2、掌握信息熵、互信息、信道容量等重要概念和计算方法。

3、能够运用信息论的原理分析通信系统的性能。

4、培养学生的数学推导和逻辑思维能力。

三、课程内容(一)信息的基本概念1、信息的定义和性质介绍不同领域对信息的定义和理解。

探讨信息的不确定性、可度量性等性质。

2、信息的分类按照产生的领域、作用、表现形式等进行分类。

(二)信息的度量1、自信息量定义和计算方法。

举例说明不同概率事件的自信息量。

2、联合自信息量与条件自信息量两者的概念和计算。

与自信息量的关系。

3、信息熵熵的定义和物理意义。

计算离散信源的熵。

(三)信源1、离散无记忆信源数学模型和特点。

熵的性质和计算。

2、离散有记忆信源介绍马尔可夫信源。

计算有记忆信源的熵。

3、连续信源连续信源的熵。

最大熵定理。

(四)信道1、信道的分类按照输入输出的特点分类。

举例说明不同类型信道。

2、信道的数学模型转移概率矩阵。

信道容量的概念。

(五)信道容量1、离散无记忆信道容量计算方法和步骤。

举例分析。

2、离散有记忆信道容量简要介绍计算方法。

3、连续信道容量香农公式及其应用。

(六)信息率失真函数1、失真测度常见的失真度量方法。

失真矩阵的概念。

2、信息率失真函数定义和性质。

计算方法。

(七)信源编码1、无失真信源编码定长编码定理和变长编码定理。

哈夫曼编码方法及应用。

2、有失真信源编码率失真理论。

(八)信道编码1、信道编码的基本概念差错控制的方法。

信道编码的分类。

2、线性分组码生成矩阵和校验矩阵。

纠错能力分析。

四、教学方法1、课堂讲授讲解基本概念、原理和方法,通过实例帮助学生理解。

信息论基础

信息论基础

信息论基础
信息论是一门研究信息传输和处理的科学。

它的基础理论主要有以下几个方面:
1. 信息的定义:在信息论中,信息被定义为能够消除不确定性的东西。

当我们获得一条消息时,我们之前关于该消息的不确定性会被消除或减少。

信息的量可以通过其发生的概率来表示,概率越小,信息量越大。

2. 熵:熵是一个表示不确定性的量。

在信息论中,熵被用来衡量一个随机变量的不确定性,即随机变量的平均信息量。

熵越大,表示随机变量的不确定性越高。

3. 信息的传输和编码:信息在传输过程中需要进行编码和解码。

编码是将消息转换为一种合适的信号形式,使其能够通过传输渠道传输。

解码则是将接收到的信号转换回原始消息。

4. 信道容量:信道容量是指一个信道能够传输的最大信息量。

它与信道的带宽、噪声水平等因素相关。

信道容量的
计算可以通过香浓定理来进行。

5. 信息压缩:信息压缩是指将信息表示为更为紧凑的形式,以减少存储或传输空间的使用。

信息压缩的目标是在保持
信息内容的同时,尽可能减少其表示所需的比特数。

信息论还有其他一些重要的概念和理论,如互信息、信道
编码定理等,这些都是信息论的基础。

信息论的研究不仅
在信息科学领域具有重要应用,还在通信、计算机科学、
统计学等领域发挥着重要作用。

信息论

信息论

信息论信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。

信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。

信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。

这两个方面又由信息传输定理、信源-信道隔离定理相互联系。

它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。

信息论发展的三个阶段第一阶段:1948年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述,创立了信息论。

第二阶段:20世纪50年代,信息论向各门学科发起冲击;60年代信息论进入一个消化、理解的时期,在已有的基础上进行重大建设的时期。

研究重点是信息和信源编码问题。

第三阶段:到70年代,由于数字计算机的广泛应用,通讯系统的能力也有很大提高,如何更有效地利用和处理信息,成为日益迫切的问题。

人们越来越认识到信息的重要性,认识到信息可以作为与材料和能源一样的资源而加以充分利用和共享。

信息的概念和方法已广泛渗透到各个科学领域,它迫切要求突破申农信息论的狭隘范围,以便使它能成为人类各种活动中所碰到的信息问题的基础理论,从而推动其他许多新兴学科进一步发展。

信息科学和技术在当代迅猛兴起有其逻辑必然和历史必然。

信息是信息科学的研究对象。

信息的概念可以在两个层次上定义:本体论意义的信息是事物运动的状态和状态变化的方式,即事物内部结构和外部联系的状态和方式。

认识论意义的信息是认识主体所感知、表达的相应事物的运动状态及其变化方式,包括状态及其变化方式的形式、含义和效用。

这里所说的“事物”泛指一切可能的研究对象,包括外部世界的物质客体,也包括主观世界的精神现象;“运动”泛指一切意义上的变化,包括思维运动和社会运动;“运动状态”指事物运动在空间所展示的性状和态势;“运动方式”是事物运动在时间上表现的过程和规律性。

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第一章概论1.信息、消息、信号的定义及关系。

定义信息:事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。

消息:指包含有信息的语言、文字和图像等。

信号:表示消息的物理量,一般指随时间而变化的电压或电流称为电信号。

关系信息和消息信息不等于消息。

消息中包含信息,是信息的载体。

同一信息可以用不同形式的消息来载荷。

同一个消息可以含有不同的信息量。

信息和信号信号是消息的载体,消息则是信号的具体内容。

信号携带信息,但不是信息本身。

同一信息可用不同的信号来表示,同一信号也可表示不同的信息。

2. 通信系统模型,箭头上是什么?通信的目的及方法。

通信的目的:是为了提高通信的可靠性和有效性。

信源编码:提高信息传输的有效性。

(减小冗余度)信道编码:提高信息传输的可靠性。

(增大冗余度)第二章 信源及其信息量★信源发出的是消息。

信源分类1、信源按照发出的消息在时间上和幅度上的分布情况可将信源分成离散信源和连续信源。

2、根据各维随机变量的概率分布是否随时间的推移而变化将信源分为平稳信源和非平稳信源。

单符号离散信源离散无记忆信源 无记忆扩展信源 离散平稳信源离散有记忆信源 记忆长度无限记忆长度有限(马尔可夫信源)一、单符号离散信源单符号离散信源的数学模型为定义:一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量为自信息量。

定义为其发生概率对数的负值。

以 奇才 单位:•对数以2为底,单位为比特 (bit ) (binary unit ) •对数以e 为底,单位为奈特 (nat ) (nature unit)•对数以10为底,单位为笛特(det) (decimal unit) 或哈特 (hart) 物理含义:在事件xi 发生以前,等于事件xi 发生的不确定性的大小;在事件xi 发生以后,表示事件xi 所含有或所能提供的信息量。

性质:①I(x i )是非负值.②当p(x i )=1时,I(x i )=0. ③当p(x i )=0时,I(x i )=∞.④I(x i ) 是p(x i )的单调递减函数.联合自信息量条件自信息量自信息量、条件自信息量和联合自信息量之间有如下关系式:I(x i y j )= I(x i )+ I(y j / x i ) = I(y j )+ I(x i / y j )⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(,),(),( ,, ,, , )( 2121n i n i x p x p x p x p x x x x X P X )(log )( i i x p x I -=)(log )( j i j i y x p y x I -=1)(,1)(01=≤≤∑=ni i i x p x p定义:各离散消息自信息量的数学期望,即信源的平均信息量.单位:比特/符号 物理含义:① 信源熵H(X)表示信源输出后,离散消息所提供的平均信息量. ② 信源熵H(X)表示信源输出前,信源的平均不确定度. ③ 信源熵H(X)反映了变量X 的随机性.信源符号的概率分布越均匀,则平均信息量越大; 确定事件,不含有信息量。

性质:① 非负性 H (X ) ≥ 0② 对称性 当变量 p (x 1),p (x 2),…,p (xn ) 的顺序任意互换时,熵函数的值不变.③ 最大离散熵定理:信源中包含n 个不同离散消息时,信源熵H(X)有 ④ 确定性⑤ 可加性 (会证明)证明:⑥ 香农辅助定理和极值性(会证明)对于任意两个消息数相同的信源X 和Y ,i =1,2,…,n ,有含义:任一概率分布对其他概率分布的自信息量取数学期望,必大于等于本身的熵。

由上式可证明条件熵小于等于无条件熵,即H(X/Y)≤H(X)log )(n X H ≤∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑==+=+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=+===j i j i j i j i j i j i i i ij i j j i i i j i j i i ji j i j i i j j i j i x y p x y p x p y x p X Y H X H X Y H x y p x p x p x y p y x p x p x y p x p x y p x p y x p y x p y x p XY H 1)/()/()()()/()()/()/()(1log )()/(1log )()(1log )/()()/()(1log )()(1log )()(22222其中1)()( )(log )()(log )(111212==-≤-∑∑∑∑====ni i n i i i ni i n i i i y p x p y p x p x p x p 其中证明:互信息为一个事件y j 所给出关于另一个事件x i 的信息,用I(x i ; y j )表示,定义为x i 的后验概率与先验概率比值的对数,即同理,可以定义x i 对y j 的互信息量为定义: Y 对X 的平均互信息量I(X;Y)单位: bit/符号 物理意义:① I(X;Y)=H(X)-H(X/Y)平均互信息量是收到Y 前后关于X 的不确定度减少的量,即由Y 获得的关于X 的平均信息量。

② I(Y;X)=H(Y)-H(Y/X)平均互信息量是发送X 前后,关于Y 的平均不确定度减少的量。

③平均互信息量等于通信前后,整个系统不确定度减少的量。

)()(1log )()(1log )/()()(1log )/()()/(1log )/()()/(1log )/()()/(22222X H x p x p x p y x p y p x p y x p y p y x p y x p y p y x p y x p y p Y X H i i i i i j j i j j i i j i j j i j i j i j i jj i j i j ==⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡≤⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡==∑∑∑∑∑∑∑∑∑)()()/()(i jj i jj i i x p y xp y x p y p ∑∑==其中:)()(log )(11∑∑===n i m j i j i j i x p y x p y x p );(X Y I )()()(XY H Y H X H -+=)()(Y H X H XY H +=)(通信前:)()(X Y H X H XY H +=)(通信后:性质:① 对称性② 非负性③ 极值性 (会证明)证明:由于根据H(X/Y)定义式,得H(X/Y)≥0,同理H(Y/X)≥0,而I(X;Y),H(X),H(Y),是非负的,又I(X;Y)=H(X)-H(X/Y)=H(Y)-H(Y/X),所以I(X;Y)≤H(X),I(X;Y)≤H(Y)。

当随机变量X 和Y 是确定的意义对应关系时,即平均互信息量取得最大值。

④ 凸函数性当条件概率分布p(y j /x i )给定(信道固定)时,I(X;Y)是输入信源概率分布p(x i )的严格上凸函数。

对于固定的输入分布p(x i )(信源固定),I(X;Y)是条件概率分布p(y j /x i )的严格下凸函数。

⑤ 数据处理定理 (了解思想)相互独立、条件下假定Z X Y );();(Z Y I Z X I ≤);();(Y X I Z X I ≤模型数据处理后会损失一部分信息,最多保持原来的信息);();(X Y I Y X I =0);(≥Y X I )();(X H Y X I ≤)();(Y H X Y I ≤0)/(1log ≥y x p ⎩⎨⎧≠==j i ji y x p j i ,0,1)/(二、扩展信源定义:每次发出一组含两个以上符号的符号序列代表一个消息,而且所发出的各个符号是相互独立的,各个符号的出现概率是它自身先验概率。

序列中符号组的长度即为扩展次数。

例:单符号信源如下,求二次扩展信源熵解:扩展信源:N 次扩展信源的熵:H (X N )= NH (X )定义:各维联合概率均与时间起点无关的完全平稳信源。

N 维离散平稳有记忆信源的熵:平均符号熵:极限熵:)()/()()/()/()()/()()()()()( )/()()/()();(X H Y X H Y H X Y H Y X H Y H X Y H X H XY H XY H Y H X H X Y H Y H Y X H X H Y X I ≤≤+=+=-+=-=-=41,41,21,,)(321⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡x x x X P X1611618116116181818141 332313322212312111987654321⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧x x x x x x x x x x x x x x x x x x a a a a a a a a a )/(5.14log 414log 412log 21)(log )()(222312符号比特=++=-=∑=i i i x p x p X H )(3)(log )()(2312符号序列bit a p a p X H i i i =-=∑=)(2X H =)()()()( )()(12121312121-++++==N N N X X X X H X X XH X X H X H X X X H X H)(1)21N N X X X H N X H =(∞∞→=H X H N N )(lim马尔可夫信源定义:在实际问题中,试图限制记忆长度,就是说任何时刻信源发出符号的概率只与前面已经发出的m 个符号有关,而与更前面发出的符号无关,即马尔可夫信源。

在任何时刻l ,符号发出的概率只与前面m 个符号有关,把m 个符号看做信源在l 时刻的状态。

因为原始信源符号集共有n 个符号,则有记忆信源可以有nm 个不同的状态,分别对应于nm 个长度为m 的序列。

这时,信源输出依赖长度为m +1的随机序列就转化为对应的状态序列,而这种状态序列符合马尔可夫链的性质,称为m 阶马尔可夫信源。

n —信源符号集 n m —信源不同的状态数 m +1—信源输出依赖长度;例:设一个二元一阶马尔可夫信源,信源符号集为X ={0,1},信源输出符号的条件概率为p (0/0)=0.25,p (0/1)=0.50,p (1/0)=0.75,p (0/1)=0.50,求状态转移概率。

解:由于信源符号数n =2,因此二进制一阶信源仅有2个状态:s 1=0,s 2=1。

由条件概率求得信源状态转移概率为p (s 1/s 1)=0.25,p (s 1/s 2)=0.50,p (s 2/s 1)=0.75,p (s 2/s 2)=0.50熵:例: 二阶马尔可夫信源{00 01 10 11},求状态转移概率和极限熵。

p (e 1/e 1)= p (x 1/e 1)=p (0/00)=0.8p (e 2/e 1)= p (x 2/e 1)=p (1/00)=0.2 p (e 3/e 2)= p (x 1/e 2)=p (0/01)=0.5 p (e 4/e 2)= p (x 2/e 2)=p (1/01)=0.5∑∑==+∞-====+m mm m n i n j i j i j i m i j i k k k k k s s p s s p s p H H s s p s x p x x x x p 1121)/(log )/()()/()/()/(211p (e 1/e 3)= p (x 1/e 3)=p (0/10)=0.5 p (e 2/e 3)= p (x 2/e 3)=p (1/10)=0.5 p (e 3/e 4)= p (x 1/e 4)=p (0/11)=0.2 p (e 4/e 4)= p (x 2/e 4)=p (1/11)=0.8求出稳定状态下的 p (ej ),称为状态极限概率. 将一步转移概率代入上式得: p (e 1)=0.8 p (e 1)+0.5 p (e 3) p (e 3)=0.5 p (e 2)+0.2 p (e 4) p (e 2)=0.2 p (e 1)+0.5 p (e 3) p (e 4)=0.5 p (e 2)+0.8 p (e 4) 解方程组得: p (e 1)= p (e 4)=5/14 p (e 2)= p (e 3)=2/14 计算极限熵:信息熵的相对率: 信源的冗余度:三、连续信源数学模型:并满足① 均匀分布的连续信源的熵:h(X)=log(b-a)② 高斯分布的连续信源的熵:m 为均值, 结论:高斯信源的熵仅与方差有关。

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