信息论 基础理论与应用第三版(傅祖芸)-第9章-讲义

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信息论答案(傅祖芸)

信息论答案(傅祖芸)
解loglogloglogloglogqloglogloglogloglogloglogloglogloglogloglogqloglogloglogloglogloglogqloglogloglogploglogloglogp???21121221111221122111122112p211321112?2112p211112?211221p111221121121lmllmllllmlmllllllllllmmllllllmmplmllllmmpllllllmmllmlppqpqpqhppppphpqpqpqpqppqppppppppppqqpqqpqqppppppq?qqqqpqqqqppppppq?qqqqppppppppqqqqqqppppq?qqppphkkkkkkk?lkk?kkkkk??????????????????????????????????????????????意义将原信源中某一信源符号进行分割而分割后的符号概率之和等于被分割的原符号的概率则新信源的信息熵增加熵所增加的一项就是由于分割而产生的不确定性量
即函数 f ( x ) 为减函数,因此有 f (0) ≥ f (ε ) ,即 ( p1 − ε ) log( p1 − ε ) + ( p 2 + ε ) log( p 2 + ε ) ≤ p1 log p1 + p 2 log p 2 因此 H ( X ) ≤ H ( X ′) 成立。 【解释】 当信源符号的概率趋向等概率分布时,不确定性增加,即信息熵是增加的。 【2.11】试证明:若 ∑ pi = 1 , ∑ q j = p L ,则
男同志红绿色盲的概率空间为: a2 X a1 P = 0.07 0.93 问男同志回答“是”所获昨的信息量为: I = log 1 ≈ 3.836 比特/符号 0.07

信息论--傅祖芸课后题解答

信息论--傅祖芸课后题解答
2
0.01
0.05
可得:
N0 0.4715 0.01 0.05
NH ( S )0.811
(2):
|| G N || 2
2
2
15295
第四章 5.3 (1) A、B、C、E是唯一可译码 (2) A、C、E即时码 4.17 不能直接相连
H ( S ) H (0.8) 0.722
2
4 3

1 4
log 4 0.811
2 2
D [ I ( s i )]

i 1
p i (log p i ) [ H ( S )]
3 2 1 1 2 2 (log ) log( ) (0.811) 0.4715 4 4 4 4
3
根据书中4.21式
D [ I ( s i )] N 0
习题讲解
第二章习题 2.4 解: x:女孩是大学生 y:女孩身高1.6m以上 P(x)=0.25 P(y)=0.5 P(y/x)=0.75
p(x / y) p ( xy ) p( y) p( x) p( y / x) p( y) 0.25 0.75 0.5 1 0.375 0.375
7 E
PE 1 ( p 7 p p )
7 6 6
0.01) 0.002
2 5 2 3 4 3
PE 1 ( p C 7 p p C 7 p p C 7 p p )
log(1 p ) log 2(1 p ) p
log
2(1 p ) p
0
2(1 p ) p
1
p
2 3
第二章习题 (4)
log 2(1 p ) p 0 2(1 p ) p 1 p 2 3

《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

信息论讲义_第一讲

信息论讲义_第一讲

• 香农定义的信息也有其局限性,存在一些缺陷
– 定义的出发点是假定事物状态可以用一个以经典集 合论为基础的概率模型来描述。 – 没有考虑收信者的主观特性和主观意义,也撇开了 信息的具体含意、具体用途、重要程度和引起后果 等因素。
20
1.1.4 信息、消息与信号
信息: 比较抽象的概念;是系统中传输的对 象;包含在消息之中。 消息:比较具体,但不是物理量;具有不同 形式,例如语言、文字、符号、图像等能够 被人感知;可以传输并被通信双方理解;同 一消息含有不同信息;同一信息可用不同消 息载荷。 信号:最具体,是消息的载荷者;是表示消 息的物理量,可测量、可显示、可描述,是 信息的物理表达层。
12
1.1.2 广义的信息概念
信息本身看不见、摸不着,它必须依附于一定的物 质形式(如文字、声波、电磁波等)。这种运载信 息的物质称为信息的载体,一切物质都有可能成为 信息的载体。
13
1.1.3 概率信息概念
由美国数学家香农1948年提出,亦称香农信息 基于对通信活动基本功 基于对通信活动对象和 基于对通信活动的机制 或狭义信息。概率信息是从 不确定性 能的观察分析,“通信 过程的分析研究,“信 和本质的分析研究, (Uncertainty) 和概率测度出发定义信息的。 的基本问题是在信宿端 源发出的消息总是从可 “人类只有在两种情况 香农针对人类通信活动的特点,提出了 精确或近似地复制发送 能发生的消息符号集合 下有通信的需求, 1)自 端所挑选的消息。通常 中随机选择,通信系统 己有某种形式的消息要 ① 形式化假说 消息是有语义的,即它 无法预先知道信源在什 告诉对方,且估计对方 ② 非决定论 按某种关系与某些物质 么时候会选择什么消息 不知道; 2)自己有某种 ③ 不确定性 概念的实体联系着。通 发送”,即具有通信意 疑问需要对方给出解答” 信中语义方面的问题与 义的消息都是随机发生 经过通信活动后,消除 工程问题没有关系” 的 了 随机事件,获取了信 不确定性

信息论 基础理论与应用第三版(傅祖芸)-第9章-讲义

信息论 基础理论与应用第三版(傅祖芸)-第9章-讲义

t
V U
d min

dmin =5, 码距和纠错能力关系示意图
设V,U为距离最小的两个许用码字。 自接收序列中码字分别发生t位错误和e位错误,要检错、纠错, 需要使得大球和小球不相交。故: 须dmin≥ e+t+1,否则,译码时引起码字译码混淆。
若为随机差错,错误码元为: 2,3,7,错误数量 =W(E)=3; 若为突发差错,错误码元串长度为:6;

出错范围:从错误图样E中的第一个1到最后一个1, 其 错误串中的0表示该位码元未发生错误。

BSC(二元无记忆对称信道)的错误图样的出现概率
设p为错误概率(<<1),则n次无记忆扩展信道中,随机差错 的某错误图样E的出现概率为:

差错类型: 随机差错是相互独立的、不相关,存在这种差错 的信道是无记忆信道或随机信道; 突发差错指成串出现的错误,错误与错误间有相关 性,一个差错往往要影响到后面一串码元。
例 发送码字
接收序列 错误图样

C= 010110111,
R= 001110011, E=C+R= 011000100
1、纠错码的分类:

按纠正错误的类型分类:

纠随机差错码:无记忆信道中,噪声随机独立地影响每个 码元,造成了随机差错; 纠突发差错码:有记忆信道中,突发噪声可造成突发性的 成群差错(如太阳黑子、雷电等引起)。 纠混合差错码



按应用目的分类:


检错码——只能检测错误是否存在。
纠错码——能够检测错误,并能够自动纠正错误。 纠删码——能够纠正删除(丢失)了的信息。
码的最小距离:dmin, d(C) 汉明重量(汉明势):码字中非零码元的个数 W(C)。 对2元码,汉明重量为码字中的“1”的个数。因此,二

信息论基础理论与应用第三版(傅祖芸) 第1章 绪论

信息论基础理论与应用第三版(傅祖芸) 第1章 绪论
国内外已有不下百余种流行的说法, 它们都是从不同的侧面和不同的层次来揭示信息的 本质的。
1928年,哈特莱(R.V.L Hartley) 在《信息传输》一文中提出:发信者所发出的信
息,就是他在通信符号表中选择符号的具体方式, 主张用所选择的自由度来度量信息。 局限性: ➢ 只考虑选择符号的方式,不涉及到信息的价值和具 体内容。 ➢ 没有考虑各种可能选择方法的统计特性。
信源编码器的主要指标
是它的编码效率。一般来说,效率越高,编译码 器的代价也将越大。
信源译码器
把信道译码器的输出变换成信宿所需的消息形式,
相当于信源编码器的逆过程。
19
信道编码器与译码器
信道编码 主要作用是提高信息传送的可靠性。
信道编码器的作用 在信源编码器输出的代码组上有目的地增加一些监督 码元,使之具有检错或纠错的能力。
an p(an )
样本空间 概率测度
先验概率p(xi):
选择符号xi作为消息的概率。 11
例:气象预报
甲 X 晴 阴 大雨 小雨
p(x)
1/ 2,1/
4,
1/ 8,
1/8

Y p(y)
晴 阴 1/4,1/4,
大雨 小雨
1/4, 1/4
“甲地晴”比“乙地晴”的不确定性小。
某一事物状态出现的概率越小,其不确定性越大。 某一事物状态出现的概率接近于1,即预料中肯定会 出现的事件,那它的不确定性就接近于零。
信道编码的主要方法 增大码率或频带,即增大所需的信道容量。这恰与信源 编码相反。
7
信息的表达层次
狭义而言,通信中对信息的表达分三个层次:信号、 消息、信息。 信号:信息的物理表达,是一个物理量,是一个载 荷信息的实体,可测量、可描述、可传输、可存储、 可显示。 消息 (或符号) :信息的数学表达,承载了信息, 它是具体物理信号的数学抽象。如语言、文字、语音、 图像等。 信息:更高层次的哲学抽象,是信号与消息的承载 的对象,描述事物运动状态或存在方式的不确定性。

(完整word版)信息论基础理论及应用

(完整word版)信息论基础理论及应用

信息论形成的背景与基础人们对于信息的认识和利用,可以追溯到古代的通讯实践可以说是传递信息的原始方式。

随着社会生产的发展,科学技术的进步,人们对传递信息的要求急剧增加。

到了20世纪20年代,如何提高传递信息的能力和可靠性已成为普遍重视的课题。

美国科学家N.奈奎斯特、德国K.屈普夫米勒、前苏联A.H.科尔莫戈罗夫和英国R.A.赛希尔等人,从不同角度研究信息,为建立信息论做出了很大贡献。

信息论是在人们长期的通信工程实践中,由通信技术和概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。

信息论的奠基人是美国伟大的数学家、贝尔实验室杰出的科学家 C.E.香农(被称为是“信息论之父”),他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》,1949年发表《噪声中的通信》,为信息论奠定了理论基础。

20世纪70年代以后,随着数学计算机的广泛应用和社会信息化的迅速发展,信息论正逐渐突破香农狭义信息论的范围,发展为一门不仅研究语法信息,而且研究语义信息和语用信息的科学。

近半个世纪以来,以通信理论为核心的经典信息论,正以信息技术为物化手段,向高精尖方向迅猛发展,并以神奇般的力量把人类社会推入了信息时代。

信息是关于事物的运动状态和规律,而信息论的产生与发展过程,就是立足于这个基本性质。

随着信息理论的迅猛发展和信息概念的不断深化,信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴,进入了信息科学领域。

信息论定义及概述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。

核心问题是信息传输的有效性和可靠性以及两者间的关系。

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。

基于这一理论产生了数据压缩技术、纠错技术等各种应用技术,这些技术提高了数据传输和存储的效率。

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。

信息论基础理论与应用第三版傅祖芸绪论

信息论基础理论与应用第三版傅祖芸绪论
认证性:接受者能正确判断所接收的消息的正确性, 验证消息的完整性,而不是伪造和窜改的。
23
信息论研究的内容
? 狭义信息论:
? 主要研究信息的测度、信道容量以及信源和信道编码理论 等问题。
? 一般信息论:
? 主要也是研究信息传输和处理问题,除香农信息论,还包 括噪声理论、信号滤波和预测、统计检测和估计、调制理 论、信息处理理论以及保密理论等。
(2)概率测度 对每一个可能选择的消息指定一个概率。
(3)概率空间
?X ??P(
? x)??
?
? a1 ??p(a1)
a2 ? p(a2) ?
an ? p(an )??
样本空间 概率测度
? 先验概率p(xi):
选择符号 xi作为消息的概率。
11
? 例:气象预报

?X ? ??p(x)??
?
?晴 ??1/ 2,
? 1948 年香农的权威性长文“通信的数学理论”,讨论了信 源和信道特性,1949 年香农“噪声中的通信”,两论文奠 定了现代信息论的理论基础。
? 此后,在基本理论和实际应用方面,信息论都得到了巨大 的发展。
27
信息论的发展
? 香农信息理论的数学严格化 ? 无失真信源编码定理和技术的发展 ? 信道纠错编码的发展 ? 限失真编码的提出和发展 ? 多用户、网络信息化的发展 ? 信息保密与安全理论的提出和发展
谢谢
32
28
信息论的研究成果举例
? 语音编码
CCITT G.722 ,G.723.1 , G.728
? 图像编码
JPEG, MPEG-4
? 视频编码
H.261,H.263
29
信息论的发展

信息论傅祖芸第三版答案

信息论傅祖芸第三版答案

信息论傅祖芸第三版答案【篇一:信息论】p class=txt>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。

信息论 基础理论与应用第三版(傅祖芸) 第5章 讲义

信息论 基础理论与应用第三版(傅祖芸) 第5章 讲义

编码后信源的信息传输率 令: R ' l log r
N
l log r H ( S ) N
(编码后,平均每个信源 符号承载的信息量)
R' H ( S )
可见,只有编码后信息传输率 R' H ( S ) ,才能实现无失真编码。
编码效率
H (S ) H (S ) ' l R log r N
信源 符号
码字
00: W1W1=B1
001:W1W2=B2 0001:W1W3=B3 0111:W1W4=B4
信源 符号
码字
010:W2W1=B5
信源 符号
码字
α1
α2 α3 α4
α5
: : :

: : α16

: :
111111:W4W4=B16
: : :
6、唯一可译码(单义可译码)
由码构成的任意一串有限长的码符号序列只能被唯一的 译成所对应的信源符号序列。 否则,就为非惟一可译码或非单义可译码。
引 言
信息通过信道传输到信宿的过程。要做到既不失真又快速地 通信,需要解决两个问题: 信源编码: 在不失真或允许一定失真条件下,提高信息传输率. 信道编码: 在信道受到干扰的情况下,增加信号的抗干扰能力,同时又 使得信息传输率最大.

最佳编码: 一般来说,抗干扰能与信息传输率二者相互矛盾。而编码 定理理论上证明,至少存在某种最佳的编码能够解决上述矛盾, 做到既可靠又有效地传输信息。 信源编码: 信源虽然多种多样,但无论是哪种类型的信源,信源符号 之间总存在相关性和分布的不均匀性,使得信源存在冗余度。 信源编码的目的就是要减少冗余,提高编码效率。
5、码的N次扩展

信息论答案(傅祖芸)

信息论答案(傅祖芸)

注意:消息中平均每个符号携带的信息量有别于离散平均无记忆信源平均每个符号携带的 信息量,后者是信息熵,可计算得 H ( X ) = − ∑ P( x) log P( x) = 1.91 比特/符号
【2.6】如有 6 行 8 列的棋型方格,若有二个质点 A 和 B,分别以等概率落入任一方格内, 且它们的坐标分别为(XA,YA)和(XB,YB) ,但 A 和 B 不能落入同一方格内。 (1) 若仅有质点 A,求 A 落入任一个格的平均自信息量是多少? (2) 若已知 A 已落入,求 B 落入的平均自信息量。 (3) 若 A、B 是可分辨的,求 A、B 同都落入的平均自信息量。 解: (1)求质点 A 落入任一格的平均自信息量,即求信息熵,首先得出质点 A 落入任一 格的概率空间为: a X 1 P = 1 48 平均自信息量为 H ( A) = log 48 = 5.58 比特/符号 (2)已知质点 A 已落入,求 B 落入的平均自信息量,即求 H ( B | A) 。 A 已落入,B 落入的格可能有 47 个,条件概率 P(b j | ai ) 均为
即函数 f ( x ) 为减函数,因此有 f (0) ≥ f (ε ) ,即 ( p1 − ε ) log( p1 − ε ) + ( p 2 + ε ) log( p 2 + ε ) ≤ p1 log p1 + p 2 log p 2 因此 H ( X ) ≤ H ( X ′) 成立。 【解释】 当信源符号的概率趋向等概率分布时,不确定性增加,即信息熵是增加的。 【2.11】试证明:若 ∑ pi = 1 , ∑ q j = p L ,则
男同志红绿色盲的概率空间为: a2 X a1 P = 0.07 0.93 问男同志回答“是”所获昨的信息量为: I = log 1 ≈ 3.836 比特/符号 0.07

信息论与编码傅祖云讲义

信息论与编码傅祖云讲义
p( y 1 x 0) p( y 0 x 1) 0 是较合理旳。
单符号离散信道旳数学模型
由此可见,一般单符号离散信道旳转移概率可用
信道转移矩阵P来表达:
b1
b2
a1 a2
p(b1 a1)
p(b1
a2
)
p(b2 a1) p(b2 a2 )
ar p(b1 ar ) p(b2 ar )
3.1信道旳数学模型及分类
在广义旳通信系统中,信道是很主要旳一部分。
信道旳任务是以信号方式传播信息和存储信息。
研究信道旳目旳就是研究信道中能够传送或存储 旳最大信息量,即信道容量问题。
本章首先讨论离散信道旳统计特征和数学模型, 然后定量地研究信道传播旳平均互信息及其性质 ,并导出信道容量及其计算措施。
4、平均互信息旳凸状性(两个定理)
定理3.1 平均互信息I (X ;Y ) 是信源概率分布p(x)旳 ∩型凸函数。
平均互信息旳特征
定理3.1旳意义:对于每一种固定信道,一定存在 一种信源(某一概率分布P(X)),使输出端取得 旳平均信息量为最大Imax(∩型凸函数存在极大 值)。这时称这个信源为该信道旳匹配信源。
log
p
1
p
p
log
1 p
p
log
1 p
H ( p p) H ( p)
二元对称信道BSC旳平均互信息
I
(
X
;Y
)
(
p
p)
log
p
1
p
(p
p)
log
p
1
p
p
log
1 p
p
log
1 p
H ( p p) H ( p)

信息论基础与应用pdf

信息论基础与应用pdf

信息论基础与应用pdf信息论是一门研究信息传输和处理的学科,它的基础理论和方法对于现代通信、计算机科学和数据处理等领域具有重要的意义。

信息论的基本概念和原理可以通过一本名为《信息论基础与应用》的PDF文档来学习和了解。

这本PDF文档首先介绍了信息论的基本概念和背景知识。

它解释了信息的定义和度量方法,以及信息熵和条件熵的概念。

通过对信息熵和条件熵的计算和分析,读者可以了解信息的不确定性和可预测性,并学会如何利用信息熵来衡量和比较不同的信息源和信道。

接下来,这本PDF文档介绍了信息论的一些重要定理和原理。

其中最著名的是香农的噪声信道编码定理,它表明在存在噪声的信道中,通过适当的编码和解码方法,可以实现任意小的错误概率。

这个定理对于现代通信系统的设计和优化具有重要的指导意义。

此外,这本PDF文档还介绍了信息论在数据压缩和加密方面的应用。

数据压缩是指通过编码方法将数据表示为更紧凑的形式,以减少存储空间和传输带宽的需求。

信息论提供了一些有效的压缩算法和编码方法,如霍夫曼编码和算术编码。

而数据加密则是指通过密码学方法将数据转化为不可读的形式,以保护数据的机密性和安全性。

信息论提供了一些重要的加密算法和协议,如RSA算法和Diffie-Hellman密钥交换协议。

最后,这本PDF文档还介绍了信息论在其他领域的应用。

例如,在机器学习和模式识别中,信息论可以用来衡量特征的重要性和相关性,以及评估分类和聚类算法的性能。

在生物信息学中,信息论可以用来分析和比较DNA和蛋白质序列的相似性和进化关系。

在金融和经济学中,信息论可以用来研究市场信息的传播和价格波动的原因。

总之,这本名为《信息论基础与应用》的PDF文档是一本介绍信息论基本概念和应用的重要参考资料。

通过学习和理解其中的内容,读者可以深入了解信息论的原理和方法,并将其应用于实际问题的解决中。

无论是从事通信工程、计算机科学还是数据科学的专业人士,都可以从这本PDF文档中获得丰富的知识和启发。

信息论基础及其应用

信息论基础及其应用

信息论基础及其应用信息论,是关于信息量度、编码与传输的学科。

它的发展始于20世纪40年代,是通过信息熵和信息传输能力,对信息量度进行发掘和分析的一门学科。

在数字化和互联网时代,信息论的应用逐渐普及,例如数据压缩、信号处理、密码学、通讯技术等领域。

信息熵信息熵是信息论的核心概念之一。

熵通常被解释为度量一个系统内部状态的混乱程度,它同样适用于信息领域中。

信息熵可以看作是随机变量不确定性的度量,以信息比特(bit)为单位衡量不确定性的程度。

可以用熵来衡量一个银行账户的密码的强度,或一部手机的存储器大小的单位比特(bit)或兆比特(Mbit)。

熵越高,不确定性就越大。

信息传输在信息传输中,常见的需要考虑的问题有信道容量、错误控制和编码。

其中信道容量是衡量一个信道能够传输的最大信息速率,与噪声和信号品质有关。

例如,一个内存条可在秒级时间传输大量数据,而手机信道的容量相对较小,这是因为受到各种干扰的影响,例如人体障碍或高楼建筑等。

在错误控制方面,主要有纠错码和检错码。

为了确保信息传输的正确性,作为数据传输的一部分时,数据会被着一个表,以检查数据是否损坏,如果发现数据受损,则自动进入误差处理机制重新传输相关数据。

编码编码是在通信中将原始信息转化为一种能够通过信道或媒介传递的形式,且在传递过程中具有一定的容错能力的方法。

语音信号、图像、视频和数据等等都需要进行编码,在每个领域中有专门的编码规范和方法。

在这个过程中需要注意信息的压缩,以减少数据量,提高传输效率。

应用信息论和它的应用在现代科技中处于核心地位。

互联网和数字化时代给信息论的应用带来了巨大的发展,例如数据压缩,它被应用在各种媒介设备中,包括数码相机、数码化音频设备、移动设备和计算机等。

另一个例子是信号处理。

通过对信号进行分析,现代计算机、通讯设备和存储设备的速度和效能得到了大大的提高。

在通讯技术领域,高速模数转换技术(ADC)总是与光纤、卫星和无线通信网络相联系。

《信息论》—基础理论与应用(傅祖芸)课后答案

《信息论》—基础理论与应用(傅祖芸)课后答案

注意:消息中平均每个符号携带的信息量有别于离散平均无记忆信源平均每个符号携带的 信息量,后者是信息熵,可计算得 H ( X ) = − ∑ P( x) log P( x) = 1.91 比特/符号
【2.6】如有 6 行 8 列的棋型方格,若有二个质点 A 和 B,分别以等概率落入任一方格内, 且它们的坐标分别为(XA,YA)和(XB,YB) ,但 A 和 B 不能落入同一方格内。 (1) 若仅有质点 A,求 A 落入任一个格的平均自信息量是多少? (2) 若已知 A 已落入,求 B 落入的平均自信息量。 (3) 若 A、B 是可分辨的,求 A、B 同都落入的平均自信息量。 解: (1)求质点 A 落入任一格的平均自信息量,即求信息熵,首先得出质点 A 落入任一 格的概率空间为: a X 1 P = 1 48 平均自信息量为 H ( A) = log 48 = 5.58 比特/符号 (2)已知质点 A 已落入,求 B 落入的平均自信息量,即求 H ( B | A) 。 A 已落入,B 落入的格可能有 47 个,条件概率 P(b j | ai ) 均为
= −(1 − ε )∑ Pi log(1 − ε ) − (1 − ε )∑ Pi log Pi − ε ∑ Pi log ε − ε ∑ Pi log Pi
′ = p1 − ε , 【2.10】设有一概率空间,其概率分布为 { p1 , p 2 ,..., p q } ,并有 p1 > p 2 。若取 p1 ′ = p 2 + ε ,其中 0 < 2ε ≤ p1 − p 2 ,而其他概率值不变。试证明由此所得新的概率空间的 p2 熵是增加的,并用熵的物理意义加以解释。 解: 设新的信源为 X ′ ,新信源的熵为: H ( X ′) = −∑ pi log p i = −( p1 − ε ) log( p1 − ε ) − ( p 2 + ε ) log( p 2 + ε ) − L − p q log p q 原信源的熵 H ( X ) = − ∑ p i log pi = − p1 log p1 − p 2 log p 2 − L − p q log p q 因此有, H ( X ) − H ( X ′) = ( p1 − ε ) log( p1 − ε ) + ( p 2 + ε ) log( p 2 + ε ) − p1 log p1 − p 2 log p 2 p1 − p 2 令 f ( x ) = ( p1 − x) log( p1 − x ) + ( p 2 + x ) log( p 2 + x) , x ∈ 0, 2 ,则 f ′( x) = log p2 + x ≤0 p1 − x

信息论基础理论和应用第三版傅祖芸-讲义

信息论基础理论和应用第三版傅祖芸-讲义
001 010 011 100 101 110
用作消息旳码字( 许用码字) 000 (表达0)
二元对称信 道旳三次扩
展信道
111 (表达1)
输出端 接受序列
000 001 010 011 100 101 110 111
则信道矩阵为:
根据最大似然译码准则,当p=0.01,可得译码函数为:
F(000)=000 F(100)=000
一般信道传播时都会产生错误,而选择译码准 则并不会消除错误,那么怎样降低错误概率呢?下边讨 论经过编码措施来降低错误概率。
例:对于如下二元对称信道
0
0.99
0
0.01
0.01
1
1
0.99
按照最大似然准则译码,
怎样提升信道传播旳正确率呢?可用反复消息旳措施,即尝试 扩展信道旳措施。
未用旳码字 (禁用码字)
第二种措施旳错误率为
比较可知,第一种措施好。仔细观察发觉: 在第一种措施中,假如 000 有一位犯错,就能够鉴定犯错 了; 而在第二种措施中,假如000中任何一位犯错,就变成了其 他旳正当旳码字,我们无法判断是否犯错。 再仔细观察,发觉第二种措施中,码字之间太相同。
码字距离: 长度为n旳两个码字相应位置上不同码元旳个数。一
详细计算如下:
即:
假如先验概率相等,则:
某个输入符号ai传播引起旳 错误概率
例:某信道
1)若根据最大似然准则选择译码函数为B: 若输入等概率,则平均错误概率为
若输入不等概分布 ,则错误概率为:
2)采用最小错误概率译码准则,则联合矩阵为:
所得译码函数为:C: 平均错误概率:
6.2 错误概率与编码措施
0
1/3
2/3

信息论讲义

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。

信息论基础理论与应用第三版(傅祖芸)讲义(课堂PPT)

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唯一可译码的条件
1)不同的信源符号变换成不同的码字(非奇异码);
2)任意有限长的信源序列所对应的码元序列各不相同. 即: 码的任意有限长N次扩展码都是非奇异码。
Or: 码符号序列的反变换也唯一的(扩展码非奇异)
原因: 若要使某一码为惟一可译码,则对于任意有限长的码
符号序列,必须只能被惟一地分割成一个个的码字,才能 实现唯一的译码。
否则,就为非惟一可译码或非单义可译码。
例:对于二元码 C1 {1,01,00},当任意给定一串码字 序列,例如 …10001101…
只可唯一地划分为1,00,01,1,01,因此是惟一可译码; 而对另一个二元码 C2 {0,10,01} ,当码字序列为
…01001… 可划分为0,10,01或01,0,01,所以是非惟一可译的。
编码的形式化描述: 从信源符号到码符号的一种映射
si(i1,2,..q)., W i (xi1xi2..xi.li), xik X,(k1,2, .li.).
或:
i(si1si2.s .iN .) W i(xi1xx2..xili.),
sik S,(k1 ,2,.N .).;xik X (k1 ,2,.li)..
例 设信源
4
S P(s)sP 1(s1)
最佳编码: 一般来说,抗干扰能与信息传输率二者相互矛盾。而编码
定理理论上证明,至少存在某种最佳的编码能够解决上述矛盾, 做到既可靠又有效地传输信息。
信源编码: 信源虽然多种多样,但无论是哪种类型的信源,信源符号
之间总存在相关性和分布的不均匀性,使得信源存在冗余度。 信源编码的目的就是要减少冗余,提高编码效率。
3、非奇异码与奇异码 非奇异码: 一组码中所有码字都不相同。
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9.1 差错控制的基本形式
现代数字通信系统中,利用检错和纠错的编码技术, 使得信道编译码具备一定的差错控制能力。主要方式有: 1、前向纠错(FEC)方式:
发送端信道编码器将信息码组编成具有一定纠错能力的码。
接收端信道译码器对接收码字译码,若传输中产生的差错数 目在码的纠错能力之内,译码器对差错进行定位并加以纠正。

按码的数学结构中校验元与信息元关系分类:

线性码——线性关系,如线性方程组
非线性码——非线性关系

按码的是否具有循环性分类:

循环码——分组码中任一码字的码元经过循环移位后, 仍是本码中的码字。
非循环码——至少有一个码字经循环移位后,不再是本 码中的码字。 代数码——近世代数,比较完善,如线性分组码。 几何码——投影几何学 算术码——数论,高等算术

5、检错删除:
接收端发现错码后,立即将其删除。
适用在发送码元中有大量多余度,删除部分接收码元不领域,如音乐、语音、图像、视频等领域, 有差错或损失的部分数据对人的主观感受影响不大,此时,可 根据已接收的数据采用内插或外推的技术,得到满足应用的输 出数据。
9.2 纠错码分类
C=(cn-1,cn-2,…,c0),
ci为码元(i=0,1,…n-1)
校验元:增加的 r=n-k 位码元。
n:码长;k:信息组长度; r:校验元的位长。

码C中的码字个数(k为信息位数):
q
k

(n,k)分组码:编码器输出为 q k 个码字组成的序列; n q 许用码字: 种码符号序列中,取出 q k个作为分组码 的码字。
t
V U
d min

dmin =5, 码距和纠错能力关系示意图
设V,U为距离最小的两个许用码字。 自接收序列中码字分别发生t位错误和e位错误,要检错、纠错, 需要使得大球和小球不相交。故: 须dmin≥ e+t+1,否则,译码时引起码字译码混淆。
调 制 器
传 输 媒 介
解 调 器
R 信
m' 信
道 译 码
源 译 码
信 宿
E 错误图样 噪声源

1、信息元、校验元、码字:
对编码器的输入信息序列,每k个信息符号分成信息组:
m=(mk-1,mk-2,…,m0),mi为信息元(i=0,1,…k-1)。
(在q元数字通信系统中,共有
qk
种信息组。)
码字: 为了纠错,编码器按一定规则增加产生r个多余符 号,形成长度为 n=k+r 的序列:
码的最小距离:dmin, d(C) 汉明重量(汉明势):码字中非零码元的个数 W(C)。 对2元码,汉明重量为码字中的“1”的个数。因此,二
元码字的汉明重量和汉明距离为:
W (C ) ci
i 0 n 1
ci [0,1]
模2加,若对应位不同 则为1;相同则为0。
其重量即为不相同的 总位数,也就是两个 码字的汉明距离。
(1,0,0)
a2
a0
(0,0,1)
(1,0,1)

定理:对于一个(n,k)分组码C,最小距离为dmin,则:
⑴若能检测(发现)e个随机错误,则要求 dmin≥ e+1 ; 或:可检测出任意小于等于 e = dmin-1个随机差错; ⑵若能纠正 t 个随机错误,则要求 dmin≥ 2t+1 ; 或:可纠正任意小于等于 t= INT [(dmin-1) / 2]个随机差错; ⑶若能纠正 t 个随机错误,同时能检测e ≥t 个随机错误,则 要求: dmin≥ t+e+1 。

HEC的特点
HEC
总体性能介于FEC和ARQ之间,误码率低,但需要反馈信道。


实时性和连续性好。
设备不太复杂,应用广泛。
4、信息反馈(IRQ)方式(回程校验方式):
接收端收到信道传输来的码后,全部由反馈信道发回发送端; 发送端将发送的码与反馈回的码进行比较,发现错误后,把出 错的码再次重发,直到接收端认为正确为止。
1、纠错码的分类:

按纠正错误的类型分类:

纠随机差错码:无记忆信道中,噪声随机独立地影响每个 码元,造成了随机差错; 纠突发差错码:有记忆信道中,突发噪声可造成突发性的 成群差错(如太阳黑子、雷电等引起)。 纠混合差错码



按应用目的分类:


检错码——只能检测错误是否存在。
纠错码——能够检测错误,并能够自动纠正错误。 纠删码——能够纠正删除(丢失)了的信息。
P( E ) p
n W ( E )
p
W (E)
差错图样数 0位差错(全对): W(E0)=0,
概率
P ( E0 ) p
n
C
1位随机差错:
2位随机差错: ……
W(E1)=1,
W(E2)=2,
C C C
0 n 1 n 2 n
P( E1 ) p
n 1
p
P( E2 ) p
P ( Ee ) p
消息(不编码) 发送端


接收端 不检错、纠错
消息
IRQ特点:
IRQ
需要双向控制,需要反馈信道。 系统的控制设备和存储设备相对复杂。 无需编译码设备,接收端不具备检、纠错能力强,整体系统纠 错能力强,可大大降低整个系统误码率。 具有自适应性,但若重发频繁,将使传输效率降低,甚至系统 阻塞,使得连续性和实时性变差。
例 重复码(3,1)为:(000,111),最小码间距为3。
两个码字在传输后发生1位错误的接收序列形成两个互不相交 的子集,按照最小距离译码准则,就能纠正1位随机错误。若发 生2-3位错误,则接收序列进入另一个子集内,无法纠正。
a1
(0,1,0) (1,1,0)
(0,1,1)
(1,1,1)
(0,0,0)
编码原则:
在n次扩展信道输入符号序列中选取M个作为码字构成一组 码C,并尽量使选取的M个码字中两两不相同码字的汉明距离尽 可能地大;
译码原则:
当收到符号序列后,翻译成与之汉明距离最近的码字(最大 似然准则)。 几十年来,基于香农编码定理和以上编译码原则,科技工作 者们开发了很多具有纠错能力的信道编码,如线性分组码、循环 码、BCH码、卷积码、TCM码、Tuobo码等,在通信系统中得到 了广泛应用。
若为随机差错,错误码元为: 2,3,7,错误数量 =W(E)=3; 若为突发差错,错误码元串长度为:6;

出错范围:从错误图样E中的第一个1到最后一个1, 其 错误串中的0表示该位码元未发生错误。

BSC(二元无记忆对称信道)的错误图样的出现概率
设p为错误概率(<<1),则n次无记忆扩展信道中,随机差错 的某错误图样E的出现概率为:


按构造码的数学理论分类:


组合码——排列组合,数论
实际的码可能同时分别具备以上某些特征,比如:某一纠错码 可以同时是线性码、分组码、循环码、纠随机差错码、二元码、代 数码等。
9.3 纠错码的概念及其纠错能力
信息序列 码字序列 接收序列 译码后信息序列
信 源
信 源 编 码
m 信
C
道 编 码

n k q q 禁用码字:其余 种码符号序列。
an-1
an-2
...
ar
ar-1
an-2
...
a0
k个信息位
码长 n = k + r
r个监督位
t
分组码的结构

卷积码(n,k0,L):编码器输出的校验元不仅由本组信息元有关, 也与其前面若干段的信息组所确定。

2、码字的汉明重量:


汉明距离D(C1,C2):对应位臵上不同码元的个数。
可检错纠错的码 发送端
FEC
接收端
检错、纠错

FEC 特点
单向控制,不需要反馈信道;时延小,实时性好。 为适应较差信道,冗余码元多,编码效率低,译码设备复杂。

有一定的纠错范围限制。
适用于容错能力强的语音、图像传输;不适合容错能力弱的 数据通信网。
2、反馈重发(ARQ)方式(检错重发方式): 发送端发送的是能够发现(检测)错误的码; 接收端收到信道传输来的码后,译码器依据该码编码规则, 判决出当前码字传输是否出错,并把判决结果(应答信号)反 馈至发送端。发送端把接收端认为有错的信息重新发出,直到 接收端认为正确为止。
设V,U为距离最小的两个许用码字。若某码字传输发生错误,按 最小距离准则译码,为了检测 R=U+E: 须dmin≥ e+1,否则,会发生码字译码混淆,如 R+E =V 。
e V U
dmin d min =4, 码距和检错能力关系示意图
设V,U为距离最小的两个许用码字。若某码字传输发生错误,按 最小距离准则译码. 若 R=V+E,W(E)= t,则若 dmin < 2t+1 , 则可能译码为 U。 错误! 当 dmin ≥ 2t+1,D(R,V)< D(R,U)译码为 V 。 正确!
n2
p 2 ... p n
P( E0 ) P( E1 ) P( E2 ) ... P( Ee ) ... P( En )
发生多位错误的概率小于较少位数随机错误的概率。 因此,无记忆信道中,一般优先纠正较少位数的随机错 误,如1-2位,此时的误码率就可下降几个数量级。
第9章 信道的纠错编码
香农第二定理指出,只要信息传输率小于信道容量,通 过适当的编译码方法,就能以任意小的错误概率传输信息。 但从实际工程看,并没有指出具体的编译码方法。 这正是信道纠错编码要解决的问题。
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