信息论与编码技术思考题与习题(1-2)
信息论与编码习题解答
信息论与编码习题解答信息论与编码习题解答第⼀章1.⼀位朋友很不赞成“通信的⽬的是传送信息”及“消息中未知的成分才算是信息”这些说法。
他举例说：我多遍地欣赏梅兰芳⼤师的同⼀段表演，百看不厌，⼤师正在唱的正在表演的使我愉快，将要唱的和表演的我都知道，照你们的说法电视⾥没给我任何信息，怎么能让我接受呢？请从信息论的⾓度对此做出解释。
（主要从狭义信息论与⼴义信息论研究的内容去理解和解释）答：从狭义信息论⾓度，虽然将要表演的内容观众已知，但是每⼀次演出不可能完全相同。
⽽观众在欣赏的同时也在接受着新的感官和视听享受。
从这⼀⾓度来说，观众还是可以得到新的信息的。
另⼀种解释可以从⼴义信息论的⾓度来分析，它涉及了信息的社会性、实⽤性等主观因素，同时受知识⽔平、⽂化素质的影响。
京剧朋友们在欣赏京剧时也因为主观因素⽽获得了享受，因此属于⼴义信息论的范畴。
2．利⽤下图（图1.2）所⽰的通信系统分别传送同样时间（例如⼗分钟）的重⼤新闻公告和轻⾳乐，它们在接收端各⽅框的输⼊中所含的信息是否相同，为什么？图1.2 通信系统的⼀般框图答：重⼤新闻是语⾔，频率为300~3400Hz，⽽轻⾳乐的频率为20~20000Hz。
同样的时间内轻⾳乐的采样编码的数据要⽐语⾳的数据量⼤，按码元熵值，⾳乐的信息量要⽐新闻⼤。
但是在信宿端，按信息的不确定度，信息量就应分别对待，对于新闻与⾳乐的信息量⼤⼩在⼴义上说，因⼈⽽异。
第⼆章1．⼀珍珠养殖场收获240颗外观及重量完全相同的特⼤珍珠，但不幸被⼈⽤外观相同但重量仅有微⼩差异的假珠换掉1颗。
（1）⼀⼈随⼿取出3颗，经测量恰好找出了假珠，问这⼀事件⼤约给出了多少⽐特的信息量；（2）不巧假珠⼜滑落进去，那⼈找了许久却未找到，但另⼀⼈说他⽤天平最多6次能找出，结果确是如此，问后⼀事件给出多少信息量；（3）对上述结果作出解释。
解：（1）从240颗珍珠中取3颗，其中恰好有1颗假珠的概率为：22393240239!2!237!240!3!237!11/80240/3C P C====所以，此事件给出的信息量为：I = – log 2P = log 280=6.32 (bit)（2）240颗中含1颗假珠，⽤天平等分法最多6次即可找到假珠，这是⼀个必然事件，因此信息量为0。
《信息论与编码》部分课后习题参考答案
若知道是星期几，则从别人的答案中获得的信息量为 0。 2.3 每帧电视图像可以认为是 3*10^5 个像素构成，所有像素均独立变化，且每一像素又取 128 个不同的亮度电平，并设亮度电平等概率出现。问每帧图像喊多少信息量？如果一个广 播员在约 10000 个汉字的字汇中选取 1000 个字来口述此电视图像，试问广播员描述此图像 所广播的信息量是多少（假设汉字字汇是等概率分布，并且彼此独立）？若要恰当地描述此 图像，广播员在口述中至少需用多少汉字？ 答：由于每一象素取 128 个不同的亮度电平，各个亮度电平等概率出现。因此每个亮度电平 包含的信息量为 I(X) = – lb(1/128)=lb128=7 bit/像素 每帧图像中像素均是独立变化的， 因此每帧图像信源就是离散亮度电平信源的无记忆 N 次扩展。由此，每帧图像包含的信息量为 I(XN) = NI(X)= 3×105×7 =2.1×106 bit/帧 广播员在约 10000 个汉字中选取字汇来口述此电视图像， 各个汉字等概分布， 因此每个 汉字包含的信息量为 I(Y) = – lb(1/10000)=lb1000=13.29 bit/ 字 广播员述电视图像是从这个汉字字汇信源中独立地选取 1000 个字进行描述，因此广播 员描述此图像所广播的信息量是 I(YN) = NI(Y)= 1000×13.29 =1.329 ×104 bit/字 由于口述一个汉字所包含的信息量为 I(Y)，而一帧电视图像包含的信息量是 I(XN)，因此 广播员要恰当地描述此图像，需要的汉字数量为：
《信息论与编码》
部分课后习题参考答案
1.1 怎样理解消息、信号和信息三者之间的区别与联系。 答:信号是一种载体，是消息的物理体现，它使无形的消息具体化。通信系统中传输的是 信号。 消息是信息的载体， 信息是指消息中包含的有意义的内容， 是消息中的未知成分。 1.2 信息论的研究范畴可以分成哪几种，它们之间是如何区分的？ 答：信息论的研究范畴可分为三种：狭义信息论、一般信息论、广义信息论。 1.3 有同学不同意“消息中未知的成分才算是信息”的说法。他举例说，他从三岁就开始背 诵李白诗句“床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。 ” ，随着年龄的增长， 离家求学、远赴重洋，每次读到、听到这首诗都会带给他新的不同的感受，怎么能说这 些已知的诗句没有带给他任何信息呢？请从广义信心论的角度对此现象作出解释。 答：从广义信息论的角度来分析，它涉及了信息的社会性、实用性等主观因素，同时受知识 水平、文化素质的影响。这位同学在欣赏京剧时也因为主观因素而获得了享受，因此属于广 义信息论的范畴。
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”。
信息论与编码第二章(1、2节)
第二章：信源与信源熵
2.1 信源的描述与分类
信源的统计特性
1）什么是信源？
信源是信息的来源，实际通信中常见的信源有：语音、 文字、图像、数据…。在信息论中，信源是产生消息 （符号）、消息（符号）序列以及连续消息的来源， 数学上，信源是产生 随机变量 U， 随机序列 U和 随机 过程U(t,ω)的源。
联合熵、条件熵的关系：
H(XY) = H(X) + H(Y / X) = H(Y) + H(X / Y)
当X,Y相互独立时，有：
p(ak , bj ) = p(ak ) p(bj )
p a | bj ) = p a ) ( k ( k p bj | a ) = p bj ) ( ( k
于是有：
H( X ) = H( X) + H( ) Y Y H( X | Y) = H(X) H( Y | X) = H( ) Y
1 [np(x1)I (x1) + np(x2 )I(x2 )] = −∑p(xi ) log p(xi ) n i
信源熵是在平均意义上来表征信源的总体特性。
1、离散信源熵 H(X) = −∑p(xi ) log p(xi )
i
例: 试验前：
X ＝ P（x）
1
2
3 1/6
4 1/6
5 1/6
6 1/6
2）信源的主要特性
信Hale Waihona Puke 的最基本的特性是具有统计不确定性，它可用概 率统计特性来描述。
信息论与编码课后习题答案
1． 有一个马尔可夫信源，已知p(x 1|x 1)=2/3，p(x 2|x 1)=1/3，p(x 1|x 2)=1，p(x 2|x 2)=0，试画出该信源的香农线图，并求出信源熵。
解：该信源的香农线图为：1/3○ ○2/3 (x 1) 1 (x 2)在计算信源熵之前，先用转移概率求稳固状态下二个状态x 1和 x 2 的概率)(1x p 和)(2x p 立方程：)()()(1111x p x x p x p =+)()(221x p x x p=)()(2132x p x p +)()()(1122x p x x p x p =+)()(222x p x x p =)(0)(2131x p x p + )()(21x p x p +=1 得431)(=x p 412)(=x p马尔可夫信源熵H = ∑∑-IJi j i jix x p x xp x p )(log )()( 得 H=0.689bit/符号2．设有一个无经历信源发出符号A 和B ，已知4341)(.)(==B p A p 。
求：①计算该信源熵；②设该信源改成发出二重符号序列消息的信源，采纳费诺编码方式，求其平均信息传输速度； ③又设该信源改成发三重序列消息的信源，采纳霍夫曼编码方式，求其平均信息传输速度。
解：①∑-=Xiix p x p X H )(log )()( =0.812 bit/符号②发出二重符号序列消息的信源,发出四种消息的概率别离为1614141)(=⨯=AA p 1634341)(=⨯=AB p1634143)(=⨯=BA p 1694343)(=⨯=BB p用费诺编码方式 代码组 b i BB 0 1 BA 10 2 AB 110 3 AA 111 3无经历信源 624.1)(2)(2==X H X H bit/双符号 平均代码组长度 2B =1.687 bit/双符号BX H R )(22==0.963 bit/码元时刻③三重符号序列消息有8个,它们的概率别离为641)(=AAA p 643)(=AAB p 643)(=BAA p 643)(=ABA p 649)(=BBA p 649)(=BAB p 649)(=ABB p 6427)(=BBB p用霍夫曼编码方式 代码组 b iBBB 6427 0 0 1 BBA 649 0 )(6419 1 110 3BAB 649 1 )(6418 )(644 1 101 3ABB 649 0 0 100 3AAB 6431 )(6461 11111 5 BAA 643 0 1 11110 5ABA6431 )(6440 11101 5 AAA641 0 11100 5)(3)(3X H X H ==2.436 bit/三重符号序列 3B =2.469码元/三重符号序列3R =BX H )(3=0.987 bit/码元时刻3．已知符号集合{ 321,,x x x }为无穷离散消息集合，它们的显现概率别离为 211)(=x p ，412)(=x p 813)(=x p ···ii x p 21)(=···求： ① 用香农编码方式写出各个符号消息的码字（代码组）； ② 计算码字的平均信息传输速度； ③ 计算信源编码效率。
《信息论与编码》习题集
第二章习题：补充题：掷色子，（1）若各面出现概率相同（2）若各面出现概率与点数成正比试求该信源的数学模型 解： （1）根据61()1ii p a ==∑，且16()()p a p a ==，得161()()6p a p a ===，所以信源概率空间为123456111111666666⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦P （2）根据61()1i i p a ==∑，且126(),()2,()6p a k p a k p a k ===，得121k =。
123456123456212121212121⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦P 2-2 由符号集{}0,1组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为P(0/00)=0.8，P(0/11)=0.2，P(1/00)=0.2， P(1/11)=0.8，P(0/01)=0.5，P(0/10)=0.5，P(1/01)=0.5，P(1/10)=0.5。
画出状态图，并计算各状态的稳态概率。
解：由二阶马氏链的符号转移概率可得二阶马氏链的状态转移概率为： P(00/00)=0.8 P(10/11)=0.2 P(01/00)=0.2 P(11/11)=0.8 P(10/01)=0.5 P(00/10)=0.5 P(11/01)=0.5 P(01/10)=0.5二进制二阶马氏链的状态集S={,1S 432,,S S S }={00，01，10，11}0.80.20.50.50.50.50.20.8⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦P 状态转移图各状态稳定概率计算：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∑∑==41411i jij i j j WP W W 即 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=++++++=+++=+++=+++=143214443432421414434333232131342432322212124143132121111W W W W P W P W P W P W W P W P W P W P W W P W P W P W P W w P W P W P W P W W0.80.8得：14541==W W 14232==W W 即：P(00)=P(11)=145 P(01)=P(10)=1422-6掷两粒骰子，当其向上的面的小圆点数之和是3时，该消息所包含的信息量是多少？当小圆点数之和是7时，该消息所包含的信息量又是多少？ 解：2211111(3)(1)(2)(2)(1)666618(3)log (3)log 18()P P P P P I p ⎧=⋅+⋅=⨯+⨯=⎪⎨⎪=-=⎩比特 226(7)(1)(6)(2)(5)(3)(4)(4)(3)(5)(2)(6)(1)36(7)log (7)log 6()P P P P P P P P P P P P P I p ⎧=⋅+⋅+⋅+⋅+⋅+⋅=⎪⎨⎪=-=⎩比特2-72-7设有一离散无记忆信源,其概率空间为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡81,41,41,833,2,1,04321x x x x P X该信源发出的消息符号序列为(202 120 130 213 001 203 210 110 321 010 021 032 011 223 210),求此消息的自信息量是多少及平均每个符号携带的信息量?解:消息序列中,“0”个数为1n =14,“1”个数为2n =13,“2”个数为3n =12,“3”个数为4n =6. 消息序列总长为N =1n +2n +3n +4n =45(个符号)(1) 消息序列的自信息量: =I ∑==41)(i iix I n -)(log 412i i ix p n∑== 比特81.87)3(log 6)2(log 12)1(log 13)0(log 142222=----p p p p(2) 平均每个符号携带的信息量为:)/(95.14571.87符号比特==N I 2-14 在一个二进制信道中，信息源消息集X={0，1}，且P(1)=P(0),信宿的消息集Y={0，1}，信道传输概率P （1/0）=1/4，P （0/1）=1/8。
《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，可以把信息分成语法信息、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是为了高效、可靠、安全地交换和利用各种各样的信息。
6、信息的可度量性是建立信息论的基础。
7、统计度量是信息度量最常用的方法。
8、熵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、单符号离散信源一般用随机变量描述，而多符号离散信源一般用随机矢量描述。
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、自信息量的单位一般有比特、奈特和哈特。
13、必然事件的自信息是 0 。
14、不可能事件的自信息量是∞ 。
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：当消息经过多级处理后，随着处理器数目的增多，输入消息与输出消息之间的平均互信息量趋于变小。
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 N 倍。
18、离散平稳有记忆信源的极限熵，。
19、对于n 元m 阶马尔可夫信源，其状态空间共有 n m 个不同的状态。
20、一维连续随即变量X 在[a ，b]区间内均匀分布时，其信源熵为 log 2（b-a ）。
21、平均功率为P 的高斯分布的连续信源，其信源熵，H c （X ）=。
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、对于限平均功率的一维连续信源，当概率密度高斯分布时，信源熵有最大值。
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 和信源的熵功率之比。
25、若一离散无记忆信源的信源熵H （X ）等于2.5，对信源进行等长的无失真二进制编码，则编码长度至少为 3 。
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。
信息论与编码习题1及答案1
一、dr)填空题(1)1948年.美国数学家_____________________ 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.(2)必然事件的自信息是_0 ___________ 。
(3)离散平稳无记忆信源X的N次扩展信源的嫡等于离散信源X的嫡的N倍°(4)对于离散无记忆信源，当信源爛有最大值时，满足条件为.信源符号等槪分術一(5)若一离散无记忆信源的信源爛H (X)等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码，则编码长度至少为3 _____ ・(6)对于香农编码、费诺编码和霍夫曼编码，编码方法惟一的是 __________________ 。
(7)已知某线性分组码的最小汉明距离为3,那么这组码最多能检测出2 个码元错误.最多能纠正—1_个码元错误.(8)设有一离散无记忆平稳信道，其信道容董为C,只要待传送的信息传输率R_小于_C(大于、小于或者等于)，则存在一种编码，当输入序列长度n足够大，使译码错误概率任意小。
(9)平均错误概率不仅与信道本身的统计特性有关,还与— ___________ 和_编码方巷—有关二、(9 )判斷题(1)信息就是一种消息。
( )(2)信息论研究的主要问题是在通信系统设计中如何实现信息传输、存储和处理的有效性和可靠性。
( )(3)概率大的事件自信息量大。
( )(4)互信息量可正、可负亦可为零。
( )(5)信源剩余度用来衡量信源的相关性程度，信源剩余度大说明信源符号间的依赖关系较小。
( )(6)对于固定的信源分布，平均互信息董是信道传递概率的下凸函数。
( )(7)非奇异码一定是唯一可译码，唯一可译码不一定是非奇异码。
( )(8)信源变长编码的核心问题是寻找紧致码(或最佳码)，霍夫曼编码方法构造的是最佳码。
( )(9)信息率失真函数R(D)是关于平均失真度D的上凸函数. ( )三、(5 )居住在某地区的女孩中有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高1o 6米以上的,而女孩中身爲1・6米以上的占总数的一半。
信息论与编码技术Chap4 思考题与习题 khdaw
， λ 满足
∑D
k =1
K
k
=D
(a) m
(b ) m
≥ ∑ h( x i ) − ∑ h( x i | x ˆi ) i =1 i =1
m
m
m
(c) m
i =1
(d ) m
其中 D = E ( X − ˆ i X
课
真函数定义，（d）高斯变量的率失真函数。式中有两个不等号，其中 （b）
当q( x | x ˆ i) = ∏ q( x i | x ˆ i)时，等号成立。
或
D =λ
i
'
D m
D 2 ≤ min{σ i } 时 i m
这表示当失真分配给各分量时，最佳分配方案是每个分量等失真。但这仅当 才可行，当某个分量的
σ
2
i
小于
D 时 就 不 行 了 ， 必 须 利 用 K-T 条 件 来 解 ， 即 选 λ 使 m
2 ⎧ 1 1 ∂J ⎪ 0, D i < σ i =− +λ⎨ 2 2 Di ∂D ⎪ ⎩≤ 0, D i ≥ σ i
⎡1 0 ⎤ ⎡0 1⎤ ⎡α 1 − α ⎤ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ 0 ≤α ≤1 [ P(υ j | u i )] = ⎢ ⎢1 0 ⎥ , ⎢0 1⎥ 或 ⎢α 1 − α ⎥ ， ⎢ ⎣1 0 ⎥ ⎦ ⎢ ⎣0 1⎥ ⎦ ⎢ ⎣α 1 − α ⎥ ⎦
w. kh d
aw .
co m
3
1 [1 + 1 + 1] = 1 3
所以
无噪无损信道中进行传输，而信道每秒钟只传递二个二元符号。 (1)试问信源能否在此信道中进行无失真的传输。 解：（1）此信源的熵 H(s)=1 （比特/符号）
信息论与编码习题参考答案(全)
111
(1)在W4＝011中，接到第一个码字“0”后获得关于a4的信息量I(a4;0)；
(2)在收到“0”的前提下，从第二个码字符号“1”中获取关于a4的信息量I(a4;1/0)；
(3)在收到“01”的前提下，从第三个码字符号“1”中获取关于a4的信息量I(a4;1/01)；
(4)从码字W4＝011中获取关于a4的信息量I(a4;011)。
其中N=2FT,б2X是信号的方差(均值为零),б2N是噪声的方差(均值为零).
再证:单位时间的最大信息传输速率
信息单位/秒
(证明详见p293-p297)
5.12设加性高斯白噪声信道中,信道带宽3kHz,又设{(信号功率+噪声功率)/噪声功率}=10dB.试计算改信道的最大信息传输速率Ct.
解:
5.13在图片传输中,每帧约有2.25×106个像素,为了能很好的重现图像,需分16个量度电平,并假设量度电平等概率分布,试计算每分钟传输一帧图片所需信道的带宽(信噪功率比为30dB).
(2)求信源的极限熵H∞；
(3)求当p=0,p=1时的信息熵，并作出解释。
解:
3.10设某马尔柯夫信源的状态集合S：{S1S2S3}，符号集X：{α1α2α3}。在某状态Si(i=1,2,3)下发发符号αk(k=1,2,3)的概率p(αk/Si) (i=1,2,3; k=1,2,3)标在相应的线段旁,如下图所示.
证明:
3.5试证明：对于有限齐次马氏链，如果存在一个正整数n0≥1，对于一切i，j＝1，2，…，r，都有pij(n0)>0，则对每个j＝1，2，…，r都存在状态极限概率：
(证明详见:p171~175)
3.6设某齐次马氏链的第一步转移概率矩阵为：
信息论与编码习题与答案第二章
第一章信息、消息、信号的定义？三者的关系？ 通信系统的模型？各个主要功能模块及作用？ 第二章信源的分类？自信息量、条件自信息量、平均自信息量、信源熵、不确定度、条件熵、疑义度、噪声熵、联合熵、互信息量、条件互信息量、平均互信息量以及相对熵的概念？计算方法? 冗余度?具有概率为)(x i p 的符号x i 自信息量：)(log )(x x i i p I -= 条件自信息量：)(log )(y x y x iiiip I -=平均自信息量、平均不确定度、信源熵：∑-=ii i x x p p X H )(log )()(条件熵：)(log ),()(),()(y x y x y x y x jijijijijiji p p I p Y X H ∑∑-==联合熵：),(log ),(),(),()(y x y x y x y x ji jiji ji jiji p p I p Y X H ∑∑-==互信息：)()(log)()()()(log),();(y x yx yx y x yy x jiji jiji jijjiji p p p p p p p Y X I ∑∑==熵的基本性质：非负性、对称性、确定性2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求： (1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量； (4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵； (5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。
解：(1)bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2)bit x p x I x p i i i 170.5361log)(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下：11 12 13 14 15 16 21 22 23 24 25 26 31 32 33 34 35 36 41 42 43 44 45 46 51 52 53 54 55 56 6162 63 64 65 66共有21种组合：其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑(4)两个点数求和的概率分布如下：sym bolbit x p x p X H X P X ii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5){(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2,1),(3,1),(4,1),(5,1),(6,1),(1,1)}bit x p x I x p i i i 710.13611log)(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2.7 设有一离散无记忆信源，其概率空间为123401233/81/41/41/8X x x x x P ====⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭（1）求每个符号的自信息量（2）信源发出一消息符号序列为{202 120 130 213 001 203 210 110 321 010 021 032 011 223 210}，求该序列的自信息量和平均每个符号携带的信息量 解：122118()log log 1.415()3I x bit p x === 同理可以求得bit x I bit x I bit x I 3)4(,2)3(,2)2(===因为信源无记忆，所以此消息序列的信息量就等于该序列中各个符号的信息量之和 就有：123414()13()12()6()87.81I I x I x I x I x bit =+++=平均每个符号携带的信息量为87.811.9545=bit/符号 2.8 试问四进制、八进制脉冲所含信息量是二进制脉冲的多少倍？解：四进制脉冲可以表示4个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3}八进制脉冲可以表示8个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} 二进制脉冲可以表示2个不同的消息，例如：{0, 1} 假设每个消息的发出都是等概率的，则：四进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 24log log )(1=== 八进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 38log log )(2=== 二进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 12log log )(0===所以：四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的2倍和3倍。
信息论编码部分课后习题习题
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第3章习题 章习题
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第3章习题 章习题
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第8章习题 章习题
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第9章习题 章习题
某线性分组码的生成矩阵为
0 0 G= 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1
求： （1）用系统码的形式表示G； （2）计算系统码的校验矩阵H； （3）若接收到的码字为R1=0010100，检验它是否为码字？
解：(1)对G作行运算，得到系统化后的生成矩阵为
1 0 G= 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1
(3)计算
1 1 0 1 1 0 0 T R1 H = [ 0 0 1 0 1 0 0] 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 = [1 0 1] ≠ 0
T
(2)由系统化后的生成矩阵得系统码的校验矩阵H为
1 1 0 1 1 0 0 H = 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1
因此可断言R1不是码字。
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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)bit x H 32.436log 3662log 3615)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ (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”。
信息论与编码习题答案
信息论与编码习题答案信息论与编码习题答案信息论与编码是一门研究信息传输、存储和处理的学科，它的基本原理和方法被广泛应用于通信、数据压缩、密码学等领域。
在学习信息论与编码的过程中，习题是不可或缺的一部分。
下面将为大家提供一些信息论与编码习题的答案，希望能对大家的学习有所帮助。
习题一：请解释信息熵的概念。
答案：信息熵是信息论中的一个重要概念，用来衡量一个随机变量的不确定性。
对于一个离散型随机变量X，其信息熵H(X)定义为：H(X) = -Σ P(x)log2P(x)其中，P(x)表示随机变量X取值为x的概率。
信息熵的单位是比特（bit），表示信息的平均不确定性。
信息熵越大，表示随机变量的不确定性越高，反之亦然。
习题二：请计算以下离散型随机变量的信息熵。
1. 对于一个均匀分布的随机变量，其取值范围为{1, 2, 3, 4}，请计算其信息熵。
答案：由于均匀分布，每个取值的概率相等，即P(1) = P(2) = P(3) = P(4) = 1/4。
代入信息熵的计算公式可得：H(X) = - (1/4)log2(1/4) - (1/4)log2(1/4) - (1/4)log2(1/4) - (1/4)log2(1/4)= - (1/4)(-2) - (1/4)(-2) - (1/4)(-2) - (1/4)(-2)= 22. 对于一个二值随机变量，其取值为{0, 1}，且P(0) = 0.8，P(1) = 0.2，请计算其信息熵。
答案：代入信息熵的计算公式可得：H(X) = - 0.8log2(0.8) - 0.2log2(0.2)≈ 0.7219习题三：请解释信道容量的概念。
答案：信道容量是指在给定的信道条件下，能够传输的最大信息速率。
在信息论中，信道容量是衡量信道传输效率的重要指标。
对于一个离散无记忆信道，其信道容量C定义为：C = max{I(X;Y)}其中，X表示输入信号集合，Y表示输出信号集合，I(X;Y)表示输入信号X和输出信号Y之间的互信息。
信息论与编码习题答案
信息论与编码习题答案信息论与编码是通信和数据传输领域的基础学科，它涉及到信息的量化、传输和编码。
以下是一些典型的信息论与编码习题及其答案。
# 习题1：信息熵的计算问题：给定一个随机变量X，其可能的取值为{A, B, C, D}，概率分别为P(A) = 0.3, P(B) = 0.25, P(C) = 0.25, P(D) = 0.2。
计算X的熵H(X)。
答案：H(X) = -∑(P(x) * log2(P(x)))= -(0.3 * log2(0.3) + 0.25 * log2(0.25) + 0.25 *log2(0.25) + 0.2 * log2(0.2))≈ 1.846# 习题2：信道容量的计算问题：考虑一个二进制信道，其中传输错误的概率为0.01。
求该信道的信道容量C。
答案：C = log2(2) * (1 - H(error))= 1 * (1 - (-0.01 * log2(0.01) - 0.99 * log2(0.99))) ≈ 0.98 nats# 习题3：编码效率的分析问题：一个编码器将4位二进制数字编码为8位二进制码字。
如果编码器使用了一种特定的编码方案，使得每个码字都具有相同的汉明距离，求这个编码方案的效率。
答案：编码效率 = 信息位数 / 总位数= 4 / 8= 0.5# 习题4：错误检测与纠正问题：给定一个(7,4)汉明码，它能够检测最多2个错误并纠正1个错误。
如果接收到的码字是1101100，请确定原始的4位信息位是什么。
答案：通过汉明码的生成矩阵和校验矩阵，我们可以计算出接收到的码字的校验位，并与接收到的码字的校验位进行比较，从而确定错误的位置并纠正。
通过计算，我们发现原始的4位信息位是0101。
# 习题5：数据压缩问题：如果一个文本文件包含10000个字符，每个字符使用8位编码，如何通过霍夫曼编码实现数据压缩？答案：首先，我们需要统计文本中每个字符的出现频率。
信息论与编码课后习题解答
《信息论与编码》课后习题解答2.2 假设一副充分洗乱了的扑克牌（含52张牌），试问(1) 任一特定排列所给出的信息量是多少？(2) 假设从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同能取得多少信息量？解：(1) 52张牌共有52！种排列方式，任一特定的排序方式是等概率显现的，那么所给出的信息量是： !521)(=i x p bit x p x I i i 581.225!52log )(log )(==-=(2) 52张牌共有4种花色、13种点数，从中抽取13张点数不同的牌的概率如下：bit C x p x I C x p i i i 208.134log )(log )(4)(135213135213=-=-==2.3 居住某地域的女小孩有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女小孩中身高160厘米以上的占总数的一半。
假设咱们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息，问取得多少信息量？解：设随机变量X 代表女小孩学历，那么是大学生的概率为P(x)1 =0.25，不是大学生的概率为P(x)2 =0.75。
设随机变量Y 代表女小孩身高,那么身高大于160cm 和小于160cm 的概率别离为P(y 1)=0.五、P(y 2)=0.5 又有已知：在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，即：bit x y p 75.0)/(11=因此身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量 即：bit y p x y p x p y x p y x I 415.15.075.025.0log )()/()(log )/(log )/(11111111=⨯-=-=-= 2.4 设离散无经历信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ，其发出的信息为(202120210213001203210110321010021032020223210)，求(1) 此消息的自信息量是多少？(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少？解：(1) 此消息总共有14个0、13个一、12个二、6个3，因此此消息发出的概率是：62514814183⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p 此消息的信息量是：bit p I 811.87log =-=(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是：bit n I 951.145/811.87/==2.5 从大量统计资料明白，男性中红绿色盲的发病率为7%，女性发病率为0.5%，若是你问一名男士：“你是不是是色盲？”他的回答可能是“是”，可能是“否”，问这两个回答中各含多少信息量，平均每一个回答中含有多少信息量？若是问一名女士，那么答案中含有的平均自信息量是多少？解：男士： symbolbit x p x p X H bitx p x I x p bitx p x I x p i i i N N N Y Y Y / 366.0)93.0log 93.007.0log 07.0()(log )()( 105.093.0log )(log )(%93)( 837.307.0log )(log )(%7)(2=+-=-==-=-===-=-==∑女士：symbol bit x p x p X H i i i / 045.0)995.0log 995.0005.0log 005.0()(log )()(2=+-=-=∑2.7 同时掷出两个正常的骰子，也确实是各面呈现的概率都为1/6，求：(1) “3和5同时显现”这事件的自信息；(2) “两个1同时显现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各类组合（无序）对的熵和平均信息量；解： (1)bit x p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯= (2) bit x p x I x p i i i 170.5361log )(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)两个点数的排列如下：11 12 13 1415 16 21 22 23 2425 26 31 32 33 3435 36 41 42 43 4445 46 51 52 53 5455 56 61 62 63 6465 66共有21种组合： 其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯ symbol bit x p x p X H i i i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑。
信息论与编码技术思考题与习题(1-2)
Chap1思考题与习题参考答案1.1 信息论与编码技术研究的主要内容是什么？信息论是一门应用概率论、随机过程、数理统计和近代代数的方法，来研究广义的信息传输、提取和处理系统中一般学科。
编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。
1.2 简述信息理论与编码技术的发展简史。
1948年香农在贝尔系统技术杂志上发表了两篇有关“通信的数学理论”的文章。
在这两篇论文中，他用概率论测度和数理统计的方法系统地讨论了通信的基本问题，得出了及格重要而带有普遍意义的结论，并由此奠定了现代信息论的基础。
从1948年开始，信息论的出现引起了一些有名的数学家如柯尔洛夫、A.Feinstein、J.Wolfowitz等人的兴趣，他们将香农已得到的数学结论做了进一步的严格论证和推广，使这一理论具有更为坚实的数学基础。
在研究香农信源编码定理的同时，另外一部分科学家从事寻找最佳编码（纠错码）的研究工作，并形成一门独立的分支——纠错码理论。
1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”，首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理。
从此，发展成为信息率失真编码理论。
香农1961年的论文“双路通信信道”开拓了网络信息论的研究。
现在，信息理论不仅在通信、计算机以及自动控制等电子学领域中得到直接的应用，而且还广泛地渗透到生物学、医学、生理学、语言学、社会学、和经济学等领域。
1.3 简述信息与消息、信号的定义以及三者之间的关系。
信息就是事物运动的状态和方式，就是关于事物运动的千差万别的状态和方式的知识。
用文字、符号、数据、语言、音符、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成为消息。
把消息变换成适合信道传输的物理量，这种物理量称为信号。
它们之间的关系是：消息中包含信息，是信息的载体；信号携带消息，是消息的运载工具。
1.4 简述一个通信系统包括的各主要功能模块及其作用。
通信系统主要分成下列五个部分：（1）信息源。
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Chap1思考题与习题参考答案1.1 信息论与编码技术研究的主要内容是什么？信息论是一门应用概率论、随机过程、数理统计和近代代数的方法，来研究广义的信息传输、提取和处理系统中一般学科。
编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。
1.2 简述信息理论与编码技术的发展简史。
1948年香农在贝尔系统技术杂志上发表了两篇有关“通信的数学理论”的文章。
在这两篇论文中，他用概率论测度和数理统计的方法系统地讨论了通信的基本问题，得出了及格重要而带有普遍意义的结论，并由此奠定了现代信息论的基础。
从1948年开始，信息论的出现引起了一些有名的数学家如柯尔洛夫、A.Feinstein、J.Wolfowitz等人的兴趣，他们将香农已得到的数学结论做了进一步的严格论证和推广，使这一理论具有更为坚实的数学基础。
在研究香农信源编码定理的同时，另外一部分科学家从事寻找最佳编码（纠错码）的研究工作，并形成一门独立的分支——纠错码理论。
1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”，首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理。
从此，发展成为信息率失真编码理论。
香农1961年的论文“双路通信信道”开拓了网络信息论的研究。
现在，信息理论不仅在通信、计算机以及自动控制等电子学领域中得到直接的应用，而且还广泛地渗透到生物学、医学、生理学、语言学、社会学、和经济学等领域。
1.3 简述信息与消息、信号的定义以及三者之间的关系。
信息就是事物运动的状态和方式，就是关于事物运动的千差万别的状态和方式的知识。
用文字、符号、数据、语言、音符、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成为消息。
把消息变换成适合信道传输的物理量，这种物理量称为信号。
它们之间的关系是：消息中包含信息，是信息的载体；信号携带消息，是消息的运载工具。
1.4 简述一个通信系统包括的各主要功能模块及其作用。
通信系统主要分成下列五个部分：（1）信息源。
信源是产生消息和消息序列的源。
（2）编码器。
编码是把消息变换成信号的措施。
（3）信道。
信道是指通信系统把载荷消息的信号从甲地传到乙地的媒介。
（4）译码器。
译码就是把信道输出的编码信号（已叠加了干扰）进行反变换。
（5）信宿。
信宿是消息传送的对象，即接收消息的人或机器。
1.5 你有没有接触与考虑过信息与信息的测度问题，你如何理解这些问题？略。
1.6 什么是事物的不确定性？不确定性如何与信息的测度发生关系？由于主、客观事物运动状态或存在状态是千变万化的、不规则的、随机的。
所以在通信以前，收信者存在“疑义”和“不知”，即不确定性。
用数学的语言来讲，不确定就是随机性，具有不确定性的事件就是随机事件。
因此，可运用研究随机事件的数学工具——概率论和随机过程来测度不确定性的大小。
1.7 试从你的实际生活中列举出三种不同类型的通信系统模型，并说明它们的信源、信道结构，写出它们的消息字母表、输入与输出字母表及它们的概率分布与条件概率分布。
略。
1.8 在你日常生活中出现过哪些编码问题？能否用编码函数给以描述？略。
Chap2 思考题与习题 参考答案2.1 同时扔一对均匀的骰子，当得知“两骰子面朝上点数之和为2”或“两骰子面朝上点数之和为8”或“两骰子面朝上点数是3和4”时，试问这三种情况分别获得多少信息量？解：同时扔一对均匀的骰子，可能呈现的状态数有36种，各面呈现的概率为1/6，所以36种中任何一种状态出现的概率都是相等，为1/36。
（1）设 “两骰子面朝上点数之和为2”为事件A 。
在36种情况中，只有一种情况，即1+1。
则2()1/36()log ()log 36 5.17(P A I A P A ==−=≈比特)（2）设 “两骰子面朝上点数之和为8”为事件B 。
在36种情况中，有六种情况，即5+3，3+5，2+6，6+2，4+4。
则2()5/3636()log ()log 2.85(5P B I B P B ==−=≈比特) （3）设 “两骰子面朝上点数是3和4”为事件C 。
在36种情况中，有两种情况，即3+4和4+3。
则2()2/36()log ()log 18 4.17(P C I C P C ==−=≈比特)2.2 同时掷两个均匀的骰子，也就是各面呈现的概率都是1/6，求：(1) 事件“3和5同时出现”的自信息量；(2) 事件“两个l 同时出现”的自信息量；(3) 两个点数之和(即2，3，…，12构成的子集)的熵；(4) 事件“两个骰子点数中至少有一个是1”的自信息量。
解：同时掷两个均匀的骰子，也就是各面呈现的概率都是1/6，总共有36种可能的状态，每 种状态出现的概率都是1/36。
（1）设“3和5同时出现”为事件A 。
则在36种状态中，有两种可能的情况，即5+3和3+5。
则2()2/36()log ()log 18 4.17(P A I A P A ==−=≈比特)（2）设“两个l 同时出现”为事件B 。
则在36种状态中，只有一种可能情况，即1+1。
则：2()1/36()log ()log 36 5.17(P B I B P B ==−=≈比特)（3）设两个点数之和构成信源Z,它是由两个骰子的点数之和组合，即Z=Y+X.得：23456789101112()1/362/363/364/365/366/365/364/363/362/361/36()1Z P z P z ⎡⎤⎡=⎢⎥⎢⎣⎦⎣=∑⎤⎥⎦22222222()()log ()468106log 36[log 2log 3log 4log 5log 6]3636363636261210log 36[log 3log 5]3636365.17 1.896 3.274(ZH Z P z P z =−=−++++=−++≈−≈∑比特)2（4）在这36种状态中，至少有一个是1的状态共有11种，每种状态都是独立出现的，每种状态初点的概率都是1/36。
设“两个点数中至少有一个是1”为事件C 。
则：2()11/3611()log ()log 1.71(36P C I C P C ==−=−≈比特)2.3 设离散无记忆信源1234012()3/81/41/41/8X a a a a p x ====3⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦，其发出的消息为(202 120 130 213 001 203 210 110 321 010 021 032 011 223 210)，求：(1) 此消息的自信息是多少？(2) 在此消息中平均每个符号携带的信息量是多少?解：（1）因为离散信源是无记忆的，所以它发出的消息序列中各个符号是无依赖的，统计独立的。
因此，此消息的自信息就等于各个符号的自信息之和。
则可得： 11222233244233(0)log ()log log 1.45(881(1)log ()log log 4=2(41(2)log ()log log 4=2(41(3)log ()log log 8=3(8I a P a I a P a I a P a I a P a ==−=−=≈==−=−===−=−===−=−=比特)比特)比特)比特) 此消息中共有14个符号“0”，13个符号“1”，12个符号“2”和6个符号“3”，则此消息的自信息是12314(0)13(1)12(2)6(3)14 1.4151321226387.71(I I a I a I a I a ==+=+=+=≈×+×+×+×≈比特)4⎤⎥⎦（2）此消息中共有45个信源符号，携带了87.81比特信息量，因此，此消息中平均每个符号携带的信息量为287.81/45 1.95(I =≈比特)2.4 有一个二元信源，计算该信源的熵。
01()0.90.1X p x ⎡⎤⎡=⎢⎥⎢⎣⎦⎣解：根据公式得该信源的熵为：22()(0)log (0)(1)log (1)0.9log 0.90.1log 0.10.4689(H X P x P x P x P x =−==−===−×−×≈比特/符号)2.5 设信源123456()0.20.190.180.170.160.17X a a a a a a p x ⎡⎤⎡=⎢⎥⎢⎣⎦⎣⎤⎥⎦，求该信源的熵，并解释为什么在本题中H(X)＞log6，不满足信源熵的极值性。
解：根据公式得信源熵为：()()log ()log 0.2log 0.20.19log 0.190.18log 0.180.17log 0.170.16log 0.160.17log 0.172.65(/xi iiH X P x P x P P =−=−=−−−−−−≈∑∑比特符号)由离散信源熵的特性可知，其有一个最大值，等概分布时达到最大值，最大值为log q=log 6=2.58比特/符号。
现在H （X ）>log 6,不满足信源熵的极值性，这是因为，我们讨论的信源的概率空间应该是一个完备集，即611i i P ==∑,而在本题当中，61 1.071i i P ==≠∑，不是完备集，所以不满足信源熵的极值性。
2.6 每帧电视图像可以认为是由3×105 个像素组成，每个像素均是独立变化，若每个像素可取128个不同的亮度电平，并设亮度电平等概率出现。
问每帧图像含有多少信息量？若有一广播员在约10000个汉字的字汇中选1000个字来口述此电视图像，试问广播员描述此图像所广播的信息量是多少(假设汉字字汇是等概率分布，并彼此无依赖)？若要恰当地描述此图像，广播员在口述中至少需用多少汉字？解：（1）亮度电平等概出现，即每个像素亮度信源为：128121281...()1()1/1281/128...1/128i i i X a a a P a P a =⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦∑ 则每个像素亮度含有的信息量为：2()log 1287()H X ==比特/符号 一帧图像每个像素均是独立变化的，则每帧图像信源就是离散亮度信源的无记忆N 次扩展信源，得到每帧图像含有的信息量为：56()()310() 2.110N H X NH X H X ==××=×（比特/每帧）（2）同（1）中，汉字字汇信源为： 1000012100001...()1()1/100001/10000...1/10000i i i X b b b P b P b =⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦∑ 则每个汉字含有的信息量为：2()log 1000013.29()H Y =≈比特/字广播员口述电视图像是从此汉字字汇信源中独立的选取1000个字来描述的，所以广播员描述此帧图像所广播的信息量为：442()()1000log 10 1.32910N H Y NH Y ==≈×（比特/千字）（3）若广播员仍从此汉字字汇信源Y 中独立选取汉字来描述电视图像，每次口述一次汉字含有的信息量是H(Y)，每帧电视图像含有的信息量是，则广播员口述次图像至少需要使用的汉字数为： ()NH Y 65() 2.110 1.5810158000(()13.29N H X H Y ×≈≈×≈字)2.7 为了传输一个由字母A 、B 、C 、D 组成的符号集，把每个字母编码成两个二元码脉冲序列，以“00”代表A ，“01”代表B ，“10”代表C ，“11”代表D 。