信息论与编码实验报告材料
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告信息论与编码实验报告实验一:英文文本信息量的计算一、实验目的及要求a)实验目的1、通过本实验熟悉Matlab 软件编程环境2、编写M 文件实现对英文文本信息量的统计,掌握信息量、信源熵的计算方法b)实验要求1、了解matlab 中M 文件的编辑、调试过程2、编写程序实现对给定英文文本信息量的统计3、英文文本中字母不区分大小写,考虑空格的信息量,但不考虑标点符号的信息量4、建议英文文本采用txt 格式二、实验步骤及运行结果记录a)实验步骤1、查找各个英文字母及空格出现的频率2、在Matlab 中读取给定的英文文章3、计算英文文章的长度4、统计在该文章中各个字母及空格出现的次数并放入数组N 中5、计算各个字母和空格的信息量及整篇文章的信息量6、计算信源熵b)实验结果sumI = +003;H = 三、程序流程图四、程序清单,并注释每条语句五、实验小结通过本次实验熟悉了Matlab 软件编程环境和一些函数的功能及使用,掌握了信息量、信源熵的计算方法。
1 附一:开始读取英文文章计算文章的长度嵌套的for 循环语句假判断是否符合循环条件真if 否elseif 判断字是否为大写母输入相应的频率否elseif 判断是否为小写字母计算各个字母、空格及整篇文章的信息量是判断是否为小写字母是计算信源熵是放入数组N 中对应的位置放入数组N 中对应的位置放入数组N 中对应的位置结束附二: wenzhang=textread(‘实验一:english ‘,’\’); M=size(wenzhang); row=M(1,1); line=M(1,2); N=zeros(1,27); for i=1:row for j=1:line %读取英文文章%文章的长度ifdouble(wenzhang(i,j))>96&&double(wenz hang(i,j))double(wenzhang(i,j))>64&&double(wenz hang(i,j))N(1,double(wenzhang(i,j))-64)=N(1,doubl e(wenzhang(i,j))-64)+1; elseif double(wenzhang(i,j))==32N(1,27)=N(1,27)+1; end end end %统计各字母和空格出现的个数并存入N数组中。
信息论与编码实验2-实验报告
信息论与编码实验2-实验报告信息论与编码实验 2 实验报告一、实验目的本次信息论与编码实验 2 的主要目的是深入理解和应用信息论与编码的相关知识,通过实际操作和数据分析,进一步掌握信源编码和信道编码的原理及方法,提高对信息传输效率和可靠性的认识。
二、实验原理(一)信源编码信源编码的目的是减少信源输出符号序列中的冗余度,提高符号的平均信息量。
常见的信源编码方法有香农编码、哈夫曼编码等。
香农编码的基本思想是根据符号出现的概率来分配码字长度,概率越大,码字越短。
哈夫曼编码则通过构建一棵最优二叉树,为出现概率较高的符号分配较短的编码,从而实现平均码长的最小化。
(二)信道编码信道编码用于增加信息传输的可靠性,通过在发送的信息中添加冗余信息,使得在接收端能够检测和纠正传输过程中产生的错误。
常见的信道编码有线性分组码,如汉明码等。
三、实验内容与步骤(一)信源编码实验1、选取一组具有不同概率分布的信源符号,例如:A(02)、B (03)、C(01)、D(04)。
2、分别使用香农编码和哈夫曼编码对信源符号进行编码。
3、计算两种编码方法的平均码长,并与信源熵进行比较。
(二)信道编码实验1、选择一种线性分组码,如(7,4)汉明码。
2、生成一组随机的信息位。
3、对信息位进行编码,得到编码后的码字。
4、在码字中引入随机错误。
5、进行错误检测和纠正,并计算错误纠正的成功率。
四、实验结果与分析(一)信源编码结果1、香农编码的码字为:A(010)、B(001)、C(100)、D (000)。
平均码长为 22 比特,信源熵约为 184 比特,平均码长略大于信源熵。
2、哈夫曼编码的码字为:A(10)、B(01)、C(111)、D (00)。
平均码长为 19 比特,更接近信源熵,编码效率更高。
(二)信道编码结果在引入一定数量的错误后,(7,4)汉明码能够成功检测并纠正大部分错误,错误纠正成功率较高,表明其在提高信息传输可靠性方面具有较好的性能。
信息论与编码技术实验报告
《信息论与编码技术》实验报告实验一:请根据公式-plogp ,说明小概率事件和大概率事件对熵的贡献。
解:先做图,然后分析。
将公式写为)(log )(2p p p f -=对它编写计算和画图程序如下:p=0:0.01:1;x=-p.*log2(p);plot(p,x);从图中曲线看出,小概率事件和大概率事件的情况下,熵值都很低,贡献很小,在概率为0.5附近时熵值最大,故此时对熵的贡献最大。
实验二:请对a 、b 、c 霍夫曼编码,它们的概率是0.6、0.3、0.1。
并以此对符号串ababaacbaa 编码和译码。
解:编码步骤分为:事件排序,符号编码,信源编码,信道编码。
MATLAB 程序:clc;a=0.3;b=0.3;c=0.4; %%%霍夫曼编码A=[a,b,c];A=fliplr(sort(A)); %%%降序排序if (a==b)&(a>c), %%实现了当a,b,c 其中两概率相同时的编码,及3值均不同时的编码 u='a';x=a;v='b';y=b;w='c';z=c;elseif (a==b)&(a<c),u='c';x=c;v='a';y=a;w='b';z=b;elseif (c==b)&(c>a),u='b';x=b;v='c';y=c;w='a';z=a;elseif (c==b)&(c<a),u='a';x=a;v='b';y=b;w='c';z=c;elseif(a==c)&(a>b),u='a',x=a;v='c',y=c;w='b',z=b;elseif(a==c)&(a<b),u='b';x=b;v='a';y=a;w='c';z=c;elseif A(1,1)==a,u='a';x=a;elseif A(1,1)==b,u='b';x=b;elseif A(1,1)==c,u='c';x=c;endif A(1,2)==a,v='a';y=a;elseif A(1,2)==b,v='b';y=b;elseif A(1,2)==c,v='c';y=c;endif A(1,3)==a,w='a';z=a;elseif A(1,3)==b,w='b';z=b;elseif A(1,3)==c,w='c';z=c;endend %%%x,y,z按从大到小顺序存放a,b,c的值,u,v,w存对应字母if x>=(y+z),U='0';V(1)='0';V(2)='1';W(1)='1';W(2)='1';else U='1';V(1)='0';V(2)='0';W(1)='1';W(2)='0';enddisp('霍夫曼编码结果:')if u=='a',a=fliplr(U),elseif u=='b',b=fliplr(U),else c=fliplr(U),end if v=='a',a=fliplr(V),elseif v=='b',b=fliplr(V),else c=fliplr(V),end if w=='a',a=fliplr(W),elseif w=='b',b=fliplr(W),else c=fliplr(W),end %%%编码步骤为:信源编码,信道编码disp('信源符号序列:')s='ababaacbaa' %%%信源编码q=[];for i=s;if i=='a',d=a;elseif i=='b';d=b;else d=c;end;q=[q,d];endm=[]; %%%符号变数字for i=q;m=[m,str2num(i)];endP=[1,1,1,0;0,1,1,1;1,1,0,1];G=[eye(3),P];%%%信道编码%%%接下来的for循环在程序中多次使用,此处作用是将已编码组m每3个1组放入mk中进行运算之后存入Ck数组中,每次mk中运算结束之后清空,再进行下一组运算,而信道编码结果数组C则由C=[C,Ck]存入每组7个码。
信息论与编码实验报告
NANCHANG UNIVERSITY信息论与编码实验报告(2018年11月27日)学院:信息工程学院系电子信息工程系专业班级:学生姓名:学号:指导教师:目录实验一自信息量和熵源.............................................................................................. 实验二准对称信道容量.............................................................................................. 实验三费诺不等式...................................................................................................... 实验四香农编码.......................................................................................................... 实验五费诺编码.......................................................................................................... 实验六霍夫曼编码......................................................................................................实验一自信息量和熵源一、实验要求1、画出I=-的函数图;2、画出H(p)=-p-(1-p)函数图。
二、实验原理及理论分析自信息量:一个事件的自信息量就是对其不确定性的度量。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的本实验主要目的是通过实验验证信息论与编码理论的基本原理,了解信息的产生、传输和编码的基本过程,深入理解信源、信道和编码的关系,以及各种编码技术的应用。
二、实验设备及原理实验设备:计算机、编码器、解码器、信道模拟器、信噪比计算器等。
实验原理:信息论是由香农提出的一种研究信息传输与数据压缩问题的数学理论。
信源产生的消息通常是具有统计规律的,信道是传送消息的媒体,编码是将消息转换成信号的过程。
根据信息论的基本原理,信息的度量单位是比特(bit),一个比特可以表示两个平等可能的事件。
信源的熵(Entropy)是用来衡量信源产生的信息量大小的物理量,熵越大,信息量就越多。
信道容量是用来衡量信道传输信息的极限容量,即信道的最高传输速率,单位是比特/秒。
编码是为了提高信道的利用率,减少传输时间,提高传输质量等目的而进行的一种信号转换过程。
常见的编码技术有霍夫曼编码、香农-费诺编码、区块编码等。
三、实验步骤1.运行编码器和解码器软件,设置信源信息,编码器将信源信息进行编码,生成信道输入信号。
2.设置信道模拟器的信道参数,模拟信道传输过程。
3.将信道输出信号输入到解码器,解码器将信道输出信号进行解码,恢复信源信息。
4.计算信道容量和实际传输速率,比较两者的差异。
5.改变信道参数和编码方式,观察对实际传输速率的影响。
四、实验结果与分析通过实验,我们可以得到不同信道及编码方式下的信息传输速率,根据信道参数和编码方式的不同,传输速率有时会接近信道容量,有时会低于信道容量。
这是因为在真实的传输过程中,存在信噪比、传输距离等因素导致的误码率,从而降低了实际传输速率。
在实验中,我们还可以观察到不同编码方式对传输速率的影响。
例如,霍夫曼编码适用于信源概率分布不均匀的情况,可以实现数据压缩,提高传输效率。
而区块编码适用于数据容量较大的情况,可以分块传输,降低传输错误率。
此外,通过实验我们还可以了解到信息论中的一些重要概念,如信源熵、信道容量等。
信息论与编码基础实验报告
信息论与编码基础实验报告学院:指挥军官基础教育学院队别:三大队十二队专业: 2006级通信工程专业姓名:刘枫学号: 200609015001国防科学技术大学电子科学与工程学院实验一 DCT 变换一 设计思想(一)DCT 变换原理二维图像矩阵:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−−−=×)1,1(...)0,1(......)1,0(...)0,0(N M f M f N f f f NM 此处M=N=8变换后矩阵:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−−−−=×)1,1(...)0,1(......)1,0(...)0,0(N M F M F N F F F NM DCT 变换:Nv j N u i j i f v u C v u F N i N j 2)12(cos 2)12(cos),(),(),(1010ππ++=∑∑−=−= IDCT 变换:Nv j N u i j i F v u C v u f N u N v 2)12(cos 2)12(cos),(),(),(101ππ++=∑∑−=−= 其中:⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≠≠====0,2,0,20,1),(uv N v u uv N v u N v u C(二)设计思路 1、将图像dct 变换后按阈值置零,分别选取阈值为20,40,100时,在进行dct 反变换,观察生成图像,对比分析 2、分别取不同的数据块置零,观察恢复出的图像,对比分析二 实现流程将DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为0;阈值为0时,即原图像20406080100120204060801001201.1、将DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为0;阈值为20时:204060801001201.2、将DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为0;阈值为40时:204060801001201.3、将DCT 系数矩阵中值小于给定阈值的元素置为0;阈值为100时:20406080100120204060801001202.1 将行 m = 88:128 ,列n = 88:128 (高频)的块置零204060801001202.2 将行m = 1:40 , 列n = 1:40(低频) 块置零20406080100120204060801001202.3仅保留左上角 (1)保留96*962040608010012020406080100120(2)保留64*642040608010012020406080100120(3) 保留32*322040608010012020406080100120(4)保留16*162040608010012020406080100120三 结论分析1、 通过设定阈值置零的方式观察恢复出的图像,可发现保留的低频越多,恢复出的图像效果越好,低频数据块对包含了大量的图像信息。
信息论算术编码实验报告
实验三算术编码一、实验目的1.进一步学习C++语言概念和熟悉VC 编程环境。
2.学习算术编码基本流程, 学会调试算术编码程序。
3. 根据给出资料,自学自适应0 阶算术编、解码方法。
二、实验内容与原理(一)实验原理:1.算术编码基本原理这是将编码消息表示成实数0 和1 之间的一个间隔,消息越长,编码表示它的间隔就越小,表示这一间隔所需的二进制位就越多。
算术编码用到两个基本的参数:符号的概率和它的编码间隔。
信源符号的概率决定压缩编码的效率,也决定编码过程中信源符号的间隔,而这些间隔包含在0到1之间。
编码过程中的间隔决定了符号压缩后的输出。
首先借助下面一个简单的例子来阐释算术编码的基本原理。
考虑某条信息中可能出现的字符仅有a b c 三种,我们要压缩保存的信息为bccb。
在没有开始压缩进程之前,假设对a b c 三者在信息中的出现概率一无所知(采用的是自适应模型),暂认为三者的出现概率相等各为1/3,将0 - 1 区间按照概率的比例分配给三个字符,即a 从0.0000 到0.3333,b 从0.3333 到0.6667,c 从0.6667 到1.0000。
进行第一个字符b编码,b 对应的区间0.3333 -0.6667。
这时由于多了字符b,三个字符的概率分布变成:Pa = 1/4,Pb = 2/4,Pc = 1/4。
按照新的概率分布比例划分0.3333 - 0.6667 这一区间,划分的结果可以用图形表示为:+-- 0.6667 Pc = 1/4 | +-- 0.5834 | | Pb = 2/4 | | | +-- 0.4167 Pa = 1/4 | +-- 0.3333 接着拿到字符c,现在要关注上一步中得到的c 的区间0.5834 -0.6667。
新添了c 以后,三个字符的概率分布变成Pa = 1/5,Pb = 2/5,Pc = 2/5。
用这个概率分布划分区间0.5834 - 0.6667:+-- 0.6667 | Pc = 2/5 | +-- 0.6334 | Pb = 2/5 || +-- 0.6001 Pa = 1/5 | +-- 0.5834 输入下一个字符c,三个字符的概率分布为:Pa = 1/6,Pb = 2/6,Pc = 3/6。
信息论与编码理论课程实验报告
二、实验环境及相关情况(包含使用软件、实验设备、主要仪器及材料等)
设备:PC机
软件:matlab 2007
0.0055 0.0115 0.0061 0.0176 0
构建信源模型如下:
h i j k l m n
0.0267 0.0672 0.0042 0.0030 0.0521 0.0212 0.0733
o p q r s t u
0.0842 0.0254 0.0048 0.0648 0.0933 0.0739 0.0327
9.实验报告独立完成,无抄袭现象,并按时提交,格式规范。
综合评定:
附录(程序源代码)
1.编写MATLAB程序
clc
clear all
%随机输入一组数据
string='abdddssdsssdabaabaddkkidkidkdiakdjjaidjaid';
%将上述中所有英文字母化为小写
string=lower(string);
自评/互评成绩:100(评阅者签名:熊萌萌)
2、教师评价
评价标准
评语等级
优
良
中
及格
不合格
1.实验态度认真,实验目的明确
2.实验方案或流程图思路清晰、合理
3.实验程序设计合理,能运行
4.实验步骤记录详细,具备可读性
5.实验数据合理
6.实验结论正确
7.实验总结分析合理、透彻
8.实验报告完整、文字叙述流畅,逻辑性强
信息论与编码实验报告
实验一:计算离散信源的熵一、实验设备:1、计算机2、软件:Matlab二、实验目的:1、熟悉离散信源的特点;2、学习仿真离散信源的方法3、学习离散信源平均信息量的计算方法4、熟悉 Matlab 编程;三、实验内容:1、写出计算自信息量的Matlab 程序2、写出计算离散信源平均信息量的Matlab 程序。
3、将程序在计算机上仿真实现,验证程序的正确性并完成习题。
四、求解:1、习题:A 地天气预报构成的信源空间为:()⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡6/14/14/13/1x p X 大雨小雨多云晴 B 地信源空间为:17(),88Y p y ⎡⎤⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦ 小雨晴 求各种天气的自信息量和此两个信源的熵。
2、程序代码:p1=[1/3,1/4,1/4,1/6];p2=[7/8,1/8];H1=0.0;H2=0.0;I=[];J=[];for i=1:4H1=H1+p1(i)*log2(1/p1(i));I(i)=log2(1/p1(i));enddisp('自信息I分别为:');Idisp('信息熵H1为:');H1for j=1:2H2=H2+p2(j)*log2(1/p2(j));J(j)=log2(1/p2(j));enddisp('自信息J分别为');Jdisp('信息熵H2为:');H23、运行结果:自信息量I分别为:I = 1.5850 2.0000 2.0000 2.5850信源熵H1为:H1 = 1.9591自信息量J分别为:J =0.1926 3.0000信源熵H2为:H2 =0.54364、分析:答案是:I =1.5850 2.0000 2.0000 2.5850 J =0.1926 3.0000H1 =1.9591; H2 =0.5436实验2:信道容量一、实验设备:1、计算机2、软件:Matlab二、实验目的:1、熟悉离散信源的特点;2、学习仿真离散信源的方法3、学习离散信源平均信息量的计算方法4、熟悉 Matlab 编程;三、实验内容:1、写出计算自信息量的Matlab 程序2、写出计算离散信源平均信息量的Matlab 程序。
信息论与编码课程实验报告
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类信息论与编码课程实验报告实验项目列表实验名称1:信源建模一、实验目的和要求(1)进一步熟悉信源建模;(2)掌握MATLAB程序设计和调试过程中数值的进制转换、数值与字符串之间的转换等技术。
二、实验内容(1)假设在一个通信过程中主要传递的对象以数字文本的方式呈现。
(2)我们用统计的方式,发现这八个消息分别是由N1,N2,…,N8个符号组成的。
在这些消息是中出现了以下符号(符号1,符号2,…,符号M)每个符号总共现了(次数1,次数2,…,次数M)我们认为,传递对象的信源模型可表示为:X为随机变量(即每次一个字符);取值空间为:(符号1,符号2,…,符号M);其概率分布列为:(次数1/(N1+…+N8),…,次数M/( N1+…+N8))三、实验环境硬件:计算机软件:MATLAB四、实验原理图像和语声是最常用的两类主要信源。
要充分描述一幅活动的立体彩色图像,须用一个四元的随机矢量场X(x,y,z,t),其中x,y,z为空间坐标;t 为时间坐标;而X是六维矢量,即表示左、右眼的亮度、色度和饱和度。
然而通常的黑白电视信号是对平面图像经过线性扫描而形成。
这样,上述四元随机矢量场可简化为一个随机过程X(t)。
图像信源的最主要客观统计特性是信源的幅度概率分布、自相关函数或功率谱。
关于图像信源的幅度概率分布,虽然人们已经作了大量的统计和分析,但尚未得出比较一致的结论。
至于图像的自相关函数,实验证明它大体上遵从负指数型分布。
其指数的衰减速度完全取决于图像类型与图像的细节结构。
实际上,由于信源的信号处理往往是在频域上进行,这时可以通过傅里叶变换将信源的自相关函数转换为功率谱密度。
功率谱密度也可以直接测试。
语声信号一般也可以用一个随机过程X(t)来表示。
语声信源的统计特性主要有语声的幅度概率分布、自相关函数、语声平均功率谱以及语声共振峰频率分布等。
实验结果表明语声的幅度概率分布可用伽玛(γ)分布或拉普拉斯分布来近似。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的信息论与编码是一门涉及信息的度量、传输和处理的学科,通过实验,旨在深入理解信息论的基本概念和编码原理,掌握常见的编码方法及其性能评估,提高对信息处理和通信系统的分析与设计能力。
二、实验原理(一)信息论基础信息熵是信息论中用于度量信息量的重要概念。
对于一个离散随机变量 X,其概率分布为 P(X) ={p(x1), p(x2),, p(xn)},则信息熵H(X) 的定义为:H(X) =∑p(xi)log2(p(xi))。
(二)编码原理1、无失真信源编码:通过去除信源中的冗余信息,实现用尽可能少的比特数来表示信源符号,常见的方法有香农编码、哈夫曼编码等。
2、有噪信道编码:为了提高信息在有噪声信道中传输的可靠性,通过添加冗余信息进行纠错编码,如线性分组码、卷积码等。
三、实验内容及步骤(一)信息熵的计算1、生成一个离散信源,例如信源符号集为{A, B, C, D},对应的概率分布为{02, 03, 01, 04}。
2、根据信息熵的定义,使用编程语言计算该信源的信息熵。
(二)香农编码1、按照香农编码的步骤,首先计算信源符号的概率,并根据概率计算每个符号的编码长度。
2、确定编码值,生成香农编码表。
(三)哈夫曼编码1、构建哈夫曼树,根据信源符号的概率确定树的结构。
2、为每个信源符号分配编码,生成哈夫曼编码表。
(四)线性分组码1、选择一种线性分组码,如(7, 4)汉明码。
2、生成编码矩阵,对输入信息进行编码。
3、在接收端进行纠错译码。
四、实验结果与分析(一)信息熵计算结果对于上述生成的离散信源,计算得到的信息熵约为 184 比特/符号。
这表明该信源存在一定的不确定性,需要一定的信息量来准确描述。
(二)香农编码结果香农编码表如下:|信源符号|概率|编码长度|编码值|||||||A|02|232|00||B|03|174|10||C|01|332|110||D|04|132|111|香农编码的平均码长较长,编码效率相对较低。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告一、实验目的1.了解信息论与编码的基本概念和原理。
2.学习如何通过信息论与编码方法实现对数据的压缩和传输。
3.掌握信息论与编码实验的实验方法和实验技能。
4.提高实验设计、数据分析和报告撰写的能力。
二、实验内容1.通过对输入信源进行编码,实现对数据的压缩。
2. 比较不同编码方法的压缩效果,包括Shannon-Fano编码和霍夫曼编码。
3.通过传输信道对编码后的数据进行解码,还原原始信源。
4.分析并比较不同编码方法的传输效果,包括码率和传输质量。
三、实验原理1.信息论:熵是信息论中衡量信源不确定性的指标,熵越小表示信源的可预测性越高,在编码过程中可以压缩数据。
2. 编码方法:Shannon-Fano编码通过分治的方法将输入信源划分为不同的子集,分别进行编码;霍夫曼编码则通过构建最佳二叉树的方式,将较常出现的信源符号编码为较短的二进制码,较少出现的信源符号编码为较长的二进制码。
3.传输信道:信道可能存在误码和噪声,通过差错控制编码可以在一定程度上保障传输数据的正确性和完整性。
四、实验步骤1. 对给定的输入信源进行Shannon-Fano编码和霍夫曼编码。
2.计算编码后的码率,分析不同编码方法的压缩效果。
3.将编码后的数据传输到信道,模拟信道中的误码和噪声。
4.对传输后的数据进行解码,还原原始信源。
5.比较不同编码方法的传输质量,计算误码率和信噪比。
五、实验结果与分析1. 编码结果:通过对输入信源进行编码,得到了Shannon-Fano编码和霍夫曼编码的码表。
2.压缩效果:计算了不同编码方法的码率,比较了压缩效果。
3.传输结果:模拟信道传输后的数据,对数据进行解码,还原原始信源。
4.传输质量:计算了误码率和信噪比,分析了不同编码方法的传输质量。
六、实验总结通过本次实验,我深刻理解了信息论与编码的基本概念和原理,并掌握了信息论与编码实验的实验方法和实验技能。
在实验过程中,我遇到了一些困难,比如对编码方法的理解和实验数据的处理。
信息论与编码实验报告-差错控制方法
实验报告课程名称:信息论与编码姓名:系:专业:年级:学号:指导教师:职称:年月日实验六 差错控制方法一、实验目的1、 了解纠错编码的基本原理2、了解几种常用编码:奇偶校验码、正反码等,线性分组码、循环码、卷积码的编解码原理3、 重点掌握线性分组码、循环码、卷积码的编解码原理。
二、实验原理N 个重复码是一种将输入比特重复n 遍的编码,假设信道的错误率为p ,接收端收到n 个比特后进行译码,如果n 个接收比特的“1”的个数多于”0“的个数,则译码为“1”反之为“0”,假设编码输入时等概的。
(1)计算n=5的信道错误率与译码的错误率的关系; (2)用matlab 仿真得到上述的曲线。
三、实验内容n 重复码是一种将输入比特重复n 遍的编码,假设信道的错误率为p ,接收端收到n 个比特后进行译码,如果n 个接收比特的“1”的个数多于“0”的个数,则译码为“1”,反之为“0”。
假设编码输入时等概的。
(1)计算n =5时信道错误率与译码错误率的关系; (2)用Matlab 仿真得到上述的曲线;实验步骤:(1)令n1,n2分别表示接收到的n 个比特中“0”和“1”的个数,则误码率可以写成Pb=P (n1<n0|”1”)P(1)+P(n1>n0|”0”)P(0)当n=5时,编码时“1”被映射成“11111”;“0”映射成“00000”,信道错误率为p ,则322541550521322541550521)1()1()"0"()1()1()"1"(ee e e e ee e e e pp C p p C p C n n P p p C p p C p C n n P -+-+=>-+-+=<因此 2345)1(10)1(5e e e e e b p p p p p P -+-+=四、实验环境Microsoft Windows 7Matlab 6.5五、编码程序MATLAB编码:n=5;m=0:-0.5:-3;pe=10.^m;Datad=(sign(randn(1,100000))+1)/2;s=[d;d;d;d;d];s=reshape(s,1,5*length(d));for k=1:length(pe)err=rand(1,length(d)*5);err=err<pe(k);r=rem(s+err,2);r=reshape(r,5,length(d));dd=sum(r)>2;error(k)=sum(abs(dd-d))/length(d);endloglog(pe,error)六、实验结果七、实验总结通过本次实验,掌握了差错控制编码的实验原理与编码过程。
信息论实验报告(实验三、香农编码)
学生实验报告 院别 电子工程学院课程名称 信息论与编码 班级实验名称 实验三、香农编码 姓名实验时间 学号指导教师 成绩报 告 内 容 一、实验目的和任务1、理解信源编码的意义; 2、熟悉 MATLAB 程序设计; 3、掌握香农编码的方法及计算机实现; 4、 对给定信源进行香农编码,并计算编码效率;二、实验原理介绍给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码1、信源符号按概率从大到小排列;12.......n p p p ≥≥≥2、确定满足下列不等式的整数码长i K 为()()1i i i lb p K lb p -≤<-+3、为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率:4、将累加概率i P 变换成二进制数;5、取i P 二进制数的小数点后i K 位即为该消息符号的二进制码字。
三、实验设备介绍1、计算机2、编程软件MATLAB6.5以上四、实验内容和步骤对如下信源进行香农编码,并计算编码效率。
12345670.200.190.180.170.150.100.01X a a a a a a a P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦(1)先对信源概率进行从大到小的排序(2)计算第i 个消息的累加概率以及每个消息的码长K (i )11()i i k k P p a -==∑(3)调用子函数将累加概率的十进制表示转换成二进制(4)取第i个累加概率二进制的小数点后的K(i)位,即为该消息符号的二进制码字。
五、实验数据记录六、实验结论与心得通过本次实验,加强了对matlab程序的学习,进一步提高了我的编程能力。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告信息论与编码实验报告一、引言信息论与编码是现代通信领域中的重要理论基础,通过对信息的量化和编码方式的设计,可以提高通信系统的传输效率和可靠性。
本实验旨在通过对信息论与编码的实际应用进行探索,加深对相关理论的理解和掌握。
二、实验目的1. 了解信息论与编码的基本概念和原理;2. 学习使用信息论与编码的工具和方法;3. 进行实际的编码实验,验证理论的有效性。
三、实验内容1. 信息熵的计算信息熵是信息论中的重要概念,用于衡量信息的不确定性。
我们选择一个简单的例子来计算信息熵,假设有一个硬币,正反面出现的概率分别为0.5。
根据信息熵的公式,我们可以计算出该硬币的信息熵为1比特。
2. 信道容量的计算信道容量是指在给定信道带宽和信噪比条件下,信道能够传输的最大数据率。
我们选择一个高斯信道作为实验对象,通过改变信噪比来计算信道容量。
实验结果显示,信噪比越高,信道容量越大。
3. 奇偶校验码的设计与实现奇偶校验码是一种简单的错误检测码,可以用于检测数据传输过程中的错误。
我们设计了一个简单的奇偶校验码方案,并通过编程实现了该方案。
实验结果表明,奇偶校验码能够有效地检测出数据传输中的错误。
4. 哈夫曼编码的设计与实现哈夫曼编码是一种有效的数据压缩算法,通过对出现频率较高的字符进行短编码,可以实现数据的高效传输和存储。
我们选择一段文本作为实验对象,通过统计字符出现频率并设计相应的哈夫曼编码表,成功地对文本进行了压缩。
四、实验结果与分析通过实验,我们成功地计算了信息熵和信道容量,并验证了理论的准确性。
在奇偶校验码的实验中,我们发现该码能够有效地检测出单比特错误,但对于多比特错误的检测能力有限。
在哈夫曼编码的实验中,我们成功地对文本进行了压缩,并获得了较高的压缩比。
五、实验总结通过本次实验,我们深入了解了信息论与编码的基本概念和原理,并通过实际操作加深了对相关理论的理解。
实验结果表明,信息论与编码在通信系统中具有重要的应用价值,能够提高通信效率和可靠性。
信息论与编码实验报告教材
实验一 绘制二进熵函数曲线(2个学时)一、实验目的:1. 掌握Excel 的数据填充、公式运算和图表制作2. 掌握Matlab 绘图函数3. 掌握、理解熵函数表达式及其性质二、实验要求:1. 提前预习实验,认真阅读实验原理以及相应的参考书。
2. 在实验报告中给出二进制熵函数曲线图三、实验原理:1. Excel 的图表功能2. 信源熵的概念及性质()()[]()[]())(1)(1 .log )( .)( 1log 1log )(log )()(10 , 110)(21Q H P H Q P H b nX H a p H p p p p x p x p X H p p p x x X P X i i i λλλλ-+≥-+≤=--+-=-=≤≤⎩⎨⎧⎭⎬⎫-===⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑单位为 比特/符号 或 比特/符号序列。
当某一符号xi 的概率p(xi)为零时,p(xi)log p(xi) 在熵公式中无意义,为此规定这时的 p(xi)log p(xi) 也为零。
当信源X 中只含有一个符号x 时,必有p(x)=1,此时信源熵H (X )为零。
四、实验内容:用Excel 和Matlab 软件制作二进熵函数曲线。
根据曲线说明信源熵的物理意义。
(一) Excel具体步骤如下:1、启动Excel 应用程序。
2、准备一组数据p 。
在Excel 的一个工作表的A 列(或其它列)输入一组p ,取步长为0.01,从0至100产生101个p (利用Excel 填充功能)。
3、取定对数底c,在B列计算H(x) ,注意对p=0与p=1两处,在B列对应位置直接输入0。
Excel中提供了三种对数函数LN(x),LOG10(x)和LOG(x,c),其中LN(x)是求自然对数,LOG10(x)是求以10为底的对数,LOG(x,c)表示求对数。
选用c=2,则应用函数LOG(x,2)。
在单元格B2中输入公式:=-A2*LOG(A2,2)-(1-A2)*LOG(1-A2,2)双击B2的填充柄,即可完成H(p)的计算。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告实验⼀绘制⼆进熵函数曲线(2个学时)⼀、实验⽬的:1. 掌握Excel 的数据填充、公式运算和图表制作2. 掌握Matlab 绘图函数3. 掌握、理解熵函数表达式及其性质⼆、实验要求:1. 提前预习实验,认真阅读实验原理以及相应的参考书。
2. 在实验报告中给出⼆进制熵函数曲线图三、实验原理:1. Excel 的图表功能2. 信源熵的概念及性质()()[]()[]())(1)(1 .log )( .)( 1log 1log )(log )()(10 , 110)(21Q H P H Q P H b nX H a p H p p p p x p x p X H p p p x x X P X i i i λλλλ-+≥-+≤=--+-=-=≤≤?-===?∑单位为⽐特/符号或⽐特/符号序列。
当某⼀符号xi 的概率p(xi)为零时,p(xi)log p(xi) 在熵公式中⽆意义,为此规定这时的 p(xi)log p(xi) 也为零。
当信源X 中只含有⼀个符号x 时,必有p(x)=1,此时信源熵H (X )为零。
四、实验内容:⽤Excel 和Matlab 软件制作⼆进熵函数曲线。
根据曲线说明信源熵的物理意义。
(⼀) Excel具体步骤如下:1、启动Excel 应⽤程序。
2、准备⼀组数据p 。
在Excel 的⼀个⼯作表的A 列(或其它列)输⼊⼀组p ,取步长为0.01,从0⾄100产⽣101个p (利⽤Excel 填充功能)。
3、取定对数底c,在B列计算H(x) ,注意对p=0与p=1两处,在B列对应位置直接输⼊0。
Excel中提供了三种对数函数LN(x),LOG10(x)和LOG(x,c),其中LN(x)是求⾃然对数,LOG10(x)是求以10为底的对数,LOG(x,c)表⽰求对数。
选⽤c=2,则应⽤函数LOG(x,2)。
在单元格B2中输⼊公式:=-A2*LOG(A2,2)-(1-A2)*LOG(1-A2,2)双击B2的填充柄,即可完成H(p)的计算。
《信息论与信源编码》实验报告
《信息论与信源编码》实验报告1、实验目的(1) 理解信源编码的基本原理;(2) 熟练掌握Huffman编码的方法;(3) 理解无失真信源编码和限失真编码方法在实际图像信源编码应用中的差异。
2、实验设备与软件(1) PC计算机系统(2) VC++6.0语言编程环境(3) 基于VC++6.0的图像处理实验基本程序框架imageprocessing_S(4) 常用图像浏览编辑软件Acdsee和数据压缩软件winrar。
(5) 实验所需要的bmp格式图像(灰度图象若干幅)3、实验内容与步骤(1) 针对“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像3.bmp”进行灰度频率统计(即计算图像灰度直方图),在此基础上添加函数代码构造Huffman码表,针对图像数据进行Huffman编码,观察和分析不同图像信源的编码效率和压缩比。
(2) 利用图像处理软件Acdsee将“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像3.bmp”转换为质量因子为10、50、90的JPG格式图像(共生成9幅JPG图像),比较图像格式转换前后数据量的差异,比较不同品质因素对图像质量的影响;(3) 数据压缩软件winrar将“图像1.bmp”、“图像2.bmp”和“图像3.bmp”分别生成压缩包文件,观察和分析压缩前后数据量的差异;(4) 针对任意一幅图像,比较原始BMP图像数据量、Huffman编码后的数据量(不含码表)、品质因素分别为10、50、90时的JPG文件数据量和rar压缩包的数据量,分析不同编码方案下图像数据量变化的原因。
4、实验结果及分析(1)在VC环境下,添加代码构造Huffman编码表,对比试验结果如下:a.图像1.bmp:图1 图像1.bmp图像的像素点个数共640×480个,原图像大小为301KB,图像信息熵为5.92bit/符号,通过Huffman编码后,其编码后的平均码长为5.960码元/信源符号,编码效率为99.468%,编码后的图像大小为228.871KB,压缩比为1.342。
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实验报告课程名称:信息论与编码姓名:系:专业:年级:学号:指导教师:职称:年月日目录实验一信源熵值的计算 (1)实验二 Huffman信源编码 (5)实验三 Shannon编码 (9)实验四信道容量的迭代算法 (12)实验五率失真函数 (15)实验六差错控制方法 (20)实验七汉明编码 (22)实验一 信源熵值的计算一、 实验目的1 进一步熟悉信源熵值的计算 2熟悉 Matlab 编程二、实验原理熵(平均自信息)的计算公式∑∑=--==qi i i qi i i p p p p x H 1212log 1log )(MATLAB 实现:))(log *.(2x x sum HX -=;或者))((log *)(2i x i x h h -= 流程:第一步:打开一个名为“nan311”的TXT 文档,读入一篇英文文章存入一个数组temp ,为了程序准确性将所读内容转存到另一个数组S ,计算该数组中每个字母与空格的出现次数(遇到小写字母都将其转化为大写字母进行计数),每出现一次该字符的计数器+1;第二步:计算信源总大小计算出每个字母和空格出现的概率;最后,通过统计数据和信息熵公式计算出所求信源熵值(本程序中单位为奈特nat )。
程序流程图:三、实验内容1、写出计算自信息量的Matlab 程序2、已知:信源符号为英文字母(不区分大小写)和空格。
输入:一篇英文的信源文档。
输出:给出该信源文档的中各个字母与空格的概率分布,以及该信源的熵。
四、实验环境Microsoft Windows 7Matlab 6.5五、编码程序#include"stdio.h"#include <math.h>#include <string.h>#define N 1000int main(void){char s[N];int i,n=0;float num[27]={0};double result=0,p[27]={0};FILE *f;char *temp=new char[485];f=fopen("nan311.txt","r");while (!feof(f)) {fread(temp,1, 486, f);}fclose(f);s[0]=*temp;for(i=0;i<strlen(temp);i++){s[i]=temp[i];}for(i=0;i<strlen(s);i++){if(s[i]==' ')num[26]++;else if(s[i]>='a'&&s[i]<='z')num[s[i]-97]++;else if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z')num[s[i]-65]++;}printf("文档中各个字母出现的频率:\n");for(i=0;i<26;i++){p[i]=num[i]/strlen(s);printf("%3c:%f\t",i+65,p[i]);n++;if(n==3){printf("\n");n=0;}}p[26]=num[26]/strlen(s);printf("空格:%f\t",p[26]);printf("\n");for(i=0;i<27;i++){if (p[i]!=0)result=result+p[i]*log(p[i]);}result=-result;printf("信息熵为:%f",result);printf("\n");return 0;}六、求解结果其中nan311.txt中的文档如下:There is no hate without fear. Hate is crystallized fear, fear’s dividend, fear objectivized. We hate what we fear and so where hate is, fear is lurking. Thus we hate what threatens our person, our vanity andour dreams and plans for ourselves. If we can isolate this element in what we hate we may be able to cease from hating.七、实验总结通过这次实验,我们懂得了不必运行程序时重新输入文档就可以对文档进行统计,既节省了时间而且也规避了一些输入错误。
在实验中,我们进一步了解到信源熵的计算,理论和实践的结合让我们对这个知识点了解的更加深刻了。
实验二 Huffman信源编码一、实验目的1.理解信源的最优变长编码的基本思想。
2.熟练掌握Huffman信源编码方法。
二、设计原理设信源S={s1,s2,…..,sq},其对应的概率分布为P(si)={p1,p2,p3,….,pq},则其编码步骤如下:(1)将q个信源符号按递减方式排列。
(2)用0、1码符分别表示概率最小的两个信源符号,并将这两个符号合并成一个新的符号,从而得到q-1个符号的新信源成为S信源的缩减信源S1。
(3)将缩减信源S1中的符号仍按递减顺序排列,再将最小两个概率相加,合并成一个符号,并分别用0、1码表示,这样有形成了q-2个缩减信源S2。
(4)依次继续下去,直到缩减信源只剩下两个符号为止,将最后两个符号用0、1分别表示。
(5)从最后一次缩减信源开始,向前返回,沿信源缩减过程的反方向取出所编的马元。
三、实验内容计算定信源和输入信号字母表的Huffman编码,并计算Huffman编码的平均码长。
实验具体要求如下:信源字母表的概率分布为:P={ 0.15,0.12,0.2,0.08,0.04,0.18,0.02,0.09,0.04,0.02,0.06}输入信号字母表:U={0,1,2};1.独立设计信源和输入信号字母表进行Huffman编码,其中信源字母表元素个数要求是8以上,信号字母表元素个数是2以上;2.输出Huffman编码的平均码长。
四、实验环境Microsoft Windows 7Matlab 6.5五、编码程序MATLAB编码:function[h,L]=huffman(p,r)%变量p为符号出现概率所组成的概率向量%返回值h为利用Huffman编码算法编码后最后得到编码结果%返回值L为进行Huffman编码后所得编码的码字长度if length(find(p<0))~=0error('Not a prob.vector,negative component(s)');end%判断概率向量中是否有0元素,有0元素程序显示出错,终止运行if (sum(p,2)>1)error('Not a prob.vector,components do not add up to 1');end%判断所有符号出现概率之和是否大于1,如果大于1程序显示出错,终止运行a=length(p); %测定概率向量长度,将长度值赋给变量n k=fix((a-1)/(r-1));l1=a-k*r+k;q=zeros(1,a);m=zeros(k+1,a);mp=m;q=p;[m(1,:),mp(1,:)]=sort(q);if (l1>1)s=sum(m(1,1:l1),2);q=[s,m(1,(l1+1):a),ones(1,l1-1)];[m(2,:),mp(2,:)]=sort(q);elsem(2,:)=m(1,:);mp(2,:)=1:1:a;endfor i=3:k+1s=sum(m(i-1,1:r),2);q=[s,m(i-1,r+1:a),ones(1,r-1)];[m(i,:),mp(i,:)]=sort(q);endn1=m;n2=mp;for i=1:k+1n1(i,:)=m(k+2-i,:);n2(i,:)=mp(k+2-i,:);endm=n1;mp=n2;c=cell(k+1,a);for j=1:rc{1,j}=num2str(j-1);endfor i=2:kp1=find(mp(i-1,:)==1);for j=1:rc{i,j}=strcat(c{i-1,p1},int2str(j-1));endfor j=(r+1):(p1+r-1)c{i,j}=c{i-1,j-r};endfor j=(p1+r):ac{i,j}=c{i-1,j-r+1};endendif l1==1for j=1:ac{k+1,j}=c{k,j};endelsep1=find(mp(k,:)==1);for j=1:l1c{k+1,j}=strcat(c(k,p1),int2str(j-1));endfor j=(l1+1):(p1+l1)c{k+1,j}=c{k,mp(1,j-l1)};endfor j=(p1(1)+l1+1):ac{k+1,j}=c{k,mp(1,j-l1+1)};endendfor j=1:al(j)=length(c{k+1,j});endh=cell(1,a);for j=1:ah{1,j}=c{k+1,j};endL=sum(l.*m(k+1,:)); %求平均码长2、在MATLAB命令窗口中输入:p=[0.15,0.12,0.2,0.08,0.04,0.18,0.02,0.09,0.04,0.02,0.06]; r=3;[h,L]=huffman(p,r).六、运行结果得出的结论为:概率编码概率编码0.15 2120 0.02 110.12 2121 0.09 120.2 2122 0.04 200.08 210 0.02 220.04 211 0.06 00.18 10L=2.0600七、实验总结在huffman编码的过程中,我们运用了平时熟悉的数学软件MATLAB的运行来实现,把书本上huffman的算法运用编程来实现。
通过这次实验,使我更加清晰地理解huffman编码的原理及实现过程,并且能够在MATLAB中熟练地进行编码运行。
实验三 Shannon 编码一、实验目的1、熟悉离散信源的特点;2、学习仿真离散信源的方法3、学习离散信源平均信息量的计算方法4、熟悉 Matlab 编程二、实验原理给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码 1、信源符号按概率从大到小排列;12.......np p p ≥≥≥2、确定满足下列不等式的整数码长i K为()()1i i i lb p K lb p -≤<-+3、为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率:4、将累加概率i P 变换成二进制数;5、取i P 二进制数的小数点后i K 位即为该消息符号的二进制码字。