信息论与编码课程设计报告,统计信源熵与香农编码

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信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码

信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码

信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码信息论与编码课程设计信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵与哈夫曼编码专业班级学号学生姓名指导教师教师评分2015年 3 月 25 日1信息论与编码课程设计目录一、设计任务与要求...................................................................... ...........................................3 二、设计思路...................................................................... .......................................................3 三、设计流程图...................................................................... (5)四、程序运行及结果...................................................................... ...........................................6 五、心得体会...................................................................... . (8)参考文献...................................................................... (9)附录:源程序...................................................................... .. (10)2信息论与编码课程设计一、设计任务与要求1.1设计目的信息论与编码是信息、通信、电子工程专业的基础,对理论研究和工程应用均有重要的作用。

2024版信息论与编码教案

2024版信息论与编码教案

应用:算术编码在图像、视频和音频压 缩等领域具有广泛应用,如JPEG 2000、 H.264等标准中采用了算术编码技术。 与霍夫曼编码相比,算术编码具有更高 的压缩比和更好的性能表现。
06
多媒体信息压缩编码
多媒体信息压缩编码的基本概念与原理
压缩编码的必要性
多媒体数据量大,存储和传输成本高,需通过压缩编码降低数据 量。
典型编码方法
03
详细介绍几种典型的编码方法,如香农编码、哈夫曼编码、算
术编码等。
教学目标与要求
掌握信息论与编码的基本理论
通过学习,使学生能够深入理解信息论与编 码的基本概念和原理。
培养编码实践能力
通过案例分析、实验等环节,提高学生的编 码实践能力。
培养创新能力
鼓励学生探索新的编码方法,培养创新思维 和解决问题的能力。
编码分类
包括无损编码和有损编码,前者 可以完全恢复原始信息,后者则 会损失部分信息以换取更高的压 缩比。
霍夫曼编码的原理与应用
• 原理:霍夫曼编码是一种可变长度编码方法,根据信源符 号出现的概率来构造最优编码。它利用概率大的符号用较 短的码字表示,概率小的符号用较长的码字表示,从而实 现平均码长最短。
信息论的基本概念
信息
信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。
信息系统
由信源、信道、信宿等组成的传输和处理信息的系统。
信息论
研究信息的传输、处理、存储和检索等过程中的基本 理论和方法。
信息的度量与性质
信息的度量
用概率和统计的方法对信息进行量化,如香农 信息熵、互信息等。
信息的性质
包括普遍性、客观性、可传递性、可共享性、 可压缩性等。
压缩编码的可能性

信息论与编码实验报告

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2-信源及信源熵1

信息论与编码2-信源及信源熵1
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信息论与编码-信源及信源熵
又例如对离散化的平面图像来说,从 空间上来看是一系列离散的符号,而空间 每一点的符号(灰度)又都是随机的,由此 形成了不同的图像.所以我们可以把一般 信源输出的消息看作为时间或空间上离 散的一系列随机变量,即随机矢量.这样,信 源 描的述输,其出中可N可用为N维有随限机正矢整量数(或x1,可x2,数…的xN)无来 限值.
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信息论与编码-信源及信源熵
2.2.2 离散信源熵
前面定义的自信息是指某一信源发出某一消 息所含有的信息量.所发出的消息不同,它们所含 有的信息量也就不同.所以自信息I(ai) 是一个 随机变量,不能用它来作为整个信源的信息测度.
我们定义自信息的数学期望为信源的平均信 息量,即
H ( X ) E [ I ( X ) ]p ( x i) I ( x i) p ( x i) lo p ( x i) g
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信息论与编码-信源及信源熵
离散信源的数学模型就是离散型的概率空间:
X P
x1
p(x1)
x2
xn

p(x2) p(xn)
其中概率p(xi)(i=1,2,…,n)称为符号xi的先验概 率,应满足∑p(xi)=1
它表示信源可能取的消息(符号)只有n 个:x1,x2,…xn,而且每次必定取其中一个.
当xi和yj相互独立时,有p(xi,yj)=p(xi)p(yj) 于是有
I(xi,yj)= I(xi)+ I(yj)
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信息论与编码-信源及信源熵
条件自信息量: 当xi和yj相互联系时,在事件yj 出现的条件下,xi 的
自信息量称为条件自信息量,定义为 I(xi|yj)=-logp(xi|yj)

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。

信息论与编码课程设计

信息论与编码课程设计

信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵、香农编码与费诺编码专业班级:XXXXXXXXXXXX姓名:XXXXXXXXXXXX学号:XXXXXXXXXXXX指导老师:XXXXXXXXXXXX成绩:时间:2015年3月31日目录一、设计任务与要求 (2)二、设计思路 (2)三、设计流程图 (5)四、程序及结果 (7)五、心得体会 (11)六、参考文献 (12)附录 (13)一、 设计任务与要求1. 统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

2. 香农编码要求:任意输入消息概率,利用香农编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

3. 费诺编码要求:任意输入消息概率,利用费诺编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

二、 设计思路1、统计信源熵:统计信源熵就是对一篇英文文章中的i 种字符(包括标点符号及空格,英文字母不区分大小写)统计其出现的次数count i (),然后计算其出现的概率()p i ,最后由信源熵计算公式:1()()log ()ni i n H x p x p x ==-∑算出信源熵()H x 。

所以整体步骤就是先统计出文章中总的字符数,然后统计每种字符的数目,直到算出所有种类的字符的个数,进而算出每种字符的概率,再由信源熵计算公式计算出信源熵。

在这里我选择用Matlab 来计算信源熵,因为Matlab 中系统自带了许多文件操作和字符串操作函数,其计算功能强大,所以计算信源熵很是简单。

2、香农编码信源编码模型:信源编码就是从信源符号到码符号的一种映射f ,它把信源输出的符号i a 变换成码元序列i x 。

1,2,...,,i i N f a i q x =→:1:{,...,}q S s a a ∈ 信源 12{,...,}li i i i i X x x x = 码元1{,...,}1,2,...,i q S a a i N ∈=1,2,...,N i q =1:{,...,}r X x x x ∈ 码符号N 次扩展信源无失真编码器凡是能载荷一定的信息量,且码字的平均长度最短,可分离的变长码的码字集合都可以称为最佳码。

信息论与编码课程设计 河南理工大学

信息论与编码课程设计   河南理工大学

一设计目的信息论与编码是我们电子信息工程的一门重要的专业课,通过对本次课程设计,学习将学到的理论知识用于实践,同时也学习了用软件编写程序,进一步对本课程知识的巩固和理解。

学习分析问题,解决问题的方法和途径,提高对本专业的学习兴趣。

二设计任务与要求(1)统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

(2)哈夫曼编码要求:任意输入消息概率,利用哈夫曼编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

三理论简介3.1通信系统的模型通信系统的模型通信系统的性能指标主要是有效性、可靠性、安全性和经济性,通信系统优化就是使这些指标达到最佳,除了经济性,这些指标正是信息论的研究对象,可以通过各种编码处理来使通信系统的性能最优化。

根据信息论的各种编码定理和上述通信系统的指标,编码问题可以分为3类:信源编码、信道编码和加密编码。

3.1.1 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度,提高编码效率。

信源编码的基础是信息论中的两个编码定理:无失真编码定理和限失真编码定理。

前者适用于离散信源或数字信号;后者主要用于连续信源或模拟信号。

本次课程设计就是利用的无失真信源编码。

3.1.2 信道编码信源编码器的作用:把信源发出的消息变换成由二进制码元(或多进制码元)组成的代码组,这种代码组就是基带信号。

同时通过信源编码可以压缩信源的冗余度,以提高通信系统传输消息的效率。

信源译码器的作用:把信道译码器输出的代码组变换成信宿所需要的消息形式,它的作用相当于信源编码器的逆过程。

3.1.3 加密编码加密编码是研究如何隐蔽消息中的信息内容,以便在传输过程中不被窃听,提高通信系统的安全性。

3.2 信源熵3.2.1 信源的描述和分类& 按信源在时间和幅度上的分布情况离散信源:文字、数据、电报连续信源:语音、图像& 按发出符号的数量单个符号信源:指信源每次只发出一个符号代表一个消息符号序列信源:指信源每次发出一组含二个以上符号的符号序列代表一个消息 & 按符号间的关系无记忆信源有记忆信源3.2.2 离散信源熵& 自信息量:随机事件的自信息量定义为其概率对数的负值,即在信息论中常用的对数底是2,信息量的单位为比特(bit);& 联合自信息量两个消息xi ,yj 同时出现的联合自信息量:& 条件自信息量在事件yj 出现的条件下,随机事件xi 发生的条件概率为p(xi / yj) ,则它的条件自信息量定义为条件概率对数的负值:& 离散信源熵为信源中各个符号不确定度的数学期望,即单位为:比特/符号 或者 比特/符号序列。

信息论与编码课程实验报告

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》课程教学大纲

《信息论与编码》课程教学大纲

《信息论与编码》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码:16052603课程名称:信息论与编码英文名称:Information Theory and Coding课程类别:专业课学时:48学分:3适用对象:信息与计算科学考核方式:考试先修课程:数学分析、高等代数、概率论二、课程简介《信息论与编码》是信息科学类专业本科生必修的专业理论课程。

通过本课程的学习,学生将了解和掌握信息度量和信道容量的基本概念、信源和信道特性、编码理论等,为以后深入学习信息与通信类课程、为将来从事信息处理方面的实际工作打下基础。

本课程的主要内容包括:信息的度量、信源和信源熵、信道及信道容量、无失真信源编码、有噪信道编码等。

Information Theory and Coding is a compulsory professional theory course for undergraduates in information science. Through this course, students will understand and master the basic concepts of information measurement and channel capacity, source and channel characteristics, coding theory, etc., lay the foundation for the future in-depth study of information and communication courses, for the future to engage in information processing in the actual work.The main contents of this course include: information measurement, source and source entropy, channel and channel capacity, distortion-free source coding, noisy channel coding, etc。

信息论与编码课程设计报告统计信源熵与香农编码

信息论与编码课程设计报告统计信源熵与香农编码

信息论与编码课程设计报告统计信源熵与香农编码信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵与香农编码专业班级电信 12-06学号学生姓名指导教师教师评分3 月 30日目录一、设计任务与要求 (2)二、设计思路 (2)三、设计流程图 (3)四、程序运行及结果 (4)五、心得体会 (6)参考文献 (7)附录:源程序 (8)一、设计任务与要求1.统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

2.香农编码要求:任意输入消息概率,利用香农编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

二、设计思路本次课程设计中主要运用C 语言编程以实现任务要求,分析所需要的统计量以及相关变量,依据具体公式和计算步骤编写语句,组成完整C 程序。

1、信源熵定义:信源各个离散消息的自信息量的数学期望为信源的平均信息量,一般称为信源的信息熵,也叫信源熵或香农熵,有时称为无条件熵或熵函数,简称熵,记为H ()。

计算公式:)(log )(-)x (i i i x p x p H ∑=2、香农编码过程:(1)将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为n p p ≥⋅⋅⋅≥≥21p(2)确定满足下列不等式的整数码长i K 为1)()(+-<≤-i i i p lb K p lb(3)为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率∑-==11)(i k k i a p P(4)将累计概率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、设计流程图1、统计信源熵开始计算字符概率输出结束2、香农编码开始计算信源熵计算编码效率输出结束四、程序运行及结果1、统计信源熵2、香农编码五、心得体会经过这次课程设计明显的体会到知识匮乏所带来的种种问题,首先是对C语言编程的不熟练,课程知识在与C语言的结合中没有清晰的思路,具体实现程序语言的编写较为困难。

在程序的调试中出现的问题无法及时快速的解决,有些错误甚至无法找到合适的解决方法,以至于不断的修改程序,浪费了大量的时间。

信息论与编码答案傅祖芸

信息论与编码答案傅祖芸

信息论与编码答案傅祖芸【篇一:信息论与编码课程设计报告】t>设计题目:统计信源熵与香农编码专业班级学号学生姓名指导教师教师评分2014年3月24日目录一、设计任务与要求................................................. 2 二、设计思路....................................................... 2 三、设计流程图..................................................... 3 四、程序运行及结果................................................. 5 五、心得体会....................................................... 6 参考文献 .......................................................... 6 附录:源程序.. (7)一、设计任务与要求1、统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

2、香农编码要求:任意输入消息概率,利用香农编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

二、设计思路1、统计信源熵:统计信源熵就是对一篇英文文章(英文字母数为n),通过对其中的a,b,c,d/a,b,c,d.....(不区分大小写)统计每个字母的个数n,有这个公式p=n/n可得每个字母的概率,最后又信源熵计算公式h(x)=??p(xi)logp(xi)i?1n,可计算出信源熵h,所以整体步骤就是先统计出英文段落的总字符数,在统计每个字符的个数,即每遇到同一个字符就++1,直到算出每个字符的个数,进而算出每个字符的概率,再由信源熵计算公式计算出信源熵。

2、香农编码:香农编码主要通过一系列步骤支出平均码长与信源之间的关系,同时使平均码长达到极限值,即选择的每个码字的长度ki满足下式:i(xi)?ki?i(xi)?1,?i具体步骤如下:a、将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为:p1?p2?......?pn b、确定满足下列不等式的整数码长ki为:?lb(pi)?ki??lb(pi)?1 c、为了编成唯一可译码,计算第i个消息的累加概率:pi??p(ak)k?1i?1d、将累加概率pi变换成二进制数。

信息论与编码信源及信源熵

信息论与编码信源及信源熵
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信息论与编码-信源及信源熵
§2.2 离散信源的熵和互信息
2.2.1 自信息量 在讨论了信源的数学模型,即信源的数学描述问题后,
很自然接着会提出这样一个问题,即信源发出某一符号 xi(i=1,2,…,n) 后,它提供多少信息量?这就是要解决信 息的度量问题.
在通信的一般情况下,收信者所获取的信息量,在数 量上等于通信前后不确定性的消除(减少)的量.
2
信息论与编码-信源及信源熵
(一)信源的分类
信源的分类方法依信源特性而定,一般按照信源 发出的消息在时间上和幅度上的分布情况,把信源分 为:
1. 连续信源:发出在时间上和幅度上都是连续分布的 连续消息的信源;
2. 离散信源:发出在时间上和幅度上都是离散分布的 信源.
3.
离散信源又可以细分为:
3
信息论与编码-信源及信源熵
(1)离散无记忆信源:所发出的各个符号之间 是相互独立的,发出的符号序列中的各个符号 之间没有统计关联性,各个符号的出现概率是 它自身的先验概率.
(2)离散有记忆信源:发出的各个符号之间不 是相互独立的,各个符号出现的概率是有关联 的.
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信息论与编码-信源及信源熵
也可以根据信源发出一个消息所用符号的多 少,将离散信源分为: 1. 发出单个符号的离散信源:信源每次只发出 一个符号代表一个消息; 2. 发出符号序列的离散信源:信源每次发出一 组含二个以上符号的符号序列代表一个消息. 将以上两种分类结合,就有四种离散信源:
信源就是离散无记忆信源.
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信息论与编码-信源及信源熵
一般情况下,信源先后发出的符号之间是互相依赖的.例 如在中文字母组成的中文消息中,前后文字的出现是有依赖 的,不能认为是彼此不相关的,放在N维随机矢量的联合概率 分布中,就必然要引入条件概率分布来说明它们之间的关联. 这种信源即有记忆信源.

信息论课程设计实验报告

信息论课程设计实验报告

《信息论课程设计》实验报告题目 1:实现香农编码及计算其编码效率题目 2:实现有噪信道编码中的循环码院系(部):计算机科学与技术学院专业及班级:信息与计算科学1301班姓名:唐诗韵学号: 1308060105 日期: 2016/01/10目录1. 课题描述 (1)2. 信源编码的相关介绍 (2)3. 香农编码(题目一) (3)3.1. 香农编码算法 (3)3.2. 香农编码特点 (4)4. 香农编码的C++程序实现 (4)4.1. 程序设计 (4)4.2. 运行结果 (6)5. 实现有噪信道中的循环码编码方法(题目二) (6)5.1. 循环码编码算法 (6)5.2. 循环码编码特点 (7)6. 循环码编码的C++程序实现 (7)6.1. 程序设计 (7)6.2. 运行结果 (9)7. 总结 (10)8. 参考文献 (11)1.课题描述信息论是一门理论和实践相结合的专业,因此相关题目都是来自于实践,同时具有上机练习的可操作性,此门科目是通信的基础。

香农1984年发表的一篇论文标志着信息论诞生,在他的论文中主要用概率来描述有效传输信息的问题,用概率给予了信息的定量描述方法,并提出了信源熵的概念,在现实生活中,人们经常把消息和信息分不清,认为消息就是信息,实则不是,消息是描述实物,而信息是定量描述一个消息所传输的信息量,通常用自信息量来描述一个消息所传达的信息量,它取值为此事件发生的概率的负对数,它表示一个事件发生之前此事件发生的不确定性大小,也表示一个事件发生后它所能提供的信息量,两个相互独立的消息所提供的信息量等于各自信息量之和。

此外,还可用互信息来描述信息的传达,为一个事件给出关于另一个事件的信息量,也表示事件y出现后信宿获得的关于x的信息量,互信息的引出,使信息的传递得到了定量的表示。

如果事件是以序列的形式表示的,及事件集,则用平均自信息量来表示信源所传递的信息,平均信息量表示信源的平均不确定性,比如抛掷一枚硬币的试验所包含的平均信息量。

信息论与编码课程设计报告(语音编码与测试)

信息论与编码课程设计报告(语音编码与测试)

语音编码及测试一、摘要利用手机录制18份小语音样本共3分钟,利用Matlab读取语音音频,并使用其统计函数对音频进行数据种类,个数及概率统计,利用统计得到的数据种类和概率进行概率密度函数拟合,拟合得到两段概率密度函数。

同时使用Lloyds分类算法对统计好的数据进行分类,共分为nR2个类别,即512类,得到其相应区间及质心。

对概率密度函数进行对应区间的积分得到区间对应的概率,然后使用Huffman编码进行二元编码,得到512个码字与质心对应。

测试阶段利用码字库,对随机录制的一段小语音进行编码得到音频对应的码字。

关键字:概率密度函数、Lloyds分类算法、Huffman编码、码字二、问题重述2.1语音编码录制一份语音,使用相应的工具对其音频进行提取,对提取到的音频进行概2个类率统计拟合出概率密度函数。

选取适当的方法将统计好的音频数字分为nR2个区间及区间对应的质心,既码字,概率密度函数进行别,分类后相应得到nRnR2个区间积分,由此得到nR2个码字及其概率对应,最后选取适当的编码方法得到质心对应的码字,都成编码库2.2编码测试录制一段小语音利用上诉的码字及其编码库,最终得到每个音频数对应的码字。

三、问题分析3.1语音编码由于录制的语音是作为实验得到码书的样本,因此语音的录制面要广且量应尽可能的多才能保证实验的合理性。

使用Matlab对语音进行音频读取及相应的概率统计,对统计后的结果利用Matlab中cftool工具箱对数据及其概率进行拟合,得到概率密度函数。

考虑到数据量及其较大的重复性,对于分类阶段采用统计好的音频数据,利用Matlab 中Lloyds 算法函数按nR 2分类,其结果会得到nR 2个区间及区间对应的质心,既码字。

利用密度函数对nR 2个区间进行积分得到nR 2个码字对应的概率,最后利用Matlab 中Huffman 编码程序对其概率进行0、1编码。

得到nR 2个码书构成本次实验的码字库。

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。

《信息论与信源编码》实验报告

《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。

信息论与编码课程设计

信息论与编码课程设计

信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵、香农编码与费诺编码专业班级:XXXXXXXXXXXX姓名:XXXXXXXXXXXX学号:XXXXXXXXXXXX指导老师:XXXXXXXXXXXX成绩:时间:2015年3月31日目录一、设计任务与要求 (2)二、设计思路 (2)三、设计流程图 (5)四、程序及结果 (7)五、心得体会 (11)六、参考文献 (12)附录 (13)一、设计任务与要求1. 统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

2. 香农编码要求:任意输入消息概率,利用香农编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

3. 费诺编码要求:任意输入消息概率,利用费诺编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

二、设计思路1、统计信源熵:统计信源熵就是对一篇英文文章中的种字符(包括标点符号及空格,英文字母不区分大小写)统计其出现的次数,然后计算其出现的概率,最后由信源熵计算公式:算出信源熵。

所以整体步骤就是先统计出文章中总的字符数,然后统计每种字符的数目,直到算出所有种类的字符的个数,进而算出每种字符的概率,再由信源熵计算公式计算出信源熵。

在这里我选择用Matlab来计算信源熵,因为Matlab中系统自带了许多文件操作和字符串操作函数,其计算功能强大,所以计算信源熵很是简单。

2、香农编码信源编码模型:信源编码就是从信源符号到码符号的一种映射,它把信源输出的符号变换成码元序列。

信源码元码符号次扩展信源无失真编码器凡是能载荷一定的信息量,且码字的平均长度最短,可分离的变长码的码字集合都可以称为最佳码。

为此必须将概率大的信息符号编以短的码字,概率小的符号编以长的码字,使得平均码字长度最短。

能获得最佳码的编码方法主要有:香农(Shannon)、费诺(Fano)、哈夫曼(Huffman)编码等。

香农第一定理:离散无记忆信源为熵,其次扩展为信源编码器熵为,码符号集为。

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,信息论与编码实验报告,姓名:xxxxx学号: xxxxxxxx专业:电子信息工程班级:电子信息xxxx班指导老师: xx实验一关于信源熵的实验一、实验目的1. 掌握离散信源熵的原理和计算方法。

2. 熟悉matlab 软件的基本操作,练习使用matlab 求解信源的信息熵。

3. 自学图像熵的相关概念,并应用所学知识,使用matlab 或其他开发工具求解图像熵。

4. 掌握Excel的绘图功能,使用Excel绘制散点图、直方图。

二、实验原理1. 离散信源相关的基本概念、原理和计算公式产生离散信息的信源称为离散信源。

离散信源只能产生有限种符号。

随机事件的自信息量I(xi)为其对应的随机变量xi 出现概率对数的负值。

即: I (xi )= -log2p ( xi)随机事件X 的平均不确定度(信源熵)H(X)为离散随机变量 xi 出现概率的数学期望,即:2.二元信源的信息熵设信源符号集X={0,1} ,每个符号发生的概率分别为p(0)= p,p(1)= q,p+ q =1,即信源的概率空间为 :则该二元信源的信源熵为:H( X) = - plogp–qlogq = - plogp –(1 - p)log(1- p) 即:H (p) = - plogp –(1 - p)log(1- p) 其中 0 ? p ?13. MATLAB二维绘图用matlab 中的命令plot( x , y) 就可以自动绘制出二维图来。

例1-2,在matlab 上绘制余弦曲线图,y = cos x ,其中 0 ? x ? 2>>x =0:0.1:2*pi; %生成横坐标向量,使其为 0,0.1,0.2,…,6.2>>y =cos(x ); %计算余弦向量>>plot(x ,y ) %绘制图形4. MATLAB求解离散信源熵求解信息熵过程:1) 输入一个离散信源,并检查该信源是否是完备集。

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信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵与香农编码专业班级电信 12-06学号学生姓名指导教师教师评分2015年 3 月 30日目录一、设计任务与要求 (2)二、设计思路 (2)三、设计流程图 (3)四、程序运行及结果 (4)五、心得体会 (6)参考文献 (7)附录:源程序 (8)一、设计任务与要求1.统计信源熵要求:统计任意文本文件中各字符(不区分大小写)数量,计算字符概率,并计算信源熵。

2.香农编码要求:任意输入消息概率,利用香农编码方法进行编码,并计算信源熵和编码效率。

二、设计思路本次课程设计中主要运用C 语言编程以实现任务要求,分析所需要的统计量以及相关变量,依据具体公式和计算步骤编写语句,组成完整C 程序。

1、信源熵定义:信源各个离散消息的自信息量的数学期望为信源的平均信息量,一般称为信源的信息熵,也叫信源熵或香农熵,有时称为无条件熵或熵函数,简称熵,记为H ()。

计算公式:)(log )(-)x (i i i x p x p H ∑=2、香农编码过程:(1)将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为n p p ≥⋅⋅⋅≥≥21p(2)确定满足下列不等式的整数码长i K 为1)()(+-<≤-i i i p lb K p lb(3)为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率∑-==11)(i k k i a p P(4)将累计概率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、设计流程图1、统计信源熵开始读取给定文件判断文件是否打开否并且不为空是统计文本字符,直关闭文件至文本字符读完。

统计同一字符(不分大小写)出现的次数计算字符概率计算信源熵输出结束2、香农编码开始输入概率计算累加概率计算码字计算码长计算平均码长计算信源熵计算编码效率输出结束四、程序运行及结果1、统计信源熵2、香农编码五、心得体会通过这次课程设计明显的体会到知识匮乏所带来的种种问题,首先是对C 语言编程的不熟练,课程知识在与C语言的结合中没有清晰的思路,具体实现程序语言的编写较为困难。

在程序的调试中出现的问题无法及时快速的解决,有些错误甚至无法找到合适的解决方法,以至于不断的修改程序,浪费了大量的时间。

在设计期间出现的问题还是非常多的,要求熟悉相关软件的操作使用,需要不断的搜集所需的各种资料,及时解决遇到的问题。

课程设计很是考察个人能力和团队合作协调能力,在面对自己所不熟悉甚至不了解的问题时,是怎样一步步的设计完成给定的任务,及时有成效的解决面临的问题的。

从整体的分析设计到后面语句变量的敲定最终完成课题是对自己极其有益的锻炼,从中收获的不仅是知识上的,也是学习经验的积累和思维能力的提升,虽然一次课程设计任务不是那么繁重,可是认真去完成其中的一个个细节也是一种难得的体验。

参考文献[1]曹雪虹,张宗橙.《信息论与编码》清华大学出版社.2009.[2]贾宗璞,许合利.《C语言程序设计》人民邮电出版社.2010.[3]盛骤,谢式千,潘承毅.《概率论与数理统计》[M].高等教育出版.1989.附录:源程序1、统计信源熵#include <stdio.h>#include <math.h>#include <string.h> /*memcpy所需头文件*/#include <stdlib.h>#define N 1000 /*宏定义N,此处N代表读取文本文件最大字符数为1000*/int main(void){char s[N],M[N];int i = 0,j=0,n=0,L=0;int len, num[27] = {0};double result=0,p[27]= {0};FILE *f;char temp[N];/********打开'文件.txt'*******/if(!(f = fopen("D:\\VC++6.0\\text518.txt","rb"))){ printf("文件打开失败!\n");return 0;}while(!feof(f)) /*feof检查文件是否结束。

如结束,否则返回0.*/ {len=fread(temp,1,1000,f);/*fread返回读取的字符个数。

从f锁指定的文件中读取长度为1的1000个数据项,存到temp所指向的内存区。

返回所读取的数据个数。

*/ }fclose(f); /*关闭f所指向的文件*/temp[len]='\0'; /*将temp数组元素清空('\0'空字符)*/memcpy(s,temp,sizeof(temp)); /*从temp中拷贝sizeof个字节到目标s中。

sizeof返回一个对象或者类型所占的内存字节数*//*****计算各个字母、空格出现数目*****/for(i=0; i<strlen(s); i++){if(s[i]==' ')num[26]++;elseif(s[i]>='a'&&s[i]<='z')num[s[i]-97]++;elseif(s[i]>='A'&&s[i]<='Z')num[s[i]-65]++;}printf("文本文件中各字符(不区分大小写)数量:\n");for(j=0; j<26; j++){M[j]=num[j];printf("%4c:%d\t",j+65,M[j]); /*输出格式,%3c在该字符前在空三个空格*/L++;if(L==5) /*输出格式,每行五个字母*/{printf("\n");L=0;}}printf("空格:%d\t",num[26]);/*****计算各个字母、空格出现概率****/printf("\n文本文件中各个字符概率:\n");for(i=0; i<26; i++){p[i]=(double)num[i]/strlen(s); printf("%3c:%f\t",i+65,p[i]);n++;if(n==5) /*输出格式,每行五个字母概率*/{printf("\n");n=0;}}p[26]=(double)num[26]/strlen(s);printf("空格:%f\t",p[26]);printf("\n");/**********计算信源熵**********/for(i=0; i<27; i++){if (p[i]!=0)result=result+p[i]*log(p[i])*1.433;/*信源熵,I(x)=-logp(x)*/}result=-result;printf("信源熵为:%f",result);printf("\n");return 0;}2、香农编码#include <stdio.h>#include <math.h>#include <stdlib.h>#define max_CL 10 /*最大容量的代码的长度*/#define max_PN 6 /*输入序列的个数*/typedef float datatype;typedef struct SHNODE {datatype pb; /*第i个消息符号出现的概率*/datatype p_sum; /*第i个消息符号累加概率*/int kl; /*第i个消息符号对应的码长*/int code[max_CL]; /*第i个消息符号的码字*/struct SHNODE *next;}shnolist;datatype sym_arry[max_PN]; /*序列的概率*/void pb_scan(); /*得到序列概率*/void pb_sort(); /*序列概率排序*/void valuelist(shnolist *L); /**/void codedisp(shnolist *L);void pb_scan(){int i;datatype sum=0;printf("input %d possible!\n",max_PN);for(i=0;i<max_PN;i++){ printf(">>");scanf("%f",&sym_arry[i]);sum=sum+sym_arry[i];}/*判断序列的概率之和是否等于1scanf()对float数的缺足0.99<sum<1.0001出现的误差是允许的*/if(sum>1.0001||sum<0.99){ printf("sum=%f,sum must (<0.999<sum<1.0001)",sum);pb_scan();}}/*选择法排序*/void pb_sort(){int i,j,pos;datatype max;for(i=0;i<max_PN-1;i++){max=sym_arry[i];pos=i;for(j=i+1;j<max_PN;j++)if(sym_arry[j]>max){max=sym_arry[j];pos=j;}sym_arry[pos]=sym_arry[i];sym_arry[i]=max;}}void codedisp(shnolist *L){int i,j;shnolist *p;datatype hx=0,KL=0; /*hx KL存放序列编码后的平均码字的结果*/p=L->next;printf("num\tgailv\tsum\t-lb(p(ai))\tlenth\tcode\n");printf("\n");for(i=0;i<max_PN;i++){printf("a%d\t%1.3f\t%1.3f\t%f\t%d\t",i,p->pb,p->p_sum,-3.332*log10(p->pb),p->kl);j=0;for(j=0;j<p->kl;j++)printf("%d",p->code[j]);printf("\n");hx=hx-p->pb*3.332*log10(p->pb); /*计算消息序列的熵*/KL=KL+p->kl*p->pb; /*计算平均码字*/p=p->next;}printf("H(x)=%f\tKL=%f\nR=%fbit/code",hx,KL,hx/KL); /*计算编码效率*/}shnolist *setnull(){ shnolist *head;head=(shnolist *)malloc(sizeof(shnolist));head->next=NULL;return(head);}shnolist *my_creat(datatype a[],int n){shnolist *head,*p,*r;int i;head=setnull();r=head;//87for(i=0;i<n;i++){ p=(shnolist *)malloc(sizeof(shnolist));p->pb=a[i];p->next=NULL;r->next=p;r=p;}return(head);}void valuelist(shnolist *L){shnolist *head,*p;int j=0;int i;datatype temp,s;head=L;p=head->next;temp=0;while(j<max_PN){p->p_sum=temp;temp=temp+p->pb;p->kl=-3.322*log10(p->pb)+1;/**/{s=p->p_sum;for(i=0;i<p->kl;i++)p->code[i]=0;for(i=0;i<p->kl;i++){p->code[i]=2*s;if(2*s>=1)s=2*s-1;else if(2*s==0)break;else s=2*s;}}j++;p=p->next;}}int main(void){shnolist *head;pb_scan();pb_sort();head=my_creat(sym_arry,max_PN); valuelist(head);codedisp(head);}。

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