信息论期末复习
信息论复习资料
8、 解释最小错误概率译码准则,最大似然译码准则和最小距离译码准则,说明三者的关系。 答:最小错误概率译码准则下,将接收序列译为后验概率最大时所对应的码字。 最大似然译码准则下,将接收 序列译为信道传递概率最大时所对应的码字。 最小距离译码准则下,将接收序列译为与其距离最小的码字。 三者关系为:输入为等概率分布时,最大似然译码准则等效于最小错误概率译码准则。在二元对称无记忆信道 中,最小距离译码准则等效于最大似然译码准则。 9、 保真度准则为:平均失真度不大于允许的失真度。 10、限失真信源编码:有失真信源编码的中心任务,在允许的失真范围内把编码的信息率压缩到最小。
4、线性分组码不具有的性质是(C)
1 / 2 1 / 4 [P XY ] 1 / 12 1 / 6
; [ PY ] [7 / 12 5 / 12] ;
; H (Y ) 7 / 12 log 2 (12 / 7) 5 / 12 log 2 (12 / 5)
I ( X ; Y ) H (Y ) H (Y | X )
对应的剩余度为
1 1
H1 0.811 1 0.189 H0 1 1 1 1 log log 2 2 2 2 H2 0.681 1 0.319 H0 1 1 1 1 log log 2 2 2 2
H ( p1 , p2 , , pL 1 , pL ) pL H (
并说明等式的物理意义
q q1 q2 , , , m ) pL p L pL
14、一阶齐次马尔可夫信源消息集
X∈{a1,a2,a3} ,状态集S∈{S1,S2,S3}且令 Si=ai,
1 4 1 4 1 2 P(aj / S i ) 1 3 1 3 1 3 2 3 1 3 0
信息论复习题
信息论复习题1、求基本高斯信源的差熵。
(10分)2、一个随机变量x 的概率密度函数为kx x p =)(,V x 20≤≤。
试求该信源的相对熵。
3、黑白气象传真图的消息只有黑色和白色两种,即信源{}黑,白=X ,设黑色的出现概率为3.0(=黑)P ,白色的出现概率为7.0(=白)P 。
(1)假设图上黑白消息出现前后没有关联,求熵)(X H 。
(2)假设消息前后有关联,其依赖关系为9.0/(=白)白P ,1.0/(=白)黑P ,2.0/(=黑)白P ,8.0/(=黑)黑P ,求此平稳离散信源的熵)(2X H 。
(3)分别求上述两种信源的剩余度,比较)(X H 和)(2X H 的大小。
4、给出求一般离散信道的信道容量的计算步骤并用拉格朗日乘子法加以证明。
5、给出离散无记忆信源的信息率失真函数的参量表述并用拉格朗日乘子法加以证明。
6、若信道的输入和输出分别是N 长序列X 和Y ,且信道是无记忆的,则∑=≤Nk k k Y X I Y X I 1),();(,这里k X 和k Y 分别是序列X 和Y 中第k 位随机变量;并且证明当且仅当信源也是无记忆信源时等号成立。
7、有一并联高斯加性信道,各子信道的噪声均值为0,方差为2i σ:21σ=0.1,22σ=0.2,23σ=0.3,24σ=0.4,25σ=0.5,26σ=0.6,27σ=0.7,28σ=0.8,29σ=0.9,210σ=1.0(W )。
输入信号X 是10个相互统计独立、均值为0、方差为i P 的高斯变量,且满足:)(1101W P i i=∑=。
求各子信道的信号功率分配方案。
8、给定语音信号样值x的概率密度函数为x e x p λλ-=21)(,∞<<∞-x ,求)(X H c ,并比较)(X H c 与具有同样方差的正态变量的连续熵的大小。
9、某二元信源=5.05.010)(x p X ,其失真矩阵定义为??=00a a D ,求该信源的max D ,min D 和该信源的信息率失真函数)(D R 。
信息论复习资料
判断30名词解释4*5计算3道20分第一章1、自信息和互信息P6 公式2、信道P9 概念第二章1、离散平稳信源P18概念2、离散无记忆信源P19概念3、时齐马尔可夫信源P20概念4、自信息P22概念5、信息熵P25概念6、信息熵的基本性质P281)对称性2)确定性3)非负性4)扩展性5)可加性6)强可加性7)递增性8)极值性9)上凸性7、联合熵条件熵P42公式P43例题8、马尔克夫信源P54公式P55例题9、信源剩余度P5810、熵的相对率信源剩余度P5811、课后作业:2、4、13、21、22第三章1、有记忆信道P73概念2、二元对称信道BSC P743、前向概率、后向概率、先验概率、后验概率P764、条件熵信道疑义度、平均互信息P775、平均互信息、联合熵、信道疑义度、噪声熵计算公式P786、损失熵噪声熵 P797、平均互信息的特性P821)非负性2)极值性3)交互性4)凸状性8、信息传输率R P869、无噪无损信道P87概念10、有噪无损信道P88概念11、对称离散信道 P89概念12、对称离散信道的信道容量P90公式张亚威2012/06/20张亚威2012/06/2116、 数据处理定理 P113定理 17、 信道剩余度 P118公式 18、 课后作业:1、 3、 9第五章1、 编码:实质上是对信源的原始符号按一定的数学规则进行的一种变换。
2、 等长码 P172概念3、 等长信源编码定理 P1784、 编码效率 P1805、 克拉夫特不等式 P1846、 香农第一定理 P1917、 码的剩余度 P194第六章1、 最大后验概率准则 最小错误概率准则 P2002、 最大似然译码准则 P2013、 费诺不等式 P2024、 信息传输率(码率) P2055、 香农第二定理 P2156、 课后习题 3、第八章1、 霍夫曼码 最佳码 P2732、 费诺码 P2793、 课后习题 11、第八章1、 编码原则 译码原则 P3072、 定理9.1 P3133、 分组码的码率 P314公式4、 课后习题 3、一、 填空题1、 在现代通信系统中,信源编码主要用于解决信息传输中的 有效性 ,信道编码主要用于解决信息传输中的 可靠性 ,加密编码主要用于解决信息传输中的 安全性 。
中科大信息论期末复习总结
第二章离散信源及其信息测度❝ 2.4, 2.5, 2.7, 2.8, 2.10, 2.13, 2.15, 2.17, 2.22, 2.23, 2.24第三章离散信道及其信道容量❝ 3.1(H(X|Y) 平均互信息),3.2(多符号码字互信息), 3.7(有相关H(XZ) ),3.10(准对称信道容量), 3.11(一般信道容量), 3.14(证明马氏链), 3.16(串接信道互信息)❝ 3.3 (对称信道HX H(X|Y) I(X;Y))3.9(画信道矩阵,强对称求信道容量,最佳输入概率)❝第四章无失真信源编码定理❝ 5.1(自信息I(X)大数定理),5.2(编码方式), 5.3, 5.5(信道容量每秒信息量),5.10(平均码长编码效率)结果:Log2 0.9 = -0.152003 结果:Log2 0.8 = -0.321928 结果:Log2 0.7 = -0.514573 结果:Log2 0.6 = -0.736966 结果:Log2 0.5 = -1结果:Log2 0.4 = -1.321928 结果:Log2 0.3 = -1.736966 结果:Log2 0.2 = -2.321928 结果:Log2 0.1 = -3.321928)(i x I =相互独立H(XY)=HX+HY=P(X1X2)log(1/p(x1|x2))一阶马尔科夫信源)y /x (I )x (I )y /x (p 1log )x (p 1log )m ,,2,1j ;n ,,2,1i ()x (p )y /x (p log )y ;x (I j i i j i 2i 2i j i 2j i -=-=⋯=⋯==互信息量 获得y 求关于x 的信息◦观察者站在输入端)/()()/(1log )(1log );(22i j j i j j i j x y I y I x y p y p x y I -=-=先验不确定度:)()(1log )(2'j ij i y p x p y x I =后验不确定度:)(1log )(2''j i j i y x p y x I =通信后的互信息量,等于前后不确定度的差)()()()()()(1log )()(1log );('''22j i j i j i j i j i j i j i y x I y I x I y x I y x I y x p y p x p y x I -+=-=-=平均互信息量定义:互信息量 I (x i ;y j ) 在联合概率空间P (XY ) 中的统计平均值(简称平均互信息/平均交互信息量/交互熵)∑∑∑∑======n i mj i j i j i n i m j j i j i x p y x p y x p y x I y x p Y X I 11211)()/(log )();()();(观察者站在输出端 )/()()/(1log )()(1log )()()/(log )();(112112112Y X H X H y x p y x p x p y x p x p y x p y x p Y X I n i mj j i j i ni m j i j i ni mj i j i j i -=-==∑∑∑∑∑∑======❝ H (X /Y ) —信道疑义度/损失熵。
信息论复习
0
③ 确定性
④ 扩展性 ⑤ 极值性 ⑥ 可加性
H ( p1 , p 2 , ..., p q ) H (1 / q ,1 / q , ...,1 / q ) log q
***********
H(XY)= H(X)+ H(Y)*******
H ( p 1 , p 2 , , p n 1 , q 1 , q 2 , , q m ) q1 pn , q2 pn , , qm pn )
⑦ 强可加性 H(XY)=H(X)+H(Y/X) *******
⑧ 递增性
⑨ 上凸性
3.平均互信息( ***** *******课后习题3.3,6.1求输入符号 概率分别为1/4, 1/2, 1/4 时平均互信息和信道容量)
I ( X ;Y )
P ( xy ) log
X ,Y
P(x y) P (x)
X ,Y
P ( xy ) log
P ( xy ) P (x)P ( y)
( b1b1b1b1 b1 ) 1
( b1b1b1b1 b 2 ) 2
XN
(ar ar ar ar ar ) r N
P ( h / k )
(bs bs bs bs bs ) s N
YN
kn P ( h / k ) P ( b h b h b h a k a k a k )
6.马尔可夫信源及其信息熵(*****) (1)马尔可夫信源的定义******(特别是M阶马尔可夫信源 若一个信源满足下面两个条件,则称为马尔可夫信源: ① 某一时刻信源输出的符号的概率只与当前所处的 状态有关,而与以前的状态无关; ② 信源的下一个状态由当前状态和下一刻的输出唯 一确定。 (2)时齐遍历马尔可夫信源的信息熵(***********) H Q ( E ) H ( X | E ) Q ( E ) P ( a | E ) lo g P ( a | E )
(完整word版)信息论期末复习资料
书中:1.信息科学,材料科学,能源科学仪器被称为当代的“三大支柱”。
2.带宽与数据传输速率信道带宽与数据传输速率的关系可以奈奎斯特(Nyquist)准则与香农(Shanon)定律描述。
奈奎斯特准则指出:如果间隔为π/ω(ω=2πf),通过理想通信信道传输窄脉冲信号,则前后码元之间不产生相互窜扰。
因此,对于二进制数据信号的最大数据传输速率Rmax 与通信信道带宽B (B=f,单位Hz)的关系可以写为:Rmax =2.f(bps);对于二进制数据若信道带宽B=f=3000Hz ,则最大数据传输速率为6000bps 。
香农定理则描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大传输速率与信道带宽、信噪比之间的关系。
香农定理指出:在有随机热噪声的信道上传输数据信号时,数据传输速率Rmax 与信道带宽B 、信噪比S/N 的关系为: Rmax =B.log2(1+S/N)3.自信息量的性质:非负性、必然事件信息量为0、不可能事件信息量为无穷、信息量是概率的单调递减函数。
4.当X 和Y 相互独立时,互信息为0.5.信源熵表征信源的平均不确定度,平均自信息量是消除信源不确定度所需要的信息的量度。
6信源熵H(X)与信息率R 和信道容量C 的关系:不论何种信道,只要信息率R 小鱼信道容量C ,总能找到一种编码,能在信道上以任意小的错误概率和任意接近于C 的传输率来传送信息。
反之,若R>C,则传输总要产生失真。
又由无失真信源编码定理可知,要做到几乎无失真信源编码,信息率R 必须大于信源熵H (X )。
故三者的关系为:H(x)<=R<=C7.保真度准则下的信源编码定理:即译码平均失真度大于允许失真度。
8.香农三个基本编码定理:无失真信源编码定理、信道编码定理和限失真信源编码定理。
三个基本概念:信源熵、信道容量和信息率失真函数。
9.信源编码、信道编码和安全编码信源编码是以提高通信有效性为目的的编码。
通常通过压缩信源的沉余度来实现。
《信息论》期末考试试题( 卷)标准答案
2.(共 10 分)有两枚硬币,第一枚是正常的硬币,它的一面是国徽,另一面是 面值;第二枚是不正常的硬币,它的两面都是面值。现随机地抽取一枚硬币,进 行 2 次抛掷试验,观察硬币朝上的一面,其结果为:面值、面值。
1)求该试验结果与事件“取出的是第一枚硬币”之间的互信息;(4 分)
=
E( XS + αS 2 ) σ SσU
=
αQ σ SσU
I (U ; S) = H (U ) + H (S ) − H (US )
=
1 2
log
2πe σ
2 U
+
1 2
log
2πeσ
2 S
+
log 2πeσUσ S
1− ρ2
=
1 2
log
σ
σ σ2 2
SU
σ2 2
US
− (αQ)
2
=
1 log P + α 2Q
2 1 d = 1 0 7)若失真矩阵为 3 1 ,输入等概,则 Dmin = 2/3 , Dmax = 2/3 。
三、简答题(6 分)
1.仙农第二定理指出了“高效率、高可靠性”的信道编码存在性,
1)“高效率”的含义是什么?
(1 分)
2)“高可靠性” 的含义是什么?
(1 分)
3)存在这种信道编码的必要条件是什么?
1− ρ2
=
1 log
σ
2 U
σ
2 Y
2
σ
2 U
σ
2 Y
−
(P
+ αQ)2
=
1 log
(P + Q + N )(P + α 2Q)
信息论与编码复习期末考试要点
30
1
1
2 W1
2W3
W1
Wi pij Wj
i
1 4W1
13W2
3 4
W3
15W4
W2
W3
2 3
W2
4 5
W4
W4
W1 W2 W3 W4 1
• 稳态分布概率
W 1 3 3 5 , W 2 3 6 5 , W 3 1 2 3 3 3 6 5 5 ,1 3 W 3 6 4 5 1 4 7 4 3 6 5 1 5 7 4 3 9 5
14
三、互信息
• 互信息
• 定义为 xi的后验概率与先验概率比值的对数
I(xi;yj)lo2gp(p x(ix|iy)j)
• 互信息I(xi;yj):表示接收到某消息yj后获得 的关于事件xi的信息量。
15
平均互信息
• 平均互信息定义
I ( X ; Y ) H ( X ) H ( X |Y ) H ( Y ) H ( Y |X )
I(X ; Y ) H (X ) H (Y )
38
• 2)无嗓有损信道 –多个输入变成一个输出(n>m)
p(bi | aj ) 1或0
p(ai
|
bj
)
1或0
• 噪声熵H(Y|X) = 0 • 损失熵H(X|Y) ≠ 0
I(X ; Y )H (Y )H (X )
Cm axI(X ;Y )m axH (Y ) p(a i) 39
加密
y 信道编码
k 加密 密钥
z
信
解密 密钥
道 z'
信宿 v
信源解码
x' 解密
y'
信道解码
信息论复习题期末答案
信息论复习题期末答案1. 信息论的创始人是谁?答案:信息论的创始人是克劳德·香农。
2. 信息熵的概念是什么?答案:信息熵是衡量信息量的一个指标,它描述了信息的不确定性或随机性。
在信息论中,熵越高,信息的不确定性越大。
3. 请简述信源编码定理。
答案:信源编码定理指出,对于一个具有确定概率分布的离散无记忆信源,存在一种编码方式,使得信源的平均编码长度接近信源熵的值,且当信源长度趋于无穷大时,编码长度与信源熵之间的差距趋于零。
4. 什么是信道容量?答案:信道容量是指在特定的通信信道中,能够以任意小的错误概率传输信息的最大速率。
它是信道的最大信息传输率,通常用比特每秒(bps)来表示。
5. 香农公式是如何定义信道容量的?答案:香农公式定义信道容量为信道输入和输出之间的互信息量的最大值,可以表示为C = B log2(1 + S/N),其中C是信道容量,B是信道带宽,S是信号功率,N是噪声功率。
6. 差错控制编码的目的是什么?答案:差错控制编码的目的是为了检测和纠正在数据传输过程中可能发生的错误,以提高数据传输的可靠性。
7. 什么是线性码?答案:线性码是一种特殊的编码方式,其中任意两个合法编码的线性组合仍然是一个合法编码。
线性码通常可以用生成矩阵和校验矩阵来表示。
8. 卷积码和块码有什么区别?答案:卷积码和块码都是差错控制编码的类型,但它们的主要区别在于编码的结构和处理方式。
卷积码是连续的,其编码过程是按时间序列进行的,而块码是离散的,其编码过程是针对数据块进行的。
9. 什么是信道编码定理?答案:信道编码定理指出,对于任何给定的信道和任何小于信道容量的错误概率,都存在一种编码方式,可以使得错误概率趋近于零。
10. 请解释什么是信道编码的译码算法。
答案:信道编码的译码算法是一种用于从接收到的编码信号中恢复原始信息的方法。
常见的译码算法包括维特比算法、最大似然译码和最小均方误差译码等。
这些算法旨在最小化译码错误的概率。
信息论 总复习
等概率分布
设 B {b1,b2 , , bs } 等概率分布, 应由P ( x )保证
(3)对称离散信道容量
当 P( x) 等概率分布时
' C log s H ( p1',p2, ,ps' ) bit / 符号
(4)准对称离散信道容量
C log r H ( p ,p , ,p )
3、有噪信道编码定理 定理6.5 有噪信道编码逆定理
设离散无记忆信道 [ X , P ( y | x ), Y ], 其 信道容量为C。当信息传输率 R>C , 则无论码长n多长,总也找不到一种 编码(M 2nR,n) ,使译码错误概率任 意小。
第9章信道的纠错编码
1、线性分组码 生成矩阵G、校验矩阵H、伴随式译码 2、循环码
2、最大似然译码准则
则选择译码函数 F (b ) a 的条件应满足
j
P ( b j | a) P ( b j | a i )
PE P(ai )P
X
(i ) e
3、有噪信道编码定理 定理6.4 (有噪信道编码定理) P 设离散无记忆信道 [ X , P ( y | x ), Y ] ,( y | x ) 为其信道传递概率,其信道容量为C。当 信息传输率R<C 时;只要码长n足够长, M ( 2 nR ) 总可以在输入符号集中找到 ( 2 nR , n) 和相应的 个码字组成的一组码 译码规则,使译码的错误概率任意 小 ( PE 0) 。
N
称 H 为平稳信源的极限熵或熵率。
第三章离散信道及其信道容量
1、单符号离散信道的数学模型 a1 b1 a2 b2
X
ar
P (b j | a i )
信息论期末复习
i 1 求出p(ai ) 求出p(a ) 若 p(a ) 0则C就是所求的信道容量,否则重新计算 i i 求出p(a i )
i 1
a) 由p1(b j ) 1 p(ai ) p(/b j i / ai ) i i
n
n
求出p(ai )
22
离散无记忆扩展信道及其信道容量
23
若输入符号的先验概率非等概率分布,则采用最小错误概 率准则可以使平均错误概率达到最小。
译码函数的选择方法:计算信道的联合概率矩阵,F(bj)应该译成 联合概率矩阵第j列概率最大的那个元素对应的信源符号。 平均错误概率的计算方法:按列计算,即把联合概率矩阵每列的 错误概率相加,再对各列相加。
51Leabharlann 诺不等式29按噪声的统计特性
高斯信道 白噪声信道 高斯白噪声信道 有色噪声信道 乘性信道 加性信道
按噪声对信号的作用
30
连续信道与波形信道的信息传输率
基本连续信道的平均互信息
连续信道平均互信息的特性
31
32
连续信道与波形信道的信道容量
单符号高斯加性信道的信道容量
限带高斯白噪声加性波形信道的信道容量
独立并联信道及其信道容量
数据处理定理、信息不增性原理
24
信源与信道的匹配
25
第四章 波形信源与波形信道
连续信源的差熵
26
两种特殊连续信源的差熵
均匀分布
高斯分布
27
差熵的性质
28
具有最大差熵的连续信源
信息论复习
第三章
重点内容: 平均互信息量的定义和计算;几种特殊的单符号离散信道容量 的计算;一般信道的信道容量的计算方法;独立并联信道容量; 信源与信道的匹配。 难点内容: 信道损失、噪声熵和平均信息量的物理意义及其相互关系;一 般离散信道的信道容量的计算(侧重于思路的理解);信源与信 道匹配的含义。 典型题型: Ø 已知信源的先验概率和信道的转移概率,计算信源熵\信道损 失和平均互信息量; Ø 典型信道的信道容量;
第4-6章 习题讲解
第四章
重点内容: 唯一可译码和即时码的概念;码树和克拉夫特不等式;香农码、 霍夫曼码和费诺码的编码方法。 难点内容: 无失真变长编码定理的理解 典型题型: Ø 已知信源的概率空间,采用霍夫曼编码或费诺编码,并计算平 均码长和编码效率.
第六章
1、熟悉失真函数的几种定义方法,特别是汉明失真;熟悉失 真矩阵的表示方法;能计算单符号的平均失真和信源序列的平 均失真;理解保真度准则; 2、理解信息率失真函数的含义及其性质;能计算r元离散对称 信源、高斯信源的信息率失真函数; 3、理解限失真信源编码定理。 重点内容: 失真函数、失真矩阵和平均失真;信息率失真函数的定义和性 质、几种常见信源的信息率失真函数的计算。 难点内容: 信息率失真函数的定义域以及其它性质;限失真信源编码定理。 典型题型: Ø 计算平均失真; Ø 计算常见信源的信息率失真函数;
《信息论》复习
第二章
1、熟悉单符号离散信源的数学模型; 2、信息的度量和信源熵 (1)掌握自信息量、联合自信息量和条件自信息量的计算和性质; (2)掌握信息熵、信道疑义度、噪声熵和联合熵的计算; 3、掌握信源熵的基本性质和定理。 4、熟悉离散无记忆的扩展信源的描述方式;掌握扩展信源熵的计算方法; 5、离散平稳信源 (1)理解离散平稳信源的数学定义; (2)掌握二维离散平稳信源熵的计算方法; (3)理解离散平稳信源的几个性质,特别是极限熵的定义式和处理方法; 6、马尔可夫信源 (1)理解马尔可夫信源的定义,熟悉数学模型和状态转移图;(课外阅读 随机过程关于” 马尔可夫信源”的介绍) (2)掌握马尔可夫信源熵的计算方法;(总结解题步骤) 7、理解信源的相关性和剩余度。
信息论期末复习
第二章 信源熵一、自信息量1. 定义: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,简称自信息。
定 义为其发生概率对数的负值。
若随机事件发生i a 的概率为)(i a p ,那么它的自信 息量为:)(log )(2i i a p a I -= (bit )2. 性质:在事件发生前,)(i a I 表示该事件发生的不确定性。
在事件发生后,)(i a I 表示事件发生所提供的信息量。
二、信源熵1. 定义: 已知单符号离散无记忆信源的数学模型我们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,一般称为信源的平均信息量: )(log )(])(1[log )]([)( 212i ni i i i a p a p a p E a I E X H ∑=-=== 2. 信源熵与平均自信息量之间的区别两者在数值上是相等的,但含义不同。
信源熵表征信源的平均不确定度,平均自信息量是消除不确定度所需要的信息的度量。
信源一定,不管它是否输出离散消息,只要这些离散消息具有一定的概率特性,必有信源的熵值,该熵值在总体平均的意义上才有意义,因而是一个确定值, 。
在离散信源的情况下,信源熵的值是有限的。
而信息量只有当信源输出离散消息并被接收后,才有意义,这就是给予接收者的信息度量。
3. 最大离散熵定理:信源X 中包含n 个不同离散消息时,信源熵H(X)有: n X H 2log )(≤当且仅当X 中各个消息出现的概率全相等时,上式取等号。
4. 扩展信源的信源熵:N 次扩展信源的信源熵:)()(X NH X H N=)(,),(,),(),( , , , ,,)( 2121⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡n i n i a p a p a p a p a a a a X P X三、平均互信息量 1. 定义:互信息),,2,1;,,2,1()/()()()(log );(2m j n i b a I a I a p b a p b a I j i i i j i j i ==-==在联合概率空间中的统计平均值。
信息论与编码期末复习(基本上涵盖了所有考点,有了这份资料,期末绝不会挂科)
信息论与编码期末复习(基本上涵盖了所有考点,有了这份资料,期末绝不会挂科)1填空题1、信息论研究的主要问题是如何提高信息传输系的性和性,对应这两个性能数字通讯系统量化指标分别为和。
2、若给定离散概率空间[X,p(x)]表示的信源,则该信源中的信源消息(事件)x的自信息量可表I(x)=;该信源平均自信息量(即信源的熵)可表示为H(X)=E[I(x)]= 。
3、在离散联合概率空间[XY,P(xy)] 上随机变量I(xy) 的数学期望H(XY)= ,若集合X与集合Y相互独立,则H(XY)= 。
4、若给定离散联合概率空间[XY,P(xy)],则x与y之间的互信息量I(x;y)= ;平均互信息量可用熵和条件熵表示即I(X;Y)= = ,其中条件熵H(X|Y)通常称为熵,条件熵H(Y|X) 称为____________熵;若集合X与集合Y相互独立,则H(X|Y) = ,H(Y|X) = ,平均互信息量I(X;Y)= 。
5、离散信源的冗余度是R表示信源消息的可压缩____________,设信源符号集的最大熵为Ho,实际熵为H∞,则冗余度R可表示为______________;信源编码目的就是通过减少或消除信源____________来提高信息传输效率,因此信源编码亦称__________性编码,而信道编码则称__________性编码。
6、对于连续随机变量,在峰值功率受限于P m的条件下,取得最大相对熵的最佳概率密度函数是一个恒值即W opt(x)=_________,称W(x)为__________分布,这时最大相对熵H cmax=__________。
7、对于平均功率受限,均值不为零的一维连续随机变量的方差为定值时,其取得最大相熵的最佳概率密度函数为_________ ,最大相对熵H cmax=__________。
正态分布,即Wopt(x)=8、假设任一随机变量X与一正态分布随机变量具有相同的相对熵Hc,则其等效正态分布的随机变量X的熵功率为P=;可以用信号平均功率和熵功率的相对差值_________来表示连续信源的冗余度。
信息论期末复习.ppt
波形信道 多维连续信道 基本连续信道
29
按噪声的统计特性
高斯信道 白噪声信道 高斯白噪声信道 有色噪声信道
按噪声对信号的作用
乘性信道 加性信道
30
连续信道与波形信道的信息传输率
基本连续信道的平均互信息
连续信道平均互信息的特性
31
32
连续信道与波形信道的信道容量
nm
联合熵 H ( XY )
p(aibj )I (aibj )
i1 j1
nm
p(aibj ) log p(aibj )
i1 j1
9
信息熵的基本性质
10
离散无记忆的扩展信源
11
离散平稳信源
离散平稳信源的极限熵
12
另外
H(X ) H(X1X2 X N )
H ( X1) H ( X 2 X1) H ( X3 X1X 2 ) H ( X N X1X 2 X N 1)
若合并后的新符号的概率与其他符号的概率相等,一般 将合并的概率放在上面。
46
霍夫曼码的特点
霍夫曼码具有最佳性
费诺编码
费诺码属于概率匹配编码,比较适合于对分组概率相等或接 近的信源编码。费诺码属于即时码,但是不一定是最佳码。
47
费诺码的编码步骤
1 按信源符号的概率从大到小的顺序排队
不妨设 p(x1) p(x2 ) ...... p特性 信道容量及其一般计算方法
19
无噪无损信道的信道容量(信道的输入输出一一对应) 无损信道(信道的输入输出一对多)
20
无噪有损信道(信道的输入输出多对一) 对称离散信道(信道矩阵的行与列都具有可排列性) 准对称信道
21
信息论与编码期末复习试题含参考答案
信息论与编码期末复习试题含参考答案在无失真的信源中,信源输出由 H (X ) 来度量;在有失真的信源中,信源输出由 R (D ) 来度量。
要使通信系统做到传输信息有效、可靠和保密,必须首先 信源 编码,然后_____加密____编码,再______信道_____编码,最后送入信道。
带限AWGN 波形信道在平均功率受限条件下信道容量的基本公式,也就是有名的香农公式是;当归一化信道容量C/W 趋近于零时,也即信道完全丧失了通信能力,此时E b /N 0为 -1.6 dB ,我们将它称作香农限,是一切编码方式所能达到的理论极限。
保密系统的密钥量越小,密钥熵H (K )就越 小 ,其密文中含有的关于明文的信息量I (M ;C )就越 大 。
已知n =7的循环码,则信息位长度k 为 3 ,校验多项式h(x)= 。
设输入符号表为X ={0,1},输出符号表为Y ={0,1}。
输入信号的概率分布为p =(1/2,1/2),失真函数为d (0,0) = d (1,1) = 0,d (0,1) =2,d (1,0) = 1,则D min = 0 ,R (D min )= 1bit/symbol ,相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]=;D max = 0.5 ,R (D max )= 0 ,相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]=。
已知用户A 的RSA 公开密钥(e,n )=(3,55),,则 log(1)C W SNR =+42()1g x x x x =+++31x x ++1001⎡⎤⎢⎥⎣⎦1010⎡⎤⎢⎥⎣⎦5,11p q ==()φn =40 ,他的秘密密钥(d,n )=(27,55) 。
若用户B 向用户A 发送m =2的加密消息,则该加密后的消息为 8 。
二、判断题可以用克劳夫特不等式作为唯一可译码存在的判据。
(√ ) 线性码一定包含全零码。
(√ )算术编码是一种无失真的分组信源编码,其基本思想是将一定精度数值作为序列的编码,是以另外一种形式实现的最佳统计匹配编码。
《信息论》复习资料
《信息论》复习资料信息论导论参考资料第⼀章概论●在认识论层次研究信息时,把只考虑到形式因素的部分称为语法信息,把只考虑到含义因素的部分称为语义信息;把只考虑到效⽤因素的部分称为语⽤信息。
⽬前,信息论中主要研究语法信息●归纳起来,⾹农信息论的研究内容包括: 1) 信息熵、信道容量和信息率失真函数2) ⽆失真信源编码定理、信道编码定理和保真度准则下的信源编码定理 3) 信源编码、信道编码理论与⽅法●⼀般认为,⼀般信息论的研究内容除⾹农信息论的研究内容外,还包括维纳的微弱信号检测理论:包括噪声理论、信号滤波与预测、统计检测与估计理论、调制理论等。
信息科学以信息为研究对象,信息科学以信息运动规律为研究内容,信息运动包括获取、传递、存储、处理和施⽤等环节。
消息、信息、信号●消息是由图像、声⾳、⽂字、数字等符号组成的序列。
●承载消息的载体称为信号●信息是通信系统传输和处理的对象,泛指消息和信号的具体内容和意义. ●三者关系:通信系统传输的是信号,信号承载着消息,消息中的不确定成分是信息。
第⼆章离散信源及离散熵●单符号离散信源的数学模型:1212()()()()n n x x x X P x P x P x P X = 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(bit,binary unit);对数底为e 时,其单位为奈特(nat,nature unit);对数底为10时,其单位为哈特(Hart, Hartley)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。
●单符号离散信源的离散熵:1()[()]()()ni i i i H X E I x P x lbP x ===-∑,单位是⽐特/符号(bit/symbol)。
离散熵的性质和定理:H(X)的⾮负性;H(X)的上凸性;最⼤离散熵定理:()H X lbn ≤(证明)●如果除概率分布相同外,直到N 维的各维联合概率分布也都与时间起点⽆关,即:111111()()()()()()k l k k l l k k k N l l l N P X P X P X X P X X P X X X P X X X ++++-++-===则称该多符号离散信源为N 维离散平稳信源。
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第二章 信源熵一、自信息量1. 定义: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,简称自信息。
定 义为其发生概率对数的负值。
若随机事件发生i a 的概率为)(i a p ,那么它的自信 息量为:)(log )(2i i a p a I -= (bit )2. 性质:在事件发生前,)(i a I 表示该事件发生的不确定性。
在事件发生后,)(i a I 表示事件发生所提供的信息量。
二、信源熵1. 定义: 已知单符号离散无记忆信源的数学模型我们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,一般称为信源的平均信息量: )(log )(])(1[log )]([)( 212i ni i i i a p a p a p E a I E X H ∑=-=== 2. 信源熵与平均自信息量之间的区别两者在数值上是相等的,但含义不同。
信源熵表征信源的平均不确定度,平均自信息量是消除不确定度所需要的信息的度量。
信源一定,不管它是否输出离散消息,只要这些离散消息具有一定的概率特性,必有信源的熵值,该熵值在总体平均的意义上才有意义,因而是一个确定值, 。
在离散信源的情况下,信源熵的值是有限的。
而信息量只有当信源输出离散消息并被接收后,才有意义,这就是给予接收者的信息度量。
3. 最大离散熵定理:信源X 中包含n 个不同离散消息时,信源熵H(X)有:n X H 2log )(≤当且仅当X 中各个消息出现的概率全相等时,上式取等号。
4. 扩展信源的信源熵:N 次扩展信源的信源熵:)()(X NH X H N=)(,),(,),(),( , , , ,,)( 2121⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡n i n i a p a p a p a p a a a a X P X三、平均互信息量 1. 定义:互信息),,2,1;,,2,1( )/()()()(log );(2m j n i b a I a I a p b a p b a I j i i i j i j i ==-==在联合概率空间中的统计平均值。
平均互信息 )()(log)();(11∑∑===n i mj i j i j i a p b a p b a p Y X I2. 三种不同的表达方式:)()()()/()()/()();(XY H Y H X H X Y H Y H Y X H X H Y X I -+=-=-=物理意义:(1)Y 对X 的平均互信息是对Y 一无所知的情况下,X 的先验不定度与收到 Y 后关于X 的后验不定度之差,即收到Y 前、后关于X 的不确定度减少 的量,也就是从Y 获得的关于X 的平均信息量。
3. 性质由定义式 )()(log)/(();(11∑∑===n i mj i j i i jia pb a p a bp a p Y X I )我们可以知道(1)平均互信息量);(Y X I 是输入信源概率分布)}({i a p 的上凸函数 (2)平均互信息量);(Y X I 是信道转移概率分布)}/({i j a b p 的下凸函数四、最大连续熵定理1. 限峰值功率的最大熵定理若代表信源的N 维随机变量的取值被限制在一定的范围之内,则在有限的定义域内, 均匀分布的连续信源具有最大熵。
2. 限平均功率的最大熵定理若信源输出信号的平均功率P 和均值m 被限定,则其输出信号幅度的概率密度函数为 高斯分布时,信源具有最大熵。
3. 均值受限条件下的最大连续熵定理若连续信源X 输出非负信号的均值受限,则其输出信号幅度呈指数分布时,连续信源 X 具有最大熵。
五、编码的基本概念1. 及时码:若码中任一码子都不是另一码子的字头,称该码为及时码。
2. 唯一可译码3. 编码速率:设离散信源输出的消息为L 重符号序列消息,信源编码器采用m 进制信 道符号对离散消息进行编码,生成的m 进制代码组的长度为K,则信源编码速率为:符号/log 2bit m L KR =编码效率:RX H )(=η香农第一定理——离散无失真信源编码定理 1. 定长编码定理由L 个符号组成的,每个符号的熵为H(X) 的平稳无记忆符号序列L X X X ......21,可用K 个符号K Y Y Y ......21(每个符号有m 种可能取值)进行定长编码,对任意ε>0, δ>0,只要ε+≥)(log 2X H m L K则当L 足够大时,必可使译码差错小于δ,反之,当ε2)(log 2-≥X H m L K译码必定出错。
2. 变长编码定理若一离散无记忆信源的符号熵为H(X),对信源符号进行m 元变长编码,已定存在一种失真编码方法,其码字平均长度满足不等式:mX H K m X H 2__2log )(log )(1≥>+其平均信息率满足不等式:ε+<≤)()(X H R X H第三章 信道容量一、信道容量(C )1. 定义: 在信道中最大的信息传输速率)/();(max max )()(信道符号比特Y X I R C i i x p x p ==单位时间的信道容量t C :)/();(max )(1秒比特Y X I C i x p t t =2. 几种特殊信道的信道容量 (1)具有一一对应关系的无噪信道 (2)具有扩展性能的无噪信道 (3)具有归并性能的无噪信道二、香农公式)/()1(log 2s bit P P W C NXt += 1. 比值NXP P 称为信道的信噪功率比 2. 香农公式说明:当信道容量一定时,增大信道的带宽,可以降低对信噪功率比的要求; 反之,当信道频带较窄时,可以通过提高信噪功率比来补偿。
香农第二定理——信道编码定理信道编码定理:若有一离散无记忆平稳信道,其容量为 C ,输入序列长度为 L ,只要待传送的信息率 R<C ,总可以找到一种编码,当 L 足够长时,译码差错概率Pe<ε,ε为任意大于零的正数。
反之,当 R>C 时,任何编码的 Pe 必大于零,当 L →∞,Pe →1。
信道编码定理说明:同无失真信源编码定理类似,信道编码定理也是一个理想编码的存在性定理。
它指出信道容量是一个临界值,只要信息传输率不超过这个临界值,信道就可几乎无失真地把信息传送过去,否则就会产生失真。
信道编码的目的就是为了提高信息的可靠性。
第四章 信息率失真函数一、失真度定义1. 设离散无记忆信源为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(),(,,,)(2121n n i x p x p x p x x x x p X⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(),(,,,)(2121m m j y p y p y p y y y y p Y Y 到接收端信源符号通过信道传送[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)/()/()/()/()/()/()/()/()/()/(212222111211n m n n m m x y p x y p x y p x y p x y p x y p x y p x y p x y p X Y p信道的传递概率矩阵对每一对 ),(j i y x ,指定一个非负函数),(j i y x d ≥0 i=1,2,…,n j=1,2,…,m称 ),(j i y x d 为单个符号的失真度/失真函数。
表示信源发出一个符号 i x ,在接收端再现 j y 所引起的误差或失真。
2. 常用的失真矩阵(1)汉明失真函数:⎩⎨⎧≠==j i ji b a d j i 10),((2)平方误差失真函数:2)(),(i j j i a b b a d -=二、信息率失真函数R(D));(min )()/(Y X I D R Di j P a b p ∈=已知信源概率分布为⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(),(,,,)(2121n n i a p a p a p a a a a p X 失真函数为),(j i b a d 1. 求min D ,max D (1)),(min )(1min jijni ib a d a p D ∑==(2)∑==nj jjjDb p D 1max )(min,其中,∑==ni jiij b a d a p D 1),()(2. 求)(min D R ,)(m ax D R 对于n 元等概率分布信源,)1ln()1()1(lnln )(ααααDDn DDn D R --+-+=香浓第三定理——信源编码定理限失真信源编码定理:设一离散平稳无记忆信源的输出随机变量序列为 X=(X1,X2,…,XL),若该信源的信息率失真函数是 R(D),并选定有限的失真函数。
对于任意允许平均失真度 D ≥0,和任意小的ε>0,当信息率 R>R(D) ,只要信源序列长度 L 足够长,一定存在一种编码方式 C ,使译码后的平均失真度 ;反之,若R<R(D),则无论用什么编码方式,必有 ,即译码平均失真必大于允许失真。
信息率失真函数也是一个界限。
只要信息率大于这个界限,译码失真就可限制在给定的范围内。
即通信的过程中虽然有失真,但仍能满足要求,否则就不能满足要求。
信源编码的目的是提高通信的有效性。
ε+≤D C D )(D C D >)(第五章 信源编码1. m 元长度为)......,,2,1(n i k i =的异前置码存在的充要条件是:∑=-≤ni k im11称为克拉夫特不等式。
2. 香农编码 3. 费诺编码 4. 赫夫曼编码5. L-D 编码中的每个码字传送两个数:Q 和T 。
Q 是本帧内信息位的数目,而T 则含有各信息位的位置信息。
第六章 信道编码1. 差错图案2. 最小码距的相关概念(1)最小码距是码的一个重要参数, 它是衡量码检错、纠错能力的依据。
线性分组码的最小距离等于它的最小重量。
最小距离决定了检纠错能力,因为它体现了码字之间的差别. (2)对一个最小距离为dmin 纠错码,如下结论成立: · 可以检测出任意小于等于l 个差错,其中: 1min -=d l · 可以纠正任意小于等于t 个差错,其中: ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=21min d t · 可以检测出任意小于等于l 同时纠正小于等于t 个差错,其中l 和t 满足:⎩⎨⎧<-≤+l t d t l 1min3. 线性分组码(1)分组码一般可用(n,k)表示。
其中,k 是每组二进制信息码元的数目,n 是编码码组的码元总位数,又称为码组长度,简称码长。
n-k=r 为每个码组中的冗余位数目。
(2)C=MG ,其中C 为码字,M 为信息序列,G 为生成矩阵 (3)],[Q I G =,],[I Q H T=,H 为一致校验矩阵1. 设输入符号与输出符号为X =Y ∈{0,1,2},且输入符号等概率分布。