信息与编码理论课后习题答案

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《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》习题参考答案1. 信息是什么信息与消息有什么区别和联系答:信息是对事物存在和运动过程中的不确定性的描述。

信息就是各种消息符号所包含的具有特定意义的抽象内容,而消息是信息这一抽象内容通过语言、文字、图像和数据等的具体表现形式。

2. 语法信息、语义信息和语用信息的定义是什么三者的关系是什么答:语法信息是最基本最抽象的类型,它只是表现事物的现象而不考虑信息的内涵。

语义信息是对客观现象的具体描述,不对现象本身做出优劣判断。

语用信息是信息的最高层次。

它以语法、语义信息为基础,不仅要考虑状态和状态之间关系以及它们的含义,还要进一步考察这种关系及含义对于信息使用者的效用和价值。

三者之间是内涵与外延的关系。

第2章1. 一个布袋内放100个球,其中80个球是红色的,20个球是白色的,若随机摸取一个球,猜测其颜色,求平均摸取一次所能获得的自信息量答:依据题意,这一随机事件的概率空间为120.80.2X x x P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中:1x 表示摸出的球为红球事件,2x 表示摸出的球是白球事件。

a)如果摸出的是红球,则获得的信息量是()()11log log0.8I x p x =-=-(比特)b)如果摸出的是白球,则获得的信息量是()()22log log0.2I x p x =-=-(比特)c) 如果每次摸出一个球后又放回袋中,再进行下一次摸取。

则如此摸取n 次,红球出现的次数为()1np x 次,白球出现的次数为()2np x 次。

随机摸取n 次后总共所获得信息量为()()()()1122np x I x np x I x +d)则平均随机摸取一次所获得的信息量为()()()()()()()()()112211221log log 0.72 H X np x I x np x I x np x p x p x p x =+⎡⎤⎣⎦=-+⎡⎤⎣⎦=比特/次2. 居住某地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。

信息理论与编码 答案_姚善化_清华大学出版社汇编

信息理论与编码 答案_姚善化_清华大学出版社汇编

H X Y H X H Y X H Y 0.971 0.715 0.722
0.964 (比特/符号) (5)接收到消息 Y 后所获得的平均互信息量为:
I X ,Y H X H X Y 0.971 0.964 0.007 (比特/符号)
7. 某信源的消息符号集的概率分布和二进制代码如题表 2-5 所示。
所以
H
Y2
1 2
log
2
1 2
log
2
1
比特/符号
H Y2
X
1 4
log1
1 4
log 1
1 2
log1
0
比特/符号
I X ;Y2 H Y2 H Y2 X 1 比特/符号
因此第二个实验好些。
( 2 ) I X ;Y1Y2 H Y2Y2 H Y2Y2 X , 因 此 要 求 出 P Y1Y2 , P Y1Y2 X 和
习题 5 表
p y2 x
0 1 2
0 1 1 0
1 0 0 1
(1) 求 I X ;Y1 和 I X ;Y2 ,并判断作哪一个实验好些。
(2) 求 I X ;Y1,Y2 ,并计算作 Y1 和 Y2 两个实验比作 Y1 或 Y2 中的一个实验各可多得多少关于 X
的信息。
(3) 求 I X ;Y1 Y2 和 I X ;Y2 Y1 ,并解释它们的含义。
(3) 计算由 100 个符号构成的符号序列的熵。
答:
2
(1)信源熵为
H
X
1 4
log
4
3 4
log
4 3
0.8113
比特/符号
(2)该特定序列用 A 表示则
I
A

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案【篇一:《信息论与编码》课后习题答案】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、信息的是建立信息论的基础。

7、8、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。

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。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???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m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a,b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源,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、对于限平均功率的一维连续信源,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。

2728、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:x?0,m是x的数学2期望,则x的信源熵c。

信息与编码理论课后习题答案

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2.1 莫尔斯电报系统中,若采用点长为0.2s ,1划长为0.4s ,且点和划出现的概率分别为2/3和1/3,试求它的信息速率(bits/s)。

解: 平均每个符号长为:1544.0312.032=⨯+⨯秒 每个符号的熵为9183.03log 3123log 32=⨯+⨯比特/符号所以,信息速率为444.34159183.0=⨯比特/秒2.2 一个8元编码系统,其码长为3,每个码字的第一个符号都相同(用于同步),若每秒产生1000个码字,试求其信息速率(bits /s)。

解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概,每个码字的信息量为 3*2=6 比特;所以,信息速率为600010006=⨯比特/秒2.3 掷一对无偏的骰子,若告诉你得到的总的点数为:(a ) 7;(b ) 12。

试问各得到了多少信息量?解: (a)一对骰子总点数为7的概率是366 所以,得到的信息量为 585.2)366(log 2= 比特(b) 一对骰子总点数为12的概率是361 所以,得到的信息量为 17.5361log 2= 比特2.4经过充分洗牌后的一付扑克(含52张牌),试问:(a) 任何一种特定排列所给出的信息量是多少? (b) 若从中抽取13张牌,所给出的点数都不相同时得到多少信息量?解: (a)任一特定排列的概率为!521, 所以,给出的信息量为 58.225!521log 2=- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为 13131313525213!44A C ⨯=所以,得到的信息量为 21.134log 1313522=C 比特.2.5 设有一个非均匀骰子,若其任一面出现的概率与该面上的点数成正比,试求各点出现时所给出的信息量,并求掷一次平均得到的信息量。

解:易证每次出现i 点的概率为21i,所以比特比特比特比特比特比特比特398.221log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i ii x I i2.6 园丁植树一行,若有3棵白杨、4棵白桦和5棵梧桐。

信息论与编码习题参考答案(全)

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信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源1.1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 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==-=∴==1.2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,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。

(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1.3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0.5%.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”。

信息理论与编码课后答案(吕锋王虹着)

信息理论与编码课后答案(吕锋王虹着)

第一章教材习题1.1.试述信息与知识、消息和信号之间的区别与联系,并举例说明。

1.2.详述钟义信先生的信息定义体系。

1.3.试查阅文献,说明信息具有哪些特征和性质?1.4.说明通信系统模型由哪几部分组成,并详细讨论每一部分的功能。

1.5.试述信息论的研究内容?第二章教材习题信源模型2.1试简述信源分类以及各种信源特点。

信息的描述2.2在非理想观察模型中,存在哪些不确定性,它们与信息有何关系?不确定性与信息2.3一副充分洗乱的牌(含52张),试问:(1)任一特定排列所给出的不确定性是多少?(2)随机抽取13张牌,13张牌的点数互不相同时的不确定性是多少?2.4同时扔出两个正常的骰子,也就是各面呈现的概率都是1/6,求:(1)“3和5同时出现”这事件的自信息量。

(2)“两个1同时出现”这事件的自信息量。

(3)两个点数的各种组合(无序对)的统计平均自信息量。

(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。

2.5设在一只布袋中装有100只对人手的感觉完全相同的木球,每只上涂有1种颜色。

100只球的颜色有下列三种情况:(1)红色球和白色球各50只;(2)红色球99只,白色球1只;(3)红,黄,蓝,白色各25只。

求从布袋中随意取出一只球时,猜测其颜色所需要的信息量。

2.8大量统计表明,男性红绿色盲的发病率为7%,女性发病率为0.5%,如果你问一位男同志是否为红绿色盲,他回答“是”或“否”。

(1)这二个回答中各含多少信息量?(2)平均每个回答中含有多少信息量?(3)如果你问一位女同志,则答案中含有的平均信息量是多少?联合熵和条件熵2.9任意三个离散随机变量X 、Y 和Z ,求证:()()()()H XYZ H XY H XZ H X −≤−。

平均互信息及其性质2.11设随机变量12{,}{0,1}X x x ==和12{,}{0,1}Y y y ==的联合概率空间为11122122(,)(,)(,)(,)133818XY XY x y x y x y x y P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦定义一个新随机变量Z X Y =×(普通乘积)。

信息论与编码课后习题答案

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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。

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》习题参考答案1. 信息是什么信息与消息有什么区别和联系答:信息是对事物存在和运动过程中的不确定性的描述。

信息就是各种消息符号所包含的具有特定意义的抽象内容,而消息是信息这一抽象内容通过语言、文字、图像和数据等的具体表现形式。

2. 语法信息、语义信息和语用信息的定义是什么三者的关系是什么答:语法信息是最基本最抽象的类型,它只是表现事物的现象而不考虑信息的内涵。

语义信息是对客观现象的具体描述,不对现象本身做出优劣判断。

语用信息是信息的最高层次。

它以语法、语义信息为基础,不仅要考虑状态和状态之间关系以及它们的含义,还要进一步考察这种关系及含义对于信息使用者的效用和价值。

三者之间是内涵与外延的关系。

第2章1. 一个布袋内放100个球,其中80个球是红色的,20个球是白色的,若随机摸取一个球,猜测其颜色,求平均摸取一次所能获得的自信息量答:依据题意,这一随机事件的概率空间为120.80.2X x x P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中:1x 表示摸出的球为红球事件,2x 表示摸出的球是白球事件。

a)如果摸出的是红球,则获得的信息量是()()11log log0.8I x p x =-=-(比特)b)如果摸出的是白球,则获得的信息量是()()22log log0.2I x p x =-=-(比特)c) 如果每次摸出一个球后又放回袋中,再进行下一次摸取。

则如此摸取n 次,红球出现的次数为()1np x 次,白球出现的次数为()2np x 次。

随机摸取n 次后总共所获得信息量为()()()()1122np x I x np x I x +d)则平均随机摸取一次所获得的信息量为()()()()()()()()()112211221log log 0.72 H X np x I x np x I x n p x p x p x p x =+⎡⎤⎣⎦=-+⎡⎤⎣⎦=比特/次2. 居住某地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。

《信息论与编码》部分课后习题参考答案

《信息论与编码》部分课后习题参考答案

P ( y1 = 0 | M 1 ) P ( y1 = 0)
因为信道为无记忆信道,所以
P( y1 = 0 | M 1 ) = P( y1 = 0 | x11 x12 = 00) = P( y1 = 0 | x11 = 0) = P(0 | 0) = p
同理,得 I ( y1 = 0 | M i ) = P ( y1 = 0 | xi1 xi 2 ) = P ( y1 = 0 | xi1 ) 输出第一个符号是 y1=0 时, 有可能是四个消息中任意一个第一个数字传送来的。 所以
第二章
2.1 同时掷两个骰子,设每个骰子各个面向上的概率都是 1/6。试求: (1)事件“2 和 6 同时出现”的自信息量; (2)事件“两个 3 同时出现”的自信息量; (3)事件“两个点数中至少有一个是 5”的自信息量; (4)两个点数之和的熵。 答: (1)事件“2 和 6 同时出现”的概率为:
《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。

信息论与编码理论习题答案

信息论与编码理论习题答案
= 3、3 设有一离散无记忆信源,U=,其熵为。考察其长为得输出序列,当时满
足下式
(a)在=0、05,=0、1 下求 (b)在=,=下求 (c)令就是序列得集合,其中
试求L=时情况(a)(b)下,T 中元素个数得上下限. 解:===0、81 bit
= ==—
= =0、471 则根据契比雪夫大数定理
0、2
001
100
a4
0、1
0001
1000
(a) 各码就是否满足异字头条件?就是否为唯一可译码?
(b) 当收到 1 时得到多少关于字母 a 得信息?
(c) 当收到 1 时得到多少关于信源得平均信息?
2、14 对于任意概率事件集 X,Y,Z,证明下述关系式成立 (a)+,给出等号成立得条件 (b)=+ (c)
证明:(b) =-
==—-
=+ (c) =-
=[—] [-]
=—
= 当=,即X给定条件下,Y 与 Z 相互独立时等号成立 (a) 上式(c)左右两边加上,可得 ++ 于就是+ 2、28 令概率空间,令 Y 就是连续随机变量。已知条件概率密度为 ,求: (a)Y 得概率密度 (b) (c) 若对 Y 做如下硬判决
求,并对结果进行解释. 解:(a) 由已知,可得
= =
=+
= (b) ==2、5 bit
=
= =2 bit =-=0、5 bit (c) 由可得到V得分布律

—1
p
1/4
再由可知
V
-1
p(V|x=-1)
1/2
p(V|x=1)
0
bit
=1 bit == 0、5 bit
0 1/2
0 1/2 1/2

彭代渊王玲-信息论与编码理论-第二章习题解答精选全文

彭代渊王玲-信息论与编码理论-第二章习题解答精选全文

1第2章 信息的度量2.1 同时扔一对质地均匀的骰子,当得知“两骰子面朝上点数之和为5”或“面朝上点数之和为8”或“两骰子面朝上点数是3和6”时,试问这三种情况分别获得多少信息量?解:某一骰子扔得某一点数面朝上的概率是相等的,均为1/6,两骰子面朝上点数的状态共有36种,其中任一状态出现都是等概率的,出现概率为1/36。

设两骰子面朝上点数之和为事件a ,有:⑴ a=5时,有1+4,4+1,2+3,3+2,共4种,则该事件发生概率为4/36=1/9,则信息量为I(a)=-logp(a=5)=-log1/9≈3.17(bit)⑵ a=8时,有2+6,6+2,4+4,3+5,5+3,共5种,则p(a)=5/36,则I(a)= -log5/36≈2.85(bit) ⑶ p(a)=2/36=1/18,则I(a)=-log1/18≈4.17(bit)2.2 如果你在不知道今天是星期几的情况下问你的朋友“明天是星期几”,则答案中含有多少信息量?如果你在已知今天是星期三的情况下提出同样的问题,则答案中你能获得多少信息量(假设已知星期一至星期日的排序)?解:设“明天是星期几”为事件a :⑴ 不知道今天是星期几:I(a)=-log1/7≈2.81(bit) ⑵ 知道今天是星期几:I(a)=-log1=0 (bit)2.3 居住某地区的女孩中有20%是大学生,在女大学生中有80%是身高1米6以上的,而女孩中身高1米6以上的占总数的一半。

假如我们得知“身高1米6以上的某女孩是大学生”的消息,求获得多少信息量?解:设“居住某地区的女孩是大学生”为事件a ,“身高1米6以上的女孩”为事件b ,则有: p(a)= 0.2,p(b|a)=0.8,p(b)=0.5,则“身高1米6以上的某女孩是大学生”的概率为:32.05.08.02.0)()|()()|(=⨯==b p a b p a p b a p信息量为:I=-logp(a|b)=-log0.32≈1.64(bit)2.4 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0.5%,如果你问一位男同志:“你是否是红绿色盲?”,他回答“是”或“否”,问这两个回答中各含有多少信息量?平均每个回答中含有多少信息量?如果你问一位女同志,则答案中含有的平均自信息量是多少?解:⑴ 男同志回答“是”的概率为7%=0.07,则信息量I=-log0.07≈3.84(bit) 男同志回答“否”的概率为1-7%=0.93,则信息量I=-log0.93≈0.10(bit) 平均信息量为:H 1=-(0.07×log0.07+0.93×log0.93) ≈0.37(bit/符号) ⑵ 问女同志的平均自信息量:H 2=-[0.05×log0.05+(1-0.05) ×log(1-0.05)] ≈0.045(bit/符号)2.5 如有7行9列的棋型方格,若有两个质点A 和B ,分别以等概率落入任一方格内,2且它们的坐标分别为(X A ,Y A )、(X B ,Y B ),但A 、B 不能落入同一方格内。

信息论与编码理论习题答案

信息论与编码理论习题答案

第二章 信息量和熵八元编码系统,码长为3,第一个符号用于同步,每秒1000个码字,求它的信息速率。

解:同步信息均相同,不含信息,因此 每个码字的信息量为 2⨯8log =2⨯3=6 bit因此,信息速率为 6⨯1000=6000 bit/s掷一对无偏骰子,告诉你得到的总的点数为:(a) 7; (b) 12。

问各得到多少信息量。

解:(1) 可能的组合为 {1,6},{2,5},{3,4},{4,3},{5,2},{6,1})(a p =366=61得到的信息量 =)(1loga p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一,为 {6,6})(b p =361得到的信息量=)(1logb p =36log =5.17 bit经过充分洗牌后的一副扑克〔52张〕,问:(a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少?(b) 假设从中抽取13张牌,所给出的点数都不相同时得到多少信息量?解:(a) )(a p =!521信息量=)(1loga p =!52log =225.58 bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log log -C =13.208 bit随机掷3颗骰子,X 表示第一颗骰子的结果,Y 表示第一和第二颗骰子的点数之和,Z 表示3颗骰子的点数之和,试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、)|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。

解:令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ,1x ,2x ,3x 相互独立,则1x X =,21x x Y +=,321x x x Z ++=)|(Y Z H =)(3x H =log 6=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6 =3.2744 bit)|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ]而)|(X Y H =)(X H ,所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H =1.8955 bit或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H而)|(X Y H =)(X H ,所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H =1.8955 bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit)|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit设一个系统传送10个数字,0,1,…,9。

《信息理论与编码》-答案-考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》-答案-考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》习题参考答案1. 信息是什么?信息与消息有什么区别和联系?答:信息是对事物存在和运动过程中的不确定性的描述。

信息就是各种消息符号所包含的具有特定意义的抽象内容,而消息是信息这一抽象内容通过语言、文字、图像和数据等的具体表现形式。

2. 语法信息、语义信息和语用信息的定义是什么?三者的关系是什么? 答:语法信息是最基本最抽象的类型,它只是表现事物的现象而不考虑信息的内涵。

语义信息是对客观现象的具体描述,不对现象本身做出优劣判断。

语用信息是信息的最高层次。

它以语法、语义信息为基础,不仅要考虑状态和状态之间关系以及它们的含义,还要进一步考察这种关系及含义对于信息使用者的效用和价值。

三者之间是内涵与外延的关系。

第2章1. 一个布袋内放100个球,其中80个球是红色的,20个球是白色的,若随机摸取一个球,猜测其颜色,求平均摸取一次所能获得的自信息量?答:依据题意,这一随机事件的概率空间为120.80.2X x x P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中:1x 表示摸出的球为红球事件,2x 表示摸出的球是白球事件。

a)如果摸出的是红球,则获得的信息量是()()11log log0.8I x p x =-=-(比特)b)如果摸出的是白球,则获得的信息量是()()22log log0.2I x p x =-=-(比特)c) 如果每次摸出一个球后又放回袋中,再进行下一次摸取。

则如此摸取n 次,红球出现的次数为()1np x 次,白球出现的次数为()2np x 次。

随机摸取n 次后总共所获得信息量为()()()()1122np x I x np x I x +d)则平均随机摸取一次所获得的信息量为()()()()()()()()()112211221log log 0.72 H X np x I x np x I x n p x p x p x p x =+⎡⎤⎣⎦=-+⎡⎤⎣⎦=比特/次2. 居住某地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。

信息论与编码第二版答案 (3)

信息论与编码第二版答案 (3)

信息论与编码第二版答案第一章:信息论基础1.问题:信息论的基本概念是什么?答案:信息论是一种数学理论,研究的是信息的表示、传输和处理。

它的基本概念包括:信息、信息的熵和信息的编码。

2.问题:什么是信息熵?答案:信息熵是信息的度量单位,表示信息的不确定度。

它的计算公式为H(X) = -ΣP(x) * log2(P(x)),其中P(x)表示事件x发生的概率。

3.问题:信息熵有什么特性?答案:信息熵具有以下特性:•信息熵的值越大,表示信息的不确定度越高;•信息熵的值越小,表示信息的不确定度越低;•信息熵的最小值为0,表示信息是确定的。

4.问题:信息熵与概率分布有什么关系?答案:信息熵与概率分布之间存在着直接的关系。

当概率分布均匀时,信息熵达到最大值;而当概率分布不均匀时,信息熵会减小。

第二章:数据压缩1.问题:数据压缩的目的是什么?答案:数据压缩的目的是通过消除冗余和重复信息,使数据占用更少的存储空间或传输更快。

2.问题:数据压缩的两种基本方法是什么?答案:数据压缩可以通过无损压缩和有损压缩两种方法来实现。

无损压缩是指压缩后的数据可以完全还原为原始数据;而有损压缩则是指压缩后的数据不完全还原为原始数据。

3.问题:信息压缩的度量单位是什么?答案:信息压缩的度量单位是比特(bit),表示信息的数量。

4.问题:哪些方法可以用于数据压缩?答案:数据压缩可以通过以下方法来实现:•无结构压缩方法:如霍夫曼编码、算术编码等;•有结构压缩方法:如词典编码、RLE编码等;•字典方法:如LZW、LZ77等。

第三章:信道容量1.问题:什么是信道容量?答案:信道容量是指在给定信噪比的条件下,信道传输的最大数据速率。

2.问题:信道容量的计算公式是什么?答案:信道容量的计算公式为C = W * log2(1 + S/N),其中C表示信道容量,W表示信道带宽,S表示信号的平均功率,N表示噪声的平均功率。

3.问题:信道容量与信噪比有什么关系?答案:信道容量与信噪比成正比,信噪比越高,信道容量越大;反之,信噪比越低,信道容量越小。

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案【篇一:《信息论与编码》课后习题答案】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、信息的是建立信息论的基础。

7、8、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。

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。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???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m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a,b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源,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、对于限平均功率的一维连续信源,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。

2728、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:x?0,m是x的数学2期望,则x的信源熵c。

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。

《信息论与编码理论》(王育民李晖梁传甲)课后习题答案高等教育出版社

《信息论与编码理论》(王育民李晖梁传甲)课后习题答案高等教育出版社

信息论与编码理论习题解第二章 -信息量和熵2.1 解: 平均每个符号长为 :20.2 10.4 4 秒3315每个符号的熵为 2log31 log 3 0.9183 比特 /符号 32 3所以信息速率为 0.9183 15 3.444 比特 /秒42.2 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概 ,每个码字的信息量为 3*2=6 比特;所以信息速率为 6 10006000 比特 /秒2.3 解:(a) 一对骰子总点数为 7 的概率是 636所以得到的信息量为log 2( 6) 2.585 比特36(b)一对骰子总点数为 12 的概率是 136所以得到的信息量为log 21 比特5.17362.4 解: (a)任一特定排列的概率为1,所以给出的信息量为52!1log252 !225.58比特(b) 从中任取 13 张牌 ,所给出的点数都不相同的概率为13! 413413A 5213C 135213所以得到的信息量为 log 2C 5213.21 比特 .4132.5 解:易证每次出现 i 点的概率为i,所以21I (x i )log 2i, i 1,2,3,4,5,6 21I (x1) 4.392 比特I (x2) 3.392 比特I (x3) 2.807 比特I (x4) 2.392比特I (x5) 2.070 比特I (x6) 1.807 比特6i log2i比特H(X)212.398i 1212.6 解: 可能有的排列总数为12!277203! 4! 5!没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得,Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中 X 表示白杨或白桦,它有73种排法, Y 表示梧桐树可以栽种的位置,它有8种排法,所以共有8 *7=1960种排法保证没有553两棵梧桐树相邻,因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时,得到关于树排列的信息为 log2 27720log 2 1960 =3.822比特2.7 解: X=0 表示未录取, X=1 表示录取;Y=0 表示本市, Y=1 表示外地;Z=0 表示学过英语, Z=1 表示未学过英语,由此得p( x0) 3 ,p(x1)4 p( y0)p( x 0) p( y 1 1 3 142 410 p( y 1)1 1 4 ,5 5p( z 0)p( y 0) p(z 14405 5 100 p( z 1)1 13 12 ,25 25(a) p( x0 y 0) p( yp( x1 y 0) p( y1 , 40 x 0)p( x 1) p( y 0 x 1)1 , 50 y 0) p( y 1) p( z 0 y 1)13 , 250 x 0) p( x 0) / p( y0)13 1310/5 84 0 x 1) p( x 1) / p( y0) 1 1 / 152 4 58I ( X ; y 0)p(x0 y p(x 0 y 0) p( x 1 y 0)0) log 2p(x 1 y 0) log 2p( x 0)p( x 1)3 log 2 35log 2 58 8 8 3 8 14 40.4512比特(b) p( x0 z 0)( p( z 0 y 0, x 0) p( y 0 x 0) p( z 0 y 1, x 0) p( y 1x 0)) p(x0) / p( z 0)(19 4 ) 3/1369 10 10 10 4 25 104p( x 1z 0)( p( z 0 y 0, x 1) p( y 0 x 1) p(z 0 y1, x 1) p( y 1 x 1)) p( x1) / p(z 0)(11 2) 1/13 3522 5 4 25104I ( X ; z 0)p( x 0 zp( x 0 z 0)p( x p(x 1 z 0)0) log 21z 0) log 21)p( x 0)p( x6969log 2104104343510435log 21041 40.02698 比特(c) H ( X )3 log 24 1 log 2 40.8113 比特4 3 4H(Y X)p( x 0) p( y 0 x 0) log 2 p( y 0 x 0) p( x 0) p( y 1 x 0) log 2 p( y 1x 0)p( x 1) p( y 0 x1) log 2 p( y 0 x 1)p( x 1) p( y 1 x1) log 2 p( y 1 x1)3 1log 2 10 3 9log 2 10 1 1 log 2 2 11log 2 2 410410 9 4 2 4 20.6017比特2.8 解:令X A,B,Y T,F,R ,则P(T)P(T A)P(A)P(T B)P(B)0.5 p0.3(1p)0.3 0.2 p同理P(F )0.50.2 p,P(R)0.2I ( p) I ( X ; Y)H (Y)H(Y X)(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2p) log2 (0.50.2 p)0.2log 2 0.2(0.5 p log2 20.3 plog 21030.2 p log2 50.3(1p) log2103 0.5(1 p) log2 20.2(1p) log2 5)0.3log 2 0.30.5log 2 0.5(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2 p) log2 (0.5 0.2 p)令I '( p)0.2 log2(0.50.2 p)0,得p0.50.30.2 pI ( p)max I ( p) p0 .50.03645比特2.9 & 2.12解:令 X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= log26比特H(X)= H(X 1) = log26=2.585 比特H(Y)= H(X 2+X 3)=2( 1log 2 362log 2363log 2364log 2365log 236 )1log 2 6363623633643656 = 3.2744 比特H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=2( 1 log 2 216 3 log 2 216 6log 2 216 10 log 2 216 15 log 2 216216 216 3 216 6 216 10 216 15 21 216 25 216 27 216 )log 2 21 log 2 log 2 27216 216 25 216= 3.5993 比特所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744 比特H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X)= 2.585-3.2744+2.585 =1.8955 比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585 比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY)=1.8955+2.585=4.4805 比特I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y)=H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143 比特I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744=0.3249 比特I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY)=H(Z)-H(Z/Y)=1.0143 比特I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY)=H(X 2+X 3)-H(X3) =3.2744-2.585=0.6894 比特I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY)=H(Z/Y)-H(Z/Y)=02.10 解:设系统输出10 个数字 X 等概 ,接收数字为 Y,9191显然 w( j )Q(i ) p( j i )p( j i )i010 i 110H(Y)=log10H(YX)p( x, y) log 2 p( y x)p( x, y) log2 p( y x)y x 偶y x 奇0p( x) p( x x) log 2 p( x x)p(x) p( y x) log 2 p( y x) i奇y x,奇 x奇511log2 2 5 411log2 81021081比特所以I(X;Y)=log 2 10 1 2.3219比特2.11 解:(a)接收前一个数字为0 的概率81w( 0)q(u i ) p( 0 u i )2i 0I (u1 ;0)log2p(0 u1)1p(1 p) bitslog 21 1 log 2w(0)28(b ) 同理w(00)q(u ) p(00 u ) 41iI (u 1;00)p(00u 1)log 2 (1p)22 2 log 2 (1 p) bitslog 2 w(00)14(c ) 同理 w(000)8q(u i ) p(000 u i )81i 0I (u 1;000) log 2 p(000u 1 ) log 2 (1 p)33 3log 2 (1p)bitsw(000)18(d ) 同理 w(0000 )8q(u i ) p(0000 u i )81((1p)66 p 2 (1 p)2p 4 )i 0p(0000u 1 )(1 p)4I (u 1;0000)log 2w(0000)log 281((1 p)6 6 p 2 (1p) 2p 4 )log 2 8(1 p) 4bits(1 p) 6 6 p 2 (1 p) 2p 42.12 解:见 2.92.13 解:(b)H(YZ/ X)xyzxyzxyzH(Y/ X)1p( xyz)logp( yz / x)1p( xyz) logp( y / x) p(z / xy)11p( xyz) logp(xyz)logp( y / x)x yzp( z / xy)H(Z/ XY)(c)H (Z / XY )p(xy)p( z / xy) log1xyzp(xy)xyzH(Z / X)p(z / xy)1p( z/ xy) log (由第二基本不等式) p(z / x)或H(Z/XY)H(Z/X)p(xy)1p( z / xy) logxyzp(z / xy)p( xy)p( z/ xy) log1p( z / x)xyzp( xy)p( z/ xy) logp(z / x)(由第一基xyzp( z / xy )p( xy)p(z / xy) log e( p(z / x)1)xyzp(z / xy)本不等式)所以H(Z/XY) H(Z/X)(a)H(Y/ X) H(Z / X)H(Y/ X) H(Z/XY) H(YZ/X)等号成立的条件为 p(z / xy) p( z / x) ,对所有 xX , y Y, z Z ,即在给定 X条件下 Y 与 Z 相互独立。

信息论与编码理论-习题答案-姜楠-王健-编著-清华大学

信息论与编码理论-习题答案-姜楠-王健-编著-清华大学
一阶马尔可夫过程共有3种状态,每个状态转移到其他状态的概率均为 ,设状态的平稳分布为 ,根据
可得 ,3种状态等概率分布。
一阶马尔可夫信源熵为
信源剩余度为
(2)二阶马尔可夫信源有9种状态(状态转移图略),同样列方程组求得状态的平稳分布为
二阶马尔可夫信源熵为
信源剩余度为
由于在上述两种情况下,3个符号均为等概率分布,所以信源剩余度都等于0。
总的概率
所需要的信息量
2.6设 表示“大学生”这一事件, 表示“身高1.60m以上”这一事件,则

2.7四进制波形所含的信息量为 ,八进制波形所含信息量为 ,故四进制波形所含信息量为二进制的2倍,八进制波形所含信息量为二进制的3倍。
2.8
故以3为底的信息单位是比特的1.585倍。
2.9(1)J、Z(2)E(3)X
(2)三元对称强噪声信道模型如图所示。
4.7由图可知信道1、2的信道矩阵分别为
它们串联后构成一个马尔科夫链,根据马氏链的性质,串联后总的信道矩阵为
4.8传递矩阵为
输入信源符号的概率分布可以写成行向量形式,即
由信道传递矩阵和输入信源符号概率向量,求得输出符号概率分布为
输入符号和输出符号的联合概率分布为
由冗余度计算公式得
3.18(1)由一步转移概率矩阵与二步转移概率矩阵的公式 得
(2)设平稳状态 ,马尔可夫信源性质知 ,即
求解得稳态后的概率分布
3.19设状态空间S= ,符号空间

一步转移概率矩阵
状态转移图
设平稳状态 ,由马尔可夫信源性质有

可得
马尔可夫链只与前一个符号有关,则有
3.20消息元的联合概率是
平均信息传输速率

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)work Information Technology Company.2020YEAR《信息理论与编码》习题参考答案1. 信息是什么信息与消息有什么区别和联系答:信息是对事物存在和运动过程中的不确定性的描述。

信息就是各种消息符号所包含的具有特定意义的抽象内容,而消息是信息这一抽象内容通过语言、文字、图像和数据等的具体表现形式。

2. 语法信息、语义信息和语用信息的定义是什么三者的关系是什么答:语法信息是最基本最抽象的类型,它只是表现事物的现象而不考虑信息的内涵。

语义信息是对客观现象的具体描述,不对现象本身做出优劣判断。

语用信息是信息的最高层次。

它以语法、语义信息为基础,不仅要考虑状态和状态之间关系以及它们的含义,还要进一步考察这种关系及含义对于信息使用者的效用和价值。

三者之间是内涵与外延的关系。

第2章1. 一个布袋内放100个球,其中80个球是红色的,20个球是白色的,若随机摸取一个球,猜测其颜色,求平均摸取一次所能获得的自信息量?答:依据题意,这一随机事件的概率空间为120.80.2X x x P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中:1x 表示摸出的球为红球事件,2x 表示摸出的球是白球事件。

a)如果摸出的是红球,则获得的信息量是()()11log log0.8I x p x =-=-(比特)b)如果摸出的是白球,则获得的信息量是()()22log log0.2I x p x =-=-(比特)c) 如果每次摸出一个球后又放回袋中,再进行下一次摸取。

则如此摸取n 次,红球出现的次数为()1np x 次,白球出现的次数为()2np x 次。

随机摸取n 次后总共所获得信息量为()()()()1122np x I x np x I x +d)则平均随机摸取一次所获得的信息量为()()()()()()()()()112211221log log 0.72 H X np x I x np x I x n p x p x p x p x =+⎡⎤⎣⎦=-+⎡⎤⎣⎦=比特/次2. 居住某地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。

信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

信息理论与编码》,答案,考试重点(1--3章)

《信息理论与编码》习题参考答案1. 信息是什么信息与消息有什么区别和联系答:信息是对事物存在和运动过程中的不确定性的描述。

信息就是各种消息符号所包含的具有特定意义的抽象内容,而消息是信息这一抽象内容通过语言、文字、图像和数据等的具体表现形式。

2. 语法信息、语义信息和语用信息的定义是什么三者的关系是什么答:语法信息是最基本最抽象的类型,它只是表现事物的现象而不考虑信息的内涵。

语义信息是对客观现象的具体描述,不对现象本身做出优劣判断。

语用信息是信息的最高层次。

它以语法、语义信息为基础,不仅要考虑状态和状态之间关系以及它们的含义,还要进一步考察这种关系及含义对于信息使用者的效用和价值。

三者之间是内涵与外延的关系。

第2章1. 一个布袋内放100个球,其中80个球是红色的,20个球是白色的,若随机摸取一个球,猜测其颜色,求平均摸取一次所能获得的自信息量答:依据题意,这一随机事件的概率空间为120.80.2X x x P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦其中:1x 表示摸出的球为红球事件,2x 表示摸出的球是白球事件。

a)如果摸出的是红球,则获得的信息量是()()11log log0.8I x p x =-=-(比特)b)如果摸出的是白球,则获得的信息量是()()22log log0.2I x p x =-=-(比特)c) 如果每次摸出一个球后又放回袋中,再进行下一次摸取。

则如此摸取n 次,红球出现的次数为()1np x 次,白球出现的次数为()2np x 次。

随机摸取n 次后总共所获得信息量为()()()()1122np x I x np x I x +d)则平均随机摸取一次所获得的信息量为()()()()()()()()()112211221log log 0.72 H X np x I x np x I x n p x p x p x p x =+⎡⎤⎣⎦=-+⎡⎤⎣⎦=比特/次2. 居住某地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。

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二章-信息量和熵习题解2.1 莫尔斯电报系统中,若采用点长为0.2s ,1划长为0.4s ,且点和划出现的概率分别为2/3和1/3,试求它的信息速率(bits/s)。

解: 平均每个符号长为:1544.0312.032=⨯+⨯秒 每个符号的熵为9183.03log 3123log 32=⨯+⨯比特/符号所以,信息速率为444.34159183.0=⨯比特/秒2.2 一个8元编码系统,其码长为3,每个码字的第一个符号都相同(用于同步),若每秒产生1000个码字,试求其信息速率(bits /s)。

解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概,每个码字的信息量为 3*2=6 比特;所以,信息速率为600010006=⨯比特/秒2.3 掷一对无偏的骰子,若告诉你得到的总的点数为:(a ) 7;(b ) 12。

试问各得到了多少信息量?解: (a)一对骰子总点数为7的概率是366 所以,得到的信息量为 585.2)366(log 2= 比特(b) 一对骰子总点数为12的概率是361所以,得到的信息量为 17.5361log 2= 比特2.4 经过充分洗牌后的一付扑克(含52张牌),试问:(a) 任何一种特定排列所给出的信息量是多少?(b) 若从中抽取13张牌,所给出的点数都不相同时得到多少信息量?解: (a)任一特定排列的概率为!521, 所以,给出的信息量为 58.225!521log 2=- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为 13131313525213!44A C ⨯=所以,得到的信息量为 21.134log 1313522=C 比特.2.5 设有一个非均匀骰子,若其任一面出现的概率与该面上的点数成正比,试求各点出现时所给出的信息量,并求掷一次平均得到的信息量。

解:易证每次出现i 点的概率为21i,所以 比特比特比特比特比特比特比特398.221log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i ii x I i2.6 园丁植树一行,若有3棵白杨、4棵白桦和5棵梧桐。

设这12棵树可随机地排列,且每一种排列都是等可能的。

若告诉你没有两棵梧桐树相邻时,你得到了多少关于树的排列的信息?解: 可能有的排列总数为27720!5!4!3!12=没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得,Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中X 表示白杨或白桦,它有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛37种排法,Y 表示梧桐树可以栽种的位置,它有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛58种排法,所以共有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛58*⎪⎪⎭⎫⎝⎛37=1960种排法保证没有两棵梧桐树相邻,因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时,得到关于树排列的信息为1960log 27720log 22-=3.822 比特2.7 某校入学考试中有1/4考生被录取,3/4考生未被录取。

被录取的考生中有50%来自本市,而落榜考生中有10%来自本市,所有本市的考生都学过英语,而外地落榜考生中以及被录取的外地考生中都有40%学过英语。

(a) 当己知考生来自本市时,给出多少关于考生是否被录取的信息?(b) 当已知考生学过英语时,给出多少有关考生是否被录取的信息?(c) 以x 表示是否落榜,y 表示是否为本市学生,z 表示是否学过英语,x 、y 和z取值为0或1。

试求H (X ),H (Y |X ),H (Z |YZ )。

解: X=0表示未录取,X=1表示录取;Y=0表示本市,Y=1表示外地;Z=0表示学过英语,Z=1表示未学过英语,由此得31(0),(1),44(0)(0)(00)(1)(01)31111,41042514(1)1,55(0)(0)(00)(1)(01)144013,55100251312(1)1,2525p x p x p y p x p y x p x p y x p y p z p y p z y p y p z y p z =========+====⨯+⨯===-======+====+⨯===-=22221313()(00)(00)(0)/(0)/104581115(10)(01)(1)/(0)/2458(00)(10)(;0)(00)log (10)log (0)(1)353588log log 3188440.4512a p x y p y x p x p y p x y p y x p x p y p x y p x y I X y p x y p x y p x p x ========⨯=========⨯=========+=====+=比特()(00)((00,0)(00)(01,0)(10))(0)/(0)19431369()/101010425104(10)((00,1)(01)(01,1)(11))(1)/(0)11211335()/225425104(;b p x z p z y x p y x p z y x p y x p x p z p x z p z y x p y x p z y x p y x p x p z I X ========+========+⨯⨯=========+========+⨯⨯=22222222(00)(10)0)(00)log (10)log (0)(1)69356935104104log log 31104104440.02698341()()log log 40.8113434()(0)(00)log (00)(0)(10)log (1p x z p x z z p x z p x z p x p x c H X H Y X p x p y x p y x p x p y x p y x ========+=====+==+=======+=====比特比特2222220)(1)(01)log (01)(1)(11)log (11)3139101111log 10log log 2log 2410410942420.6017p x p y x p y x p x p y x p y x =====+======⨯+⨯+⨯+⨯=比特2.8 在A 、B 两组人中进行民意测验,组A 中的人有50%讲真话(T ),30%讲假话(F ),20%拒绝回答(R )。

而组B 中有30%讲真话,50%讲假话和20%拒绝回答。

设选A 组进行测验的概率为p ,若以I (p )表示给定T 、F 或R 条件下得到的有关消息来自组A 或组B 的平均信息量,试求I (p )的最大值。

解:令{}{}R F T Y B A X ,,,,==,则比特得令同理03645.0)()(5.0,02.03.0)2.05.0(log 2.0)()2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0(5.0log 5.03.0log 3.0)5log )1(2.02log )1(5.0log )1(3.05log 2.0log 3.02log 5.0(2.0log 2.0)2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0()()();()(2.0)(,2.05.0)(2.03.0)1(3.05.0)()()()()(5.0max 2'2222223102231022222==∴==+-=---++-+=-+-+-+++-----++-=-===-=+=-⨯+=+==p p I p I p pp p I p p p p p p p p p p p p p p X Y H Y H Y X I p I R P p F P pp p B P B T P A P A T P T P2.9 随机掷三颗骰子,以X 表示第一颗骰子抛掷的结果,以Y 表示第一和第二颗骰子抛掷的点数之和,以Z 表示三颗骰子的点数之和。

试求H (Z |Y )、H (X |Y )、H (Z |XY ),H (XZ |Y )和H (Z |X )。

解:令X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3,H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)=6log 2 比特 H(X)= H(X 1) =6log 2=2.585 比特 H(Y)= H(X 2+X 3)=6log 61)536log 365436log 364336log 363236log 36236log 361(2222222+++++ = 3.2744比特H(Z)= H(X 1+X 2+X 3))27216log 2162725216log 2162521216log 2162115216log 2161510216log 216106216log 21663216log 2163216log 2161(222222222++++++= = 3.5993 比特 所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744比特H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X) = 2.585-3.2744+2.585 =1.8955比特 H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585比特H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY) =1.8955+2.585 =4.4805比特2.12 计算习题2.9中的I (Y ;Z ),I (X ;Z ),I (XY ;Z ),I (Y ;Z |X )和I (X ;Z |Y )。

解:I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y) =H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143比特 I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744=0.3249比特 I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY) =H(Z)-H(Z/Y) =1.0143比特I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY)= H(X 2+X 3)-H(X 3) =3.2744-2.585 =0.6894比特 I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY)=H(Z/Y)-H(Z/Y) =02.10 设有一个系统传送10个数字:0, 1, …, 9。

奇数在传送时以0.5的概率错成另外的奇数,而其它数字总能正确接收。

试求收到一个数字平均得到的信息量。

解:设系统输出10个数字X 等概,接收数字为Y,显然 101)(101)()()(9190===∑∑==i j p i j p i Q j w i i , H(Y)=log10 比特奇奇奇奇偶18log 81101452log 211015)(log)()()(log )()(0)(log ),()(log ),()/(22,2222=⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=--=--=∑∑∑∑∑∑∑≠====x y p x y p x p x x p x x p x p x y p y x p x y p y x p X Y H x y x i y x y x所以 I(X;Y)= 3219.2110log 2=-比特2.11 令{u l , u 2, …, u 8}为一等概消息集,各消息相应被编成下述二元码字:u l =0000,u 2=0011,u 3=0101,u 4=0110 u 5=1001,u 6=1010,u 7=1100,u 8=1111 通过转移概率为p 的BSC 传送。

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