信息论与编码课后习题答案

(完整版)信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案

《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ，转移概率为：()11|1/2p u u =，()21|1/2p uu =，()31|0p u u =，()12|1/3p u u =，()22|0p u u =，()32|2/3p u u =，()13|1/3p u u =，()23|2/3p u u =，()33|0p u u =，画出状态图并求出各符号稳态概率。

解：状态图如下状态转移矩阵为：1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1，u 2，u 3稳定后的概率分别为W 1，W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0，1}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为：(0|00)p =0.8，(0|11)p =0.2，(1|00)p =0.2，(1|11)p =0.8，(0|01)p =0.5，(0|10)p =0.5，(1|01)p =0.5，(1|10)p =0.5。

画出状态图，并计算各状态的稳态概率。

解：(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵：0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为：设各状态00，01，10，11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩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。

信息论和编码陈运主编答案解析(完整版)

信息论与编码课后习题答案详解2.1 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H X( 1) = log n = log4 = 2 bit symbol/ 八进制脉冲的平均信息量H X( 2) = log n = log8 = 3 bit symbol/二进制脉冲的平均信息量H X( 0) = log n = log2 =1 bit symbol/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。

2.2 居住某地区的女孩子有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。

假如我们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？解：设随机变量 X 代表女孩子学历X x1（是大学生）x2（不是大学生）P(X) 0.25 0.75设随机变量 Y 代表女孩子身高Y y1（身高>160cm）y2（身高<160cm）P(Y) 0.5 0.5已知：在女大学生中有 75%是身高 160 厘米以上的即：p y( 1 / x1) = 0.75 bit求：身高 160 厘米以上的某女孩是大学生的信息量p x p y( 1) ( 1 / x1 ) log 0.25×0.75=1.415bit即：I x( 1 / y1 ) = −log p x( 1 / y1 ) = −log = −p y( 1 ) 0.52.3 一副充分洗乱了的牌（含52张牌），试问(1)任一特定排列所给出的信息量是多少？(2)若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同能得到多少信息量？解：(1) 52 张牌共有 52！种排列方式，假设每种排列方式出现是等概率的则所给出的信息量是：p x( i ) =I x( i ) =−log p x( i ) = log52!= 225.581 bit(2) 52 张牌共有 4 种花色、13 种点数，抽取 13 张点数不同的牌的概率如下：413p x( i ) =C5213413I x( i ) = −log p x( i ) = −log C5213 =13.208 bit2.4 设离散无记忆信源⎢⎡⎣P X(X )⎥⎦⎤ = ⎨⎩⎧x31 /=80x2 =1 x3 = 2 x4 = 3⎫⎬，其发出的信息为 1/4 1/4 1/8 ⎭(202120130213001203210110321010021032011223210)，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 1、12 个 2、6 个 3，因此此消息发出的概率是：p = ⎛⎜3⎞⎟14 ×⎛⎜ 1 ⎞⎟25 ×⎛⎜1⎞⎟6⎝8⎠⎝ 4⎠⎝8⎠此消息的信息量是：I =−log p =87.811 bit(2)此消息中平均每符号携带的信息量是：I n/ = 87.811/ 45 =1.951 bit2.5 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，平均每个回答中含有多少信息量？如果问一位女士，则答案中含有的平均自信息量是多少？解：男士：p x( Y ) = 7%专业整理I x ( Y ) = −log p x ( Y ) = −log0.07 = 3.837 bit p x ( N ) = 93%I x ( N ) = −log p x ( N ) = −log0.93 = 0.105 bit H X () p x ( )log p x ( )(0.07log0.070.93log0.93)0.366 bit symbol /i女士：H X () p x ( )log p x ( )(0.005log0.0050.995log0.995) 0.045 bit symbol /⎢P X ()⎥⎦⎨⎩0.2 0.19 0.180.17 0.16 0.17⎬⎭⎣H(X) > log6不满足信源熵的极值性。

信息论与编码习题参考答案

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 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Θbitb 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ΘbitAB 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》傅祖芸_赵建中_课后答案

⋅ 第二章课后习题【2.1】设有 12 枚同值硬币，其中有一枚为假币。

只知道假币的重量与真币的重量不同，但不知究竟是重还是轻。

现用比较天平左右两边轻重的方法来测量。

为了在天平上称出哪一枚是假币，试问至少必须称多少次？解：从信息论的角度看，“12 枚硬币中，某一枚为假币”该事件发生的概率为 P = 112 ； “假币的重量比真的轻，或重”该事件发生的概率为 P =1 2；为确定哪一枚是假币，即要消除上述两事件的联合不确定性，由于二者是独立的，因此有I = log12 + log 2 = log 24 比特而用天平称时，有三种可能性：重、轻、相等，三者是等概率的，均为 P = 平每一次消除的不确定性为 I = log 3 比特因此，必须称的次数为13，因此天I 1 I 2log 24 log 3 H 2.9 次因此，至少需称 3 次。

【延伸】如何测量？分 3 堆，每堆 4 枚，经过 3 次测量能否测出哪一枚为假币。

【2.2】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“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：“两骰子总点数之和为 2”有一种可能，即两骰子的点数各为 1，由于二者是独立的，因此该种情况发生的概率为 P = 1 1 6 6 136，该事件的信息量为：⋅ ⋅ 5 =⋅ ⋅ 2 =I = log 36 H 5.17 比特“两骰子总点数之和为 8”共有如下可能：2 和 6、3 和 5、4 和 4、5 和 3、6 和 2，概率为 P = 1 1 6 6 536 ，因此该事件的信息量为：36 I = logH 2.85 比特 5“两骰子面朝上点数是 3 和 4”的可能性有两种：3 和 4、4 和 3，概率为 P =1 1 6 6 118 ，因此该事件的信息量为：I = log18 H 4.17 比特【2.3】如果你在不知道今天是星期几的情况下问你的朋友“明天星期几？”则答案中含有多少信息量？如果你在已知今天是星期四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顺序）？解：如果不知今天星期几时问的话，答案可能有七种可能性，每一种都是等概率的，均为P = 17，因此此时从答案中获得的信息量为I = log 7 = 2.807 比特而当已知今天星期几时问同样的问题，其可能性只有一种，即发生的概率为 1，此时获得的信息量为 0 比特。

信息论与编码陈运主编答案完整版

p x x( i1 i3 )log p x( i3 / xi1)
i1 i2 i3
i1 i3
∑∑∑ ∑∑∑ = −
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / x xi1 i2 ) +
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / xi1)
i1
i2 i3 i1 i2 i3 p x( i3 / xi1)
( 1)
5 / 61
⎧p e( 1 ) = p e( 2 ) = p e( 3 ) ⎨
⎩p e( 1 ) + p e( 2 ) + p e( 3 ) =1 ⎧p e( 1 ) =1/3 ⎪ ⎨p e( 2 ) =1/3 ⎪⎩p e( 3 ) =1/3
⎧p x( 1 ) = p e( 1 ) (p x1 /e1 ) + p e( 2 ) (p x1 /e2 ) = p p e⋅( 1 ) + p p e⋅( 2 ) = (p + p)/3 =1/3 ⎪⎪ ⎨p x( 2 ) = p e( 2 ) (p x2 /e2 ) + p e( 3 ) (p x2 /e3 ) =p p e⋅( 2 ) + p p e⋅( 3 ) = (p + p)/3 =1/3
p x( i ) = I x( i ) =−log p x( i ) = log52!= 225.581 bit
(2) 52 张牌共有 4 种花色、13 种点数，抽取 13 张点数不同的牌的概率如下：
413 p x( i ) =
C5213
413 I x( i ) = −log p x( i ) = −log C5213 =13.208 bit
解： (1)

《信息论与编码》部分课后习题参考答案

i
1 5 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 = − 2 × log + 2 × log + 2 × log + 2 × log + 2 × log + log 6 36 6 36 9 9 12 12 18 18 36 36 = 3.274 bit / symbol
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四的情况下提出同样的问题，从别人的答案中你能获得多少信息量（假设已知星期一至星期日得排序）？答：若不知道今天是星期几，则答案可能有 7 种，这 7 种都是有价值的，所以答案的信息量为：
2.5 4 个等概率分布的消息 M1、M2、M3、M4 被送入如题所示的信道进行传输，通过编码使 M1=00，M2=01、M3=10、M4=11.求输入是 M1 和输出的第一个符号是 0 的互信息量是多少?如果知道第二个符号也是 0，这时带来多少附加信息量？ X 0 p p 1 1-p 1-p Y
I(X N ) I (Y )
=
2.1 × 106 13.29
= 1.58 ×105 字
2.4 某居住地区的女孩中有 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 米以上的占总数一半。假如我们得知“身高 1.6 米以上的某女孩是大学生”的
消息，问获得多少信息量？答：设随机变量 X 代表女孩子学历 X x1（是大学生） x2（不是大学生） P(X) 0.25 0.75 设随机变量 Y 代表女孩子身高 Y y1（身高>160cm） P(Y) 0.5
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：

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p x( i3 / xi1) 1 0 时等式等等当 − = p x( i3 / x xi1 2i )
⇒ p x( i3 / xi1) = p x( i3 / x xi1 2i ) ⇒ p x x( i1 2i ) (p xi3 / xi1) = p x( i3 / x xi1 2i ) (p x xi1 2i ) ⇒ p x( i1) (p xi2 / xi1) (p xi3 / xi1) = p x x x( i1 2 3i i ) ⇒ p x( i2 / xi1) (p xi3 / xi1) = p x x( i2 3i / xi1) ∴等式等等的等等是 X1, X2, X3 是马氏链_
0.25
0.75
设随机变量 Y 代表女孩子身高
Y
y1（身高>160cm）
P(Y)
0.5
ห้องสมุดไป่ตู้
y2（身高<160cm） 0.5
已知：在女大学生中有 75%是身高 160 厘米以上的
即： p y( 1 / x1) = 0.75 bit
求：身高 160 厘米以上的某女孩是大学生的信息量
p x p y( 1) ( 1 / x1 ) log 0.25×0.75 =1.415 bit 即：I
∑∑∑ =
i1 i2
i3 p x x x( i1 i2 i3 )log p x( i3 / x xi1 i2 )
∑∑∑ ≤
i1 i2
⎛ p x( i3 / xi1) 1⎞⎟⎟log2 e i3 p x x x( i1 i2 i3 )⎜⎜⎝ p x( i3 / x xi1 i2 ) − ⎠
∑∑∑ ∑∑∑ = ⎜⎛
⇒ H X( 2 ) ≥ H X( 2
/ X1 ) I X( 3;X X1 2 ) ≥ 0

信息论与编码习题参考答案

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 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Θbitb 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ΘbitAB 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》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-曹雪虹-课后习题答案

(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)
(2)
(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
61
62
63
64
65
66
共有21种组合：
（2）求此信源的熵
（3）近似认为此信源为无记忆时，符号的概率分布为平稳分布。求近似信源的熵H(X)并与进行比较
解:根据香农线图,列出转移概率距阵
令状态0,1,2平稳后的概率分布分别为W1,W2,W3
得到计算得到
由齐次遍历可得
符号由最大熵定理可知存在极大值
或者也可以通过下面的方法得出存在极大值:
同理可得
=1.5-0.5=1bit/符号
表示在已做Y1的情况下，再做Y2而多得到的关于X的信息量
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第三章
3.1 设二元对称信道的传递矩阵为
(1) 若P(0)= 3/4,P(1)= 1/4，求H(X), H(X/Y), H(Y/X)和I(X;Y)；
(2) 求该信道的信道容量及其达到信道容量时的输入概率分布；
又所以当p=2/3时
0<p<2/3时
2/3<p<1时
所以当p=2/3时存在极大值,且符号
所以

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，先用转移概率求稳定状态下二个状态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．设有一个无记忆信源发出符号A 和B ，已知4341)(.)(==B p A p 。

求： ①计算该信源熵；②设该信源改为发出二重符号序列消息的信源，采用费诺编码方法，求其平均信息传输速率； ③又设该信源改为发三重序列消息的信源，采用霍夫曼编码方法，求其平均信息传输速率。

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分别为1614141)(=⨯=AA p 1634341)(=⨯=AB p 1634143)(=⨯=BA p 1694343)(=⨯=BB p 用费诺编码方法代码组 b iBB 0 1 BA 10 2 AB 110 3 AA 111 3 无记忆信源 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/码元时间③三重符号序列消息有8个,它们的概率分别为641)(=AAA p 643)(=AAB p 643)(=BAA p 643)(=ABA p 649)(=BBA p 649)(=BAB p 649)(=ABB p 6427)(=BBB p用霍夫曼编码方法代码组 b i BBB 6427 0 0 1 BBA 649 0 )(6419 1 110 3 BAB 649 1 )(6418)(644 1 101 3 ABB 649 0 0 100 3AAB 643 1 )(646 1 11111 5 BAA 643 0 1 11110 5ABA 643 1 )(6440 11101 5AAA 6410 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/码元时间 3．已知符号集合{ 321,,x x x }为无限离散消息集合，它们的出现概率分别为 211)(=x p ，412)(=x p 813)(=x p ···i i x p 21)(=···求： ① 用香农编码方法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率； ③ 计算信源编码效率。

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)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ 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Θbitb 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ΘbitAB 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【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》傅祖芸_赵建中_课后答案

第二章课后习题【2.1】设有12 枚同值硬币，其中有一枚为假币。

只知道假币的重量与真币的重量不同，但不知究竟是重还是轻。

现用比较天平左右两边轻重的方法来测量。

为了在天平上称出哪一枚是假币，试问至少必须称多少次？解：从信息论的角度看，“12 枚硬币中，某一枚为假币”该事件发生的概率为P = 112；“假币的重量比真的轻，或重”该事件发生的概率为P = 12；为确定哪一枚是假币，即要消除上述两事件的联合不确定性，由于二者是独立的，因此有I = log12 + log 2 = log 24 比特而用天平称时，有三种可能性：重、轻、相等，三者是等概率的，均为P = 平每一次消除的不确定性为I = log 3 比特因此，必须称的次数为13，因此天I 1 I2 log 24log 3H 2.9 次因此，至少需称3 次。

【延伸】如何测量？分3 堆，每堆4 枚，经过3 次测量能否测出哪一枚为假币。

【2.2】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“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：“两骰子总点数之和为2”有一种可能，即两骰子的点数各为1，由于二者是独立的，因此该种情况发生的概率为P = 1 16 6136，该事件的信息量为：⋅⋅ ⋅ 5 = ⋅ ⋅ 2 =I = log 36 H 5.17 比特“两骰子总点数之和为 8”共有如下可能：2 和 6、3 和 5、4 和 4、5 和 3、6 和 2，概率为 P = 1 1 6 6 536 ，因此该事件的信息量为：36 I = logH 2.85 比特 5“两骰子面朝上点数是 3 和 4”的可能性有两种：3 和 4、4 和 3，概率为 P = 1 16 6 1 18 ，因此该事件的信息量为：I = log18 H 4.17 比特【2.3】如果你在不知道今天是星期几的情况下问你的朋友“明天星期几？”则答案中含有多少信息量？如果你在已知今天是星期四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顺序）？解：如果不知今天星期几时问的话，答案可能有七种可能性，每一种都是等概率的，均为P = 1 7，因此此时从答案中获得的信息量为I = log 7 = 2.807 比特而当已知今天星期几时问同样的问题，其可能性只有一种，即发生的概率为 1，此时获得的信息量为 0 比特。

信息论和编码陈运主编答案解析(完整版)

⇒ H X( 2 )
≥ H X( 2 / X1 ) I X( 3;X X1 2 ) ≥ 0
⇒ H X( 3 ) ≥ H X( 3 / X X1 2 )
... I X( N;X X1 2...Xn−1) ≥ 0
⇒ H X( N ) ≥ H X( N / X X1 2...Xn−1)
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不满足极值性的原因是
。
i
2.7 证明：H(X3/X1X2) ≤ H(X3/X1)，并说明当 X1, X2, X3 是马氏链时等式成立。证明：
H X(3 / X X12 ) − H X(3 / X1)
∑∑∑ ∑∑ = −
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / x xi1 i2 ) +
⎢p e( 1 ) = p e( 2 ) = p e( 3 ) ⎢
⎢p e( 1 ) + p e( 2 ) + p e( 3 ) =1
⎢p e( 1 ) =1/3 ⎢ ⎢p e( 2 )
⎢
=1/3 ⎢p e( 3 ) =1/3
⎢p x( 1 ) = p e( 1 ) (p x1 /e1 ) + p e( 2 ) (p x1 /e2 ) = p p e⋅( 1 ) + p p e⋅ ( 2 ) = (p + p)/3 =1/3 ⎢⎢ ⎢p x( 2 ) = p e( 2 ) (p x2 /e2 ) + p e( 3 ) (p x2 /e3 ) =p p e⋅( 2 ) + p p e⋅ ( 3 ) = (p + p)/3 =1/3
解： (1)
这个信源是平稳无记忆信源。因为有这些词语：“它在任意时间．．．．而且不论以前发生过什么符号．．．．．．．．．．．……”

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