信息论与编码理论基础(第一章)

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信息论与编码基础教程第一章

信息论与编码基础教程第一章


常 用
(4)认证性:
术 语
接收者能正确判断所接收的消息的正确性,
验证消息的完整性,而不是伪造和篡改的。
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1.3
第一章 绪 论
4.信息的特征

息 论
(1)信息是新知识、新内容;
的 概
(2)信息是能使认识主体对某一事物的未知
念 及
性或不确定性减少的有用知识;

用 (3)信息可以产生,也可以消失,同时信息
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第一章 绪 论
1-1 信息、消息、信号的定义是什么?三者的关 系是什么?
1-2 简述一个通信系统包括的各主要功能模块及 其作用。
1-3 写出信息论的定义(狭义信息论、广义信息 论)。
1-4 信息有哪些特征? 1-5 信息有哪些分类? 1-6 信息有哪些性质?
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1.1

1961年,香农的“双路通信信道”(Two-
息 论
way Communication Channels)论文开拓了多
发 展
用户信息理论的研究。到20世纪70年代,有关信
简 息论的研究,从点与点间的单用户通信推广发展

到多用户系统的研究。
1972年,T Cover发表了有关广播信道的 研究,以后陆续进行了有关多接入信道和广播信 道模型和信道容量的研究。
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1.3
第一章 绪 论
信 3)信号
息 论
定义:
的 概
把消息换成适合信道传输的物理量(如电
念 信号、光信号、声信号、生物信号等),这种
及 常
物理量称为信号。



信号是信息的载体,是物理性的。

信息论与编码第1章 绪论

信息论与编码第1章 绪论

1.2 通信系统的模型
通信的基本问题:在存储或者通信等情况 下,精确或者近似再现信源发出的消息。
信源 编码器 信道 译码器 信宿
干扰源
一般模型
香农信息论的通信系统模型,研究从发端(信源)到收端(信宿)有多少信息被传输。
通信过程: 信源发出的消息,经编码器变为二进制数 串,经由信道传输;到了收端,经过译码, 变为计算机或者人(信宿)能够理解的消 息。
信道编码和差错控制 进展
汉明码,纠一位错 Golay,纠3位错 RS码,循环码 卷积码的发现 Viterbi译码 BCH码,循环码 Turbo,接近香农极限(-1.6db)的编码, 随机迭代、随机交织思想的采用。
未来趋势
无线通信频带资源匮乏,高效和高可靠通 信更加依赖信息论的发展。 Internet通信、移动通信、光存储生物等领 域向信息论提出了要求。
从信源编码器输出到信源译码器输入之间形成等效离散信道。
1.2 通信系统的模型
信 源
定义:产生消息的来源,可以是文字、语言、 图像等; 输出形式:符号形式表示具体消息,是信息 的载体 ; 分类:连续的,离散的; 基本特点:具有随机性。描述其使用概率。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 主要研究其统计规律和信源产生的信息速率。
单输入、单输出的单向通信系统; 单输入、多输出的单向通信系统; 多输入、多输出的多向通信系统。
信息论研究的进展
信源编码、数据压缩 信道编码与差错控制 多用户信息论和网络通信 多媒体与信息论 信息论、密码学和数据安全等。 开始研究在通信应用,在投资方面的应用。
信源编码与数据压缩关键理论
信道编码器
通过添加冗余位,进行检错、纠错 信道编码的原则:尽量小的误码率,尽量 少的增加冗余位。 举例: BSC信道发重复码。

《信息论与编码》课件第1章 绪论

《信息论与编码》课件第1章 绪论

1.2 通信系统的模型
信源符号
信 源 编码 信 源
(序列)
编码器 信 道 译码器
x y yˆ
重建符号 (序列)
x
❖ 无失真编码: x xˆ
重建符号与信源发送符号一致, 即编码器输出码字序列与信源 发送序列一一映射;
限失真编码: x xˆ
总是成立的
y yˆ
分别是编码输出码字和接收到的码字
重建符号与信源发送符号不 完全一致;编码器输出码字 序列与信源输出符号序列之 间不是一一映射关系,出现 符号合并,使得重建符号的 熵减少了。
限失真、无失真是由于编译 码器形成的
信道编码
增加冗余
提高
对信道干 扰的抵抗 力
信息传输 的可靠性
❖ 由于信道中存在干扰, 数据传递过程中会出现 错误,信道编码可以检 测或者纠正数据传输的 错误,从而提高数据传 输的可靠性。
1.2 通信系统的模型
调制器
作用:
➢ 将信道编码的输出变换为适合信道传输的 要求的信号 ;
消息
信息的表现形 式;
文字,图像, 声音等;
信号
信号的变化描 述消息;
信息的基本特点
1.不确定性
受信者在接收到信息之前,不知道信源发送 的内容是什么,是未知的、不确定性事件;
2.受信者接收到信息后,可以减少或者消除不确定性;
3. 可以产生、消失、存储,还可以进行加工、处理;
4. 可以度量
1.2 通信系统的模型
冗 信源符号 余 变 相关性强 化 统计冗余强
信源编码器
码序列 相关性减弱 统计冗余弱
相关冗余 统计冗余 生理冗余
模型简化
信源输出前后符号之间存在一定相关性
信源输出符号不服从等概率分布

信息论与编码理论第一章

信息论与编码理论第一章

1.2 信息论研究的中心问题和发 展
Shannon信息论的基本任务
1948年shannon发表了“通信的数学理论” 奠定了信息论理论基础 基本任务是设计有效而可靠的通信系统
信息论的研究内容
狭义信息论(经典信息论)
研究信息测度,信道容量以及信源和信道编码理论
一般信息论
研究信息传输和处理问题,除经典信息论外还包括噪 声理论,信号滤波和预测,统计检测和估值理论,调 制理论,信息处理理论和保密理论
几乎无错地经由Gaussian信道传信 对于非白Gassian信道,Shannon的注水定理和多载波调制(MCM) CDMA、MCM(COFDM)、TCM、BCM、各种均衡、对消技术、
以及信息存储编码调制技术
信息论几个方面的主要进展
Ⅰ.信源编码与数据压缩 Ⅱ.信道编码与差错控制技术 Ⅲ.多用户信息论与网络通信 Ⅳ.多媒体与信息论 Ⅴ.信息论与密码学和数据安全 Ⅵ.信息论与概率统计 Ⅶ.信息论与经济学 Ⅷ.信息论与计算复杂性 Ⅸ.信息论与系统、控制、信号检测和处理 Ⅹ.量子信息论 Ⅺ.Shannon的其它重要贡献 参见课程网站:信息论进展50年
2.简化模型。理论的作用是浓缩知识之树, “简 单模型胜于繁琐的现象罗列”, “简单化才能显 现出事物的本质,它表现了人的洞察力”。 好的性能量度和复杂性的量度(信息量、熵、 信道容量、商品等),常会引导出优秀的理论结 果和令人满意的实际应用。
1.3 Shannon信息论的局限性
如果实际信源或信道符合所采用的概率模 型描述,这种方法是有效的,否则只能是 近似的,甚至根本无效。
信道 编码器
信道编码 器
调制器
信 道
干扰源
信源 译码器
信道 译码器

信息论与编码理论-全

信息论与编码理论-全

纠错码 编码调制理论
网络最佳码
Huffman码(1952)、Fano码 算术码(1976,1982) LZ码(1977,1978)
压缩编码 JPEG MPEG
信息论发展简史

电磁理论和电子学理论对通信理论技术发展起重要的 促进作用



1820-1830年,法拉第发现电磁感应 莫尔斯1832-1835建立电报系统。1876年Bell发明电话 1864麦克斯韦预言电磁波存在,1888年赫兹验证该理论 1895年马可尼发明了无线电通信 微波电子管导致微波通信系统,微波雷达系统 激光技术使通信进入光通信时代 量子力学使通信进入量子通信领域
信息论发展简史



1950年汉明码,1960年卷积码的概率译码, Viterbi译码,1982年Ungerboeck编码调制技术, 1993年Turbo编译码技术,1999年LDPC编码技术。 1959年,Shannon提出率失真函数和率失真信源 编码定理 1961年,Shannon的“双路通信信道”开拓了网 络信息论的研究,目前是非常活跃的研究领域。
熵的性质


对称性 非负性 确定性 扩展性 可加性 极值性 是H(P)上凸函数
熵的性质-可加性

q11 q13
p1
q12 q14
H(p1q11,p1q12,…,p4q44)=H(p 1…,p4)+p1H(q11,…,q14)+…+ p4H(q41,…,q44)
p2
p3
p4
熵的极值性
信息论发展简史

1832年莫尔斯电码对shannon编码理论的启发 1885年凯尔文研究了一条电缆的极限传信速率 1922年卡逊对调幅信号的频谱结构进行研究 1924年奈奎斯特证明了信号传输速率和带宽成正比 1928年Hartley提出信息量定义为可能消息量的对数 1939年Dudley发明声码器 1940维纳将随机过程和数理统计引入通信与控制系 统

《信息论与编码基础》第1章 绪论

《信息论与编码基础》第1章 绪论

7
课程讨论主要内容
第3章 离散信道及其信道容量 信道的数学模型及分类 信道疑义度与平均互信息 平均互信息的特性 离散无记忆扩展信道 离散信道的信道容量 信源与信道的匹配
8
课程讨论主要内容
第4章 波形信源及波形信道 波形信源的统计特性和离散化 连续信源和波形信源的信息测度 连续信源熵的性质及最大差熵定理 具有最大差熵的连续信源 连续信道和波形信道的分类 连续信道和波形信道的信息传输率 连续信道和波形信道的信道容量
9
课程讨论主要内容
第5章 基本的信源和信道编码定理 无失真信源编码定理 编码器的概念 等长码 等长信源编码定理 变长码 变长信源编码定理(香农第一定理) 有噪信道编码定理 错误概率与编译码规则 有噪信道编码定理(香农第二定理) 联合信源信道编码定理
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课程讨论主要内容
第6章 保真度准则下的信源编码 失真的测度 信息率失真函数及其性质 离散无记忆信源的信息率失真函数 保真度准则下的信源编码定理(香农第三定理) 联合有失真信源信道编码定理
1.1 信息的一般概念
19
在通信中对信息的表达分为三个层次:信号、消息、信息。 信号:是信息的物理表达层,是三个层次中最具体的层次。 它是一个物理量,是一个载荷信息的实体,可测量、可描 述、可显示。 消息(或称为符号):是信息的数学表达层,它虽不是一个 物理量,但是可以定量地加以描述,它是具体物理信号的 进一步数学抽象。 可将具体物理信号抽象为两大类型: 离散(数字)消息:由随机序列描述的一组未知量: X=(X1, …, Xi , …, Xn) 连续(模拟)消息:由随机过程描述的未知量:X( t, ω) 信息:是信号与消息的更抽象的表达层次。
1.1 信息的一般概念
17

信息论与编码一

信息论与编码一

x2 xm X x 1 q(X ) q (x ) q(x ) q(x ) 1 2 m
x为各种长为N的符号序列,x = x1 x2 … xN ,xi { a1 , a2 , … , ak },1 i N,序列集X = {a1a1… a1 , a1a1… a2 , … , akak… ak },共有kN种序列,x X。 序列的概率q (x) = q (x1x2 … xN) =
根据统计特性,即转移概率p (yx )的不同,信道又可分类为:
无记忆信道 信道的输出y只与当前时刻的输入x有关。
有记忆信道 信道的输出y不仅与当前时刻的输入有关, 还与以前的输入有统计关系 。
1.4.1 离散无记忆信道
离散无记忆信道的输入和输出消息都是离散无记忆的单个符 号,输入符号xi { a1 , a2 , … , ak},1 i I,输出符号yj { b1 , b2 , … , bD },1 j J,信道的特性可表示为转移概率矩阵:
p ( y1 x1 ) p ( y1 x 2 ) P p ( y1 x I ) p ( y 2 x1 ) p( y 2 x 2 ) p( y 2 x I ) p ( y J x1 ) p( y J x 2 ) p( y J x I )
p 1 p 0 P 0 1 p p
0 e
0 1-p 1-p 1
p
p
1
图1-7 二元删除信道
4.二元Z信道
二元Z信道如图1-8所示,信道输入符 号x {0 , 1},输出符号y {0 , 1}转
0 1 移概率矩阵为 P p 1 p
0 1 0 p 1 1-p
下面列举几种常见的离散无记忆信道: 1.二元对称信道(Binary Symmetric Channel,简记为BSC) 这是一种很重要的信道,它的输入符号x {0 , 1},输出符 号y {0 , 1},转移概率p (yx ) ,如图1-5所示,信道特性

信息论与编码第1章绪论

信息论与编码第1章绪论

1.1 信息论的形成和发展
美国另一科学家维纳(N. Wiener)出版了“Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary Time Series”和 "Control Theory”这两本名著。 维纳是控制论领域的专家,重点讨论微弱信号的检测理论, 并形成了信息论的一个分支。他对信息作了如下定义:信 息是人们在适应外部世界和控制外部世界的过程中,同外 部世界进行交换的内容的名称。 补充:老三论(SCI论 ): system, control, information 新三论:耗散结构论、协同论、突变论
信息论与编码 Information Theory & Coding
伟大的科学家-香农
伟大的科学家-香农
“通信的基本问题就是在一点重新准确地或 近似地再现另一点所选择的消息”。 这是数学家香农(Claude E.Shannon)在 他的惊世之著《通信的数学理论》中的一 句名言。正是沿着这一思路他应用数理统 计的方法来研究通信系统,从而创立了影 响深远的信息论。
1.1 信息论的形成和发展
①语言产生:人们用语言准确地传递感情和意图,使语言成为 传递信息的重要工具。 ②文字产生:人类开始用书信的方式交换信息,使信息传递的 准确性大为提高。 ③发明印刷术:使信息能大量存储和大量流通,并显著扩大了 信息的传递范围。 ④发明电报电话:开始了人类电信时代,通信理论和技术迅速 发展。这一时期还诞生了无线电广播和电视。更深入的问 题:如何定量研究通信系统中的信息,怎样更有效、更可 靠传递信息? ⑤计算机与通信结合:促进了网络通信的发展,宽带综合业务 数字网的出现,给人们提供了除电话服务以外的多种服务, 使人类社会逐渐进入了信息化时代。
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第一章:引论(简介)
一、通信系统模型 二、Shannon信息论的中心问题 三、Shannon信息的概念 四、概率复习内容
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一、通信系统模型
信源、信道、信宿 信源是消息的来源, 信道是消息传送媒介, 信宿是消息的目的地。
信息是多样的,客观事物是多种多样的、五花 八门的,事物的状态和变化是多姿多彩、变幻 无穷的,属性不同就出现了不同的信息,需要 给出不同的信息定义,从而可创建不同的信息 理论。
比如说信息的不确定性,引出了概率信息,这 是我们讲的最多的。
再如信息的模糊性,引出了模糊信息和模糊信 息论,这个在70年代末提出来的。
信息论基础
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1
教材
王育民、李晖, 信息论与编码理论 (第2版), 高等教育出版社, 2013.
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2
参考书
Thomas M. Cover, Joy A. Thomas, Elements of Information Theory,2nd ed, WILEY Press, 2006. 阮吉寿 张华 译 信息论基础,机械工业出版社,2007.
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信息的度量
信息可以被感知,但是不是所有的信息 都可以定量计数,因此,我们要区分信 息和信息量 。
从数学上来说,关于信息量的定义,大 概有100多种。
如果将信息提升到科学进行研究,必须 要对信息进行定量,给出信息的科学测 度,但是这并不是一件很容易的事情。
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信息与信息量
还如信息的量子属性,引出了量子信息和量子 信息论。
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信息与信息量
信息的复杂性引出了信息的复杂度和复杂度的 信息理论,信息的感知属性引出了感知信息和 感知信息理论,信息的美学属性引出美学信息 和美学信息理论等等。
现在有五花八门的信息理论,已经提出了各式 各样的信息理论,而且得到了众多不同的结果, 都宣称取得了成功。动态信息论、定性信息论、 经济信息论、算法信息论、模糊信息论、量子 信息论等等,还有信息生态学、信息代数、信 息几何等,信息物理学、信息生物学等。
后,尽可能多的解除接收者对信源所存在的疑义(不定度),因此这个被解除
的不定度实际上就是在通信中所要传送的信息量。
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信息与信息量
由于客观信息的多样性,要想给出一个能够包 罗万象的统一定义,在此基础上建立起一套信 息理论几乎是不大可能的。
香浓(Shannon)信息论: 1948年发表《通信的 数学理论》,创建了信息论,建立了通信系统 的模型,用概率和统计观点描述信息,包括信 源、信道、干扰等,给出了不确定的信息量度, 指出了客观有效、可靠的信息通信之路,宣告 了一门学科信息论的诞生,成为通信领域技术 革命的思想或者理论基础。
若信源有m种消息,且每个消息是以相等可能产生的,则该信源的信息量可表 示为I=logm。
但对信息量作深入而系统研究,还是从1948年C.E.仙农的奠基性工作开始的。
在信息论中,认为信源输出的消息是随机的。即在未收到消息之前,是不能肯
定信源到底发送什么样的消息。而通信的目的也就是要使接收者在接收到消息
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9
信息与信息量
信息量度定义的困难性,在众多信息中,只有少数的 信息有了量,大多数的信息是可以感知的,但是无法 度量,因为没有找到合适的信息量的定义,就建不起 来一套理论。
比如说对情感信息中的喜怒哀乐,都可以感知,但是 我们很难度量它们,只能用一些比较模糊的形容词, 描述不同程度的感情。
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12
信息与信息量
1948年发表的《通信的数学理论》文章,这是 一篇20世纪少有的几篇对科学和工程,乃至对 人类社会发展产生了重要影响著作,是可与牛 顿力学相媲美的不朽之作,也是他最重要的科 学贡献。
这使他成为信息论之父,时年仅32岁。作为数 学家,他为数学开辟了一个工程应用的新领域。 这篇文章虽然在1947年完成,但至今仍然闪烁 着智慧的光芒,它将照耀人类今后的数个世纪。
物质和能量是客观存在的、有形的,信 息是抽象的、无形的。物质和能量是系 统的“躯体”,信息则系统的“灵魂”。
信息要借助于物质和能量才能产生、传 输、存储、处理和感知;物质和能量要 借助于信息来表述和控制。
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4
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信息(英语:Information),是一个高度概括抽象概念,很难用统一的文字对其进 行定义[1],这是由于其具体表现形式的多样性造成的。信息是一个发展中的动态范 畴,它随人类社会的演变而相应的扩大或收缩,总的来看从过去到现在信息所涵盖 的范围是不断扩大的,可以断定随人类社会的发展信息范畴将进一步扩大。
沈世镒 等,信息论与编码理论,科学出版社,2010.
姜丹,信息论与编码,中国科学技术大学出版社,2008. 傅祖芸, 信息论—基础理论与应用,电子工业出版社,2001.
傅祖芸,信息论与编码学习辅导及习题详解,电子工业出 版社,2004.
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信息是什么?
Wiener(维纳) :“信息既不是物质,也 不是能量,信息就是信息”。
作为一个严谨的科学术语,信息的定义却不存在一个统一的观点,这是由它的极端 复杂性决定的。信息的表现形式数不胜数:声音、图片、温度、体积、颜色……信 息的分类也不计其数:电子信息、财经信息、天气信息、生物信息……。
在热力学中,信息是指任何会影响系统的热力学状态的事件。
信息可以减少不确定性。事件的不确定性是以其发生机率来量测,发生机率越高,不 确定性越低,事件的不确定性越高,越需要额外的信息减少其不确定性。 例如投掷一个公正的硬币,其信息为-log2(1/2) = 1 bit,投掷两个公正的硬币,其信 息为-log2(1/4) = 2 bits。
“你问我对你的爱有多深,我爱你有几分,你去想一 想,你去看一看,月亮代表我的心。”我们还不能确 切地给出“这份爱”有多少“比特”,“那份爱”比 “这份爱”又多多少“比特”。对于美学信息也是如 此。
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10
信息多少的量度。
1928年R.V.L.哈特莱首先提出信息定量化的初步设想,他将消息数的对数定 义为信息量。
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