信息论与编码理论基础(第一章)
信息论与编码基础教程第一章

及
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
信
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;
常
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
信
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
史
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。
Page 20
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。
用
术
语
信号是信息的载体,是物理性的。
信息论与编码第1章 绪论
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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
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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
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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

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
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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
10
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
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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
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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。
《信息论与编码》课件

发展趋势与未来挑战
探讨信息论和编码学领域面临的未 来挑战。
介绍多媒体数字信号压缩和编码技术的发展和应用。
可靠的存储与传输控制技术
解释可靠存储和传输控制技术在信息论中的重要性。
生物信息学中的应用
探讨信息论在生物信息学领域的应用和突破。
总结与展望
信息论与编码的发展历程
回顾信息论和编码学的发展历程和 里程碑。
信息技术的应用前景
展望信息技术在未来的应用前景和 可能性。
介绍误码率和信噪比的定义和关系。
2
码率与修正码率的概念
解释码率和修正码率在信道编码中的重要性。
3
线性码的原理与性质
探讨线性码的原理、特点和应用。
4
编码与译码算法的实现
详细介绍信道编码和译码算法的实现方法。
第四章 信息论应用
无线通信中的信道编码应用
探索无线通信领域中信道编码的应用和进展。
多媒体数字信号的压缩与编码技术
《信息论与编码》T课 件
# 信息论与编码 PPT课件
第一章 信息的度量与表示
信息的概念与来源
介绍信息的定义,以及信息在各个领域中的来源和 应用。
香农信息熵的定义与性质
介绍香农信息熵的概念和其在信息论中的重要性。
信息量的度量方法
详细解释如何度量信息的数量和质量。
信息压缩的基本思路
探讨信息压缩的原理和常用方法。
第二章 信源编码
等长编码与不等长编码
讨论等长编码和不等长编码的特点 和应用领域。
霍夫曼编码的构造方法与 性质
详细介绍霍夫曼编码的构造和优越 性。
香农第一定理与香农第二 定理
解释香农第一定理和香农第二定理 在信源编码中的应用。
信息论与编码第一章绪论

编码的效率与性能
编码效率
编码效率是指编码过程中信息传输速率与原始信息传输速率的比 值,反映了编码过程对信息传输的影响程度。
错误概率
错误概率是指在传输或存储过程中,解码后的信息与原始信息不 一致的概率。
抗干扰能力
抗干扰能力是指编码后的信息在传输过程中抵抗各种干扰的能力, 包括噪声、失真等。
03
信息论与编码的应用领域
信息论与编码第一章绪论
• 信息论的基本概念 • 编码理论的基本概念 • 信息论与编码的应用领域 • 信息论与编码的发展历程 • 信息论与编码的交叉学科
01
信息论的基本概念
信息量的定义与性质
信息量的定义
信息量是衡量信息多少的量,通常用熵来表示。熵是系统不确定性的量度,表示 随机变量不确定性的程度。
04
信息论与编码的发展历程
信息论的起源与发展
19世纪
1928年
随着电报和电话的发明,信息传递开始快 速发展,人们开始意识到信息的传递需要 遵循一定的规律和原则。
美国数学家哈特利提出信息度量方法,为 信息论的诞生奠定了基础。
1948年
1950年代
美国数学家香农发表论文《通信的数学理 论》,标志着信息论的诞生。
信息量的性质
信息量具有非负性、可加性、可数性和传递性等性质。非负性是指信息量总是非 负的;可加性是指多个信息源的信息量可以相加;可数性是指信息量可以量化; 传递性是指信息量可以传递,从一个信息源传到另一个信息源。
信息的度量
信息的度量方法
信息的度量方法有多种,包括自信息、互信息、条件互信息、相对熵等。自信息是指随机变量取某个值的概率; 互信息是指两个随机变量之间的相关性;条件互信息是指在某个条件下的互信息;相对熵也称为KL散度,是两个 概率分布之间的差异度量。
信息论与编码第二版答案 (3)
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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。
信息论基础与编码1

信源 编码器
信道 编码器
调制器
01. 研究内容
等效离散信源
信道编码器
信
道
干扰源
信宿 等效信宿
信源 译码器
信道
译0码4器.
申报解调团器队和工作基础
信道译码器
等效离散信道
信息论通信系统的流程框图
小结
❖ 信息的测度:信息量大小与不确定性的程度有关。 用数学的语言来讲,不确定 就是随机性,可运用研究随机事件的数学工具----概率论和随机过程来测度来刻画不 确定性的大小。 ❖ 某一事物所处状态的不确定性大小,与该事物可能出现的不同状态数目以及各 状态呈现的概率大小有关。既然不确定性的大小能够度量,所以信息是可以测度的。 ❖ 信息测度相关的几个概念:样本空间、概率空间 、先验概率 、自信息 、后验 概率、熵以及互信息等概念
➢ 广义信息论:广义信息论不仅包括上述两方面的内容,而且包括所有与信息有关的领域, 如模式识别、计算机翻译、心理学、遗传学、语言学等等。
1.2 信息论的基本概念
•信息:是信息论中最基本、最重要的概念,既抽象又复杂认知与理解,日常生活中被认为是 “消息”、“知识”、“情报”等 。
•消息:用文字等能够被人们感觉器官所感知的形式,将客观物质运动与主观思维活动的状态 描述。
第1章 信息论与信息论方法概述
第2章 信息论的基本概念
讲授
内容
第3章 信源的熵率 冗余度与压缩编码
第4章 信道、信道容量与信道有效利用
第5章 信源的率失真函数与压缩编码
第6章 信道编码(线性码与卷积码)
第7章 最大熵原理与最小鉴别信息
第一章
text
1. 1 信息科学与信息论
1. 2 信息论的基本概念
信息论与编码基础知识点总结

输出一系列符号。Βιβλιοθήκη 多符号序列信源输出的消息在 时间或空间任一点上每个符号 的出现都是随机的,其取值也都 可以是离散或连续随机变量。
输出的消息是时间或空间 上离散的一系列随机变量。 输出的消息是时间或空间 的连续函数且其取值也是 连续的、随机的。
数学模型
特性
无记忆信源 有记忆信源
17、 通信系统的基本任务要求
①可靠:使信源发出的消息经过传输后,尽可能准确地、不失真或限定失真地再现在接收端。 ②有效:用尽可能短的时间和尽可能少的设备来传输最大的消息。 18、 通信系统的一些基本概念 ①信源:产生消息的源。可以用随机变量或随机过程来描述信息。 ②信宿:是消息的归宿,也就是消息传输的对象,即接收消息的人或者机器。 ③编码器:编码器是将信源发出的消息变换成适合于在信道上传输的信号的设备。执行提高信息传输的有效性 和可靠性两项功能。
信源编码器:目的在于提高信息传输的有效性。 信道编码器:用以提高信息传输的抗干扰能力。 ④信道:信道是将载荷着消息的信号从通信系统的发送端传送到接收端的媒质或通道。信道除了具有传输信号 的功能,还具有存储信号的作用。 ⑤噪声源:是消息在传输过程中受到的干扰的来源。 通信系统设计中的一个基本问题就是提高抗干扰能力。 加性噪声:由外界引入的随机噪声。 乘性噪声:信号在传播过程中由于物理条件的变化引起信号参量的随机变化而形成的噪声。 ⑥译码器:指编码的逆变换器。信道译码器是信道编码的逆变换器;信源译码器是信源编码的逆变换器。
第一章 绪论
1、 识记内容
1、 信息论是应用近代数理统计的方法研究信息传输、存储和处理的科学,是在长期通信工程实践中发展起来的一 门新兴学科,亦称为通信的数学理论。
信息论与编码第1章概论
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数据融合
信息论中的数据融合算法可以用于物 联网中的多源数据融合,提高数据处 理效率和准确性。
THANKS
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信息论的起源与发展
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19世纪
随着电报和电话的发明,信息 传递开始受到关注。
20世纪40年代
香农提出信息论,为信息传递 和编码提供了理论基础。
20世纪60年代
随着计算机技术的兴起,信息 论在数据压缩、传输和存储方
面得到广泛应用。
21世纪
信息论在物联网、大数据、人 工智能等领域发挥重要作用。
熵
熵是衡量随机变量不确定性的度量,可以用来衡量信息的平均量。对于离散随机变量,熵 是所有可能事件概率的加权对数值。对于连续随机变量,熵是概率密度函数的积分值的对 数值。
冗余
冗余是指信息中多余的部分,即不包含新信息的部分。编码的目标是减少冗余,提高信息 的有效性和传输效率。
编码的分类
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信源编码
信源编码是对原始信息进行压缩和编码的过程,以减少信息的冗余和提
编码实践验证信息论理论
编码实践为信息论提供了实验验证的机会,帮助完善和发展信息论的理论体系。
编码推动信息论的应用
编码技术的发展推动了信息论在实际应用领域的发展,使得信息论在通信、数据存储等领域得到广泛 应用。
信息论与编码的应用领域
通信系统
数据存储
信息论和编码在通信系统中发挥着重要作 用,如数字电视、卫星通信、移动通信等 。
信息论与编码第1章概论
• 信息论的基本概念 • 编码理论的基本概念 • 信息论与编码的关系 • 信息论与编码的发展历程 • 信息论与编码的应用案例
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信息论的基本概念
信息论与编码第一章绪论
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➢ 广义信息论
除上述内容外,还包括自然和社会领域有关 信息的内容,如模式识别,计算机翻译,心 理学,遗传学,神经生理学
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
➢ 研究目的:提高信息系统的可靠性、有效性和安全性以
便达到系统最优化。
1.1 信息的概念
信息是信息论中最基本、最重要的概念,既抽象又 复杂
信息在日常生活中被认为是“消息”、“知识”、“情报” 等➢“信息”不同于消息(在现代信息论形成之前,信息一直
被看作是通信中消息的同义词,没有严格的数学含义), 消息是表现形式,信息是实质;
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
信息论发展简史
1948年shannon信息论奠基
1952年Fano证明了Fano不等式,给出了 shannon信道编码逆定理的证明
1957,Wolfowitz,1961 Fano, 1968Gallager给出信道编码定理的简介证 明并描述了码率,码长和错误概率的关系, 1974年Bahl发明了分组码的迭代算法( BCRJ)
➢ 重点讲授信息的概念,信息的度量和计算等 一些基本问题。还学习几种常用的信源编码方 法和纠错编码方法。
课程位置
基础课程
概率论 数理统计
后续课程:
通信原理 数字通信 数字图像处理
课程目标
➢ 掌握基本的信息论概念,而且要求能够和日常 生活和学习结合起来,做到活学活用。
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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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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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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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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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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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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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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。