信息论讲义11
信息论基础——互信息
= H (Y ) H (Y / X )
表示通过信道和信宿来观察到达信宿信息量， 表示通过信道和信宿来观察到达信宿信息量，而没 有观察信源 ．
16
平均互信息
I ( X ;Y ) =
∑∑ p( x y ) log
i j i =1 j =1
n m
n
m
p ( xi y j )
2
p ( xi ) p ( y j )
Y y1 , y2 , , y j , , ym 信宿 = p ( y ), p ( y ), , p ( y ), , p( y ) , ∑ p ( y j ) = 1 1 2 j m j P(Y )
信 X 源 有 信 扰 道 信 Y 宿
干 源 扰
8
互信息
I(信息量)=不肯定程度的减小量 如果信道是无噪的，当信源发出消息x后， 信宿必能准确无误地收到该消息，彻底消 除对x的不确定度，所获得的信息量就是x 的不确定度，即x本身含有的全部信息. 信宿在收信前后，其消息的概率分布发生 了变化，即其概率空间变了 .
6
相对熵的性质
D( p || q ) ≥ 0 ，等号成立 p ( x) = q( x) D ( p || q )是概率分布对 ( p, q)的凸函数
7
互信息
X x1 , x2 , , xi , , xn 信源 = p( x ), p( x ), , p ( x ), , p ( x ) , ∑ p( xi ) = 1 i P( X ) 1 i n 2
H(Y)
H(XY)
22
H(Y/X)
文氏图
I(X;Y) = H(X) – H(X/Y) = H(Y) – H(Y/X) H(XY) = H(X) + H(Y/X) = H(Y) + H(X/Y) H(XY) + I(X;Y) = H(X) + H(Y)
精品课课件信息论与编码(全套讲义)
跨学科交叉融合
信息论将与更多学科进行交叉融合，如物理学、 化学、社会学等，共同推动信息科学的发展。
编码技术的发展趋势
高效编码算法
随着计算能力的提升，更高效的编码算法将不断涌现，以提高数据 传输和存储的效率。
智能化编码
借助人工智能和机器学习技术，编码将实现智能化，自适应地调整 编码参数以优化性能。
跨平台兼容性
未来的编码技术将更加注重跨平台兼容性，以适应不同设备和网络环 境的多样性。
信息论与编码的交叉融合
理论与应用相互促进
信息论为编码技术提供理论支持， 而编码技术的发展又反过来推动 信息论的深入研究。
共同应对挑战
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目
CONTENCT
录
• 信息论基础 • 编码理论 • 信道编码 • 信源编码 • 信息论与编码的应用 • 信息论与编码的发展趋势
01
信息论基础
信息论概述
信息论的研究对象
研究信息的传输、存储、处理和变换规律的科学。
信息论的发展历程
从通信领域起源，逐渐渗透到计算机科学、控制论、 统计学等多个学科。
卷积编码器将输入的信息序列按位输入到一个移位寄存器中，同时根据生成函数将移位寄存 器中的信息与编码器中的冲激响应进行卷积运算，生成输出序列。
卷积码的译码方法
卷积码的译码方法主要有代数译码和概率译码两种。代数译码方法基于最大似然译码准则， 通过寻找与接收序列汉明距离最小的合法码字进行译码。概率译码方法则基于贝叶斯准则， 通过计算每个合法码字的后验概率进行译码。
04
信息论
信息论第一章概论1.信息、消息、信号的定义及关系。
定义信息：事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。
消息：指包含有信息的语言、文字和图像等。
信号：表示消息的物理量，一般指随时间而变化的电压或电流称为电信号。
关系信息和消息信息不等于消息。
消息中包含信息，是信息的载体。
同一信息可以用不同形式的消息来载荷。
同一个消息可以含有不同的信息量。
信息和信号信号是消息的载体，消息则是信号的具体内容。
信号携带信息，但不是信息本身。
同一信息可用不同的信号来表示，同一信号也可表示不同的信息。
2. 通信系统模型，箭头上是什么？通信的目的及方法。
通信的目的：是为了提高通信的可靠性和有效性。
信源编码：提高信息传输的有效性。
（减小冗余度）信道编码：提高信息传输的可靠性。
（增大冗余度）第二章 信源及其信息量★信源发出的是消息。
信源分类1、信源按照发出的消息在时间上和幅度上的分布情况可将信源分成离散信源和连续信源。
2、根据各维随机变量的概率分布是否随时间的推移而变化将信源分为平稳信源和非平稳信源。
单符号离散信源离散无记忆信源 无记忆扩展信源 离散平稳信源离散有记忆信源 记忆长度无限记忆长度有限（马尔可夫信源）一、单符号离散信源单符号离散信源的数学模型为定义：一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量为自信息量。
定义为其发生概率对数的负值。
以 奇才 单位：•对数以2为底，单位为比特 (bit ) （binary unit ） •对数以e 为底，单位为奈特 (nat ) (nature unit)•对数以10为底，单位为笛特(det) (decimal unit) 或哈特 (hart) 物理含义：在事件xi 发生以前，等于事件xi 发生的不确定性的大小；在事件xi 发生以后，表示事件xi 所含有或所能提供的信息量。
性质:①I(x i )是非负值.②当p(x i )=1时，I(x i )=0. ③当p(x i )=0时，I(x i )=∞.④I(x i ) 是p(x i )的单调递减函数.联合自信息量条件自信息量自信息量、条件自信息量和联合自信息量之间有如下关系式：I(x i y j )= I(x i )+ I(y j / x i ) = I(y j )+ I(x i / y j )⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡)(,),(,),(),( ,, ,, , )( 2121n i n i x p x p x p x p x x x x X P X )(log )( i i x p x I -=)(log )( j i j i y x p y x I -=1)(,1)(01=≤≤∑=ni i i x p x p定义：各离散消息自信息量的数学期望，即信源的平均信息量.单位：比特/符号 物理含义： ① 信源熵H(X)表示信源输出后，离散消息所提供的平均信息量. ② 信源熵H(X)表示信源输出前，信源的平均不确定度. ③ 信源熵H(X)反映了变量X 的随机性.信源符号的概率分布越均匀，则平均信息量越大; 确定事件，不含有信息量。
信息论PPt(叶中行)
• 信道编码：是以提高信息传输的可靠性为目的的编 码。通常通过增加信源的冗余度来实现。采用的一 般方法是增大码率/带宽。与信源编码正好相反。
• 信源编码理论是信息论的一个重要分支，其理论基础 是信源编码的两个定理。 –无失真信源编码定理：是离散信源/数字信号编码 的基础； –限失真信源编码定理：是连续信源/模拟信号编码 的基础。 • 信源编码的分类：离散信源编码、连续信源编码和相 关信源编码三类 –离散信源编码：独立信源编码，可做到无失真编码； –连续信源编码：独立信源编码，只能做到限失真信 源编码； –相关信源编码：非独立信源编码。
*
3.5 通用信源编码
本节将主要介绍 • LZ算法， • 改进的LZ-Welcn 算法 • Kieffer-Yang算法， • LZ算法基于符号串匹配的算法，而LZWelcn 算法是基于字典的算法，它们都是 利用信源输出符号自身的信息来进行压缩 编码。Kieffer-Yang算法（简称YK算法）则 兼顾了字符串匹配和算术码结构的优点。
0 11 00 11
0 10 00 01
1 10 100 1000
1 01 001 0001
6 、同价码: 每个码字占相同的传输时间
7.码的N 次扩展: 若码C :{W1 , W2 ,..., Wq }，B :{Bi (Wi1Wi 2 ...WiN )}，则 码B称为码C的N 次扩展码
8、唯一可译码： 若码的任意一串有限长的码符号序列只能被唯一的译成 所对应的信源符号序列，则称此码为唯一可译码。 9、即时码（瞬时编码）：没有一个码字是其他码字的前缀 的唯一可译码称为~。 10、码分类
信源
信源编码器
等效信源 等效信宿
信道编码器
等效干扰 信道
信 道
《信息论》研究生课程讲义
《信息论》研究生课程讲义2-5 平均互信息量的特性平均交互信息量IX,Y在统计平均的意义上,描述了信源、信道、信宿组成的通信系统的信息传输特性。
这一节将进一步讨论IX,Y的数学特性,重点介绍其特性的结论和其物理意义。
2-5-1 IX,Y的非负性当x为大于0的实数时,底大于1的对数logx是x的严格上凸函数,可以证明若fx为上凸函数,则有:f∑pixi≥∑pifxi,如fxlogx,则有:log∑pixi≥∑pilogxi根据这个关系,考虑平均互信息量,IX,Y ∑∑pxi,yjlog[pxi,yj/pxipyj]则:-IX,Y ∑∑pxi,yjlog[pxipyj/pxi,yj]≤log∑∑pxi,yj[pxipyj/pxi,yj]log∑pxi ∑pyj0所以有:IX,Y ≥0只有当PX,YPXPY,即对于所有的i1,2,…n, j1,2,…m。
都有:pxi,yjpxipyj,才有:IX,Y0互信息量可能出现负值,但平均互信息量不可能出现负值。
接收者收到一个Y的符号,总能从中获取道关于信源X的信息量,只有当XY相互独立时,平均互信息量才为0。
由IX,YHX-HX/Y,可知,在信息传输过程中,后验熵不可能大于先验熵,这种特性称为后熵不增加原理。
当XY相互独立时,pxi,yjpxipyj可得:HX,YHX+HY当XY相互独立时,pyj/xipyj可得:HY/XHY当XY相互独立时,pxi/yjpxi可得:HX/YHX由互信息量的定义可知:IX,YHX+HY-HX,YHX-HX/YHY-HY/X02-5-2 平均互信息量的交互性由于pxi,yjpyj,xi则:IX,YIY,X交互性表明在Y中含有关于X的信息,IX,Y;在X中含有关于Y的信息,IY,X;而且两者相等。
实际上IX,Y和IY,X只是观察者的立足点不同,对信道的输入X 和输出Y的总体测度的两种表达形式。
两个园相交的部分为平均互信息量,可见,平均互信息量的大小体现了X和Y 的相关程度。
信息论基础教学课件ppt信息论基础概述信息论基础概论
§1.2.1 通信系统模型
例如，奇偶纠错 将信源编码输出的每个码组的尾补一个1或0 当传输发生奇数差错，打乱了“1”数目的奇偶性，就 可以检测出错误。
34
§1.2.1 通信系统模型
(a) 无检错
(b) 可检错 (奇校验) (c) 可纠错(纠一个错)
图1.4 增加冗余符号增加可靠性示意图
35
§1.2.1 通信系统模型
信源的消息中所包含的信息量 以及信息如何量度
核心 问题
29
§1.2.1 通信系统模型
编码器(Encoder)
编码器的功能是将消息变成适合于信道传输的信号 编码器包括：
信源编码器(source encoder) 信道编码器(channel encoder) 调制器(modulator)
信源编码器
信道编码器
调制器
功能：将编码器的输出符号变成适合信道传输的信号 目的：提高传输效率 信道编码符号不能直接通过信道输出，要将编码器的输 出符号变成适合信道传输的信号，例如，0、1符号变成 两个电平，为远距离传输，还需载波调制，例如，ASK， FSK，PSK等。
36
§1.2.1 通信系统模型
信道(channel)
13
§1.1.2 信息的基本概念
1949年，Weaver在《通信的数学》中解释香农的工 作时，把通信问题分成三个层次： 第一层：通信符号如何精确传输？（技术问题） 第二层：传输的符号如何精确携带所需要的含义？（语义问题） 第三层：所接收的含义如何以所需要的方式有效地影响行为？ （效用问题）
14
§1.1.2 信息的基本概念
§1.1.2 信息的基本概念
信息的三个基本层次：
语法(Syntactic)信息 语义(Semantic) 信息 语用(Pragmatic)信息
信息论讲义-绪论
第一章绪论主要内容：（1）信息论的形成和发展；（2）信息论研究的分类和信息的基本概念；（3）一般通信系统模型；（4）目前信息论的主要研究成果。
重点：信息的基本概念。
难点：消息、信号、信息的区别和联系。
说明：本堂课作为整本书的开篇，要交待清楚课程开设的目的，研究的内容，对学习的要求；在讲解过程中要注意结合一些具体的应用实例，避免空洞地叙述，以此激发同学的学习兴趣，适当地加入课堂提问，加强同学的学习主动性。
课时分配：2个课时。
板书及讲解要点：“信息”这个词相信大家不陌生，几乎每时每划都会接触到。
不仅在通信、电子行业，其他各个行业也都十分重视信息，所谓进入了“信息时代”。
信息不是静止的，它会产生也会消亡，人们需要获取它，并完成它的传输、交换、处理、检测、识别、存储、显示等功能。
研究这方面的科学就是信息科学，信息论是信息科学的主要理论基础之一。
它研究信息的基本理论(Information theory)，主要研究可能性和存在性问题，为具体实现提供理论依据。
与之对应的是信息技术(Information Technology)，主要研究如何实现、怎样实现的问题。
它不仅是现代信息科学大厦的一块重要基石，而且还广泛地渗透到生物学、医学、管理学、经济学等其他各个领域，对社会科学和自然科学的发展都有着深远的影响。
1．1 信息论的形成和发展信息论理论基础的建立，一般来说开始于香农(C.E．shannon)研究通信系统时所发表的论文。
随着研究的保深入与发展，信息论具有了较为宽广的内容。
信息在早些时期的定义是由奈奎斯持(Nyquist，H．)和哈特莱(Hartley，L.V.R．)在20世纪20年代提出来的。
1924年奈奎斯特解释了信号带宽和信息速率之间的关系；1928年哈特莱最早研究了通信系统传输信息的能力，给出了信息度量方法；1936年阿姆斯特朗(Armstrong)提出了增大带宽可以使抗干扰能力加强。
这些工作都给香农很大的影响，他在1941—1944年对通信和密码进行深入研究，用概率论的方法研究通信系统，揭示了通信系统传递的对象就是信息，并对信息给以科学的定量描述，提出了信息嫡的概念。
信息论基础详细ppt课件
1928年，哈特莱(Hartley)首先提出了用对数度量信
息的概念。一个消息所含有的信息量用它的可能值
香农
的个数的对数来表示。
(香农)信息： 信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。 可运用研究随机事件的数学工具——概率来测度不确定性大小。 在信息论中，我们把消息用随机事件表示，而发出这些消息的信 源则用随机变量来表示。
2.1 自信息和互信息
2.1.1 自信息
随机事件的自信息量 I (xi ) 是该事件发生概率 p(xi ) 的函数，并且应该满 足以下公理化条件：
1. I (xi )是 p(xi )的严格递减函数。当 p(x1)p(x2) 时，I(x1)I(x2)，概率 越小，事件发生的不确定性越大，事件发生后所包含的自信息量越大
事件 x i 的概率为p(xi ) ，则它的自信息定义为：
I(xi)d eflogp(xi)logp(1xi)
从图2.1种可以看到上述信息量的定义正 是满足上述公理性条件的函数形式。I (xi ) 代表两种含义：当事件发生以前，等于 事件发生的不确定性的大小；当事件发 生以后，表示事件所含有或所能提供的 信息量。
2．极限情况下当 p(xi )=0时，I(xi)；当 p(xi ) =1时，I (xi ) =0。
3．另外，从直观概念上讲，由两个相对独立的不同的消息所提供的 信息量应等于它们分别提供的信息量之和。 可以证明，满足以上公理化条件的函数形式是对数形式。
定义2.1 随机事件的自信息量定义为该事件发生概率的对数的负值。
我们把某个消息 x i 出现的不确定性的大小，定义为自信息，用这
个消息出现的概率的对数的负值来表示：I(xi)lop(g xi)
自信息同时表示这个消息所包含的信息量，也就是最大能够给予 收信者的信息量。如果消息能够正确传送，收信者就能够获得这 么大小的信息量。
信息论课件.ppt教学文案
– 先验概率：选择符号 ai 作为消息的概率----P(ai)
– 自信息：ai 本身携带的信息量
I(ai
)
log 1 P(ai
)
– 后验概率：接收端收到消息(符号) bj 后而发送端
发的是 ai 的概率 P(ai/bj)
– 互信息：收信者获得的信息量-----先验的不确定 性减去尚存在的不确定性
I(ai;bj)loP g(1 ai)loP g(ai1/bj)
第一章 绪论
信息论
通信技术 概率论 随机过程 数理统计
相结合逐步发展而形 成的一门新兴科学
奠基人：美国数学家香农（C.E.Shannon） 1948年“通信的数学理论”
本章内容：
信息的概念 数字通信系统模型 信息论与编码理论研究的主要内容及意义
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
– 信息具有以下特征： （1）信息是可以识别的 （2）信息的载体是可以转换的 （3）信息是可以存贮的 （4）信息是可以传递的 （5）信息是可以加工的 （6）信息是可以共享的
1.2 信息论研究的对象,目的,内容
一、 研究对象 – 前面介绍的统一的通信系统模型。人们通过系统 中消息的传输和处理来研究信息传输和处理的共 同规律。
消息：用文字等能够被人们感觉器官所感知的形式， 把客观物质运动和主观思维活动的状态表达出来。 知识：一种具有普遍和概括性质的高层次的信息 ， 以实践为基础，通过抽象思维，对客观事物规律性的 概括。 情报：是人们对于某个特定对象所见、所闻、所理解 而产生的知识 。
它们之间有着密切联系但不等同 ，信息的含义更深刻、广泛
– 它的主要目的是提高信息系统的可靠性、有效性、 保密性和认证性，以便达到系统最优化；
信息论复习知识点讲解学习
1、平均自信息为表示信源的平均不确定度，也表示平均每个信源消息所提供的信息量。
平均互信息表示从Y获得的关于每个X的平均信息量，也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量，还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。
2、最大离散熵定理为：离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。
3、最大熵值为。
4、通信系统模型如下：5、香农公式为为保证足够大的信道容量，可采用（1）用频带换信噪比；（2）用信噪比换频带。
6、只要，当N足够长时，一定存在一种无失真编码。
7、当R＜C时，只要码长足够长，一定能找到一种编码方法和译码规则，使译码错误概率无穷小。
8、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。
9、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。
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。
按照信息的地位，可以把信息分成客观信息和主观信息。
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。
信息的可度量性是建立信息论的基础。
统计度量是信息度量最常用的方法。
熵是香农信息论最基本最重要的概念。
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，=∞H )/(lim 121-∞→N N N X X X X H 。
信息论2章1,23节(上课用)
q
m
P( xy)logP( xy)
XY
联合熵的性质：
通信与信息基础教学部
33
信息论课件
平均互信息量
定义：
两个离散随机事件集合X和Y，若 其任意两事件间的互信息量为I(xi；yj)， 则其联合概率加权的统计平均值，称为 两集合的平均互信息量，用I(X；Y)表示。
M N M
通信与信息基础教学部
16
信息论课件
联合自信息量
定义：若有两个消息
xi，xj同时出现， 可用联合概率P(xi，xj)来表示，这时的自 信息量定义为
I ( xi , y j ) log p( xi , y j )
通信与信息基础教学部
17
信息论课件
当xi和xj相互独立时，有P(xi， xj)= P(xi)P(xj)，那么就有I(xi， xj)= I(xi)+ I(xj)
XY XY
通信与信息基础教学部
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信息论课件
条件熵
物理含义：
称：H(X/Y)为信道疑义度。
称：H(Y/X)为信道噪声熵或散步度。
通信与信息基础教学部
31
信息论课件
举例：已知信源 X、Y 0， 概率为
1 p(a1 0，b1 0） p(a2 1，b2 1） 8
信息论课件
信息论 Information Theory
蒋青
jiangq@ TEL：62460517
通信与信息基础教学部
1
信息论课件
2 离散信源及其信息测度
2.1 信源的数字模型及分类 2.2 离散信源的信息量和信息熵 2.3 信息熵的基本性质 2.4信息熵的唯一性定理 2.5 离散无记忆的扩展信源 2.6 离散平稳信源 2.7马尔可夫信源 2.8信源剩余度与自然语言的熵
信息论基础ppt课件
（a） H ( X , Y ) , H ( X ) , H ( Y ) , H ( X |Y ) , H ( Y |X ) , I ( X ; Y ) ;
（b）如果q(x,y)p(x)p(y)为两个边际分布的乘积分布，计 算 D( p Pq) 和 D(q P p)。
解：
(a )
H (X ,Y ) 1 lo g 1 1 lo g 1 1 lo g 1 5 lo g 5 44441 21 21 21 2
1 p(X)
可见熵是自信息的概率加权平均值
引理 1.2.1 H(X) 0，且等号成立的充要条件是 X 有退化分布。
例题 1.2.1 设
1
X
0
依概率 p 依概率 1 p
则 H ( X ) p l o g p ( 1 p ) l o g ( 1 p ) h ( p ) 。
I (x) log 1 。 p(x)
1.2 熵、联合熵、条件熵
X 定义 1.2.1 离散随机变量 的熵定义为
H(X)p(x)logp(x) x
e 我们也用 H ( p ) 表示这个熵，有时也称它为概率分布 p 的熵，其中对
数函数以2为底时，熵的单位为比特（bit），若对数以 为底时，则熵的
图1.1 通信系统模型
第一章 随机变量的信息度量
1.1 自信息 1.2 熵、联合熵、条件熵 1.3 相对熵和互信息
1.1 自信息
定理1.1.1
定义 1.1.1
若自信息I ( x ) 满足一下5个条件：
( i ) 非复性：I(x) 0;
( i i ) 如 p(x) 0, 则 I(x) ;
信息论讲义
第二章信源与信息熵主要内容：（1）信源的描述与分类；（2）离散信源熵和互信息；（3）离散序列信源的熵；（4）连续信源的熵和互信息；（5）冗余度。
重点：离散/连续信源熵和互信息。
难点：离散序列有记忆信源熵。
说明：本章内容主要针对信源，但是很多基本概念却是整个信息论的基础，所以安排了较多课时。
由于求熵涉及一些概率论的基础知识，考虑到大四的同学可能对这部分知识已经遗忘，故适当复习部分概率论知识。
较难的 2.1.2节马尔可夫信源部分放置在本章最后讲，便于同学理解。
本章概念和定理较多，比较抽象，课堂教学时考虑多讲述一些例题，通过例题来巩固概念和消化定理。
作业：2．1—2．7，2．10，2．12。
课时分配：10课时。
板书及讲解要点：在信息论中，信源是发出消息的源，信源输出以符号形式出现的具体消息。
如果符号是确定的而且预先是知道的，那么该消息就无信息而言。
只有当符号的出现是随机的，预先无法确定，一旦出现某个符合就给观察者提供了信息。
因此应该用随机变量或随机矢量来表示信源，运用概率论和随机过程的理论来研究信息，这就是香农信息论的基本点。
2．1 信源的描述与分类在通信系统中收信者在未收到消息以前对信源发出什么消息是不确定的，是随机的，所以可用随机变量、随机序列或随机过程来描述信源输出的消息，或者说用一个样本空间及其概率测度——概率空间来描述信源。
信源：产生随机变量、随机序列和随机过程的源。
信源的基本特性：具有随机不确定性。
信源的分类连续信源：话音、图像——随机过程离散信源：输出在时间和幅度上都是离散分布的消息。
1213消息数是有限的或可数的，且每次只输出其中一个消息，即两两不相容。
发出单个符号的无记忆信源离散无记忆信源： 发出符号序列的无记忆信源离散信源离散有记忆信源： 发出符号序列的有记忆信源 发出符号序列的马尔可夫信源概率论基础：无条件概率，条件概率和联合概率的性质和关系： （1） 非负性0()()(/)(/)()1i j j i i j i j p x p y p y x p x y p x y ≤≤，，，， （2） 完备性111111()1,()1,(/)1,(/)1,()1nmnijiji j i mm nji i j j j i p x p y p x y p yx p x y ===========∑∑∑∑∑∑11()(),()()n mijjijii j p x y p y p x y p x ====∑∑（3） 联合概率()()(/)()(/)()()()(/)()(/)()i j i j i j i j i j i j j i j i j i p x y p x p y x p y p x y X Y p x y p x p y p y x p y p x y p x =====当与相互独立时，，（4） 贝叶斯公式11()()(/)(/)()()i j i j i j j i nmijiji j p x y p x y p x y p y x p x y p x y ====∑∑，2.1.1 无记忆信源：例如扔骰子，每次试验结果必然是1～6点中的某一个面朝上。
信息论与编码全部课件
技术发展。 • 信息产业的发展促进了社会产业结构的变化与发
展。
2
#;
.
1.1.1 信息的定义与性质
• 信息：认识主体所感受的或所表达的事物的运动 状态和运动状态的变化方式。
• （1）信息是普遍存在的。 • （2）信息与物质。 • （3）信息与能量。 • （4）人类认识事物，变革事物必须要有信息。
• 举例说明，两个布袋中装有对人手感觉完 全一样的球，但颜色和数量不同，
• （1）50个红球和50个白球 • （2）红球、白球、黑球、黄球各25个 • 随意拿出一个球，被告知是红球所获得的
信息量。
9
#;
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1.1.2 信息的分类
• （2）按观察的过程分：实在信息、先验信息、实得信息。 • （3）按信息的地位分：客观信息、主观信息。 • （4）按作用分：有用信息、无用信息、干扰信息。
• 信息载体：运载信息的物质。
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1.1.1 信息的定义与性质
• 消息：以文字、语音、图像等这些能够为 人们的感觉器官所感知的物理现象，把客 观物质运动和主观思维活动的状态表达出 来就成为消息。
信号：消息的表现形式和载体。同一信息 可用不同的信号来表示，同一信号也可表 达不同的信息。
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1.4 信息论发展简史
• 电信系统的发展：
• 电磁理论和电子学理论的发展促进了电信系统 的创造发明或改进。
• 1823年-1835年，莫尔斯建立了电报系统。
• 1876年，贝尔发明了电话系统。 1895年，马可尼和波波夫发明了无线电通信。
1925年-1927年，建立起电视系统。
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第一章引论
1-1信息与信息科学
1-1-1信息的概念
▲信息的定义：很难给出，信息的定义是信息论研究的一个基本内容。
象物质，能量一样越基本的概念越难以给出明确的定义。
▲信息的概念：信息是可以传递的，具有不确定性的消息（情报，指令，数据，信号）中所包含的表示事物特性的内容。
▲几个要点：
△信息不是事物的本身，信息是抽象的。
而消息，情报，指令，数据等本身不是信息。
△Shannon认为：信息是关于环境事实的可以通信的知识。
△Winner认为：信息是人们在适应外部世界并且使这种适应反作用于外部世界的过程中，同外部世界进行交换的内容。
△近代人认为：信息是具有新内容的消息；是对于决策有价值的情报；是一切所感知的信号，信息就是知识等。
△Shannon信息论认为：信息的多少等于无知度的大小。
人们已知的消息不是信息，而好象，大概，可能之类的不确切的内容包含着信息。
（不能说信息冗余、信息压缩）1-1-2信息科学
▲信息科学是研究信息的概念，相关理论和应用的科学，信息科学是一门新兴科学，边缘学科。
▲信息科学的特点：（1）多学科--它与许多基础科学和应用技术有关，互相渗透，如数学，逻辑学，心理学，语言文字学，生物学，控制论，计算机科学，通信技术，仿生学，人工智能技术。
（2）产业化--它应用服务于国民经济和社会生活的各个方面，从而形成一个新兴产业----信息产业。
▲信息科学的研究范围：
☆信息源：自然信息源（物理，化学，天体，地理，生物）；社会信息源（管理，金融，商业）；知识信息源（古今中外）
☆信息载体：第一载体（语言）；第二载体（文字）；第三载体（电磁波）。
☆信息的采集与转换：传感器，雷达，视，听，触，力，声光热点磁。
☆信息的传输：光，电磁波，神经，意念。
☆信息的存储与处理：计算机，视听系统。
1-1-3信息的性质
⑴信息的可扩充性：相对物质和能量而言，信息资源没有限度，永远不会耗尽，而且回越来越多，信息爆炸，知识爆炸，能源危机。
⑵信息的可压缩性：通过人脑的归纳和综合，信息可精炼和压缩，产生专家系统，知识库。
⑶信息的可替代性：信息可替代有形物质，信息出口，情报出口。
⑷信息的可传递性：人与人之间，人与物之间，细胞，天体之间。
⑸信息的可扩散性：总是以各种方式向外部扩散，绝对保密是无法实现的。
⑹信息的可共享性：信息无法垄断，不能做转手交易。
信息的有效性：相同信息可有不同的有效性。
1-1-4信息论
▲信息论（基本信息论）：利用数学方法研究信息的度量，传递，交换和存储的一门科学。
它是通信理论中的基础理论。
▲Shannon信息论的基本观点：
⑴非决定论观点：承认偶然性，同时也承认必然性，分析时利用概率论研究事物的
统计规律。
⑵形式化假说：通信的目的只是在接收端恢复消息的形式，而不需要了解消息的内
容，假定各种信息的语意信息量等恒定不变，并等于1，以简化分析。
⑶不确定性：信息量的大小与消息状态的不确定性大小有关。
▲信息论的研究范畴：
⑴狭义信息论（Shannon信息论）也称为基本信息论，研究信息度量，信道容量，
信源编码。
⑵一般信息论（通信理论），研究信号与噪声理论，信号检测理论，信号传输理论，
信道编码，抗干扰理论，信号处理理论。
⑶广义信息论（信息科学），更广泛的研究内容。
1-2通信系统的基本模型
1-2-1通信系统模型
▲通信的概念：通信就是互相传递和交换信息。
▲通信技术：起源与人类社会初期；语言，手势，文字，印刷术，电报（1840），电话（1880），无线电（1920），广播，电视，计算机通信（1960），通信卫星（1964），Internet （1990），全球信息网络。
▲通信系统模型：
⑴信源与信宿：信源是信息的来源，是以符号的形式表现的具体消息。
△数字信源/模拟信源；
△离散信源/连续信源；
△独立信源/相关信源；
△无记忆信源/有记忆信源；
⑵变换与反变换：为了有效可靠地传递信息对信息进行必要的加工过程。
△能量变换；将非电能信号转化为电能信号。
△编码与译码；信道编码，信源编码，有效性编码，可靠性编码。
△调制与解调；频谱变换。
模拟调制：AM，FM，PM，SSB。
数字调制：ASK，FSK，PSK，QPSK，SQPSK，MSK。
⑶信道：信息传递的媒介。
△有线信道：明线，电缆，光纤，波导。
△无线信道：短波，高频，微波，光波。
△恒参信道：信道特性不随时间变化，有线，微波。
△变参信道：信道特性随时间变化，短波。
△离散信道：
△连续信道：
▲数字通信系统模型：
1-2-2通信系统的基本要求
①有效性：单位时间内传递的信息量最大。
②可靠性：在干扰情况下失真率和差错率最小。
③其它要求：适应性，经济性，实用性。
1-3信息论的发展历史
★1924年，Nyquist提出信息传输理论；
★1928年，Hartly提出信息量关系；
★1932年，Morse发明电报编码；
★1946年，柯切尼柯夫提出信号检测理论；
★1948年，Shannon提出信息论，“通信中的数学理论”。