信息论与编码姜丹第三版问题详解
最新信息论与编码(第三版)

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2.1.1 自信息
设离散信源X的概率空间为:
P X (x ) P ( a a 1 1 )
a 2 P (a 2)
a 3 ......a q P (a 3) .....P .(a q)
q
i 1
P(ai )
1
自信息量:事件ai发生所含有的信息量
须使用随机矢量的联合概率分布和条件概率分布来说明它们 之间的关联关系。
例:汉字组成的中文序列中,只有根据中文的语法、习惯用语、 修辞制约和表达实际意义的制约所构成的中文序列才是有意义 的中文句子或文章。所以,在汉字序列中前后文字的出现是有 依赖的,是彼此相关的。
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5)m阶马尔可夫信源(非平稳信源)
底为2,单位为“比特(bit, binary unit)”; 底为e,单位为“奈特(nat, nature unit)”; 底为10,单位为“哈特(hat, Hartley)”; 根据换底公式得:
loga
X
logb X logb a
1 nat = 1.44bit , 1 hat = 3.32 bit;
1948年香农的权威性长文“通信的数学理论”,讨论了信 源和信道特性,1949年香农“噪声中的通信”,两论文奠 定了现代信息论的理论基础。
此后,在基本理论和实际应用方面,信息论都得到了巨大 的发展。
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第2章 离散信源及其信息测度
2.1 信源的数学模型及分类 2.2 离散信源的信息熵 2.3 信息熵的基本性质 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
a 2 P (a 2)
a 3 P (a 3)
姜丹 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 bitP a I N n P c c N 17.536log log )(361)2(17.418log log )(362)1(3666样本空间:2221111616==-=∴====-=∴===⨯==(3)信源空间:bit x H 32.436log 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ (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 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”。
信息论与编码第3版第3章习题解答

第3章 无失真离散信源编码习题3.1 设信源1234567()0.20.190.180.170.150.10.01X a a a a a a a P X(1) 求信源熵H (X ); (2) 编二进制香农码;(3) 计算其平均码长及编码效率。
解: (1)()()log ()(.log ..log ..log ..log ..log ..log ..log .).7212222222=-020201901901801801701701501501010010012609 i i i H X p a p a bit symbol(2)a i p (a i ) p a (a i ) k i 码字 a 1 0.2 0 3 000 a 2 0.19 0.2 3 001 a 3 0.18 0.39 3 011 a 4 0.17 0.57 3 100 a 5 0.15 0.74 3 101 a 6 0.1 0.89 4 1110 a 70.010.9971111110(3)()3(0.2+0.19+0.18+0.17+0.15)+40.1+70.01=3.1471i i i K k p a()() 2.609=83.1%3.14H X H X R K3.2 对习题3.1的信源编二进制费诺码,计算其编码效率。
解:a i p (a i ) 编 码 码字 k i a 1 0.2 000 2 a 2 0.19 1 0 010 3 a 3 0.18 1 011 3 a 4 0.17 110 2 a 5 0.15 10 110 3 a 6 0.1 10 1110 4 a 70.011 11114()2(0.2+0.17)+3(0.19+0.18+0.15)+4(0.1+0.01)=2.7471i i i K k p a()() 2.609=95.2%2.74H X H X R K3.3 对习题3.1的信源分别编二进制和三进制赫夫曼码,计算各自的平均码长及编码效率。
信息论与编码第三版答案

信息论与编码第三版答案《信息论与编码》是一本非常经典的书籍,已经成为了信息科学领域中的经典教材。
本书的第三版已经出版,相比于前两版,第三版的变化不小,主要是增加了一些新内容,同时也对一些旧内容做了修改和完善。
作为一本教材,上面的题目和习题都是非常重要的,它们可以帮助读者更好地理解书中的相关概念和知识点,同时也可以帮助读者更好地掌握理论和技术。
因此,本文将介绍《信息论与编码》第三版中部分习题的答案,方便读者快速查阅和学习。
第一章:信息量和熵1.1 习题1.1Q:两个随机变量的独立性和无关性有什么区别?A:独立性和无关性是两个不同的概念。
两个随机变量是独立的,当且仅当它们的联合概率分布等于乘积形式的边缘概率分布。
两个随机变量是无关的,当且仅当它们的协方差等于0。
1.2 习题1.7Q:什么样的随机变量的熵等于0?A:当随机变量的概率分布是确定的(即只有一个概率为1,其余全为0),其熵等于0。
第二章:数据压缩2.5 习题2.9Q:为什么霍夫曼编码比熵编码更加高效?A:霍夫曼编码能够更好地利用信源的统计特征,将出现频率高的符号用较短的二进制编码表示,出现频率低的符号用较长的二进制编码表示。
这样一来,在编码过程中出现频率高的符号会占用较少的比特数,从而能够更加高效地表示信息。
而熵编码则是针对每个符号分别进行编码,没有考虑符号之间的相关性,因此相比于霍夫曼编码更加低效。
第四章:信道编码4.2 习题4.5Q:在线性块码中,什么是生成矩阵?A:在线性块码中,生成矩阵是一个包含所有二元线性组合系数的矩阵。
它可以用来生成码字,即任意输入信息序列可以通过生成矩阵与编码器进行矩阵乘法得到相应的编码输出序列。
4.3 习题4.12Q:简述CRC校验的原理。
A:CRC校验是一种基于循环冗余校验的方法,用于检测在数字通信中的数据传输错误。
其基本思想是将发送数据看作多项式系数,通过对这个多项式进行除法运算,得到余数,将余数添加到数据尾部,发送给接收方。
第三版信息论答案

【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 1 ;12“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 1 ,因此天3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I1log 24I 2 log 32.9 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 61 ,该事件的信息量为:36I log 36 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 56 6 5 ,因此该事件的信息量为:36I log3652.85 比特“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 因此该事件的信息量为:1 121 ,6 6 18I log18 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 ,因此此时从答案中获得的信息量为7I 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。
信息论与编码第三版资料讲解

自信息量:事件ai发生所含有的信息量
I (ai )
f [P(ai )] logr
2
第三页,共248页。
第1章
绪论
第四页,共248页。
1.1 信息(xìnxī)的概念
4
第五页,共248页。
几个(jǐ ɡè)常见概 念
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。
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(sīwéi),对客观事物 规律性的概括。
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第二十六页,共248页。
2.2 离散(lísàn)信源的信息熵
基本的离散信源: 输出(shūchū)单符号消息,且这些消息间两两互不相
容。用一维随机变量X来描述信源的输出(shūchū),其 数学模型可抽象为:
X P( x)
a1
P(a1
)
a2 P(a2 )
a3 P(a3 )
... ...
消息:用文字、符号、语音、图像等能够被人们感 觉器官所感知的形式,把客观物质运动和主观思维 (sīwéi)活动的状态表达出来。
5
第六页,共248页。
香农信息(xìnxī)的度量
(1)样本空间 某事物各种可能出现的不同状态。
(2)概率测度 对每一个(yī ɡè)可能选择的消息指定一个(yī ɡè) 概率。
1924年奈奎斯特(Nyquist)的 “影响电报速率因素 的确定” 。
1928年哈特莱(Hartley) 的“信息传输” 一文研究 了通信系统传输信息的能力,并给出了信息度量 方法。
16
第十七页,共248页。
1946年柯切尔尼柯夫的学位论文“起伏噪声下的潜在抗干扰 理论”,根据最小错误概率准则和最小均方误差准则研究了 离散和连续信道(xìn dào)的最佳接收问题。
信息论与编码姜丹第三版问题详解

信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源信息论与编码作业是74页,1.1的(1)(5),1.3,1.4,1.6,1.13,1.14还有证明熵函数的连续性、扩展性、可加性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”。
信息论与编码第三版 第3章

(2)增强通信的可靠性: 综上所述,提高抗干扰能力往往是以降低信息传输效率为代价
信息论与编码
信源编码的概念:对信源的原始符号按一定的数学规则进行变换的一种
代码。
信源编码包括两个功能:
(1)将信源符号变换成适合信道传输的符号; {b1, b2,…, bD}是适合 编码输出码字cm = cm1 cm2 … {a1, a2, …, (2)压缩信源冗余度,提高传输效率。 ak}为信 信道传输的D个符号, cmn, c mk∈{b1, b2,…, bD}, 源符号集,序列中 用作信源编码器的 k = 1, 2 , …, n ,n表示码字 每一个符号uml都取 信源编码模型: 编码符号。 长度,简称码长。 自信源符号集。
1 1 1 n 2 2 2 3 4 4 2.75 (码元/符号) 4 8 16
RD
H X n
2.75 1 (比特/码元时间) 2.75
信息论与编码
§3.2 等长码及等长编码定理
一.等长编码定理
考虑对一简单信源S进行等长编码,信源符号集有K个符号,码符号集 含D个符号,码字长度记为n。对信源作等长无差错编码,要得到惟一可译 码,必须满足下式:
扩展信源
信源编码器
信道符号(码符号)集{b1,b2,...bD}
信源符号集{a1,a2,...ak}
原码的N次扩展码是将信源作N次扩展得到的新信源符号序列u(N) =u1 …uN = (u11 u12 … u1L) … (uN1 uN2 … uNL),对应码符号序列c(N) =c1 …cN = (c11 c12 … c1n) … (cN1 cN2 … cNn) ,记集合C (N) = {c1(N), c2(N), …},C (N) 即原码C的N次扩展码。
信息论与编码(姜丹)2章

– 互信函数告诉我们:只要给定信源空间[X· P],也就是X的先验概率分 布,再给定信道的信道矩阵[P],也就是传输概率,就可以计算出任 何一种信源符号通过信道传递后,输出任何一种输出符号,信道所传 递的(r*s)个交互信息量 I(ai;bj) – 互信函数为定量描述信息传输问题,奠定了基础。
– TIP: “传输概率矩阵,交互信息量矩阵,联合概率矩阵”的区别。
p( y | x) P(Y bj | X ai ) P(bj | ai )
a1
i 1, 2, , r;j 1, 2, ,s
b1
a2
X . .
2014 秋季 信息12
b2
P(bj/ai)
Inf Theory & Coding-张祖平
. .
Y
ar
bs
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信道的数学模型
• 单符号离散信道的数学模型
输出符号集:y Y {b1 , b2 ,
, ar
, bs }
– 由于信道中的噪声干扰,符号集X和Y可以完全相同,部分相同,完 全不同,r 和 s 可以相等也可以不相等 – 输入a1可能在输出端得到b1~bs的任意一种结果,那么设输入a1在输 出端得到b1的概率,用条件概率:P(b1/a1)来表示。
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Inf Theory & Coding-张祖平
信道的交互信息量
2014 秋季 信息12
Inf Theory & Coding-张祖平
信道的交互信息量
• 输入符号ai,输出符号bj的联合概率的表示
P( X ai ,Y bj ) p(aibj ) i 1,2, , r j 1,2, , s
信道的交互信息量
信息论与编码(第三版)

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的倒对数x的i的某不一确函定数性。可表示为先验概率p(xi) (4)自信息
(5)互信息
I (ai )
log
1 P(ai )
先验I 的(ai不;b确j ) 定 l性og减P去(1a尚i ) 存lo的g不p(确a1i定bj性) 。
后发验送概端率发p(的ai是|abi的j)概:率接。收端收到消息bj后而
信宿:信息归宿之意,亦即收信者或用户, 是信息传送的终点或目的地。
信道:传输信息的物理媒介。
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信源编码器与译码器
信源编码器
通过信源编码可以压缩信源的冗余度,以提高通 信系统传输消息的效率。
信源编码器分为两类
无失真信源编码:适用于离散信源或数字信号;
限失真信源编码:用于连续信源或模拟信号,如 语音、图像等信号的数字处理。
信息论与编码 计算器
简介
是一门应用概率论、随机过程、数理统计和 近代代数的方法,来研究信息传输、提取和处 理中一般规律的学科。
奠基人:美国数学家香农(C.E.Shannon) 1948年“通信的数学理论”
2
简介
信息论的基本问题—信息的度量 无失真信源编码定理—香农第一定理 信道编码定理—香农第二定理 信源编码、信道编码
1)离散信源
特点:输出单符号消息。符号集的取值A:{a1,a2,…,aq} 是有限的或可数的,可用离散型随机变量X描述。
数学模型:设每个信源符号ai出现的(先验)概率p(ai)
(i=1,2,…,q) 满足:
q
p(ai ) 1
i 1
则:
X P(x)
a1 P(a1 )
简史 现代信息论是从20世纪20年代奈奎斯特和哈特莱的工 Nhomakorabea开始的:
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(第三版)

信息熵H(X)表征了变量X的随机性。
3.3 信息熵的基本性质
信息熵是信源概率空间的一种特殊函数。这个函数的取 值大小,与信源的符号数及其概率分布有关。
用概率矢量P来表示概率分布P(x):
当时 r : = H (X ) 2 E lo p ( 1 a g i) i q 1p (a i)lo p (a g i)
H r(X)H (X)/lorg
熵的含义
熵是从整个集合的统计特性来考虑的,它从平均意 义上来表征信源的总体特征。
信源输出前,熵H(X)表示信源的平均不确定性;
N
P (x i) P (a i1 a i2 ,.a i .N ) . , P (a ik ),ik ( 1 ,2 ,.q ) ..,
k 1
N维随机矢量的一个取值, i=(ai1 ai2…aiN)
P(aik)是符号集A的一维 概率分布
3)离散无记忆信源的N次扩展信源
若X为离散无记忆信源: P X (x) P ( a a 1 1 )
通信的实质?
即:传递信息,消除不确定性。
2.2.2 信息熵
对一个信源发出不同消息所含有的信息量也不同。所以 自信息I(ai)是一个随机变量,不能用它来作为整个信源 的信息测度。
信息熵:自信息的数学期望,平均自信息量Hr(X):
H r(X )E lo rp g (1 a i) i q 1p(a i)lo rp g (a i) r进制单位/符号
简介
是一门应用概率论、随机过程、数理统计和近 代代数的方法,来研究信息传输、提取和处理 中一般规律的学科。
奠基人:美国数学家香农(C.E.Shannon) 1948年“通信的数学理论”
信息论与编码第三版 第8章

由:c u G 得
信息位
0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0
校验位
0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0
由两组码字循环构成的循环码。
信息论与编码
【例】(7,4)循环码: g ( x) 1 x x3 , k 4
g ( x) (1101000) xg ( x) (0110100) x 2 g ( x) (0011010) x3 g ( x) (0001101)
1101000 0110100 G 0011010 0001101
码字: c (c0 , c1 ,, cn 1 ) c( x) c0 c1 x cn 1 x n 1 对于线性分组码C,可以表示成码字多项式构成的集合:
字多项式 码字多项式
C C ( x) c0 c1 x cn1 x n1 (c0 , c1 ,, cn1 ) C
当一个循环码的生成矩阵确定后,其编码规则为:
c u G
1101000 0110100 (1110010) 如:u (1010) c (1010) 0011010 0001101
信息论与编码
三.循环码的系统码
由上述方法作出ห้องสมุดไป่ตู้生成矩阵所编出的码不是系统形式,如何得到系统形 式的循环码?
2 3 n k 1 则: xg ( x) g 0 x g1 x g 2 x g n k x
x 2 g ( x) g 0 x 2 g1 x 3 g 2 x 4 g n k x n k 2 x k 1 g ( x) g 0 x k 1 g1 x k g 2 x k 1 g n k x n 1
信息论与编码第三版教学设计 (2)

信息论与编码第三版教学设计课程教学目标本教学设计旨在通过对信息论与编码课程的讲解,使得学生能够理解信息的本质、量化信息的方法和信息在传输过程中的编码与解码技术。
同时培养学生的问题分析和解决问题的能力,开阔学生的科学思维视野。
课程大纲第一章课程介绍•课程目标和教学要求•课程内容简介•课程参考资料第二章信息的产生、表示和处理•信息的产生与传播•信息的表示与处理•信息量的概念和度量第三章熵、信息源以及离散无记忆信源的信息压缩•熵的定义和计算•信息源和信源模型•布劳德算法、霍夫曼编码和算术编码第四章总结无记忆信源的信息压缩•Fano-编码•信息源整体编码•高斯信源和均匀信源的信息率第五章离散有记忆信源的信息压缩•有记忆信源的熵与马尔可夫模型•上下文相关编码和自适应编码第六章通信系统与信道容量•简单通信系统模型•信道的概念与性质•香农极限与信道容量第七章传输信道上的编码•误差控制编码•矩阵和循环码•卷积码和码间干扰第八章内容完备的编码原理•信息多路传输和信道编码•带宽可接受信道的编码原理•分布式压缩与广播教学方法本课程采用讲授、讨论和实验相结合的教学方式。
每周教师讲授一定的叙述知识,随后进行课堂讨论,让学生探讨问题思路和解决方案。
每学期安排至少4次专题讲座,由特邀嘉宾或学生进行分组报告,向全班分享课程相关的研究和应用案例。
另外,本课程将结合MATLAB等相关软件,进行实验教学。
让学生通过编写相关程序,亲手实践信息编码算法,进一步加深对知识理论的理解和掌握。
评价方式本课程评价方式主要以作业、考试和实验三项为主。
其中,每周布置一定量的作业,要求学生灵活运用所学知识,并有一定程度的创新性。
每学期安排两次闭卷考试,考查学生对知识的掌握情况。
此外,每学期安排至少3个实验项目,旨在让学生学以致用,培养学生的问题解决和创新能力。
结语信息论与编码是计算机科学与电子信息工程领域中非常重要的一门基础课程。
希望通过本教学设计,能够深度挖掘信息论与编码的理论研究,加强学生对科学方法论的认识,培养出具有科学素养和创新意识的优秀人才。
信息论与编码理论-习题答案-姜楠-王健-编著-清华大学

第1章 绪论1.1 信源、编码器、信道、干扰、译码器、信宿 1.2 香农1.3 通信系统模型1.4信号是消息的表现形式,是物理的,比如电信号、光信号等。
消息是信息的载荷者,是信号的具体容,不是物理的,但是又比较具体,例如语言、文字、符号、图片等。
信息包含在消息中,是通信系统中被传送的对象,消息被人的大脑所理解就形成了信息。
1.5 略第2章 信息的统计度量2.1 少2.2 y 的出现有助于肯定x 的出现、y 的出现有助于否定x 的出现、x 和y 相互独立 2.3 FTTTF 2.4 2.12比特2.5依题意,题中的过程可分为两步,一是取出一枚硬币恰好是重量不同的那一枚,设其发生的概率为1p ,由于每枚硬币被取出的概率是相同的,所以1181p =所需要的信息量()()1log 6.34I A p bit =-=二是确定它比其他硬币是重还是轻,设其发生的概率为2p ,则212p =总的概率12111812162p p p ==⨯=所需要的信息量()log log1627.34I p bit =-==2.6 设A 表示“大学生”这一事件,B 表示“身高1.60m 以上”这一事件,则()()()0.250.5|0.75p A p B p B A ===故()()()()()()|0.750.25|0.3750.5p AB p A p B A p A B p B p B ⨯====()()()11|loglog 1.42|0.375I A B bit p A B ===2.7 四进制波形所含的信息量为()log 42bit =,八进制波形所含信息量为()log 83bit =,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()()()()()()2322log 3log 32log 3 1.585I p bit I p bit I I =-=-==故以3为底的信息单位是比特的1.585倍。
信息论与编码(第三版) 第3章 信道与信道容量

3信息量R必须小于信道容量C,否则传输过程中会造成信 息损失,出现错误;
如果R<C成立端
噪声问题
无 映射(输 噪 入到输出)
条件转移 矩阵
H(Y|X)=0
Y X n
一对一
X:信道输入 Y:信道输出 n:信道噪声
p(bj|ai):后向概率
表示当接收符号为bj时, 信道输入为ai的概率,所 以也称为后验概率
贝叶斯公式
p(ai
| bj)
p(aibj ) p(bj )
p(ai ) p(bj | ai )
r
p(ai ) p(bj | ai )
i1
后验概率都是十分 重要的,可以通过
p(b1 )
p(a1 )
第3章 信道与信道容量
目录
3.1信道分类 3.2 单符号离散信道及其容量
➢ 3.2.1 数学模型 ➢ 3.2.2信道容量 ➢ 3.2.3 离散信道容量的迭代算法
3.3 离散序列信道及其容量 3.4 信源与信道的匹配 3.5 连续信道及其容量
➢ 3.5.1 连续单符号加性信道 ➢ 3.5.2 多维无记忆加性连续信道 ➢ 3.5.3 加性高斯白噪声波形信道
只能进行单方向的通信
也称多端信道,输入端或者 输出端至少有一端具有两个 或者两个以上用户,并且可
以实现双向通信
输入、输出的取值特性
离散信道
也称为数字信道,该类信道中输入空间、输出 空间均为离散事件集合,集合中事件数量是有 限的,或者有限可数的,随机变量取值都是离 散的
连续信道
也称为模拟信道,输入空间、输出空间均为连续事 件集合,集合中事件的数量是无限的、不可数的
信息论与编码姜丹第三版答案精编版

信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源信息论与编码作业是74页,1.1的(1)(5),1.3,1.4,1.6,1.13,1.14还有证明熵函数的连续性、扩展性、可加性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 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ 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”。
信息论与编码(第三版) 第7章 信道编码技术

234
0 0 1 234
1 1 2 340
2 2 3 401
3 3 4 012
4 4 0 123
·0 00 10 20 30 40
1 234 0 000 1 234 2 413 3 142 4 321
负元素 负元素每行、每列只有一个
逆元素 逆元素每行、每列只有一个
7.1 线性分组码
❖ 一般说来,有限域是由素数或者素数的幂构 造的。
❖ (0 0 0 0 0 0 0 ),(0 0 0 1 1 0 1 ), ❖ (0 0 1 1 0 1 0 ),(0 0 1 0 1 1 1 ), ❖ (0 1 1 0 1 0 0 ),(0 1 1 1 0 0 1 ), ❖ (0 1 0 1 1 1 0 ),(0 1 0 0 1 1 1 ), ❖ (1 1 0 1 0 0 0 ),(1 1 0 0 1 0 1 ), ❖ (1 1 1 0 0 1 0 ),(1 1 1 1 1 1 1 ), ❖ (1 0 1 1 1 0 0 ),(1 0 1 0 0 0 1 ), ❖ (1 0 0 0 1 1 0 ) , (1 0 0 1 0 1 1) ❖ 重量分布为(0,3,3,4,3,4,4,4,3,4,4,7,4,
如果原始码字中有偶数个1,附加比特为0;反之, 附加比特为1。结果是,如果(n,k)码的最小重量或者 最小距离为奇数,附加的校验位增加了一位重量。
我们称该(n+1,k)码为(n,k)码的扩展码,校验矩阵为
其中H是原始 码的校验矩阵
0
0
He
H
0 M
1 1 1 L 1
7.1.1 生成矩阵和校验矩阵
➢ 分组码分为线性和非线性的;
设Ci,Cj是分组码中的两个码字,并令 1,2表示 取值
信息论第三版课后答案

信息论第三版课后答案【篇一:西电邓家先版信息论与编码第3章课后习题解答】6x11/6y13/41/4x2图3.1 二元信道y2?x??x1x2???=?0.60.4?通过一干扰信道,接收符号y=?y1y2?,信道传递概率如p(x)????图3.33所示。
求:(1)信源x中事件x1,和x2分别含有的自信息。
(2)收到消息yj(j=1,2)后,获得的关于xi(i=1,2)的信息量。
(3)信源x和信源y的信息熵。
(4)信道疑义度h(x|y)和噪声熵h(y|x)。
(5)接收到消息y后获得的平均互信息。
解:(1)由定义得:i(x1)= -log0.6=0.74biti(x2)= -log0.4=1.32biti(xi;xj)= i(xi)-i(xi|yj)=log[p(xi|yj)/p(xi)]= log[p(yj|xi)/p(yj)]则 i(x1;y1)= log[p(y1|x1)/p(y1)]=log5/6/0.8=0.059bit i (x1;y2)= log[p(y2|x2)/p(y2)]=log1/6/0.2=-0.263biti(x2;y1)= log[p(y1|x2)/p(y1)]=log3/4/0.8=-0.093bit i(x2;y2)= log[p(y2|x2)/p(y2)]=log1/4/0.2=0.322bit(3)由定义显然 h(x)=0.97095bit/符号h(y)=0.72193bit/符号(4)h(y|x)=?22p(xy)log[1/p(y|x)]=??i?1j?1p(xi)p(yj|xi)log[1/p(yj|xi)]h(x|y)= h(x)+h(y|x)-h(y)=0.9635bit/符号(5) i(x;y)= h(x)-h(x|y)=0.00745 bit/符号3.2设8个等概率分布的消息通过传递概率为p的bsc进行传送。
八个消息相应编成下述码字:m1=0000, m2=0101, m3=0110, m4=0011, m5=1001, m6=1010, m7=1100, m8=1111, 试问 (1) 接受到第一个数字0与m之间的互信息。
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信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源信息论与编码作业是74页,1.1的(1)(5),1.3,1.4,1.6,1.13,1.14还有证明熵函数的连续性、扩展性、可加性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 3616236log 36215)(=⨯⨯+⨯⨯=∴ 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”。
问这两个回答中各含有多少信息量?平均每个回答中各含有多少信息量?如果你问一位女士,则她的答案中含有多少平均信息量? 解:bit w P w P w P w P m m P m I w P w I bit m P m P m P m P m bit m P m I bit m P m I n n y y n n y y n n y y n n y y 0454.0log99.5%99.5%-log0.5%-0.5% )(log )()(log )()(H %5.99log )(log )(%5.0log )(log )(366.0log93%93%-log7%-7% )(log )()(log )()(H 105.0%93log )(log )(84.3%7log )(log )(:=⨯⨯=⨯-⨯-=-=-=-=-==⨯⨯=⨯-⨯-==-=-==-=-=平均每个回答信息量::回答“不是”的信息量回答“是”的信息量:对于女:平均每个回答信息量::回答“不是”的信息量回答“是”的信息量:对于男士1.4某一无记忆信源的符号集为{0,1},已知。
,323110==p p (1) 求符号的平均信息量;(2) 由1000个符号构成的序列,求某一特定序列(例如有m 个“0”,(1000-m )个“1”)的自信量的表达式;(3) 计算(2)中序列的熵。
解:32log 3)1000(231log 3log log )( ce bit/sequen 918918.01000)(1000)(3 32log )1000(31log log )1000(log )(2/ 918.032log 3231log 31log log )(1100011110001100∑∑-==---=--==⨯==---=---==⨯-⨯-=--=mi mi m m p p p p A H X H A H bit m m p m p m A I symblebit p p p p x H )()()(1.5设信源X 的信源空间为:⎩⎨⎧• 0.3 0.18 0.16 0.18 0.190.17 X)( a a a a a a X ][654321p p x :: 求信源熵,并解释为什么H(X)>log6,不满足信源熵的极值性。
解:。
立的约束条件,所以不满足信源熵最大值成但是本题中的约束条件下求得的,值是在这是因为信源熵的最大,不满足信源熵的极值性可见log6H(X)18.1 1585.2log62.725H(X) bit/symble 725.2 3.0log 3.016.0log 16.018.0log 18.0219.0log 19.017.0log 17.0 )(log )()(61161>===>==--⨯---=-=∑∑∑===i iri i i i i pp a p a p X H1.6为了使电视图象获得良好的清晰度和规定的对比度,需要用5×105个像素和10个不同的亮度电平,并设每秒要传送30帧图象,所有的像素是独立的,且所有亮度电平等概出现。
求传输此图象所需要的信息率(bit/s )。
解:bit/s 104.98310661.130)/)(()/(R bit/frame10661.1322.3105)(H 105)(H bit/pels322.310log )(log )()(H 7665051010⨯=⨯⨯=⨯=∴⨯=⨯⨯=⨯⨯====∑=frame bit X H s frame r x X a p a p x i i i 所需信息速率为:每帧图像的熵是:每个像素的熵是:,由熵的极值性:由于亮度电平等概出现1.7设某彩电系统,除了满足对于黑白电视系统的上述要求外,还必须有30个不同的色彩度。
试证明传输这种彩电系统的信息率要比黑白系统的信息率大2.5倍左右。
证:.5.2,,5.25.2477.210log 300log )(H )(H pels/bit 300log )(log )()(H bit 3001030,10,,300130011倍左右比黑白电视系统高彩色电视系统信息率要图形所以传输相同的倍作用大信息量比黑白电视系统彩色电视系统每个像素每个像素的熵是:量化所以每个像素需要用个亮度每个色彩度需要求下在满足黑白电视系统要个不同色彩度增加∴≈====∴=⨯∑=x x b p b p x i i i Θ1.8每帧电视图像可以认为是由3×105个像素组成,所以像素均是独立变化,且每像素又取128个不同的亮度电平,并设亮度电平是等概出现。
问每帧图像含有多少信息量?若现在有一个广播员,在约10000个汉字中选1000个字来口述这一电视图像,试问若要恰当地描述此图像,广播员在口述中至少需要多少汉字? 解:个汉字最少需要数描述一帧图像需要汉字每个汉字所包含信息量每个汉字所出现概率每帧图象所含信息量55665510322.6/10322.61.0log 101.2)()()()(,log H(c):1.0100001000symble /bit 101.2128log 103)(103)(:⨯∴⨯=-⨯=≥≤-=∴==⨯=⨯⨯=⨯⨯=framec H X H n c nH X H n p p x H X H1.9给定一个概率分布),...,,(21n p p p 和一个整数m ,n m ≤≤0。
定义∑=-=mi im pq 11,证明:)log(),,...,,(),...,,(2121m n q q p p p H p p p H m m m n -+≤。
并说明等式何时成立?证:∑∑+==--=>-=<-=''-=''∴>-=''-=''>-=nm i iimi i i n pp p p p p p H x x x x f x ex x x f x xex x x f x x x x f 1121log log ),...,,()0(log )( 0log )log ()(0 log )log ()()0(log )(ΘΘ又为凸函数。
即又为凸函数,如下:先证明时等式成立。
当且仅当时等式成立。
当且仅当即可得:的算术平均值的函数,函数的平均值小于变量由凸函数的性质,变量n m m m m m n mm m i i i m m m m m mi i i nm i iimi i i n n m m m m m nm i iimm nm i inm i inm i inm i inm i i i p p p m n q q p p p H p p p H q q p p q p p p H m n q q q p p pp p p p p p H p p p m n q q q pp mn q q mn pmn pm n mn pf m n mn p f m n p p ===-+≤--=-+--≤--=∴===-+-≤---=----=---≤---=-++==+==+++=+=+=+=+=+=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑...)log(),,...,,(),...,,(log log ),,...,,()log(log log log log ),...,,(...)log(log log loglog)()()()()(log 2121211211112121111111ΘΘ1.10找出两种特殊分布:p 1≥p 2≥p 3≥…≥p n ,p 1≥p 2≥p 3≥…≥p m ,使H(p 1,p 2,p 3,…,p n )=H(p 1,p 2,p 3,…,p m )。
解:∑∑==-==-=mi i i m ni i i n q q q q q H p p p p p H 121121log ),...,,(log ),...,,(1.15两个离散随机变量X 和Y ,其和为Z =X +Y ,若X 和Y 统计独立,求证: (1) H(X)≤H(Z), H(Y)≤H(Z) (2) H(XY)≥H(Z) 证明:∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑=================≥+-≥+-+-=≥+⋅-≥-=⋅⋅-≤++-≤-=∴⎩⎨⎧•⎩⎨⎧•sj j j ri sj j i j ri sj j i j r s j j i i s sj j i ss j j i t k k k rsj j i j i rsj j i j i tk k k s s r r q q q p q q p q q p p q p q p pz pz Z H XY H q p q p b a p b a p pz pz Z H Y X q q q Y P b b b P p p p X P a a a P 111111i 11i 11i 111i 11i 1121212121)log(-)log( )log())log(( )log()(log )()()log()( )(log )(log )(, ...)( ... Y :][Y ... )( (X):][X Y X =又统计独立又的信源空间为:、设第二章 单符号离散信道2.1设信源 .30.70 )( X:][X 21⎩⎨⎧•X P a a P 通过一信道,信道的输出随机变量Y 的符号集 },{:21b b Y ,信道的矩阵:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=4/34/16/16/5][ 2121a a P b b试求:(1) 信源X 中的符号α1和α2分别含有的自信息量;(2) 收到消息Y =b 1,Y =b 2后,获得关于α1、α2的互交信息量:I(α1;b 1)、I(α1;b 2)、I(α2;b 1)、I(α2;b 2);(3) 信源X 和信宿Y 的信息熵;(4) 信道疑义度H(X/Y)和噪声熵H(Y/X);(5) 接收到消息Y 后获得的平均互交信息量I(X;Y)。