信息论与编码课件第三章2分析
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精品课课件信息论与编码(全套讲义)
![精品课课件信息论与编码(全套讲义)](https://img.taocdn.com/s3/m/ca96ef937e192279168884868762caaedd33ba89.png)
拓展应用领域 信息论的应用领域将进一步拓展,如生物信息学、 量子信息论等新兴领域,以及与人工智能、大数 据等技术的结合。
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
精品课课件信息论与编码(全套 讲义)
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
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
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• 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
信息论与编码课件第三章
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离散无记忆信道的信道容量
I( x
0;Y )
2 j 1
p(b j
0) log
p(b j 0) p(b j )
log 2
I( x 2;Y ) log 2
而I( x
1;Y )
2 j 1
p(b j 1) log
p(b j 1) p(b j )
0
1
I( x 0;Y ) I( x 2;Y ) log 2, p(0) p(2) 0
C
I ( x ai ;Y )
m j 1
p(b j ai ) log
p(b j ai ) p(b j )
特殊DMC的信道容量
例:准对称信道
准对称信道
0.8 0.1 0.1 P3 0.1 0.1 0.8
1 p(a1 ) p(a2 ) 2
n
p(b j ) p(ai ) p(b j ai ) i 1
H (Y
|
a2 )
H(Y | an )
P 1 M
C
log
n
ห้องสมุดไป่ตู้
2
j
j1
P P 1 C p(bj ) p(ai )
达到信道容量时输入、输出概率分布的唯一性
例:
1 / 2 1 / 2 0 0
P
0
1/2 1/2
0
0 0 1/ 2 1/ 2
1 / 2 0 0 1 / 2
取
p(a1 )
p(a3 )
1, 2
p(a2 ) p(a4 ) 0
4
C
信息论及编码理论基础(第三章)讲诉
![信息论及编码理论基础(第三章)讲诉](https://img.taocdn.com/s3/m/cefa6521b52acfc789ebc95a.png)
2018/11/16
9
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
(9)在无错编码的前提下,编码的最低代价 当R≥logK时,能够实现无错编码。 (DN≥KL) 当R<H(U1)时,无论怎样编码都是有错编码。这是因为 R<H(U1)≤logK。 (DN<KL) (如果H(U1)=logK,则以上两种情形已经概括了全部情形。 但如果H(U1)<logK,则还有一种情形) 当logK>R>H(U1)时,虽然无论怎样编码都是有错编码, 但可以适当地编码和译码使译码错误的概率pe任意小。这 就是所谓“渐进无错编码”。
EV1 qk loga
k 1
2018/11/16
qk
H (U1 )
13
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
取IL是(V1V2…VL)的如下函数: I L
1 L Vl L l 1
则 ① IL最终是(U1U2…UL)的函数; ② 1 L 1 L 1 EI L EVl H (U1 ) DI L D Vl 2 L l 1 L l 1 L
2018/11/16
12
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
设…U-2U-1U0U1U2…是离散无记忆(简单)信源的输出随机变 量序列。设U1的概率分布为
a1 a2 aK U1 ~ q q q K 1 2
取Vl是Ul的如下函数:当Ul=ak时, Vl=loga(1/qk)。则 ①随机变量序列…V-2V-1V0V1V2…相互独立,具有相同的概率 分布; K ② 1
2018/11/16 5
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
例:离散无记忆简单信源发出的随机变量序列为:…U-2U1U0U1U2…。其中U1的事件有3个:{晴, 云, 阴}。 (U1U2)有9个事件 {(晴晴),(晴云),(晴阴),(云晴),(云云), (云阴),(阴晴),(阴云), (阴阴)}。 用字母表{0, 1}对(U1U2)的事件进行2元编码如下: (晴晴)→0000,(晴云)→0001,(晴阴)→0011, (云晴)→0100,(云云)→0101,(云阴)→0111, (阴晴)→1100,(阴云)→1101,(阴阴)→1111。
信息论与编码全部课件-PPT精选文档398页
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• 通常取对数的底为2,单位为比特(bit)。
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
34
2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
19
1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
20
1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
35
2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
37
2.1.1 自信息量
• 三个单位间的转换关系为:
• 1奈特=log2e 1.433比特 • 1哈特莱=log210 3.332比特
• 自信息量非负且单调递减。
f(x)
log2x
f(x)
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2.1.1 自信息量
• 应用概率空间的概念分析上例,设取红球
的状态为x1,白球为x2,黑球为x3,黄球为 x4,则概率空间为:
• (1)
• (2)
PX(x)0x1.99 PX(x)0x1.5
x2 0.01
x2 0.5
• (3) P X (x) 0 x1 .250.x 2 2 5x30.25x0 4.25
• (7)按生成领域分:宇宙信息、自然信息、社会信息、 思维信息等。
• (8)按应用部门分:工业信息、农业信息、军事信息、 政治信息、科技信息、文化信息等。
(9)按信息源的性质分:语声信息、图像信息、文 字信息、数据信息、计算信息等。 (10)按载体性质分:电子信息、光学信息、生物信 息等。 (11)按携带信息的信号形式分:连续信息、离散信 息、半连续信息等。
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1.2.2 数字信息传输系统
• 优点:
• (1)抗干扰能力强,特别在中继传输中尤为明 显。
• (2)可以进行差错控制,提高了信息传输的灵 活性。
(3)便于使用现代计算机技术对信号进行处 理、存储和变换。 (4)便于加密,实现保密信息传输。
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1.2.2 数字信息传输系统
• (5)易于与其他系统配合使用,构成综合 业务信息传输网。
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2.1.1 自信息量
• 结论: • (1)不确定度与信源概率空间的状态数及
信息论与编码 第三章1-9节
![信息论与编码 第三章1-9节](https://img.taocdn.com/s3/m/fa4f7f23ccbff121dd3683f4.png)
信源 X =X1 ×X2 的概率分布 p(α1)=p(a1a1)=p(a1)p(a1)=1/4×1/4=1/16 p(α2)=p(a1a2)=p(a1)p(a2)=1/4×1/2=1/8 p(α3)=p(a1a3)=p(a1)p(a3)=1/4×1/4=1/16 p(α4)=p(a2a1)=p(a2)p(a1)=1/2×1/4=1/8 p(α5)=p(a2a2)=p(a2)p(a2)=1/2×1/2=1/4 p(α6)=p(a2a3)=p(a2)p(a3)=1/2×1/4=1/8 p(α7)=p(a3a1)=p(a3)p(a1)=1/4×1/4=1/16 p(α8)=p(a3a2)=p(a3)p(a2)=1/4×1/2=1/8 p(α9)=p(a3a3)=p(a3)p(a3)=1/4×1/4=1/16
例3.1
设离散平稳无记忆信道X的信源空间为 X: a1 a2 ½
2
a3 ¼
[X . P]:{ p(x): ¼
X 则信源X的二次扩展信源 =X1 ×X2 的符号集为
α1=a1×a1 α2=a1×a2 α3=a1×a3
2
α4=a2×a1 α5=a2×a2 α6=a2×a3
α7=a3×a1 α8=a3×a2 α9=a3×a3
2
p ( 2 )
பைடு நூலகம்
r
N
p ( r N )
i ( a i1 , a i 2 a iN )
a i1 , a i 2 a iN a 1 , a 2 , , a r
i1, i 2 , iN 1, 2 , r
i 1, 2 , , r
N
0 p ( i ) p ( a i1 a i 2 a iN ) 1
信息论与编码第三版 第3章
![信息论与编码第三版 第3章](https://img.taocdn.com/s3/m/efc77b2b2f60ddccda38a09b.png)
(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。
《信息论与编码全部》课件
![《信息论与编码全部》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/e698b09681eb6294dd88d0d233d4b14e85243e81.png)
添加副标题
信息论与编码全部PPT课件
汇报人:PPT
目录
CONTENTS
01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
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汇报人:PPT
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01 添加目录标题 03 信息度量与熵
02 信息论与编码的基 本概念
04 信源编码
05 信道编码
06 加密与解密技术
07 信息安全与认证技 术
添加章节标题
信息论与编码的基本概 念
信息论的发展历程
1948年,香农提出信 息论,奠定了信息论
提高安全性
优点:安全性 高,速度快,
易于实现
应用:广泛应 用于电子商务、 网络通信等领
域
发展趋势:随 着技术的发展, 混合加密技术 将更加成熟和
完善
信息安全与认证技术
数字签名技术
数字签名:一种用于验证信息来源和完整性的技术 数字签名算法:RSA、DSA、ECDSA等 数字证书:用于存储数字签名和公钥的文件 数字签名的应用:电子邮件、电子商务、网络银行等
汇报人:PPT
熵越小,表示信息量越小,不确 定性越小
熵是概率分布的函数,与概率分 布有关
信源编码
定义:无损信源编码是指在编码过 程中不丢失任何信息,保持原始信 息的完整性。
无损信源编码
应用:无损信源编码广泛应用于音 频、视频、图像等媒体数据的压缩 和传输。
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特点:无损信源编码可以保证解码 后的信息与原始信息完全一致,但 编码和解码过程通常比较复杂。
古典密码学:公元前400年,古希腊人使用替换密码 近代密码学:19世纪,维吉尼亚密码和Playfair密码出现 现代密码学:20世纪,公钥密码体制和数字签名技术出现 当代密码学:21世纪,量子密码学和后量子密码学成为研究热点
信息论与编码课件第三章
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入侵检测技术
利用信息论中的信号分析原理,检 测网络中的异常流量和行为,及时 发现和防范网络攻击。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
解码卷积码的方法包括最大似然解码、维特比解 码等,其中维特比解码算法具有较低的复杂度。
03 第三章 加密编码
加密编码的基本概念
加密编码是信息隐藏的一种形式, 通过将信息转化为难以理解的形 式,保护信息的机密性和完整性。
加密编码的基本要素包括明文、 密文、加密算法和解密算法。
加密编码的目标是确保只有授权 用户能够解密和读取密文,而未 经授权的用户无法获取明文信息。
离散无记忆信源的熵计算公式为$H(X) = - sum p(x) log_2 p(x)$,其中 $p(x)$表示输出符号$x$的概率。
离散无记忆信源的熵
离散无记忆信源的熵是用来度量其信 息量的一个重要参数,它表示在给定 概率分布下,输出符号所包含的平均 信息量。
离散有记忆信源的熵
离散有记忆信源的定义
信息论与编码课件第三章
contents
目录
• 第三章 信源编码 • 第三章 信道编码 • 第三章 加密编码 • 第三章 信息论与编码的应用
01 第三章 信源编码
信源编码的基本概念
01
信源编码的定义
信源编码是对信源输出的符号序列进行变换,使其满足某种特定规则的
过程。
02
信源编码的目的
信源编码的主要目的是在保证通信质量的前提下,尽可能地压缩信源输
对称密钥密码体制
对称密钥密码体制是指加密和 解密使用相同密钥的密码体制。
对称密钥密码体制的优点是加 密和解密速度快,适合于大量 数据的加密。
常见的对称密钥密码体制包括 AES(高级加密标准)和DES (数据加密标准)。
利用信息论中的信号分析原理,检 测网络中的异常流量和行为,及时 发现和防范网络攻击。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
解码卷积码的方法包括最大似然解码、维特比解 码等,其中维特比解码算法具有较低的复杂度。
03 第三章 加密编码
加密编码的基本概念
加密编码是信息隐藏的一种形式, 通过将信息转化为难以理解的形 式,保护信息的机密性和完整性。
加密编码的基本要素包括明文、 密文、加密算法和解密算法。
加密编码的目标是确保只有授权 用户能够解密和读取密文,而未 经授权的用户无法获取明文信息。
离散无记忆信源的熵计算公式为$H(X) = - sum p(x) log_2 p(x)$,其中 $p(x)$表示输出符号$x$的概率。
离散无记忆信源的熵
离散无记忆信源的熵是用来度量其信 息量的一个重要参数,它表示在给定 概率分布下,输出符号所包含的平均 信息量。
离散有记忆信源的熵
离散有记忆信源的定义
信息论与编码课件第三章
contents
目录
• 第三章 信源编码 • 第三章 信道编码 • 第三章 加密编码 • 第三章 信息论与编码的应用
01 第三章 信源编码
信源编码的基本概念
01
信源编码的定义
信源编码是对信源输出的符号序列进行变换,使其满足某种特定规则的
过程。
02
信源编码的目的
信源编码的主要目的是在保证通信质量的前提下,尽可能地压缩信源输
对称密钥密码体制
对称密钥密码体制是指加密和 解密使用相同密钥的密码体制。
对称密钥密码体制的优点是加 密和解密速度快,适合于大量 数据的加密。
常见的对称密钥密码体制包括 AES(高级加密标准)和DES (数据加密标准)。
信息论与编码教学课件(全)
![信息论与编码教学课件(全)](https://img.taocdn.com/s3/m/37172d6aae45b307e87101f69e3143323968f59b.png)
信息论与编码教学课件(全)
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
目录
• 课程介绍与背景 • 信息论基础 • 编码理论基础 • 信道编码技术 • 数据压缩技术 • 多媒体信息编码技术 • 课程总结与展望
01
课程介绍与背景
Chapter
信息论与编码概述
信息论的基本概念
01
信息、信息量、信息熵等
编码的基本概念
02
信源编码、信道编码、加密编码等
02
极化码(Polar Codes)
一种新型信道编码方式,通过信道极化现象实现高效可靠的信息传输。
03
深度学习在信道编码中的应用
利用深度学习技术优化传统信道编码算法,提高编码性能和效率。
05
数据压缩技术
Chapter
数据压缩概述与分类
数据压缩定义
通过去除冗余信息或使用更高效的编码方式,减小数据表示所需存储空间的过 程。
线性分组码原理:线性分组码是一 种将信息序列划分为等长的组,然 后对每组信息进行线性变换得到相 应监督位的编码方式。
具有严谨的代数结构,易于分析和 设计;
具有一定的检错和纠错能力,适用 于各种通信和存储系统。
循环码原理及特点
循环码原理:循环码是一种特殊的线 性分组码,其任意两个码字循环移位
后仍为该码的码字。
03
编码理论基础
Chapter
编码的基本概念与分类
编码的基本概念
编码是将信息从一种形式或格式转换为另一种形式的过程,以 满足传输、存储或处理的需要。
编码的分类
根据编码的目的和原理,可分为信源编码、信道编码、加密编 码等。
线性分组码原理及特点
线性分组码特点
监督位与信息位之间呈线性关系, 编码和解码电路简单;
《信息论与编码》课件
![《信息论与编码》课件](https://img.taocdn.com/s3/m/f9f2ea68657d27284b73f242336c1eb91a3733e8.png)
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。
信息论与编码基础_教学课件_3
![信息论与编码基础_教学课件_3](https://img.taocdn.com/s3/m/31ebcda7284ac850ad024236.png)
离散信道
信息论与编码基础
离散信道
一、信道疑义度与平均互信息
•信道模型 •信道疑义度 •平均互信息及其性质
二、信道容量
三、有噪信道编码定理
信息论与编码基础
0≤H(X|Y)≤H(X)
r X i 1
离散信道
先验熵
1 P (ai )
H ( X ) P ( x ) log P ( x ) P ( a i ) log
{ X , P ( y | x ), Y }
无扰(无噪)信道 无记忆信道 有扰信道
1, y f ( x ) P(y | x) 0, y f ( x )
P ( y | x ) P ( y 1 ... y N | x1 ... x N )
表 1- 2( x, y) 的 联 合 概 率 分 布
x= 0 y= 0 y= 1 0.06 0.54
x= 1 0.04 0.36
y= 0 y= 1
x= 0 0.6 0
x= 1 0.04 0.36
(2)若(x,y)的联合概率分布如表1-2所示,求 “已知抽取人为男性”,对“该人抽烟”提供的 信息量。
H(X|Y) PI(X;Y) g H(Y|X) ( xy ) lo
H(X)
XY
P ( xy ) lo g
H(Y) ( y ) P
散布度:表示信道输入信号由于干扰作用 I ( X 在输出端表现的散布范围。 I ( X ; Y ) 0 ; Y ) H ( X ) H (Y )
信息论与编码基础
离散信道
P ( xy ) lo g
XY XY
P(x | y) P (x) P ( xy ) P (x)P ( y) P ( y | x)
信息论与编码(第三章PPT)
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信息论与编码
Information and Coding Theory
第3章 信道容量
1
第3章 信道容量
3.1 信道基本概念 3.2 离散无记忆信道容量 3.3 组合信道的容量 3.4 连续无记忆信道的容量 3.5 波型信道的容量
2
3.1 信道基本概念
信道物理模型 输入消息X 输出消息Y 干扰
求X的概率分布 :由方程组
0.5z1 0.25z4 0.1
0z3.250z1.25zz24
0.4 0.4
0.25z1 0.5z4 0.1
求出解为: p1 p4 4 / 30, p2 p3 11/ 30.
pi (i 1,2,3,4)是一个概率分布,必是最佳分布, C是信道容量.
3.2 离散无记忆信道容量
log p(b1) C
(1 log
)log p(b2) log p(b2) (1 )log
p(b3) p(b3)
[C [C
log log
(1 )log(1 (1 )log(1
X
信道
Y
干扰
3
3.1 信道基本概念
信道分类 根据信道用户的多少 单用户信道 多用户信道 根据信道输入端与输出端的关系 无反馈信道 有反馈信道 根据信道的参数与时间的关系 固定参数信道 时变参数信道
4
3.1 信道基本概念
根据输入与输出 随机变量的取值分类 离散信道(数字信道: 时间、取值离散) 连续信道(模拟信道: 取值连续) 半连续信道( 时间、取值一个离散,另一个连续) 波形信道(时间、取值连续)
18
3.2 离散无记忆信道容量
例3-2-2 设DMC的转移概率矩阵为
Information and Coding Theory
第3章 信道容量
1
第3章 信道容量
3.1 信道基本概念 3.2 离散无记忆信道容量 3.3 组合信道的容量 3.4 连续无记忆信道的容量 3.5 波型信道的容量
2
3.1 信道基本概念
信道物理模型 输入消息X 输出消息Y 干扰
求X的概率分布 :由方程组
0.5z1 0.25z4 0.1
0z3.250z1.25zz24
0.4 0.4
0.25z1 0.5z4 0.1
求出解为: p1 p4 4 / 30, p2 p3 11/ 30.
pi (i 1,2,3,4)是一个概率分布,必是最佳分布, C是信道容量.
3.2 离散无记忆信道容量
log p(b1) C
(1 log
)log p(b2) log p(b2) (1 )log
p(b3) p(b3)
[C [C
log log
(1 )log(1 (1 )log(1
X
信道
Y
干扰
3
3.1 信道基本概念
信道分类 根据信道用户的多少 单用户信道 多用户信道 根据信道输入端与输出端的关系 无反馈信道 有反馈信道 根据信道的参数与时间的关系 固定参数信道 时变参数信道
4
3.1 信道基本概念
根据输入与输出 随机变量的取值分类 离散信道(数字信道: 时间、取值离散) 连续信道(模拟信道: 取值连续) 半连续信道( 时间、取值一个离散,另一个连续) 波形信道(时间、取值连续)
18
3.2 离散无记忆信道容量
例3-2-2 设DMC的转移概率矩阵为
信息论与编码第三章
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学
模 型
时,各可能输出值yj的概率之和必得1,即:
Q-1
å p(y j xi) = 1
j=0
3.2.1
3.离散输入连续输出信道
数
设信道输入符号是有限、离散的,其输入字
学 符集
模 型
{ } x x x X =
,
0
...
1
r-1
信道输出 (s ) 即 Y ,
称离散输入,连续输出信道. 又称半离散或半连续信道。
习
道的信道容量计算方法。 • 本章重点在于研究一个输入端和一个输出端 的信道,即单用户信道。以无记忆、无反馈、固 定参数的离散信道为重点内容讨论。
3.1信道分类
X={X0,X1,X2… Xr-1}含r个 元素的输入符号集
Y={y0,y1,y2…ys-1}含S个 元素的输出符号
r与s的值不同信道模型不同
型 分析用统计方法。
输入: x ai
传输的过程中出现错误
用条件转移概率 p.2.1
信道输入、输出符号之间的联合分布为
数
学
p(ai ,bj ) p(ai ) p(bj ai )
模
型 p(bj ai )
前向概率,表示在输入为x=ai 时,
通过信道后接收为bj 的概率,描述
r
p(ai ) p(b j ai )
r 1
3.2.1
1.二进制离散信道(r=s=2)
数
学 由输入值集合X={0,1},输出值Y={0,1},一组表
模 型
示输入、输出关系的条件概率(转移概率)组成。
X{0,1} Y{0,1}
P(yj /xi)
3.2.1
输入是1或0输出为0或1 若信道存在干扰,导致二进制序列发生统
信息论与编码课件第三章
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• 4、波形信道:
– 信道的输入和输出在时间上,取值上都连续 的随机信号。
信道分类
• 按输入/输出之间关系的记忆性来分类:
• 1、无记忆信道:
– 信道的输出只与信道该时刻的输入有关,而 与其他时刻的输入无关
• 2、有记忆信道:
– 信道的输出不但与信道现时的输入有关而且 还与以前时刻的输入有关
信道分类
• 信道转移概率矩阵p(Y|X):
– 描述输入/输出的统计依赖关系,反映信道统计关 系
p(Y|X)
X
Y
信道
无干扰(无噪声)信道
• 1、无干扰(无噪声)信道
– 信道的输出信号Y与输入信号X之间有确定 的关系Y=f (X),已知X后就确知Y
– 转移概率:
p(Y
|
X)
1, 0,
Y f(X) Y f(X)
信息论与编码课件第三 章
内容
3.1 信道分类和表示参数 3.2 离散单个符号信道及其容量 3.3 离散序列信道及其容量 3.4 连续信道及其容量
3.1 信道分类和表示参数
信道
• 信道:信息传输的通道
– 在通信中,信道按其物理组成常被分成微波信 道、光纤信道、电缆信道等。
– 信息论不研究信号在信道中传输的物理过程, 并假定信道的传输特性已知,这样信息论就可 以抽象地将信道用下图所示的模型来描述。
• 二元删除信道BEC
– 输入符号X取值{0,1}; 0 – 输出符号Y取值{0,1,2}
• 转移矩阵
1
P
p 0
1 p 1 q
0 q
p 0
1-p
2
1-q 1
q
3.1.3 信道容量
• 我们研究信道的目的是要讨论信道中平均每个 符号所能传送的信息量,即信道的信息传输率R
– 信道的输入和输出在时间上,取值上都连续 的随机信号。
信道分类
• 按输入/输出之间关系的记忆性来分类:
• 1、无记忆信道:
– 信道的输出只与信道该时刻的输入有关,而 与其他时刻的输入无关
• 2、有记忆信道:
– 信道的输出不但与信道现时的输入有关而且 还与以前时刻的输入有关
信道分类
• 信道转移概率矩阵p(Y|X):
– 描述输入/输出的统计依赖关系,反映信道统计关 系
p(Y|X)
X
Y
信道
无干扰(无噪声)信道
• 1、无干扰(无噪声)信道
– 信道的输出信号Y与输入信号X之间有确定 的关系Y=f (X),已知X后就确知Y
– 转移概率:
p(Y
|
X)
1, 0,
Y f(X) Y f(X)
信息论与编码课件第三 章
内容
3.1 信道分类和表示参数 3.2 离散单个符号信道及其容量 3.3 离散序列信道及其容量 3.4 连续信道及其容量
3.1 信道分类和表示参数
信道
• 信道:信息传输的通道
– 在通信中,信道按其物理组成常被分成微波信 道、光纤信道、电缆信道等。
– 信息论不研究信号在信道中传输的物理过程, 并假定信道的传输特性已知,这样信息论就可 以抽象地将信道用下图所示的模型来描述。
• 二元删除信道BEC
– 输入符号X取值{0,1}; 0 – 输出符号Y取值{0,1,2}
• 转移矩阵
1
P
p 0
1 p 1 q
0 q
p 0
1-p
2
1-q 1
q
3.1.3 信道容量
• 我们研究信道的目的是要讨论信道中平均每个 符号所能传送的信息量,即信道的信息传输率R
信息论与编码-第三章ppt课件
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R
R
pX (x)dx pn (n) log pn (n)dn
R
R
pn (n) log pn (n)dn Hc (n)
R
信息论与编码-信道与信道容量
• 上式说明条件熵是由噪声引起的,它等于噪声信 源的熵。故条件熵也称噪声熵。
• 在加性多维连续信道中,输入矢量X、输出矢量Y 和噪声矢量n之间的关系是
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 信道分类和表示参数 ➢ 通信系统中,信道是非常重要的部分。信道的任务是
以信号方式传输信息。在信道中会引入噪声,这些都 会使信号通过信道后产生错误和失真,故信道的输入 和输出之间一般不是确定的函数关系,而是统计依赖 关系。
➢ 只要知到了信道的输入信号和输出信号以及它们之间 的统计依赖关系,则信道的全部特性就确定了。所以 可以用信道的转移概率矩阵P(Y/X)来描述信道、信道 的数学模型及分类
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 对称DMC信道的容量 ➢ 对称DMC信道的定义: ➢ 如果一个DMC信道的转移概率矩阵P中的每一行
都是第一行的置换〔包含同样的元素,但位置可 以不同),则称该矩阵是输入对称的, ➢ 如果转移概率矩阵P的每一列都是第一列的置换, 则称该矩阵是输出对称的, ➢ 如果一个DMC信道的输入、输出都对称,则称 该DMC信道为对称DMC信道。
信息论与编码-信道与信道容量
➢ 信道参数 ➢ 设信道的输入矢量和输出矢量分别是
X(X 1 ,X 2 , ,X i, ) X i A {a 1,a2, ,an}
Y(Y 1 ,Y 2, ,Y j, ) Y i B{b1,b2, ,bm }
➢ 通常采用条件概率 p(Y/X) 来描述信道输入输出 信号之间统计的依赖关系。
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C max I(X ;Y)(单位为bit/符号) p(ai )
Ct
1 T
max I (X ;Y )(单位为bit
p(ai )
/
秒)
13
• 无嗓无损信道
C
max
p(ai )
I
(
X
;Y
)
max
H
(
X
)
max
H
(Y
)
log
2
n
• 有嗓无损信道
C
max
p(ai )
I
(
X
;Y
)ห้องสมุดไป่ตู้
max
H
(Y
)
log
2
m
• 无嗓有损信道
p(Y|X)
X
Y
信道
• 对于无记忆离散序列信道,其信道转移概率为
L
p(Y | X ) p(Y1,YL | X1, X L ) p(Yl | Xl )
– 仅与当前输入有关。若信道是平稳l的1
p(Y | X ) pL ( y | x) 4
• 定理:若信道的输入和输出分别是L长序列X
和Y,且信道是无记忆的,亦即信道传递概率为
• BSC信道容量 C 1 H ( p) 15
• 离散序列无记忆信道容量
L
L
CL
max PX
I (; )
max PX
l 1
I ( X l ;Yl )
C(l)
l 1
• 独立并联信道容量
C1,2,L max I ( X ;Y )
L
C1 C2 CL Cl
• 高斯白噪声加性信道单位时间的信l1道容量
y(t) = x(t) + n(t)
x(t) 信 道 y(t)
– n(t):信道的加性高斯白噪声
n(t)
• 一个受加性高斯白噪声干扰的带限波形信道的 容量,由香农(1948)正式定义:
C max{I (X ,Y )} p(x) 10
连续信道及其容量
• 高斯白噪声加性信道单位时间的信道容量
Ct
lim max 1 T T p( xi )
C
max
p(ai )
I
(
X
;Y
)
max
H
(
X
)
log
2
n
14
• 对称DMC信道容量
C log m H ( p1, p2 pm )
m
log m pij log pij j 1
• 强对称信道的信道容量
C
log
2
n
H
(1
p,
n
p ,, 1
n
p) 1
• 准对称信道的信道容量
r
C log n H ( p1, p2 pm ) Nk log M k k 1
Ct
lim max 1 T T p( xi )
I ( X ;Y )
W
log(1
Ps N0W
)
16
• 若信源与信道都是无记忆的
L
I (Χ ;Υ ) I (Xl ;Yl ) l 1
• L次扩展信道的信道容量
L
L
CL
max PX
I (;)
max PX
l 1
I ( Xl ;Yl )
l 1
C(l)
• 当信道平稳时: CL LC1
6
• 例3-7.BSC信道二次
扩展转移概率矩阵
X
00
Y
00
01
(1 p)2 p(1 p) p(1 p) p2
L
p(Y | X ) p(Yl | X l ) l 1
• 则存在
L
I (Χ ;Υ ) I (Xl ;Yl ) l 1
• 定理:若信道的输入和输出分别是L长序列X
和Y,且信源是无记忆的,亦即
L
p(X ) p(Xl )
• 则存在
l 1
L
I (Χ ;Υ ) I (Xl ;Yl )
l 1
5
离散序列信道及容量
01
P
p(1
p)
(1 p)2
p2
p(1
p)
10 11
p(1 p) p2 (1 p)2 p(1 p)
10 11
p2
p(1 p)
p(1 p)
(1
p)
2
• 2次扩展信道的信道容量
C2 log2 4 H[(1 p)2,(1 p),(1 p), p2] • 若 p = 0.1
• 则 C2=(2-0.938)bit/序列 = 1.062bit/序列
p(Y2|X2) 信道
Y2
…
C1,2,L max I ( X ;Y )
XL
L
C1 C2 CL Cl
l 1
p(YL|XL) 信道
YL
8
3.3 连续信道及其容量
9
连续信道及其容量
• 连续信道的容量不容易计算。 • 当信道为加性连续信道时,情况简单一些。 • 设信道的输入和输出信号是随机过程x(t) 和y(t)
C1 = log2 2 H[1 p, p] =0.531bit/序列
7
独立并联信道
• 设有L个信道,它们的输入、输出分别是:
X1,X2…XL; Y1,Y2…YL
• 每一个信道的输出Yl只与本 信道的输入Xl有关,与其他信
X1
p(Y1|X1) 信道
Y1
道的输入、输出都无关。 X 2
• 独立并联信道的信道容量
I ( X ;Y )
W
log(1
Ps N0W
)
其中,w为带宽,p为输入信号功率,N0为功谱率密度
这就是著名的 香农公式
11
• 3-1 • 3-3 • 3-4 • 3-10
习题
12
第三章小结
信道分类 有干扰,无干扰
信道条件概率矩阵(转移概率) P(Y|X)或者反信道转移概率P(X|Y) 信道容量
第三章
信道与信道容量
内容
3.1 信道分类和表示参数 3.2 离散单个符号信道及其容量 3.3 离散序列信道及其容量 3.4 连续信道及其容量
2
3.3 离散序列信道及容量
3
离散序列信道及容量
• 设信道的输入X=(X1, X2 … Xi,… ), Xi ∈{a1 … an}
输出Y= (Y1, Y2 … Yj,…), Yj ∈{b1 … bm}