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)
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)

CONTENCT

• 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

信息论与编码课件第三章

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

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

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

信息论与编码 第三章1-9节

信息论与编码 第三章1-9节

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

(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
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

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

信息论与编码课件第三章

信息论与编码课件第三章
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)。

信息论与编码教学课件(全)

信息论与编码教学课件(全)
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;

《信息论与编码》课件

《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。

信息论与编码基础_教学课件_3

信息论与编码基础_教学课件_3

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)

信息论与编码(第三章PPT)
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

信息论与编码第三章

信息论与编码第三章


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

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。

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


p(ai ,bj ) p(ai ) p(bj ai )

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)

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

信息论与编码课件第三章
• 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

信息论与编码-第三章ppt课件

信息论与编码-第三章ppt课件

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}
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