2.8.离散平稳信源的熵

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H X 1 , X 2 , X 3 ,..., X n H X i | X 1 ,..., X i 1
i 1
n
n
I X1 , X 2 , X 3 ,..., X n ; Y I X i ; Y | X1 ,..., X i 1
i 1
p x p x D p || q p x log E p log q x q x x
nH X lim HX n n
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4
例2

考虑信源{Xk}, Xk相互独立
H Xk k
1 H X 1 , X 2 ,..., X n n n 1 1 n n 1 1 k n 1 n k 1 n 2 2
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平稳
X1 , X 2 ,..., X m

X1l , X 2l ,..., X ml
具有相同分布,则信源称为平稳的
lim H X n | X 1 , X 2 ,..., X n 1 HX
n

假设已知信源过去的所有输出,关于下一个 字符的条件熵…的极限。
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引理 Cesaro均值

1 n 令ak,bk为实数, an a bn k 1 ak 则 n
bn a
证明. 思路 如果ak序列极限是a,则ak前n项均值构
成的序列的极限也是a。
an a
0, N , s.t. 对所有的n>N(epslon)
2.8 平稳信源的熵速率


本节内容: 离散平稳信源概念 熵速率的概念 平稳信源… Cesaro均值 平稳是信源存在熵速率的充分条件。
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1
离散平稳信源

离散平稳信源
X k , k 1
指的是由正整数标示的 无限个随机变量的集 合,每个Xk称为字符,该正整数集合一般被称 为指标集(index set)
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2
熵速率

百度文库 k , k 1 熵速率定义为
1 H X lim H X 1 , X 2 ,..., X n n n
条件是上式极限存在

信源的熵速率可能存在,也可能不存在。
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例1

考虑独立同分布信源{Xk},生成变量为X
1 lim H X 1 , X 2 ,..., X n n n
x y
p x, y | z p X ,Y | Z I X ; Y | Z p x, y, z log E log p x | z p y | z p X | Z p Y | Z x, y , z
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I X; X H X
ln a a 1
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D q || p 0
a a log b
i i i i
ai ai log bi i
i
i
H X log A
HX 0
H Y | X 0
I X ;Y 0
15
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an a
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1 n bn a ak a n k 1
1 n ak a n k 1
1 n ak a n k 1
N n 1 ak a ak a n i N 1 i 1
x
p x, y p X ,Y I X ; Y p x, y log E log p x p y p X p Y x, y
H Y | X p x, y log p y | x E log p Y | X

平稳信源的熵速率存在且等于
1 lim H X n | X 1 , X 2 ,..., X n 1 HX n n
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END
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lim H X k | X 1 , X 2 ,..., X k 1 H X
k
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由Cesaro引理
1 H X lim H X 1 , X 2 ,..., X n H X n n
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总结
H ( X ) p( x) log p( x) E log p X
引理

存在 对于平稳信源,H X 0 HX 证明. 首先由条件熵非负性,
H X n | X1, X 2 ,..., X n1
H X n | X 2 , X 3 ,..., X n1
H X n1 | X1, X 2 ,..., X n1
非负单调递减序列必有极限。
定理

平稳信源{Xk}的熵速率HX存在且等于 H X 总是存在的, 证明。已经证明了对于平稳信源 H X 只需要证明
HX HX
1 1 n H X1 , X 2 ,..., X n H X k | X 1 , X 2 ,..., X k 1 n n k 1
ˆ h P P log A 1 H X|X b e e


H Y | X H Y
H X1 , X 2 ,..., X n H X i
i 1 n
I U ;V I X ;Y
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信源熵速率定义为
1 H X lim H X 1 , X 2 ,..., X n n n
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n N 1 ak a n i 1 n
N
9
1 ak a n i 1
n趋于无穷时,第一项趋于0,因此选择 足够大的n可使得
N
bn a 2
因此,当
n
bn a
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