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信息论与编码常考题

信息论与编码常考题
信息论与编码常考题

信息论与编码常识题

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,可以把信息分成 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是为了 高效、可靠、安全 地交换和利用各种各样的信息。

6、 信息的 可度量性 是建立信息论的基础。

7、 统计度量 是信息度量最常用的方法。

8、 熵 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,

19、对于n 元m 阶马尔可夫信源,其状态空间共有 n m

个不同的状态。

20、一维连续随即变量X 在[a ,b]区间内均匀分布时,其信源熵为 log 2(b-a ) 。

21、平均功率为P 的高斯分布的连续信源,其信源熵,H c (X )=。

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、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度 高斯分布 时,信源熵有最大值。

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 之比 。 25、若一离散无记忆信源的信源熵H (X )等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码,则编码长度至少为 3 。

26、m 元长度为k i ,i=1,2,···n 的异前置码存在的充要条件是:

27、若把掷骰子的结果作为一离散信源,则其信源熵为 log 26 。 28、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 log 218(1+2 log 23)。

29、若一维随即变量X 的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:,m 是X 的数学

期望,则X 的信源熵

30、一副充分洗乱的扑克牌(52张),从中任意抽取1张,然后放回,若把这一过程看作离散无记忆信源,则其信

源熵为 。

31、根据输入输出信号的特点,可将信道分成离散信道、连续信道、半离散或半连续 信道。

32、信道的输出仅与信道当前输入有关,而与过去输入无关的信道称为 无记忆 信道。 33、具有一一对应关系的无噪信道的信道容量C= log 2n 。 34、强对称信道的信道容量C= log 2n-H ni 。 35、对称信道的信道容量C= log 2m-H mi 。

36、对于离散无记忆信道和信源的N 次扩展,其信道容量C N = NC 。

=∞H )

/(lim 1

21-∞→N N

N X

X X X H eP

π2log

21

2

P ∑=-≤n

i k i

m

1

1

m

x e

m

x p -

=

1)(0≥x =)(X H C me 2

log

52

log 2

37、对于N 个对立并联信道,其信道容量 C N =

38、多用户信道的信道容量用 多维空间的一个区域的界限 来表示。

39、多用户信道可以分成几种最基本的类型: 多址接入信道、广播信道 和相关信源信道。

40、广播信道是只有 一个输入端和多个输出端 的信道。

41、当信道的噪声对输入的干扰作用表现为噪声和输入的线性叠加时,此信道称为 加性连续信道 。

42、高斯加性信道的信道容量C=。

43、信道编码定理是一个理想编码的存在性定理,即:信道无失真传递信息的条件是 信息率小于信道容量 。

44、信道矩阵代表的信道的信道容量C= 1 。

45、信道矩阵代表的信道的信道容量C= 1 。

46、高斯加性噪声信道中,信道带宽3kHz ,信噪比为7,则该信道的最大信息传输速率C t = 9 kHz 。 47、对于具有归并性能的无燥信道,达到信道容量的条件是 p (y j )=1/m ) 。

48、信道矩阵代表的信道,若每分钟可以传递6*105个符号,则该信道的最大信息传输速率C t = 10kHz 。

49、信息率失真理论是量化、数模转换、频带压缩和 数据压缩 的理论基础。

50、求解率失真函数的问题,即:在给定失真度的情况下,求信息率的 极小值 。

51、信源的消息通过信道传输后的误差或失真越大,信宿收到消息后对信源存在的不确定性就 越大 ,获得的信息量就越小。

52、信源的消息通过信道传输后的误差或失真越大道传输消息所需的信息率 也越小 。

53、单符号的失真度或失真函数d (x i ,y j )表示信源发出一个符号x i ,信宿再现y j 所引起的 误差或失真 。

54、汉明失真函数 d (x i ,y j )= 。

55、平方误差失真函数d (x i ,y j )=(y j - x i )2。

56、平均失真度定义为失真函数的数学期望,即d (x i ,y j )在X 和Y 的 联合概率空间P (XY )中 的统计平均值。 57、如果信源和失真度一定,则平均失真度是 信道统计特性 的函数。

58、如果规定平均失真度不能超过某一限定的值D ,即:。我们把称为 保真度准则 。 59、离散无记忆N 次扩展信源通过离散无记忆N 次扩展信道的平均失真度是单符号信源通过单符号信道的平均失真度的 N 倍。

60、试验信道的集合用P D 来表示,则P D =

61、信息率失真函数,简称为率失真函数,即:试验信道中的平均互信息量的 最小值 。 62、平均失真度的下限取0的条件是失真矩阵的 每一行至少有一个零元素 。 63、平均失真度的上限D max 取{D j :j=1,2,···,m}中的 最小值 。 64、率失真函数对允许的平均失真度是 单调递减和连续的 。

65、对于离散无记忆信源的率失真函数的最大值是 log 2n 。

66、当失真度大于平均失真度的上限时D max 时,率失真函数R (D )= 0 。

∑=N

k k

C

1

)

1(log 2

12N X P

P +

??

???

?10

02/12/1????

?

?????100101??

????10

01?

??≠=j

i j i 1

0D D D ≤D D ≤{}m

j n i D D x y

p i j

,,2,1,,,2,1;:)/( ==≤

67、连续信源X 的率失真函数R (D )=

68、当时,高斯信源在均方差失真度下的信息率失真函数为 。

69、保真度准则下的信源编码定理的条件是 信源的信息率R 大于率失真函数R (D ) 。

70、某二元信源其失真矩阵D=,则该信源的D max = a/2 。 71、某二元信源其失真矩阵D=,则该信源的D min = 0 。

72、某二元信源其失真矩阵D=,则该信源的R (D )= 1-H (D/a ) 。

73、按照不同的编码目的,编码可以分为三类:分别是 信源编码、信道编码和安全编码 。 74、信源编码的目的是: 提高通信的有效性 。

75、一般情况下,信源编码可以分为 离散信源编码、连续信源编码和相关信源编码 。 76、连续信源或模拟信号的信源编码的理论基础是 限失真信源编码定理 。 77、在香农编码中,第i 个码字的长度k i 和p (x i )之间有

关系。

78、对信源进行二进制费诺编码,其编

码效率为 1 。

79、对具有8个消息的单符号离散无记忆信源进行4进制哈夫曼编码时,为使平均码长最短,应增加 2 个概率为0的消息。

80、对于香农编码、费诺编码和哈夫曼编码,编码方法惟一的是 香农编码 。

81、对于二元序列0011100000011111001111000001111111,其相应的游程序列是 23652457 。 82、设无记忆二元序列中,“0”和“1”的概率分别是p 0和p 1,则“0”游程长度L (0)的概率为

83、游程序列的熵 等于 原二元序列的熵。 84、若“0”游程的哈夫吗编码效率为η0,“1”游程的哈夫吗编码效率为η1,且η0>η1对应的二元序列的编码效率为η,则三者的关系是 η0>η>η 1 。

85、在实际的游程编码过程中,对长码一般采取 截断 处理的方法。 86、“0”游程和“1”游程可以分别进行哈夫曼编码,两个码表中的码字可以重复,但 C 码 必须不同。 87、在多符号的消息序列中,大量的重复出现的,只起占时作用的符号称为 冗余位 。 88、“冗余变换”即:将一个冗余序列转换成一个二元序列和一个 缩短了的多元序列 。 89、L-D 编码是一种 分帧传送冗余位序列 的方法。 90、L-D 编码适合于冗余位 较多或较少 的情况。 91、信道编码的最终目的是 提高信号传输的可靠性 。 92、狭义的信道编码即:检、纠错编码 。 93、BSC 信道即:无记忆二进制对称信道 。 94、n 位重复码的编码效率是 1/n 。

95、等重码可以检验 全部的奇数位错和部分的偶数位错 。

96、任意两个码字之间的最小汉明距离有称为码的最小距d min ,则d min =

)

;()/(Y X I P x y p Inf

D

∈2

σ

≤D =)(D R D 2

2

log

2

1

σ

??????=????

??2/12/110)(X

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????00a

a ??????=????

??2/12/110)(X

P X ??

????00a

a ??????=????

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a )

(log

1)(log

2

2

i i i x p k x p -<≤-?

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?16/116

/116

/116

/18

/18

/14

/14/1(87654321x x x x x x x x X P X )1

1

)0(0

)]0([p p L p L -=)

',(min '

c c

d c c ≠

97、若纠错码的最小距离为d min ,则可以纠正任意小于等于t=

个差错。 98、若检错码的最小距离为d min ,则可以检测出任意小于等于l= d min -1 个差错。

99、线性分组码是同时具有 分组特性和线性特性 的纠错码。 100、循环码即是采用 循环移位特性界定 的一类线性分组码。

三、判断(每题1分)(50道)

1、 必然事件和不可能事件的自信息量都是0 。错

2、 自信息量是

的单调递减函数。对

3、 单符号离散信源的自信息和信源熵都具有非负性。对

4、 单符号离散信源的自信息和信源熵都是一个确定值。错

5、 单符号离散信源的联合自信息量和条件自信息量都是非负的和单调递减的。对

6、 自信息量、条件自信息量和联合自信息量之间有如下关系:

7、 自信息量、条件自信息量和互信息量之间有如下关系:

8、 当随即变量X 和Y 相互独立时,条件熵等于信源熵。对 9、 当随即变量X 和Y 相互独立时,I (X ;Y )=H (X ) 。错

10、信源熵具有严格的下凸性。错

11、平均互信息量I (X ;Y )对于信源概率分布p (x i )和条件概率分布p (y j /x i )都具有凸函数性。 对 12、m 阶马尔可夫信源和消息长度为m 的有记忆信源,其所含符号的依赖关系相同。 错 13、利用状态极限概率和状态一步转移概率来求m 阶马尔可夫信源的极限熵。 对 14、N 维统计独立均匀分布连续信源的熵是N 维区域体积的对数。 对 15、一维高斯分布的连续信源,其信源熵只与其均值和方差有关。 错 16、连续信源和离散信源的熵都具有非负性。 错

17、连续信源和离散信源都具有可加性。 对

18、连续信源和离散信源的平均互信息都具有非负性。 对 19、定长编码的效率一般小于不定长编码的效率。 对

20、若对一离散信源(熵为H (X ))进行二进制无失真编码,设定长码子长度为K ,变长码子平均长度为,一般>K 。 错

21、信道容量C 是I (X ;Y )关于p (x i )的条件极大值。 对

22、离散无噪信道的信道容量等于log 2n ,其中n 是信源X 的消息个数。 错

23、对于准对称信道,当

时,可达到信道容量C 。错

24、多用户信道的信道容量不能用一个数来代表。 对

25、多用户信道的信道容量不能用一个数来代表,但信道的信息率可以用一个数来表示。错 26、高斯加性信道的信道容量只与信道的信噪有关。 对 27、信道无失真传递信息的条件是信息率小于信道容量。对

28、最大信息传输速率,即:选择某一信源的概率分布(p (x i )),使信道所能传送的信息率的最大值。 错 29、对于具有归并性能的无燥信道,当信源等概率分布时(p (x i )=1/n ),达到信道容量。 错 30、求解率失真函数的问题,即:在给定失真度的情况下,求信息率的极小值。对

31、信源的消息通过信道传输后的误差或失真越大,信宿收到消息后对信源存在的不确定性就越小,获得的信息量就越小。 错 32、当p (x i )、p (y j /x i )和d (x i ,y j )给定后,平均失真度是一个随即变量。 错

??????-21min d )

(i x p )

/()()/()()(j

i j i j i j i y x I y I x y I x I y x I +=+=)

/()()/()();(i j j j i i j i x y I y I y x I x I y x I -=-=K K m y p j 1

)(=

33、率失真函数对允许的平均失真度具有上凸性。对 34、率失真函数没有最大值。 错 35、率失真函数的最小值是0 。对

36、率失真函数的值与信源的输入概率无关。错 37、信源编码是提高通信有效性为目的的编码。 对

38、信源编码通常是通过压缩信源的冗余度来实现的。 对

39、离散信源或数字信号的信源编码的理论基础是限失真信源编码定理。 错 40、一般情况下,哈夫曼编码的效率大于香农编码和费诺编码。 对

41、在编m (m>2)进制的哈夫曼码时,要考虑是否需要增加概率为0的码字,以使平均码长最短。 对 42、游程序列的熵(“0”游程序列的熵与“1”游程序列的熵的和)大于等于原二元序列的熵。 错 43、在游程编码过程中,“0”游程和“1”游程应分别编码,因此,它们的码字不能重复。 错 44、L-D 编码适合于冗余位较多和较少的情况,否则,不但不能压缩码率,反而使其扩张。 对 45、狭义的信道编码既是指:信道的检、纠错编码。 对

46、对于BSC 信道,信道编码应当是一对一的编码,因此,消息m 的长度等于码字c 的长度。 错 47、等重码和奇(偶)校验码都可以检出全部的奇数位错。 对 48、汉明码是一种线性分组码。对 49、循环码也是一种线性分组码。 对

50、卷积码是一种特殊的线性分组码。 错

1. 在无失真的信源中,信源输出由 H (X ) 来度量;在有失真的信源中,信源输出由 R (D ) 来度量。

2. 要使通信系统做到传输信息有效、可靠和保密,必须首先 信源 编码, 然后_____加密____编码,再______信道_____编码,最后送入信道。

3. 带限AWGN 波形信道在平均功率受限条件下信道容量的基本公式,也就是有名的香农公式是log(1)C W SNR =+;

当归一化信道容量C/W 趋近于零时,也即信道完全丧失了通信能力,此时E b /N 0为 -1.6 dB ,我们将它称作香农限,是一切编码方式所能达到的理论极限。

4. 保密系统的密钥量越小,密钥熵H (K )就越 小 ,其密文中含有的关于明文的信息量I (M ;C )就越 大 。

5. 已知n =7的循环码4

2

()1g x x x x =+++,则信息位长度k 为 3 ,校验多项式 h(x)= 3

1x x ++ 。

6. 设输入符号表为X ={0,1},输出符号表为Y ={0,1}。输入信号的概率分布为p =(1/2,1/2),失真函数为d (0,0) = d (1,1) = 0,d (0,1) =2,d (1,0) = 1,则D min = 0 ,R (D min )= 1bit/symbol ,相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]=100

1???

???;D max = 0.5 ,R (D max )= 0 ,相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]=1

01

0??

????

。 7. 已知用户A 的RSA 公开密钥(e,n )=(3,55),5,11p q ==,则()φn = 40 ,他的秘密密钥(d,n )=(27,55) 。若用户B 向用户A 发送m =2的加密消息,则该加密后的消息为 8 。

8. 可以用克劳夫特不等式作为唯一可译码存在的判据。 (√ ) 9. 线性码一定包含全零码。 (√ )

10. 算术编码是一种无失真的分组信源编码,其基本思想是将一定精度数值作为序列的 编码,是以另外一种形式实现的最佳统计匹配编码。 (×) 11. 某一信源,不管它是否输出符号,只要这些符号具有某些概率特性,就有信息量。 (×)

12. 离散平稳有记忆信源符号序列的平均符号熵随着序列长度L 的增大而增大。 (×) 13. 限平均功率最大熵定理指出对于相关矩阵一定的随机矢量X ,当它是正态分布时具 有最大熵。 (√ ) 14. 循环码的码集中的任何一个码字的循环移位仍是码字。 (√ ) 15. 信道容量是信道中能够传输的最小信息量。 (×) 16. 香农信源编码方法在进行编码时不需要预先计算每个码字的长度。 (×)

17. 在已知收码R 的条件下找出可能性最大的发码i C 作为译码估计值,这种译码方法叫做最佳译码。(√ )

信息论与编码实验

实验五霍夫曼编码 一、实验目的 1、熟悉Matlab 工作环境及工具箱; 2、掌握霍夫曼编码的基本步骤; 3、利用MATLAB实现霍夫曼编码。 二、实验内容 (1)熟悉理解Huffman编码的过程 (2)将给定的数据进行Huffman编码 知识要点: 1、霍夫曼编码的基本原理。参照教材及参考书。 2、二进制霍夫曼编码方法。 1. 基本原理: 变长编码 不要求所有码字长度相同,对不同概率的信源符号或序列,可赋予不同长度的码字。变长编码力求平均码长最小,此时编码效率最高,信源的冗余得到最大程度的压缩。 1)几种常用变长编码方法: 霍夫曼编码 费若编码 香农编码。 2)霍夫曼编码: 二进制霍夫曼编码 r进制霍夫曼编码 符号序列的霍夫曼编码。 3)二进制霍夫曼编码的编码过程: 将信源中n个符号按概率分布的大小,以递减次序排列起来; 用0和1码分别分配给概率最小的两个信源符号,并将这两个概率最小的信源符号合并成一个新符号,并用这两个最小概率之和作为新符号的概率,从而得到只包含n-1个符号的新信源,称为其缩减信源; 把缩减信源的符号仍按概率大小以递减次序排列,再将最后两个概率最小的符号合并

成一个新符号,并分别用0和1码表示,这样又形成一个新缩减信源; 依次继续下去,直到缩减信源最后只剩两个符号为止。再将最后两个新符号分别用0和1 码符号表示。最后这两个符号的概率之和为1,然后从最后一级缩减信源开始,依编码路径右后向前返回,就得到各信源符号所对应得码符号序列,即对应得码字。 r进制霍夫曼编码 由二进制霍夫曼编码可推广到r进制霍夫曼编码,只是每次求缩减信源时,改求r个最小概率之和,即将r个概率最小符号缩减为一个新符号,直到概率之和为1。但要注意,即缩减过程中可能到最后没有r个符号。为达次目的,可给信源添加几个概率为零的符号。 符号序列的霍夫曼编码 对信源编码除了对信源符号编码以外,也可对信源符号序列编码,一般来说,对序列编码比对单个符号更为有效。 2 数据结构与算法描述 1)变量及函数的定义 3 实验数据与实验结果(可用文字描述或贴图的方式进行说明) 1)测试数据 0.2 0.1 0.3 0.1 0.1 0.2 2)实验结果

信息论与编码复习题目

信息论复习提纲 第一章绪论 1.通信系统模型; 2.香浓信息的概念; 3.信源、信道、信源编码和信道编码研究的核心问题。 第二章离散信源及信源熵 1.离散信息量、联合信息量、条件信息量、互信息量定义; 2.信源熵、条件熵、联合熵定义; 3.平均互信息量定义、性质、三种表达式及物理意义,与其它熵的关系(不证明); 4.最大信源熵定理及证明; 5.本章所有讲过的例题; 第三章离散信源的信源编码 1.信息传输速率、编码效率定义; 2.最佳编码定理(即节定理:概率越大,码长越小;概率越小,码长越大)及证明; 3.码组为即时码的充要条件; 4.单义可译定理(Kraft不等式)及应用; 5.费诺编码方法、霍夫曼编码方法应用(二进制,三进制,四进制);6.本章所有讲过的例题; 第四章离散信道容量 1.利用信道矩阵计算信道容量(离散无噪信道、强对称离散信道、对称离

散信道、准对称离散信道); 2.本章讲过的例题; 第五章连续消息和连续信道 1.相对熵的定义; 2.均匀分布、高斯分布、指数分布的相对熵及证明; 3.峰值功率受限条件下的最大熵定理及证明,平均功率受限条件下的最大熵定理及证明,均值受限条件下的最大熵定理及证明; 4.香农公式及意义; 5.本章所有讲过的例题; 第六章差错控制 1.重量、最小重量、汉明距离、最小汉明距离、编码效率的定义;2.最小距离与检错、纠错的关系(即节定理); 3.本章所有讲过的例题; 第七章线性分组码 1.线性分组码定义; 2.线性分组码的最小距离与最小重量的关系及证明; 3.生成矩阵、一致校验矩阵定义,给出线性方程组求出生成矩阵和一致校验矩阵的标准形式,生成矩阵与一致校验矩阵的关系; 4.制作标准阵列并利用标准阵列译码; 5.本章所有讲过的例题; 第八章循环码 1.生成多项式的特点,有关定理(三定理1,定理2,定理3)及证明;

答案~信息论与编码练习

1、有一个二元对称信道,其信道矩阵如下图所示。设该信道以1500个二元符号/秒的速度传输输入符号。现有一消息序列共有14000个二元符号,并设在这消息中P(0)=P(1)=1/2。问从信息传输的角度来考虑,10秒钟内能否将这消息序列无失真地传送完? 解答:消息是一个二元序列,且为等概率分布,即P(0)=P(1)=1/2,故信源的熵为H(X)=1(bit/symbol)。则该消息序列含有的信息量=14000(bit/symbol)。 下面计算该二元对称信道能传输的最大的信息传输速率: 信道传递矩阵为: 信道容量(最大信息传输率)为: C=1-H(P)=1-H(0.98)≈0.8586bit/symbol 得最大信息传输速率为: Rt ≈1500符号/秒× 0.8586比特/符号 ≈1287.9比特/秒 ≈1.288×103比特/秒 此信道10秒钟内能无失真传输得最大信息量=10× Rt ≈ 1.288×104比特 可见,此信道10秒内能无失真传输得最大信息量小于这消息序列所含有的信息量,故从信息传输的角度来考虑,不可能在10秒钟内将这消息无失真的传送完。 2、若已知信道输入分布为等概率分布,且有如下两个信道,其转移概率矩阵分别为: 试求这两个信道的信道容量,并问这两个信道是否有噪声? 3 、已知随即变量X 和Y 的联合分布如下所示: 01 100.980.020.020.98P ?? =?? ??11112222 1111222212111122221111222200000000000000000000000000000000P P ????????????==????????????11 222 2111 2222 2 log 4(00)1/()log 42/log 8(000000)2/(),H bit symbol H X bit symbol C C H bit symbol H X C =-===>=-==1解答:(1)由信道1的信道矩阵可知为对称信道故C 有熵损失,有噪声。(2)为对称信道,输入为等概率分布时达到信道容量无噪声

信息论与编码实验报告.

本科生实验报告 实验课程信息论与编码 学院名称信息科学与技术学院 专业名称通信工程 学生姓名 学生学号 指导教师谢振东 实验地点6C601 实验成绩 二〇一五年十一月二〇一五年十一月

实验一:香农(Shannon )编码 一、实验目的 掌握通过计算机实现香农编码的方法。 二、实验要求 对于给定的信源的概率分布,按照香农编码的方法进行计算机实现。 三、实验基本原理 给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码 1、将信源消息符号按其出现的概率大小排列 )()()(21n x p x p x p ≥≥≥ 2、确定满足下列不等式的整数码长K i ; 1)(l o g )(l o g 22+-<≤-i i i x p K x p 3、为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率 ∑ -== 1 1 )(i k k i x p p 4、将累加概率P i 变换成二进制数。 5、取P i 二进制数的小数点后K i 位即为该消息符号的二进制码。 四、源程序: #include #include #include #include #include using namespace std; int main() { int N; cout<<"请输入信源符号个数:";cin>>N; cout<<"请输入各符号的概率:"<

int i,j; for(i=0;i

信息论与编码技术复习题2

《信息论与编码技术》复习题(2) 一、(32分)综合概念题 1. 什么是系统码和典型矩阵?写出常用的典型生成矩阵的两种形式。 2. 根据平均互信息定义的信道容量是指: a. 信道固定时的最大平均互信息; b. 信道固定时的最小平均互信息; c. 信源固定时的信道的最小平均互信息; d. 信源固定时的信道的最大平均互信息。 3. 什么是离散平稳信源? a. 任意两个不同时刻随机矢量的各维概率分布都相同; b. 任意两个不同时刻随机矢量的各维概率分布都不相同; c. 任意两个不同时刻随机矢量的各维概率密度函数都相同; d. 任意两个不同时刻随机矢量的各维概率密度函数都不相同。 4. 设计一个信道容量为22 kbit/s 的电话信道,若信道上的信号与噪声的平均功率比值为20 dB ,请问该信道的通频带应该为多少? 5. 设信源有q 个符号,则当信源 分布时熵最大,其最大值为 。 6. 当信道固定时,平均互信息是输入分布的 函数;当信源固定时,平均互信息是信道转移概率的 函数。 7. 信源编码是通过压缩信源冗余度来提高 ,而信道编码是增加冗余度来提高 。 8. 请判断具有下列码长{1, 2, 3, 3, 3, 4}的二进制码是否可构成唯一可译码。 二、(10分)设有对称信源(s = r = 4),信源X = {a 1, a 2, ..., a r } = {0, 1, 2, 3},信宿Y = { b 1, b 2, ..., b s } = {0, 1, 2, 3}。若失真度定义为:d (a i , b j ) = (b j -a i )2,求其失真矩阵D 。 三、(15分)某离散无记忆信源?? ????=??????4.06.0)(21a a x p X ,通过图1的信道传输,求: 图1 离散信道 (1)该信源中a 1和 a 2分别含有的自信息; (2)X 和Y 的信息熵; (3)信道的疑义度H (X|Y ); (4)接收到信息Y 后获得的平均互信息量。 四、(16分)设有一个离散无记忆信源?? ????=??????5.03.02.0)(321a a a x p X , (1)对该信源进行二元费诺编码,计算其平均码长和编码效率;

信息论与编码复习题,德州学院

一、填空 1. 信息论基础主要研究信息的测度、 信道容量 、 信源和信道编码理论 等问题。 2. 必然事件的自信息量是0,不可能事件的自信息量是无穷大。 3. 若把掷骰子的结果作为一离散信源,则信源熵为 2log 。 4. 当事件i x 和j y 彼此之间相互独立时,平均互信息量为 0 。 5. 若二维平稳信源的信源熵为3bit/sign ,则其平均符号熵为1.5bit/sign 。 6. 信源熵H(X)表示信源输出后每个消息所提供的 平均信息量 。 7. 布袋中有红白球各50只,若从中随意取出一只球,则判断其颜色所需的信息量为 1bit 。 8. 单符号离散信源是用随机变量来描述的,则多符号离散信源用随机矢量来描述。 9. 平均互信息量与信息熵、联合熵的关系是I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(XY) 。 10. 条件熵H (x|y )和无条件熵H (X )的关系是小于等于。 11. 对于理想信道,H (x|y )等于0 ;I (x ;y )= H (X )。 12. 若YZ 统计独立,则H (YZ )和H (Y )、H (Z )之间的关系是H (YZ )=H (Y )+H (Z ) 。 13. 对某含有7个消息的信源,其熵的最大值为2log 7,对应为等概分布分布。 14. 对某含有8个消息的信源,其熵的最大值为2log 8,对应为等概分布。 15. 对某含有6个消息的信源,其熵的最大值为2log 6,对应为等概分布。 16. 对某含有9个消息的信源,其熵的最大值为2log 9,对应为等概分布。 17. 十六进制脉冲所含的信息量是四进制脉冲的2 倍。 18. 八进制脉冲所含的信息量是二进制脉冲的3倍。 19. 十六进制脉冲所含的信息量是二进制脉冲的 4倍。 20. 离散平稳无记忆信源的N 次扩展信源的熵等于离散信源熵的N 倍。 21. 离散信源的熵越小,则该信源消息之间的平均不确定性越弱。 22. 对于r 进制树图,n 级节点的个数一般为n r 。 23. 信道中任一时刻输出符号仅统计依赖于对应时刻的输入符号,而与非对应时刻的输入符号及其它任何 时刻的输出符号无关,这种信道称之为 有干扰无记忆信道 。 24. 对于某一信源和某一符号集来说,若有一个唯一可译码,其平均码长小于所有其它唯一可译码的平均 码长,则称该码为紧致码或最佳码 。 25. 分组码是前向纠错码 ,它可以在无需重新发射的情况下检测出有限个错码,并加以纠正。 26. 信源编码的目的是提高通信的有效性。 27. 对于香农编码和哈夫曼编码,编码方法唯一的是香农编码 。 28. 若纠错码的最小距离为dmin,则可以纠错任意小于等于(dmin-1)/2个差错。 29. 线性分组码是同时具有线性特性和分组特性的纠错码。 30. 道的输出仅与当前输入有关,而与过去无关的信道称无记忆信道。 31. 唯一可译码存在的充要条件是 1 1i n k i m -=≤∑ 。 32. 编码分为信源编码和信道编码两种。 33. 信道无失真传输信息的条件是信息传输速率小于信道容量。 34. 对称信道中,信源的最佳分布为等概分布。 35. 信源编码和信道编码的最大区别在于信源编码需减少信源的冗余度,而信道编码需增加信源的冗余。 36. 信道编码的目的是提高通信的可靠性。 37. 离散信源分为离散无记忆信源 和 离散有记忆信源。

信息论与编码复习题

一、填空题 1.设信源X 包含4个不同离散消息,当且仅当X 中各个消息出现的概率为___Pi=1/4___时,信源熵达到最大值,为__2bit_,此时各个消息的自信息量为____2bit_______。 2.如某线性分组码的最小汉明距dmin=4,则该码最多能检测出___3_____个随机错,最多能 纠正___INT__个随机错。 3.克劳夫特不等式是唯一可译码___存在___的充要条件。 4.平均互信息量I(X;Y)与信源熵和条件熵之间的关系是_I (X :Y )=H (X )-H (X/Y ) 5.__信源__编码的目的是提高通信的有效性,_信道_编码的目的是提高通信的可靠性,__ 加密__编码的目的是保证通信的安全性。 6.信源编码的目的是提高通信的 有效性 ,信道编码的目的是提高通信的 可靠性 ,加密 编码的目的是保证通信的 安全性 。 7.设信源X 包含8个不同离散消息,当且仅当X 中各个消息出现的概率为__1/8_____时,信 源熵达到最大值,为___3bit/符号_________。 8.自信息量表征信源中各个符号的不确定度,信源符号的概率越大,其自信息量越__小____。 9.信源的冗余度来自两个方面,一是信源符号之间的_相关性__,二是信源符号分布的 __不均匀性___。 10.最大后验概率译码指的是 译码器要在已知r 的条件下找到可能性最大的发码Ci 作为移 码估值 。 11.常用的检纠错方法有__前向纠错__、反馈重发和混合纠错三种。 二、单项选择题 1.下面表达式中正确的是( A )。 A. ∑=j i j x y p 1)/( B.∑=i i j x y p 1)/( C.∑=j j j i y y x p )(),(ω D.∑=i i j i x q y x p )(),( 2.彩色电视显像管的屏幕上有5×105 个像元,设每个像元有64种彩色度,每种彩度又有 16种不同的亮度层次,如果所有的彩色品种和亮度层次的组合均以等概率出现,并且各个 组合之间相互独立。每秒传送25帧图像所需要的信道容量( C )。 A. 50106 B. 75106 C. 125106 D. 250106

信息论与编码实验报告材料

实验报告 课程名称:信息论与编码姓名: 系: 专业: 年级: 学号: 指导教师: 职称: 年月日

目录 实验一信源熵值的计算 (1) 实验二 Huffman信源编码 (5) 实验三 Shannon编码 (9) 实验四信道容量的迭代算法 (12) 实验五率失真函数 (15) 实验六差错控制方法 (20) 实验七汉明编码 (22)

实验一 信源熵值的计算 一、 实验目的 1 进一步熟悉信源熵值的计算 2熟悉 Matlab 编程 二、实验原理 熵(平均自信息)的计算公式 ∑∑=--==q i i i q i i i p p p p x H 1 212log 1 log )( MATLAB 实现:))(log *.(2x x sum HX -=;或者))((log *)(2i x i x h h -= 流程:第一步:打开一个名为“nan311”的TXT 文档,读入一篇英文文章存入一个数组temp ,为了程序准确性将所读内容转存到另一个数组S ,计算该数组中每个字母与空格的出现次数(遇到小写字母都将其转化为大写字母进行计数),每出现一次该字符的计数器+1; 第二步:计算信源总大小计算出每个字母和空格出现的概率; 最后,通过统计数据和信息熵公式计算出所求信源熵值(本程序中单位为奈特nat )。 程序流程图: 三、实验内容 1、写出计算自信息量的Matlab 程序 2、已知:信源符号为英文字母(不区分大小写)和空格。

输入:一篇英文的信源文档。 输出:给出该信源文档的中各个字母与空格的概率分布,以及该信源的熵。 四、实验环境 Microsoft Windows 7 Matlab 6.5 五、编码程序 #include"stdio.h" #include #include #define N 1000 int main(void) { char s[N]; int i,n=0; float num[27]={0}; double result=0,p[27]={0}; FILE *f; char *temp=new char[485]; f=fopen("nan311.txt","r"); while (!feof(f)) { fread(temp,1, 486, f);} fclose(f); s[0]=*temp; for(i=0;i='a'&&s[i]<='z') num[s[i]-97]++; else if(s[i]>='A'&&s[i]<='Z') num[s[i]-65]++; } printf("文档中各个字母出现的频率:\n");

信息论和编码理论习题集答案解析

第二章 信息量和熵 2.2 八元编码系统,码长为3,第一个符号用于同步,每秒1000个码字,求它 的信息速率。 解:同步信息均相同,不含信息,因此 每个码字的信息量为 2?8log =2?3=6 bit 因此,信息速率为 6?1000=6000 bit/s 2.3 掷一对无偏骰子,告诉你得到的总的点数为:(a) 7; (b) 12。问各得到多 少信息量。 解:(1) 可能的组合为 {1,6},{2,5},{3,4},{4,3},{5,2},{6,1} )(a p = 366=6 1 得到的信息量 =) (1 log a p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一,为 {6,6} )( b p = 36 1 得到的信息量=) (1 log b p =36log =5.17 bit 2.4 经过充分洗牌后的一副扑克(52张),问: (a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少? (b) 若从中抽取13张牌,所给出的点数都不相同时得到多少信息量?

解:(a) )(a p = ! 521 信息量=) (1 log a p =!52log =225.58 bit (b) ???????花色任选 种点数任意排列 13413!13 )(b p =13 52 134!13A ?=135213 4C 信息量=1313 52 4log log -C =13.208 bit 2.9 随机掷3颗骰子,X 表示第一颗骰子的结果,Y 表示第一和第二颗骰子的点 数之和,Z 表示3颗骰子的点数之和,试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、),|(Y X Z H 、 )|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。 解:令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ,1x ,2x ,3x 相互独立, 则1x X =,21x x Y +=,321x x x Z ++= )|(Y Z H =)(3x H =log 6=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H =2?( 361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+36 6log 6 =3.2744 bit )|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ] 而)|(X Y H =)(X H ,所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H =1.8955 bit 或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H 而)|(X Y H =)(X H ,所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H =1.8955 bit

信息论与编码习题与答案第四章

4-1 设有一个二元等该率信源{}1,0∈X ,2/110==p p ,通过一个二进制对称信道(BSC )。其失真函数ij d 与信道转移概率ij p 分别定义为 j i j i d ij =≠???=,0,1 ,j i j i p ij =≠? ??-=,1,εε 试求失真矩阵d 和平均失真D 。 解:由题意得, 失真矩阵为d ??????=0110d ,信道转移概率矩阵为P ?? ????--=εεεε11)(i j 平均失真为ε εεεε=?-+?+?+?-= =∑0)1(211211210)1(21),()()(,j i d i j p i p D j i 4-3 设输入符号与输出符号X 和Y 均取值于{0,1,2,3},且输入符号的概率分布为P(X=i)=1/4,i=0,1,2,3,设失真矩阵为 ????? ???????=0111101111011110d 求)(),(,,max min max min D R D R D D 以及相应的编码器转移概率矩阵。 解:由题意,得 0min =D 则symbol bit X H R D R /24log )()0()(2min ==== 这时信源无失真,0→0,1→1,2→2,3→3,相应的编码器转移概率矩阵为

????? ???????=1000 010*********)j (i P ∑===30 3,2,1,0max ),()(min i j j i d i p D ,,14 1141041141141141141041min{?+?+?+??+?+?+?= }04 1141141141141041141141?+?+?+??+?+?+?, 43}43,43,43,43min{== 则0)(max =D R 此时输出概率分布可有多种,其中一种为:p(0)=1,p(1)=p(2)=p(3)=0 则相应的编码器转移概率矩阵为????? ???????=0001000100010001)(i j P

信息论与编码复习题

1.从大量统计中知道,男性红绿色盲的发病率为 1 16 ,女性发病率为1 64,如果你问一对男女“你是否是红绿色盲?”他们分别回答可能是“是”。问此回答各含多少信息量?平均每个回答各含多少信息量?4,6,11/32 2. 地区的女孩中有25%是大学生,在女大学生中有75%是身高1.6米以上的,而女孩中身高1.6米以上的占半数一半。假如我们得知“身 高1.6米以上的某女孩是大学生”的消息,问获得多少信息量?28 log 3 3.设有一连续随机变量,其概率密度函数为:2,01 ()0,bx x p x others ?≤≤=??, 试求这随机变量的熵。又若1(0)Y X K K =+>,22Y X =,试分别求出 1Y 和2Y 的熵1()C H Y 和2()C H Y 。 4. 设随机变量X 取值于0{}k X k +∞==, ()k P X k P ==,0,1,,k = 已知X 的数学期望0EX A =>,求使()H X 达到最大的概率分布和该分布的熵. 5.设Markov 信源的状态空间为:12{,}{0,1}S S =,其一步转移概率如下: 11211222(|)0.25, (|)0.75, (|)0.6, (|)0.4. P S S P S S P S S P S S ==== 1)画出状态转移图? 2)求该信源的平稳分布.4/9,5/9

3)求该信源的极限分布. 6. 一信源产生概率为995.0)0(,005.0)1(==P P 的统计独立二进制数符。这些数符组成长度为100的数符组。我们为每一个含有3个或少于3个“1”的源数符组提供一个二进制码字,所有码字的长度相等。 ①求出为所规定的所有源符组都提供码字所需的最小码长。18 ②求信源发出一数符组,而编码器无相应码字的概率。0.00168515 7 .设有一Markov 信源,其状态集为123{,,}S s s s =,符号集为123{,,}x x x ,在某状态下发出符号的概率如图所示。 (1)、证明该信源的遍历性,并求其稳定分布; (2)、求该信源的极限熵; 10/9 (3)、求信源稳定后符号123{,,}x x x 的概率分布。 15/27,5/27,7/27 8. 离散无记忆信道的转移概率矩阵为[]12 3412340 10011102 3600101110 6 3 2b b b b a a P a a ????? ? ??=? ????????? ,求该信道的信道容量,及其最佳输入分布。 9.设离散无记忆信道的转移概率矩阵为??? ? ? ??--=εεεε 1010001 Q ,求出信道容量及其达到信道容量的最佳输入概率分布。并求当210和=ε时的信道容量。

信息论与编码实验报告

实验一 绘制二进熵函数曲线(2个学时) 一、实验目的: 1. 掌握Excel 的数据填充、公式运算和图表制作 2. 掌握Matlab 绘图函数 3. 掌握、理解熵函数表达式及其性质 二、实验要求: 1. 提前预习实验,认真阅读实验原理以及相应的参考书。 2. 在实验报告中给出二进制熵函数曲线图 三、实验原理: 1. Excel 的图表功能 2. 信源熵的概念及性质 ()()[] ()[]())(1)(1 .log )( .) ( 1log 1log ) (log )()(10 , 110)(21Q H P H Q P H b n X H a p H p p p p x p x p X H p p p x x X P X i i i λλλλ-+≥-+≤=--+-=-=≤≤? ?????-===??????∑ 单位为 比特/符号 或 比特/符号序列。 当某一符号xi 的概率p(xi)为零时,p(xi)log p(xi) 在熵公式中无意义,为此规定这时的 p(xi)log p(xi) 也为零。当信源X 中只含有一个符号x 时,必有p(x)=1,此时信源熵H (X )为零。 四、实验内容: 用Excel 和Matlab 软件制作二进熵函数曲线。根据曲线说明信源熵的物理意义。 (一) Excel 具体步骤如下: 1、启动Excel 应用程序。 2、准备一组数据p 。在Excel 的一个工作表的A 列(或其它列)输入一组p ,取步长为0.01,从0至100产生101个p (利用Excel 填充功能)。

3、取定对数底c,在B列计算H(x) ,注意对p=0与p=1两处,在B列对应位置直接输入0。Excel中提供了三种对数函数LN(x),LOG10(x)和LOG(x,c),其中LN(x)是求自然对数,LOG10(x)是求以10为底的对数,LOG(x,c)表示求对数。选用c=2,则应用函数LOG(x,2)。 在单元格B2中输入公式:=-A2*LOG(A2,2)-(1-A2)*LOG(1-A2,2) 双击B2的填充柄,即可完成H(p)的计算。 4、使用Excel的图表向导,图表类型选“XY散点图”,子图表类型选“无数据点平滑散点图”,数据区域用计算出的H(p)数据所在列范围,即$B$1:$B$101。在“系列”中输入X值(即p值)范围,即$A$1:$A$101。在X轴输入标题概率,在Y轴输入标题信源熵。 (二)用matlab软件绘制二源信源熵函数曲线 p = 0.0001:0.0001:0.9999; h = -p.*log2(p)-(1-p).*log2(1-p); plot(p,h) 五、实验结果

信息论与编码第五章答案

设信源1 234567()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) 计算平均码长和编码效率. 解: (1) 7 21222222()()log () 0.2log 0.20.19log 0.19 0.18log 0.180.17log 0.170.15log 0.150.1log 0.10.01log 0.012.609/i i i H X p a p a bit symbol ==-=-?-?-?-?-?-?-?=∑ (2) (3) 7 1 ()0.230.1930.1830.1730.153 0.140.0173.141 ()()/ 2.609 3.14183.1% i i i K k p x H X H X K R η===?+?+?+?+?+?+?====÷=∑ 对习题的信源编二进制费诺码,计算编码效率. 解:

a i p(a i )编码码字k i a1 0002 a2 1 00103 a310113 a4 1 0102 a5 1 01103 a6 1 011104 a7111114 对信源编二进制和三进制哈夫 曼码,计算各自的平均码长和编码效率. 解: 二进制哈夫曼码: x i p(x i)编码码字k i s61 s50 s41 s30 s21 x10102 x21112 x300003

x410013 x500103 s11 x6001104 x7101114 三进制哈夫曼码: x i p(x i)编码码字k i s31 s20 s11 x1221 x20002 x31012 x42022 x50102 x61112 x72122

《信息论与编码技术》复习题3-4

一、填空题(共20分,每空2分) 1. 信息的基本概念在于它的 。 2. 一个随机事件的 定义为其出现概率对数的负值。 3. 按树图法构成的码一定满足 的定义。 4. 称为香农第二极限定理。 5. 纠错码的检、纠错能力是指 。 6. 信息率失真函数R (D )是关于D 的严格单调 函数。 7. 如果转移概率矩阵P 的每一行 ,称该矩阵是输入对称的。 8. 加密编码的主要目的是 。 9. 若最小码距为d min 的码同时能检测e d 个错误、纠正e c 个错误,则三个量之间的关系为 。 10. 稳定的马尔可夫信源必须有不可约性和 。 二、选择题(共10分,每题2分) 1. 给定x i 条件下,随机事件y j 所包含的不确定度和条件自信息量I (y j |x i ), (a )数量上不等,单位不同;(b )数量上不等,单位相同; (c )数量上相等,单位不同;(d )数量上相等,单位相同。 2. 下面哪一项不属于熵的性质: (a )非负性;(b )完备性;(c )对称性;(d )确定性。 3. 下面哪一项不是增加信道容量的途径: (a )减小信道噪声功率;(b )增大信号功率;(c )增加码长;(d )增加带宽。 4. 香农编码方法是根据 推导出来的。 (a )香农第一极限定理;(b )香农第二极限定理; (c )香农第三极限定理;(d )香农第四极限定理。 5. 下面哪一项不属于最简单的通信系统模型: (a )信源;(b )加密;(c )信道;(d )信宿。 三、名词解释(共10分,每题5分) 1. 唯一可译码。 2. 最小码距。 四、简答题(共20分,每10分) 1. 利用公式介绍无条件熵、条件熵、联合熵和平均互信息量之间的关系。 2. 简单介绍霍夫曼编码的步骤。 五、计算题(共40分)(log 2(3)=1.585,log 2(5)=2.322) 1. 某信源含有三个消息,概率分别为p (0)=0.2,p (1)=0.3,p (2)=0.5,失真矩阵为??????????=102230124D 。求D max 、D min 和R (D max )。(10分) 2. 设对称离散信道矩阵为?? ????=3/13/16/16/16/16/13/13/1P ,求信道容量C 。(10分) 3. 有一稳态马尔可夫信源,已知转移概率为p(S 1/S 1)=2/3,p(S 1/S 2)=1。求: (1)画出状态转移图和状态转移概率矩阵; (2)求出各状态的稳态概率; (3)求出信源的极限熵。(20分)

信息论与编码试题集与答案(新)

一填空题(本题20分,每小题2分) 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 。 19、对于n 元m 阶马尔可夫信源,其状态空间共有 nm 个不同的状态。 20、一维连续随即变量X 在[a ,b]区间内均匀分布时,其信源熵为 log2(b-a ) 。 21、平均功率为P 的高斯分布的连续信源,其信源熵,Hc (X )=eP π2log 21 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、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度 高斯分布 时,信源熵有最大值。 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P 之比 。

信息论与编码实验报告

信息论与编码实验报告-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

实验一关于硬币称重问题的探讨 一、问题描述: 假设有N 个硬币,这N 个硬币中或许存在一个特殊的硬币,这个硬币或轻 或重,而且在外观上和其他的硬币没什么区别。现在有一个标准天平,但是无刻度。现在要找出这个硬币,并且知道它到底是比真的硬币重还是轻,或者所有硬币都是真的。请问: 1)至少要称多少次才能达到目的; 2)如果N=12,是否能在3 次之内将特殊的硬币找到;如果可以,要怎么称? 二、问题分析: 对于这个命题,有几处需要注意的地方: 1)特殊的硬币可能存在,但也可能不存在,即使存在,其或轻或重未知; 2)在目的上,不光要找到这只硬币,还要确定它是重还是轻; 3)天平没有刻度,不能记录每次的读数,只能判断是左边重还是右边重,亦或者是两边平衡; 4)最多只能称3 次。 三、解决方案: 1.关于可行性的分析 在这里,我们把称量的过程看成一种信息的获取过程。对于N 个硬币,他们 可能的情况为2N+1 种,即重(N 种),轻(N 种)或者无假币(1 种)。由于 这2N+1 种情况是等概率的,这个事件的不确定度为: Y=Log(2N+1) 对于称量的过程,其实也是信息的获取过程,一是不确定度逐步消除的过程。 每一次称量只有3 种情况:左边重,右边重,平衡。这3 种情况也是等概率 的,所以他所提供的信息量为: y=Log3 在K 次测量中,要将事件的不确定度完全消除,所以 K= Log(2N+1)/ Log3 根据上式,当N=12 时,K= 2.92< 3 所以13 只硬币是可以在3 次称量中达到

信息论与编码习题参考答案(全)

信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源 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: bit P 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(36 662221111 616==-=∴====-=∴== =?==样本空间: (3)信源空间:

bit x H 32.436log 36 16236log 36215)(=??+?? =∴ (4)信源空间: bit x H 71.3636 log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=??+?+?+??= ∴++ (5) bit P a I N n P 17.111 36 log log )(3611333==-=∴== 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: bit a P a P a a P a I a P A i 58.548log )(log )()(H 48log )(log )(481 )(:)1(48 1 i i i i i ==-=∴=-=∴= ∑=落入任一格的概率Θ bit b P b P b b P b I b P A i 55.547log )(log )()(H 47 log )(log )(47 1 )(:B ,)2(48 1i 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Θ

信息论与编码实验1-3

实验一 关于信源熵的实验 班级:电子131501 姓名:赵英凯 学号:201315020137 时间:2016.5.22

一、实验目的 1. 掌握离散信源熵的原理和计算方法。 2. 熟悉matlab 软件的基本操作,练习使用matlab 求解信源的信息熵。 3. 自学图像熵的相关概念,并应用所学知识,使用matlab 求解图像熵。 二、实验原理 1. 离散信源相关的基本概念、原理和计算公式 产生离散信息的信源称为离散信源。离散信源只能产生有限种符号。随机事件的自信息量I(xi)为其对应的随机变量xi 出现概率对数的负值。 即: I (xi )= -log2p ( xi) 随机事件X 的平均不确定度(信源熵)H(X)为离散随机变量 xi 出现概率的数学期望,即: 2.二元信源的信息熵 设信源符号集X={0,1} ,每个符号发生的概率分别为p(0)= p,p(1)= q,p+ q =1,即信源的概率空间为:

则该二元信源的信源熵为: H( X) = - plogp–qlogq = - plogp –(1 - p)log(1- p) 即:H (p) = - plogp –(1 - p)log(1- p) 其中 0 ≤ p ≤1 3. MATLAB二维绘图 用matlab 中的命令plot( x , y) 就可以自动绘制出二维图来。例1-2,在matlab 上绘制余弦曲线图,y = cos x ,其中 0 ≤ x ≤2 >>x =0:0.1:2*pi; %生成横坐标向量,使其为 0,0.1,0.2,…, 6.2 >>y =cos(x ); %计算余弦向量 >>plot(x ,y ) %绘制图形 4. MATLAB求解离散信源熵 求解信息熵过程: 1) 输入一个离散信源,并检查该信源是否是完备集。 2) 去除信源中符号分布概率为零的元素。 3) 根据平均信息量公式,求出离散信源的熵。 5. 图像熵的相关知识 图像熵是一种特征的统计形式,它反映了图像中平均信息量的多少。

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