信息论与编码

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滨江学院

《信息论与编码》课程论文题目香农编码及其应用改善

院系电子工程系

专业班级通信班

学生姓名

学号

教师杨玲

成绩

二O一四年十二月二十二日

香农编码及其应用改善

摘要:香农编码作为变长信源编码的重要方法之一,具有重要的理论指导意义,但其在实际应用中存在效率较低的缺点。本文对香农编码方法进行阐述,及运用MATLAB实现香农编码操作,并找出香农编码的不足,针对其缺陷,通过判断码字之间是否互为前缀来确定码字的方法对其编码算法进行了优化,给出了优化算法的实现步骤。最后,通过具体实例分析得出本文提出的改善算法能有效地提高编码效率。

关键词:香农码方法;MATLAB;编码效率;优化编码;

引言:1948年,美国工程师香农在贝尔实验室杂志上发表了长文《通讯的数学原理》他用概率测度和数理统计的方法系统地讨论了通信的基本问题,得出了几个重要而带有普遍意义的结论,并由此奠定了现代信息论的基础。香农编码理论揭示了在通信系统中,采用适当的编码后能够实现高效率和高可靠地传输信息的规律,并给出了相应的信源编码定理和信道编码定理。从数学观点看,这些定理是最优编码的存在定理。它们给出了编码的性能极限,在理论上阐明了通信系统中各种因素的相互关系,为寻找最佳通信系统提供了重要的理论依据。

在多媒体数据的传输和存储过程中,为了确保通信的顺利进行,必须要通过信源编码技术必须对多媒体信息进行压缩处理。香农编码技术作为变长信源编码的重要方法之一,具有重要的理论指导意义。但由于在香农编码的过程中先限定每个码字的码长,以至于在码字的选取中是以每个码字的码长作为先决条件而不考虑各个码字之间的相关性,因此编出的码字往往存在较大的冗余,影响了整个通信系统的传输效率。就这一缺陷,本文提出了通过剔除先限定每个码字的码长这一过程,通过判断码字之间是否互为前缀来确定码字的方法对其编码算法进行了改善。

1.香农编码的方法

在写香农编码之前先简单介绍下信源编码:

编码分为信源编码和信道编码,其中信源编码又分为无失真和限失真。由于这些定理都要求符号数很大,以便其值接近所规定的值,因而这些定理被称为极限定理。一般称无失真信源编码定理为第一极限定理;信道编码定理(包括离散和连续信道)称为第二极限定理;限失真信源编码定理称为第三极限定理。完善这些定理是香农信息论的主要内容。

信源编码的基础是信息论中的两个编码定理:无失真编码定理和限失真编码地宫里,前者是可逆编码的基础。可逆是指当信源符号转换成代码后,可从代码无失真的恢复原信源符号。当已知信源符号的概率特性时,可计算它的符号熵,这表示每个信源符号所载有的信息量。编码定理不但证明了必定存在一种编码方法,可使代码的平均长度可任意接近但不低于符号熵,而且还阐明达到这目标的途径,就是使概率与码长匹配。无失真编码或可逆编码只适用于离散信源。本节讨论离散信源编码。首先从无失真编码定理出发,重点讨论以香农码为代表的最

佳无失真码。 无失真信源编码:

若信源输出符号序列的长度L ≥1,即:

1212(,,

,,

,),{,,

,,

,}l L l i n X X X X X X a a a a =∈

变换成由L K 个符号组成的码序列:

1212(,,

,,

,),{,,

,,

,}L k K k j m Y Y Y Y Y Y b b b b =∈

香农第一定理指出了平均码长与信源之间的关系,同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。香农第一定理指出,可以选择每个码字的长度Ki 满足关系式

()()1,I xi Ki I xi i ≤<+?

就可以得到这种编码。该式与()()

1log log H X H X K m m ≤<+对应,这里用的是每个信源

符号的自信息量和码长。这种编码称为香农编码,其编码步骤如下: (1)

将信源消息符号按概率递减的方式进行排列为

12P P Pn ≥≥

(2)确定满足下列不等式的整数码长Ki 为

1()1()1b Pi Ki b Pi -≤<-+

(3)为了编成唯一可译码,计算机第i 个消息的累加概率

1

1()

i k k i P a -=P =∑

(4)将累加概率Pi 用二进制数表示。

(5)取Pi 对应二进制数的小数点后Ki 位构成该信源符号的二进制码字。 2.MATLAB 实现香农编码实例操作 3.香农编码的不足

通过对香农码的编码算法进行分析研究,可以发现在香农编码过程中,由于先限定每个码字的码长,以至于在码字的选取中是以每个码字的码长作为先决条件而没有考虑各个码字之间的相关性,因此编出的码字往往存在较大的冗余,比如其中某个码字原本可以编为1111 ,但由于根据香农编码规则该码字的先定码

长为7,于是该码字的码长必须为7,很显然由于码长先决条件的限制,而使得整个码字的平均码长变大,无形中降低了编码效率,增加了通信过程中的冗余,使得通信系统的有效性这一重要指标的提高得到了很大限制。 4.香农编码的改善算法

针对上述所说的香农编码的这一缺陷,本文提出了一种改善算法,其原理描述如下:

在编码过程中,忽略每个码字该有的码长限定,只需要根据最小概率计算出最小概率所对应的码长l ,将该码长作为参考值计算出所有累加概率所对应的二进制串,所有二进制串的长度均为1,然后从每,个长为1的二进制串中选择最后的码字,其原则是任意一个码字一定不是前后备用码的前缀同时码字的选择必须要从二进制串的最左端开始,从左往右依次选取。根据该优化原理,具体过程可以描述如下:

(1)将信源发出的信源符号按其概率递减顺序进行排列

12P P Pn ≥≥

计算概率最小符号的对数值

log ()

n i p x =-,其中:

12()min{(),(),

,()}.

n q p x p x p x p x =

(3)计算出第i 个符号的累加概率

1

1i i k

k p p ===∑

(4)将每个符号所对应的累加概率变换成二进制小数,取小数后面的l 位作为备用码。

(5)从概率最大的符号所对应的备用码开始,采用比较方法选取该符号所对应的码字,原则为:码字的选取从备用码的第一个二进制位开始从前往后依次选取,选取的码字不能是前后备用码的前缀,每个码字的选取尽可能短。 4.改善算法与香农编码算法的比较

例如设信源编码共7个符号消息,其概率分布为

{0.20,0.19,0.18,0.17,0.15,0.10,0.01},以i=4为例,求得:

40.10.170.10.171

b K b -≤<-+,

442.56 3.56,3

K K ≤<=

则累加概率P4=0.57,变换成二进制为0.1001…,由于K4=3,所以第4个消息

的编码字数为100。其他消息的码字可用同样方法求得,如图1所列。该信源共有5个3位的码字,各码字之间至少有一位数字不相同,故是唯一可译码。同时可看出,这7个码字都不是延长码,都是属于即时码。 这里L=1,m=2,所以信源符号的平均码长为

7

1() 3.14i i i K p a K ===∑码元/符号

平均信息传输速率为

() 2.61

0.831/3.14H X R bit K =

==码元

表1 香农编码算法与优化算法的编码比较

5.总结

香农第一编码定理(变长无失真信源编码定理)是最优编码的存在性定理,该定理指出了要做到无失真信源编码,每个信源符号平均所需要的最少的码元数,同时,该定理指出了最优码的存在性。本文在分析香农编码定理实质的基础上 , 通过具体实例分析得出本文提出的改善算法能有效地提高编码效率,特别当信源符号概率大小差距较大时,编码效率提高得尤为显著。

最后非常感谢一直给我教导的老师和帮助我的同学们,他们的支持和鼓励让我在遇到挫折时能够战胜它,也让我成功地完成了这次课程设计。今后我要更加努力的学习专业知识,提高自我的能力!

参考文献

[1] Shannon C E. A Mathematical Theory of Communication[J]. The Bell System Technical Journal, 1948, 27: 379- 423

[2] Sergio Verdu. Fifty years of Shannon Theory [J]. IEEE Transactions on Information Theory, 1998, 44(6): 2057- 2078

[3]李亦农 ,李梅 .信息论基础教程 [ M ].北京: 北京邮电大学出版社 , 2006 : 3- 15

[4] Roman S . Coding and Information Theory [ M ]. Berlin : Springer - Verlag , 1998 : 12- 19

[5] Thomas C M, Thomas J A. Elements of Information Theory[M ].阮吉寿 ,张华 ,译.北京: 机械工业出版社 , 2007 : 16-18

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

信息论与编码理论习题答案

信息论与编码理论习题 答案 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

第二章 信息量和熵 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 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 = bit (2) 可能的唯一,为 {6,6} )(b p =361 得到的信息量=) (1 log b p =36log = bit 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 = bit (b) ? ??????花色任选种点数任意排列 13413!13 )(b p =13 52134!13A ?=1352 13 4C 信息量=1313 52 4log log -C = bit 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 。

信息论与编码试卷与答案

一、(11’)填空题 (1)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。 (2)必然事件的自信息是 0 。 (3)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。 (4)对于离散无记忆信源,当信源熵有最大值时,满足条件为__信源符号等概分布_。 (5)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 。 (6)对于香农编码、费诺编码和霍夫曼编码,编码方法惟一的是香农编码。(7)已知某线性分组码的最小汉明距离为3,那么这组码最多能检测出_2_______个码元错误,最多能纠正___1__个码元错误。 (8)设有一离散无记忆平稳信道,其信道容量为C,只要待传送的信息传输率R__小于___C(大于、小于或者等于),则存在一种编码,当输入序列长度n足够大,使译码错误概率任意小。(9)平均错误概率不仅与信道本身的统计特性有关,还与___译码规则____________和___编码方法___有关 三、(5')居住在某地区的女孩中有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米以上的占总数的一半。 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? 解:设A表示“大学生”这一事件,B表示“身高1.60以上”这一事件,则 P(A)=0.25 p(B)=0.5 p(B|A)=0.75 (2分) 故 p(A|B)=p(AB)/p(B)=p(A)p(B|A)/p(B)=0.75*0.25/0.5=0.375 (2分) I(A|B)=-log0.375=1.42bit (1分) 四、(5')证明:平均互信息量同信息熵之间满足 I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(XY) 证明:

信息论与编码

第2章离散信息的度量 本章主要内容 (1)自信息的概念 (2)平均自信息的概念(信源熵的概念) (3)互信息的概念 (4)平均互信息的概念 (5)相对熵的概念 在通信系统中,信源发出的不同消息携带不同的信息量,不同的信源输出信息的能力也不同;同一消息通过载体信号在不同的信道中传输后,接收端获得的信息量不同,不同的信道传递信息的能力也不同。为了衡量一个通信系统质量好坏,必须有一些评价标准。例如误码率、接收信噪比、传信率等。而系统的传信率就是指单位时间内信道所传递的信息量。为了评价系统的传信率,必须对消息或信源所含有的信息有一个数量上的度量方法。这就是我们要研究信息度量的目的。 本章将介绍信息度量的一些基础概念。 2.1自信息 信源发出的消息的形式可以是语言、文字、公式、数据、声音、图像等等。信源发出信息,通过信道传送信息。假如学生上课时,教师在全部时间内仅反复说一句同样的话。显然,从后面教师(信源)发出的同一句话(消息)中,学生(信宿)得不到任何信息。同样的,把“2008年在北京召开了奥运会”这样一则消息告诉大家,那么大家也不会从中获得任何信息。从这些例子我们可以看出,学生要想再课堂上获得信息,必须要从教师那里学到事先不知道的知识。也就是说,对于信宿来说,使其获得解惑的是消息中的未知部分,借助通信,信宿明确了原来不明确的一些事情,获得了一些信息。一则消息包含有多少信息量,通过理想信道传输后信宿就可以获得多少信息量(或说消除了多少不确定性)。

2.1.1 自信息的定义 绪论中我们给出了香农对于信息的定义:信息是客观事物存在方式或运动状态的不确定性的描述。一般地说,信源要发出的消息的状态应该存在着某种程度的不确定性,通过通信,将信息传给了收信者,收信者得到信息之后,消除了不确定性。这里所说的不确定性,也就是随机性,不确定性程度可以直观地看成是猜测某些随机事件是否会发生的难易程度。我们可以用概率统计方法来描述随机事件发生后提供信息的大小。即概率大的事件,出现的可能性大,不确定性小,事件发生后带给我们的信息量就少。反之,小概率事件出现的可能性小,不确定性大,事件发生后带给我们的信息量就多。 定义2.1 随机事件i x 的自信息量定义为 ()log ()=-i r i I x p x (2.1) 由定义可以看出,随机事件所含信息量的多少用消息出现概率的对数的负值来表示。 下面我们借助通信过程的研究来分析自信息量的含义。对应在通信系统中,信源发出消息(符号)i x 的概率为()i p x ,则i x 含有的自信息量即为)(i x I ,正确传输,收信者就可以获得)(i x I 这么多的信息量。而通信过程发生前,信源发出的消息存在某种不确定性,借助通信,信宿明确了原来不明确的一些事情,获得了一些信息。通信过程消除掉的不确定性越多,信宿获得信息量就越大。所以通信系统中,自信息量)(i x I 的含义可以由两方面来理解: (1) 表示信源发出符号i x 前,发出符号i x 的不确定性的大小; (2) 表示信源发出符号i x 后,符号i x 提供的信息量的多少。 由定义我们可以绘制出自信息量的函数曲线如图2.1所示。

信息论与编码试题集与答案(2014)

一填空题 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,最大熵值为。 3、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。 4、只要,当N 足够长时,一定存在一种无失真编码。 5、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。 6、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。 7.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。 8.信息的 可度量性 是建立信息论的基础。 9.统计度量 是信息度量最常用的方法。 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 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 log2(b-a ) 。

信息论与编码技术

《信息论与编码技术》教学大纲 一、课程信息 课程代码:T0808007 课程名称:信息论与编码技术 英文名称:Information Theory and Coding Techniques 课程类别:拓展课 总学时:36 学时 理论学时:36 学时 实践学时:2 学时 学分: 2 学分 开设学期:第6学期 适用对象: 通信工程本科专业学生 考核方式:考查 先修课程:信号与系统,数字信号处理,通信原理,概率论与数理统计 大纲拟定人:张岩 大纲审定人:吴顺伟 二、课程简介 《信息论与编码技术》课程是通信工程专业的专业拓展课,是通信工程专业的选修课程。本课程的主要内容是应用概率统计方法来研究信息的传输、存储和处理,建立通信系统的统计模型,对系统中的每个部分进行系统地描述,信息论理论应用于信源和信道就是编码。信息论与编码技术是一门对现代科学技术的发展具有重大的影响学科。本课程的教学目的是让学生了解香农信息论的基本内容,掌握其中的基本公式和基本运算,培养利用信息论的基本原理分析和解决实际问题的能力,为进一步学习通信和信息以及其他相关领域的高深技术奠定良好的理论基础。 第一章:概论 教学目标和要求:了解信息论的发展的历史,特别是香农信息论的发展;了解本书的主要内容;了解通信系统的模型,信息的传递,概率统计模型。 教学重点与难点:通信系统的数学模型

实践环节:无 建议使用的教学方法与手段:图文结合多媒体讲授 教学学时:理论2学时实践0学时 第一节信息论的发展概况 信息的一般概念;香农信息定义;信息论与编码发展简史、数字通信系统模型 第二节信息论与编码理论的主要内容 第二章:信息熵 教学目标和要求:掌握熵的定义及其性质,掌握各种信源信息熵的相关理论,会计算各种信源的信息熵。 教学重点与难点:信息熵的定义及各种熵的计算 实践环节:无 建议使用的教学方法与手段:图文结合多媒体讲授 教学学时:理论10学时实践0学时 第一节单符号离散信源 信源的数学模型及分类:信源的数学模型;信源的分类,离散信源的信息熵及其性质。自信息;信源的信息熵;熵的基本性质。 第二节多符号离散信源 离散无记忆信源的扩展信源,离散平稳信源,平稳信源的概念;二维平稳信源;一般离散平稳信源 第三节连续信源 单符号连续信源的熵;波形信源的熵;最大熵定理。 第四节离散无失真信源编码定理 第三章:信道容量 教学目标和要求:了解信道容量的定义,掌握各种信道的信道容量的计算方法 教学重点与难点:特殊信道的信道容量;连续信道的信道容量。 实践环节:无 建议使用的教学方法与手段:图文结合多媒体讲授 教学学时:理论6学时实践0学时

信息论与编码总结

信息论与编码 1. 通信系统模型 信源—信源编码—加密—信道编码—信道—信道解码—解密—信源解码—信宿 | | | (加密密钥) 干扰源、窃听者 (解密秘钥) 信源:向通信系统提供消息的人或机器 信宿:接受消息的人或机器 信道:传递消息的通道,也是传送物理信号的设施 干扰源:整个系统中各个干扰的集中反映,表示消息在信道中传输受干扰情况 信源编码: 编码器:把信源发出的消息变换成代码组,同时压缩信源的冗余度,提高通信的有效性 (代码组 = 基带信号;无失真用于离散信源,限失真用于连续信源) 译码器:把信道译码器输出的代码组变换成信宿所需要的消息形式 基本途径:一是使各个符号尽可能互相独立,即解除相关性;二是使各个符号出现的概率尽可能相等,即概率均匀化 信道编码: 编码器:在信源编码器输出的代码组上增加监督码元,使之具有纠错或检错的能力,提高通信的可靠性 译码器:将落在纠检错范围内的错传码元检出或纠正 基本途径:增大码率或频带,即增大所需的信道容量 2. 自信息:()log ()X i i I x P x =-,或()log ()I x P x =- 表示随机事件的不确定度,或随机事件发生后给予观察者的信息量。 条件自信息://(/)log (/)X Y i j X Y i j I x y P x y =- 联合自信息:(,)log ()XY i j XY i j I x y P x y =- 3. 互信息:;(/) () (;)log log ()()()i j i j X Y i j i i j P x y P x y I x y P x P x P y == 信源的先验概率与信宿收到符号消息后计算信源各消息的后验概率的比值,表示由事件y 发生所得到的关于事件x 的信息量。 4. 信息熵:()()log ()i i i H X p x p x =-∑ 表示信源的平均不确定度,或信源输出的每个信源符号提供的平均信息量,或解除信源不确定度所需的信息量。 条件熵:,(/)()log (/)i j i j i j H X Y P x y P x y =- ∑ 联合熵:,()()log ()i j i j i j H XY P x y P x y =-∑ 5. 平均互信息:,()(;)()log ()() i j i j i j i j p x y I X Y p x y p x p y =∑

信息论与编码课后习题答案

1. 有一个马尔可夫信源,已知p(x 1|x 1)=2/3,p(x 2|x 1)=1/3,p(x 1|x 2)=1,p(x 2|x 2)=0,试画出该信源的香农线图,并求出信源熵。 解:该信源的香农线图为: 1/3 ○ ○ 2/3 (x 1) 1 (x 2) 在计算信源熵之前,先用转移概率求稳定状态下二个状态x 1和 x 2 的概率)(1x p 和)(2x p 立方程:)()()(1111x p x x p x p =+)()(221x p x x p =)()(2132x p x p + )()()(1122x p x x p x p =+)()(222x p x x p =)(0)(2131x p x p + )()(21x p x p +=1 得4 3 1)(=x p 4 12)(=x p 马尔可夫信源熵H = ∑∑- I J i j i j i x x p x x p x p )(log )()( 得 H=0.689bit/符号 2.设有一个无记忆信源发出符号A 和B ,已知4 341)(.)(= =B p A p 。求: ①计算该信源熵; ②设该信源改为发出二重符号序列消息的信源,采用费诺编码方法,求其平均信息传输速率; ③又设该信源改为发三重序列消息的信源,采用霍夫曼编码方法,求其平均信息传输速率。 解:①∑- =X i i x p x p X H )(log )()( =0.812 bit/符号 ②发出二重符号序列消息的信源,发出四种消息的概率分别为 用费诺编码方法 代码组 b i BB 0 1 BA 10 2 AB 110 3 AA 111 3 无记忆信源 624.1)(2)(2 ==X H X H bit/双符号 平均代码组长度 2B =1.687 bit/双符号 B X H R )(22==0.963 bit/码元时间 ③三重符号序列消息有8个,它们的概率分别为 用霍夫曼编码方法 代码组 b i BBB 64 27 0 0 1 BBA 64 9 0 )(6419 1 110 3

信息论与编码题库(最新整理六套)

(一) 一、填空题 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)= 31x 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 )]=1001?? ???? ;D max = 0.5 ,R (D max )= 0 ,相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]=1010?? ? ??? 。 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 。 二、判断题 1. 可以用克劳夫特不等式作为唯一可译码存在的判据。 (√ ) 2. 线性码一定包含全零码。 (√ ) 3. 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。 (×) 4. 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。(×) 5. 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。 (×) 6. 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。 (√ ) 7. 循环码的码集中的任何一个码字的循环移位仍是码字。 (√ ) 8. 信道容量是信道中能够传输的最小信息量。 (×) 9. 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。 (×) 10. 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。 (√ ) 三、计算题

信息论与编码试卷及答案

一、概念简答题(每题5分,共40分) 1.什么是平均自信息量与平均互信息,比较一下这两个概念的异同? 平均自信息为:表示信源的平均不确定度,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;表示发X前后Y的平均不确定性减少的量;表示通信前后整个系统不确定性减少的量。 2.简述最大离散熵定理。对于一个有m个符号的离散信源,其最大熵是多少? 最大离散熵定理为:离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。 最大熵值为 3.解释信息传输率、信道容量、最佳输入分布的概念,说明平均互信息与信源的概率分布、信道的传递概率间分别是什么关系? 信息传输率R指信道中平均每个符号所能传送的信息量。信道容量是一个信道所能达到的最大信息传输率。信息传输率达到信道容量时所对应的输入概率分布称为最佳输入概率分布。 平均互信息是信源概率分布的∩型凸函数,是信道传递概率的U型凸函数。 4.对于一个一般的通信系统,试给出其系统模型框图,并结合此图,解释数据处理定理。 数据处理定理为:串联信道的输入输出X、Y、Z组成一个马尔可夫链,且有, 。说明经数据处理后,一般只会增加信息的损失。

5.写出香农公式,并说明其物理意义。当信道带宽为5000Hz,信噪比为30dB时求信道容量。香农公式为 ,它是高斯加性白噪声信道在单位时间内的信道容量,其值取决于信噪比和带宽。 由得,则 6.解释无失真变长信源编码定理。只要,当N足够长时,一定存在一种无失真编码。 7.解释有噪信道编码定理。答: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。 8.什么是保真度准则?对二元信源,其失真矩阵,求a>0时率失真函数的和?答:1)保真度准则为:平均失真度不大于允许的失真度。 2)因为失真矩阵中每行都有一个0,所以有,而。 二、综合题(每题10分,共60分) 1.黑白气象传真图的消息只有黑色和白色两种,求: 1)黑色出现的概率为0.3,白色出现的概率为0.7。给出这个只有两个符号的信源X的数学模型。假设图上黑白消息出现前后没有关联,求熵;

信息论与编码理论课后习题答案高等教育出版社

信息论与编码理论习题解 第二章-信息量和熵 解: 平均每个符号长为:154 4.0312.032= ?+?秒 每个符号的熵为9183.03log 3 1 23log 32=?+?比特/符号 所以信息速率为444.34 15 9183.0=?比特/秒 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概, 每个码字的信息量为 3*2=6 比特; 所以信息速率为600010006=?比特/秒 解:(a)一对骰子总点数为7的概率是 36 6 所以得到的信息量为 585.2)366(log 2= 比特 (b) 一对骰子总点数为12的概率是36 1 所以得到的信息量为 17.536 1 log 2= 比特 解: (a)任一特定排列的概率为 ! 521 ,所以给出的信息量为 58.225! 521 log 2 =- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为 1352 13 13 521344!13C A =? 所以得到的信息量为 21.134 log 1313 52 2=C 比特. 解:易证每次出现i 点的概率为 21 i ,所以

比特比特比特比特比特比特比特398.221 log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21 log )(26 12=-==============-==∑ =i i X H x I x I x I x I x I x I i i i x I i 解: 可能有的排列总数为 27720! 5!4!3! 12= 没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得, Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y 图中X 表示白杨或白桦,它有???? ??37种排法,Y 表示梧桐树可以栽 种的位置,它有???? ??58种排法,所以共有???? ??58*???? ??37=1960种排法保证没有 两棵梧桐树相邻,因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时,得到关于树排列的信息为1960log 27720log 22-= 比特 解: X=0表示未录取,X=1表示录取; Y=0表示本市,Y=1表示外地; Z=0表示学过英语,Z=1表示未学过英语,由此得

(完整版)信息论与编码概念总结

第一章 1.通信系统的基本模型: 2.信息论研究内容:信源熵,信道容量,信息率失真函数,信源编码,信道编码,密码体制的安全性测度等等 第二章 1.自信息量:一个随机事件发生某一结果所带的信息量。 2.平均互信息量:两个离散随机事件集合X 和Y ,若其任意两件的互信息量为 I (Xi;Yj ),则其联合概率加权的统计平均值,称为两集合的平均互信息量,用I (X;Y )表示 3.熵功率:与一个连续信源具有相同熵的高斯信源的平均功率定义为熵功率。如果熵功率等于信源平均功率,表示信源没有剩余;熵功率和信源的平均功率相差越大,说明信源的剩余越大。所以信源平均功率和熵功率之差称为连续信源的剩余度。信源熵的相对率(信源效率):实际熵与最大熵的比值 信源冗余度: 0H H ∞=ηη ζ-=1

意义:针对最大熵而言,无用信息在其中所占的比例。 3.极限熵: 平均符号熵的N 取极限值,即原始信源不断发符号,符号间的统计关系延伸到无穷。 4. 5.离散信源和连续信源的最大熵定理。 离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。 连续信源,峰值功率受限时,均匀分布的熵最大。 平均功率受限时,高斯分布的熵最大。 均值受限时,指数分布的熵最大 6.限平均功率的连续信源的最大熵功率: 称为平均符号熵。 定义:即无记忆有记忆N X H H X H N X H X NH X H X H X H N N N N N N )() ()()()()()(=≤∴≤≤

若一个连续信源输出信号的平均功率被限定为p ,则其输出信号幅度的概率密度分布是高斯分布时,信源有最大的熵,其值为 1log 22 ep π.对于N 维连续平稳信源来说,若其输出的N 维随机序列的协方差矩阵C 被限定,则N 维随机矢量为正态分布时信源 的熵最大,也就是N 维高斯信源的熵最大,其值为1log ||log 222N C e π+ 7.离散信源的无失真定长编码定理: 离散信源无失真编码的基本原理 原理图 说明: (1) 信源发出的消息:是多符号离散信源消息,长度为L,可以用L 次扩展信 源表示为: X L =(X 1X 2……X L ) 其中,每一位X i 都取自同一个原始信源符号集合(n 种符号): X={x 1,x 2,…x n } 则最多可以对应n L 条消息。 (2)信源编码后,编成的码序列长度为k,可以用k 次扩展信宿符号表示为: Y k =(Y 1Y 2……Y k ) 称为码字/码组 其中,每一位Y i 都取自同一个原始信宿符号集合: Y={y 1,y 2,…y m } 又叫信道基本符号集合(称为码元,且是m 进制的) 则最多可编成m k 个码序列,对应m k 条消息 定长编码:信源消息编成的码字长度k 是固定的。对应的编码定理称为定长信源编码定理。 变长编码:信源消息编成的码字长度k 是可变的。 8.离散信源的最佳变长编码定理 最佳变长编码定理:若信源有n 条消息,第i 条消息出现的概率为p i ,且 p 1>=p 2>=…>=p n ,且第i 条消息对应的码长为k i ,并有k 1<=k 2<=…<=k n

信息论与编码理论习题答案

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 =361 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 52134!13A ?=1352 13 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 6 log 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 ),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit 2.10 设一个系统传送10个数字,0,1,…,9。奇数在传送过程中以0.5的概 率错成另外一个奇数,其余正确接收,求收到一个数字平均得到的信息量。 解: 8,6,4,2,0=i √ );(Y X I =)(Y H -)|(X Y H 因为输入等概,由信道条件可知,

信息论与编码课后答案

一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ,转移概率为:()11|1/2p u u =,()21|1/2p u u =, ()31|0p u u =,()12|1/3p u u =,()22|0p u u =,()32|2/3p u u =,()13|1/3p u u =,()23|2/3p u u =,()33|0p u u =,画出状态图并求出各符号稳态概率。 解:状态图如下 状态转移矩阵为: 1/21/2 01/302/31/32/30p ?? ?= ? ??? 设状态u 1,u 2,u 3稳定后的概率分别为W 1,W 2、W 3 由1231WP W W W W =??++=?得1231132231231 112331223 231W W W W W W W W W W W W ?++=???+=???=???++=? 计算可得1231025925625W W W ?=??? =?? ?=?? 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:(0|00)p =,(0|11)p =,(1|00)p =, (1|11)p =,(0|01)p =,(0|10)p =,(1|01)p =,(1|10)p =。画出状态图,并计算各状态 的稳态概率。 解:(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p == (0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==

信息论与编码理论习题(三)

信息论与编码理论习题(三) 一、填空题(每空2分,共32分)。 1.在现代通信系统中,信源编码主要用于解决信息传输中的 ,信道编码主要用于解决信息传输中的 ,加密编码主要用于解决信息传输中的 2.离散信源?? ????=??????8/18/14/12/1)(4321x x x x x p X ,则信源的熵为 。 3.采用m 进制编码的码字长度为K i ,码字个数为n ,则克劳夫特不等式为 ,它是判断 的充要条件。 4.如果所有码字都配置在二进制码树的叶节点,则该码字为 。 5.齐次马尔可夫信源的一步转移概率矩阵为P ,稳态分布为W ,则W 和P 满足的方程为 。 6.设某信道输入端的熵为H(X),输出端的熵为H(Y),该信道为无噪有损信道,则该信道的容量为 。 7.某离散无记忆信源X ,其符号个数为n ,则当信源符号呈 分布情况下,信源熵取最大值 。 8.在信息处理中,随着处理级数的增加,输入消息和输出消息之间的平均互信息量趋于 。 二.选择题(共10分,每小题2分) 1、有一离散无记忆信源X ,其概率空间为? ? ????=??????125.0125.025.05.04321x x x x P X ,则其无记忆二次扩展信源的熵H(X 2)=( ) A 、1.75比特/符号; B 、3.5比特/符号; C 、9比特/符号; D 、18比特/符号。 2、信道转移矩阵为112132425363(/)(/) 000000(/)(/)000000(/)(/)P y x P y x P y x P y x P y x P y x ?????? ???? ,其中(/)j i P y x 两两不相等,则该信道为 A 、一一对应的无噪信道 B 、具有并归性能的无噪信道 C 、对称信道 D 、具有扩展性能的无噪信道 3、设信道容量为C ,下列说法正确的是:( ) A 、互信息量一定不大于C

信息论与编码理论习题答案全解

信息论与编码理论习题答案全解

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 =361 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 52134!13A ?=1352 13 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 6 log 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 ),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit 2.10 设一个系统传送10个数字,0,1,…,9。奇数在传送过程中以0.5的概 率错成另外一个奇数,其余正确接收,求收到一个数字平均得到的信息量。 解: 信道 X Y 9,7,5,3,1=i 8,6,4,2,0=i √Χ );(Y X I =)(Y H -)|(X Y H 因为输入等概,由信道条件可知,

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 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: 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 62log 3615)(=??+?? =∴ (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 17.11136 log 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: 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 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 bit AB P AB P AB H AB P AB I AB P AB i i i i i i i 14.11)4748log()(log )()() (log )(47 1 481)()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 )(36 6.0log93%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

信息论与编码复习总结

信息论与编码复习总结 题型:填空、解答、计算 1、编码:无失真与限失真信源编码定理 编码分为信源编码和信道编码,其中信源编码又分为无失真和限失真 三大定理: 无失真信源编码定理(第一极限定理)(可逆) 信道编码定理(第二极限定理) 限失真信源编码定理(第三极限定理)(不可逆) Shannon(香农)信息论:在噪声环境下,可靠地、安全地、有效地传送信息理论。通信系统模型方框图: 信道的种类很多,如电信中常用的架空明线、同轴电缆、波导、光纤、传输电磁波的空间等都是信道。也可以从信道的性质或其传送的信号情况来分类,例如:无干扰信道和有干扰信道、恒参信道和变参信道、离散信道(Discrete Channel)和连续信道(Continuous Channel)、单用户信道和多用户信道等。 信源的描述:通过概率空间描述

平稳包含齐次,而齐次不包含平稳(重要,第二章计算题) 定义:若齐次马尔可夫链对一切i,j存在不依赖于i的极限,则称其具有遍历性,p j称为平稳分布(如下) 设有一齐次马尔可夫链,其状态转移矩阵为P,其稳态分布为w j=p(s j) 自信息量的特性: p(x i)=1,I(x i)=0; p(x i)=0,I(x i)=∞;非负性;单调递减性;可加性;定义:联合概率空间中任一联合事件的联合(自)信息量为: 定义:对于给定离散概率空间表示的信源,在出现y事件后所提供有关事件x的信息量定义互信息,单位为比特

信道模型:二进制离散信道BSC;离散无记忆信道DMC;波形信道 信源编码器的目的:是使编码后所需的信息传输率R尽量小。 信源编码:主要任务就是减少冗余,提高编码效率。

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