信息论与编码论文之香农与java

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香农与信息论

香农与信息论

香农与信息论1948年,美国数学家香农发表了一篇著名的论文“通信的数学理论”,建立了比较完整的、系统的信息理论,即信息论。

这门科学大大促进了通信技术和信息技术的发展。

因此,香农的贡献是很大的。

首先,他提出了信息的形式化。

香农认为,在通信中,要排除信息的语义,只考虑信息的形式因素。

在通信中,如果接收端能够把发送端发出的信息从形式上复制出来,那么也就复制了信息的语义内容。

例如,有三个句子:“信息是人类社会三大资源之一。

”“(a+b)2=a2+2ab+b2。

”“Z!12#5$7**XYZ”。

第一句是正常的句子,第二句是代数公式,第三句是含义不清的字符串。

这三个句子有明显差别,但它们都是信息。

在通信时,一旦把它们转变为电信号,那么这种差别就没有了,都是电信号。

当接收端将电信号转换成原来形式时,语义就恢复了。

所以,信息形式化后,就有可能用数学进行描述。

第二,他提出了如图所示的通信系统模型。

信源给出要传输的信息;编码器把信息转变为信号,使之能在信道中传输;解码器把信号变回信息传给信息的接受方,即信宿。

通信系统模型目前的通信系统都基本采用了这个模型。

例如,利用电话线上网时,计算机既是信源(发送信息时)又是信宿(经受信息时),而调制解调器的调制和解调部分分别是编码器和解码器。

这个模型的不足之处是,没有考虑信宿对信源的反馈作用。

不管信息接收者对收到的信息是否正确理解,信息接收者都会做出反应。

譬如打电话,一个人讲话时,另一个人总要答理,否则讲话人会以为电话线路断了。

第三,他研究了信息与事件发生概率的关系,提出用比特(即二进制位)来测度信息量。

他认为,信息量的大小可以用被消除的不确定性的多少来表示。

例如,把一个硬币往上抛,那么硬币掉地时其正面可能朝上,也可能朝下。

这是不确定的,概率都是二分之一。

因为朝上和朝下可以分别用1和0来表示,所以这个事件的信息量是一个比特。

不难推算,如果一个事件能够分解为n个二中择一的问题,那么它的信息量是n个比特。

信息论 实验四 香农编码

信息论 实验四 香农编码

实验四 香农编码一、实验目的:掌握香农编码的方法二、实验内容:对信源123456,,,,,()0.250.250.020.150.10.05a a a a a a X P X ⎧⎫⎛⎫=⎨⎬ ⎪⎝⎭⎩⎭进行二进制香农编码。

并计算其平均码长,信源熵,和编码效率。

三、实验步骤(1)将信源符号按概率从大到小的顺序排列。

(2)用Pa (i )表示第i 个码字的累加概率(3)确定满足下列不等式的整数K (i ),并令K (i )为第i 个码字的长度22log ()()1log ()Pa i K i Pa i -≤<-(4)将Pa (i )用二进制表示,并取小数点后K (i )位最为a (i )的编码四、实验数据及结果分析(1)将信源符号按概率从大到小的顺序排列。

P=(0.25 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05);(2)用Pa (i )表示第i 个码字的累加概率。

Pa=(0 0.2500 0.5000 0.7000 0.8500 0.9500)(3)确定满足下列不等式的整数K (i )。

K=(2 2 3 3 4 5)(4)将Pa (i )用二进制表示,并取小数点后K (i )位最为a (i )的编码0001100101110111110(5)计算其平均码长,信源熵,和编码效率平均码长 L=2.7信源熵H=2.4232编码效率xiaolv=0.89749五、代码附录N=input('N='); %输入信源符号的个数s=0;L=0;H=0;Pa=zeros(1,6);for i=1:NP(i)=input('P=');%输入信源符号概率分布s=s+P(i);endif s~=1error('不符合概率分布');endP=sort(P,'descend');Pa(1)=0;for i=2:NPa(i)=Pa(i-1)+P(i-1);enddisp(Pa);for i=1:Na=-log2(P(i));if mod(a,1)==0 %计算第i个码字的长度K(i)=a;elseK(i)=fix(a+1);endL=L+P(i)*K(i); %计算平均码长H=H-P(i)*log2(P(i));%计算信源熵Endxiaolv=H/L; %计算编码效率for i=1:Nfor j=1:K(i)W(i,j)=fix(Pa(i)*2);Pa(i)=Pa(i)*2-fix(Pa(i)*2);fprintf('%d',W(i,j));endfprintf('\n');end六,实验总结:通过该实验,掌握了香农编码。

香农三大定理及应用

香农三大定理及应用

香农三大定理及应用香农三大定理是信息论的基石,提出者是美国通讯工程师克劳德·香农(Claude Shannon)。

这三大定理分别是:信源编码定理、信道编码定理和密码技术定理。

下面我将分别介绍这三个定理,并简要阐述它们的应用。

首先是信源编码定理。

信源编码定理也被称为数据压缩定理,它指出:对于一个离散的源,如果它的熵(信息平均量)是H,我们可以找到一种无损编码方法,将其数据量表示为n bits,使得n趋近于H。

也就是说,通过合适的编码方法,我们可以用更少的位数来表示信息,从而达到数据压缩的目的。

信源编码定理的应用非常广泛,例如在文件压缩、图像压缩和视频压缩中都有使用。

在文件压缩中,可以通过对文件进行编码,利用统计特性来减小文件的体积,从而节省存储空间和提高传输效率。

在图像压缩中,可以采用有损压缩的方式,通过去除图像中的冗余信息来减小图像文件的大小,但尽可能保持图像质量不受损失。

在视频压缩中,可以通过对视频的空间和时间冗余进行编码,从而减小视频文件的大小,实现高效传输与存储。

接下来是信道编码定理。

信道编码定理指出:在一个离散无噪声信道中,如果信息传输速率R小于信道容量C,那么存在一种编码方法,使得信息传输能够以任意小的错误率进行。

也就是说,只要我们将传输速率控制在信道容量之内,通过合适的编码和解码方法,可以实现可靠的信息传输。

信道编码定理在通信系统中具有重要的应用。

例如在无线通信中,由于受到信道噪声和干扰的影响,信号会发生失真,导致信息传输错误。

通过利用信道编码的方法,可以在发送端对信息进行编码,然后在接收端进行解码,从而减小信道噪声和干扰对信息传输的影响,提高信号的可靠性。

最后是密码技术定理。

密码技术定理指出:在保密通信中,只要密钥的长度足够长,使用适当的加密算法,加密信息的安全性可以通过计算机的计算力达到的限度。

也就是说,通过合理的加密方法和足够复杂的密钥,可以实现信息的保密性,并且在计算力有限的情况下,破解加密信息是非常困难的。

香农和信息论

香农和信息论

香农和信息论克劳德·香农(Claude Elwood Shannon)1916年4月30日诞生于美国密执安州,他生长在一个有良好教育的环境,香农的祖父是一位农场主兼发明家,发明过洗衣机和许多农业机械,祖父的发明创造对香农影响很大。

此外,香农的家庭与大发明家爱迪生还有远亲关系。

在童年时代,香农还喜欢组装无线电收音机、练习莫尔斯电报码、研究密码学等等。

他有许多爱好,另人难以置信是香农可以熟练地玩一套杂技,他能骑着独轮车手里来回抛着三个球在贝尔实验室的大厅里骑来骑去。

他发明过有两个座位的独轮车,并使该独轮车好象偏离地心似的,骑在上面忽高忽低,像鸭子行走一样。

香农的一生都迷恋于平衡与控制稳定性。

他设计并建造了下棋机器、迷宫老鼠、杂耍器械以及智力阅读机等,下国际象棋的机器包括用3个指头能抓起棋子的手臂、蜂鸣器以及简单的记录装置。

这些活动表明香农有十分的好奇心和探索精神。

香农有一句名言是:“我感到奇妙的是事物何以集成一体。

”1936年香农在密执安大学获得数学与电气工程学士学位;1938年香农写出论文《继电器与开关电路的符号分析》,当时他就发现电话交换电路与布尔代数之间具有类似性,即把布尔代数的“真”与“假”和电路系统的“开”与“关”对应起来,并可用1和0表示。

随后又证明布尔代数的逻辑运算,可以通过继电器电路来实现,明确地给出了实现加、减、乘、除等运算的电子电路的设计方法,他在实践中进一步证明,可以采用能实现布尔代数运算的继电器或电子元件来制造计算机。

他奠定了数字电路的理论基础,并使计算机具有逻辑功能,从而使计算机既能用于数值计算,又具有各种非数值应用功能,使得以后的计算机在几乎任何领域中都得到了广泛的应用。

1941年他加入贝尔实验室数学部,工作到1972年。

1956年他成为MIT(麻省理工学院)客座教授,并于1958年成为终生教授,1978年成为名誉教授。

香农博士于2001年2月26日去世,享年84岁。

信息论与编码

信息论与编码

信息论与编码
信息论是一门研究信息传输、存储和处理的学科。

它的基本概念是由克劳德·香农于20世纪40年代提出的。

信息论涉及了许多重要的概念和原理,其中之一是编码。

编码是将信息从一种形式转换为另一种形式的过程。

在信息论中,主要有两种编码方式:源编码和信道编码。

1. 源编码(Source Coding):源编码是将信息源中的符号序列转换为较为紧凑的编码序列的过程。

它的目标是减少信息的冗余度,实现信息的高效表示和传输。

著名的源编码算法有霍夫曼编码和算术编码等。

2. 信道编码(Channel Coding):信道编码是为了提高信息在信道传输过程中的可靠性而进行的编码处理。

信道编码可以通过添加冗余信息来使原始信息转换为冗余编码序列,以增加错误检测和纠正的能力。

常见的信道编码算法有海明码、卷积码和LDPC码等。

编码在通信中起着重要的作用,它可以实现对信息的压缩、保护和传输的控制。

通过合理地选择编码方式和算法,可以在信息传输过程中提高传输效率和可靠性。

信息论和编码理论为信息传输和存储领域的发展提供了理论基础和数学工具,广泛应用于通信系统、数据压缩、加密解密等领域。

信息论与编码论文

信息论与编码论文

信息论与编码论文通过信道编码器和译码器实现的用于提高信道可靠性的理论和方法。

信息论的内容之一。

信道编码大致分为两类:①信道编码定理,从理论上解决理想编码器、译码器的存在性问题,也就是解决信道能传送的最大信息率的可能性和超过这个最大值时的传输问题。

②构造性的编码方法以及这些方法能达到的性能界限。

编码定理的证明,从离散信道发展到连续信道,从无记忆信道到有记忆信道,从单用户信道到多用户信道,从证明差错概率可接近于零到以指数规律逼近于零,正在不断完善。

编码方法,在离散信道中一般用代数码形式,其类型有较大发展,各种界限也不断有人提出,但尚未达到编码定理所启示的限度,尤其是关于多用户信道,更显得不足。

在连续信道中常采用正交函数系来代表消息,这在极限情况下可达到编码定理的限度。

不是所有信道的编码定理都已被证明。

只有无记忆单用户信道和多用户信道中的特殊情况的编码定理已有严格的证明;其他信道也有一些结果,但尚不完善。

信道编码技术数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。

所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。

误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。

提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。

信道编码的本质是增加通信的可靠性。

但信道编码会使有用的信息数据传输减少,信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元,从而达到在接收端进行判错和纠错的目的,这就是我们常常说的开销。

这就好象我们运送一批玻璃杯一样,为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况,我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来,这种包装使玻璃杯所占的容积变大,原来一部车能装5000各玻璃杯的,包装后就只能装4000个了,显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。

同样,在带宽固定的信道中,总的传送码率也是固定的,由于信道编码增加了数据量,其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。

香浓定理解密之旅——信息论

香浓定理解密之旅——信息论

香浓定理解密之旅——信息论香农定理是以其奠基人克劳德·香农命名的一条定理,也是信息论的中心。

它揭示了数字通信中信息传输的极限,即信道容量。

本文的目的是通过对香农定理的讲解,让大家更好地了解信息论。

一、信息量的度量首先,我们需要了解在信息论中信息量的度量方式——信息熵。

信息熵是对一组可能性的不确定性程度的度量,它表示在一个系统中信息的平均量。

例如,考虑一枚硬币正面朝上和反面朝上的等概率事件,那么它的信息熵就是1比特。

另一个例子是一组4个可能性的抛硬币事件,那么它的信息熵就是2比特。

通常,我们将信息熵用H表示,单位是比特(bit)。

二、确定信道的容量下面,我们来探讨确定信道的容量。

确定信道是指,在信道中信息没有噪声干扰的情况下,信道的信息传输速率是无限的。

在这样的情况下,信源的信息熵必须小于或等于信道的容量。

在信源的信息熵等于信道容量的情况下,数据传输速率的极限被称为香农极限。

香农极限是一种理论上最快的数据传输速度的极限,它可以用以下公式计算:C = B log(1+S/N)其中C是信道容量,B是信道的宽带,S和N分别是信道内和信道外的信号功率。

这个公式告诉我们,当信号功率的信噪比(SNR)变大时,信道容量也随之增大。

三、非确定信道的容量实际上,在现实生活中,信息传输经常受到噪声的干扰。

在这种情况下,信道容量的计算就更为复杂了。

非确定信道的容量可以用香农公式的扩展版本来计算。

该公式包括两个元素:一是附加的关于信噪比的修正因子,称为香农-哈特利定理,用于计算噪声对数据传输速率的影响;二是关于信道编码的信息,即纠错码和流程控制等技术的应用,能够在一定程度上减轻噪声的影响,提高数据传输速度。

四、应用香农定理被广泛应用于无线通信领域,例如手机通信、无线电子邮件、卫星通信和移动应用等。

通过运用香农定理的基本原理,科学家们不断推陈出新,发明更为先进的通讯技术,开发出更高效、更稳定、更便捷、更安全的通讯设备和网络,使得信息交流更为便捷和快捷,有效地推动了社会进步和经济发展。

信息论与编码

信息论与编码

信息论与编码信息论与编码是计算机科学、信号处理、通信等领域研究的重要内容。

它是通信原理、符号编码、数字信号处理、信息安全等学科的基础,也是计算机科学及其相关领域的重要方法和工具。

一般而言,信息论是一门与数据传输相关的学科,它研究的主要内容是信息的编码、转换以及数据传输失真的评估和抑制。

信息论的主要概念是信息量,这是一种衡量信息传输效率的指标,它表示发送者可以从被发送消息中获得的信息。

编码是指把信息从一种形式转换成另一种形式来进行信息传输。

编码和信息论之间有着密切的联系,因为编码可以把源信息转换成可传输的信号,这可显著降低传输中的信息丢失。

另外,编码还具有加密的功能,即增加发送和接收的隐私性和安全性,从而防止被盗用。

信息论和编码的结合使传输信息的速率、质量、容量等因素都得到了极大的提高。

在现代通信技术中,随着技术发展节省空间、改善质量和提高数据速率等方面,信息论和编码技术都变得越来越重要。

具体来说,信息论主要包括信息熵(Entropy),信息量(Information),香农编码(ShannonCoding)和信道容量(ChannelCapacity)等概念,而编码主要涉及数据编码(DataCoding),符号编码(SymbolCoding),纠错编码(ErrorCoding)和时间码(TimeCoding)等概念。

信息的熵是衡量信息量的量度,它可以度量一段信息在传输中可能单位时间所达到的最大速率。

而在符号编码中,编码器会根据符号出现的概率将信息转换成最短的比特序列,从而有效地减少传输时的信息丢失。

除此之外,纠错编码技术也可以有效地提高传输的可靠性,尤其是在无线通信领域,很多现代无线通信设备都采用了纠错编码技术。

另外,时间码也可以帮助传输系统更好的处理时延的问题。

有些时间码是可以精确知道传输信息的起点和终点的,它可以使得信号的传输更加有效,在节省时间和空间的同时提高了传输效率。

总之,信息论和编码技术在计算机科学、信号处理和通信等有关领域都有广泛的应用,它们为信息传输提供了卓越的支持,也为信息传输的准确性提供了强有力的技术支持。

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信息论与编码学科论文
指导:XXXXX
主题:Java下模拟香农编码
专业:信息与计算科学
年级:XXX
姓名:XXX
学号:XXXXXXXX
目录
contents
1、绪论-----------------------------------------------------------V1
2、香农理论-----------------------------------------------------V1
3、在Java环境下实现香农编码的模拟的条件----------V1
4、在java环境下实现香农编码的模拟的变量一览-----V2
5、模拟实现的过程---------------------------------------------V3
6、应用与总结---------------------------------------------------V4
7、附(代码一览)---------------------------------------------V4
8、感谢-------------------------------------------------------------V5
1、绪论
摘要:1948年香农在Bell System Technical Journal上发表了《A Mathematical Theory of Communication 》。

论文由香农和威沃共同署名。

这篇奠基性的论文是建立在香农对通信的观察上,即“通信的根本问题是报文的再生,在某一点与另外选择的一点上报文应该精确地或者近似地重现”。

这篇论文建立了信息论这一学科,给出了通信系统的线性示意模型,即信息源、发送者、信道、接收者、信息宿,这是一个新思想。

此后,通信就考虑为把电磁波发送到信道中,通过发送1和0的比特流,人们可以传输图像、文字、声音等等。

今天这已司空见惯,但在当时是相当新鲜的。

他建立的信息理论框架和术语已经成为技术标准。

他的理论在通信工程师中立即获得成功,并刺激了今天信息时代所需要的技术发展。

2、香农理论
3、在Java环境下实现香农编码的模拟的条件
利用Java虚拟机语言搭建循环环境,可以有条件的循环输出0或1,以实现最简单的二进制信源符号模拟。

运行环境
a.Win7 x86
Win7系统下实现Java虚拟机的运行,完成编码及其可视化界面的输出。

b.Java虚拟机版本7.0
最新版的Java虚拟机,可以运行基于Java语言编写的软件及其**.java等的类文件。

c.Eclipse 4.0
一个强大的Java代码编译器,其中包含丰富的API及其各种重构代码的方法,让编译者提高代码的编辑效率。

技术条件
a.熟练的使用Win7系统
这是一个系统的环境条件,是基础。

b.熟练的掌握Java虚拟机的有关知识
能够在Win7下正确的配置出环境变量,并学会测试环境变量是否配置成功,保证所编程序的胜利运行。

c.能够运用java语言编写简单的程序
掌握基础的Java语言的语法等是基础的基础,别巧妇无米之炊。

4、在java 环境下实现香农编码的模拟的变量一览
具体说明
Int n
n 变量是限定一维数组变量gl[ ]是数组长度,以此来实现对信源长度的模拟,如信源长度为n ,则通过scanner 指令向gl[ ]赋n 个值得到信源概率组。

Double gl[ ]
gl[ ]变量是用来储存并通过for 循环排序信源概率组的各个概率值的,实现模拟信源概率组。

Int i,j
For 循环局部变量,通过循环简便的输入输出概率组的值。

Double c,gsum[ ]
c 变量为对概率组各个概率值进行降序排序时使用的中介变量,gsum[ ]变量为计算累加)(i x p 的值,可以模拟第2个步骤)(i x p 。

Int k[ ]
储存每一个k值,实现计算k值步骤。

Double a[ ]
动态的存储每一个码字,然后把码字的值赋给Int xiangnong[ ][ ]变量,间接实现码字组的输出。

Int xiangnong[ ][ ]
动态的二维数组,储存并输出码字实现对香农编码码字的模拟。

5、实现过程图解
以下是在java虚拟机下运行的几个实例
运行实例(输入长度为8的信源)
运行实例(输入长度为6的信源)
运行实例(输入长度为4的信源)
6、应用与总结
通过Java环境下的模拟,可以让读者直观的看到信源信道上的编码过程。

总结:香农编码本质上就是一个信源概率组进行一系列的规则运算后得到的二进制数组
应用:1.计算简单信源的码字。

2.在教学过程中通过Java语言的调试步骤,让学生更直观的香农编码的编码过程。

附(代码一览):
public class xiangnong {
public static void main(String[] args){
Scanner scan=new Scanner(System.in);
int n;
System.out.println("请输入编码的长度:");
n=scan.nextInt();
System.out.println("请输入你的概率:");
double gl[]=new double[n];
//gl[n]=scan.nextDouble();
for(int i=0;i<n;i++){
gl[i]=scan.nextDouble();
}
System.out.println("你输入的概率为:\t");
for(int i=0;i<n;i++){
System.out.print(gl[i]+"\t");
}
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
if(gl[i]<gl[j]){
double c=gl[i];
gl[i]=gl[j];
gl[j]=c;
}
}
}
System.out.print("\n排序后的概率组:\t");
for(int i=0;i<n;i++){
System.out.print(gl[i]+",");
}
double gsum[]=new double[n];
gsum[0]=0;
for(int i=1;i<n;i++){
gsum[i]=gsum[i-1]+gl[i-1];
}
System.out.print("\n输出k的值:\n");
int k[]=new int[n];
for(int i=0;i<=(n-1);i++){
k[i]=(int)Math.ceil(1-(Math.log(gl[i]/Math.log(2))));
System.out.print(k[i]+"\t");
}
int xiangnong[][]=new int[n][];
for(int i=0;i<n;i++){
xiangnong[i]=new int[k[i]];
}
double a[]=new double[n+1];
System.out.print("\n求得的码字为:\n");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<(k[i]);j++){
if(j==0)a[j]=gsum[i]*2;
else a[j]=a[j-1]*2;
if(a[j]>1){
xiangnong[i][j]=1;
a[j]=a[j]-1;
}
else xiangnong[i][j]=0;
}
}
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<(k[i]);j++){
System.out.print(xiangnong[i][j]+" ");
}
}
}
}
感谢
历时将近3天的时间终于将这篇论文写完,在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍,都在同学和老师的帮助下度过了。

尤其要强烈感谢我的论文指导老师--冉茂虎老师,她对我进行了无私的指导和帮助,不厌其烦的帮助进行论文的修改和改进。

另外,在校图书馆查找资料的时候,图书馆的老师也给我提供了很多方面的支持与帮助。

在此向帮助和指导过我的各位老师表示最中心的感谢!。

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