信息论信息的度量

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信息论与编码-第2讲-信源及信息度量1

信息论与编码-第2讲-信源及信息度量1



自信息含义
当事件xi发生以前:表示事件xi发生的不确定性。 当事件xi发生以后:表示事件xi所含有(或所提供)的信
息量。在无噪信道中,事件xi发生后,能正确无误地传输到 收信者,所以I(xi)可代表接收到消息xi后所获得的信息量。 这是因为消除了I(xi)大小的不确定性,才获得这么大小的信 息量。
2.1.1 单符号离散信源的数学模型
(1) 信源的描述方法 (2) 单符号离散信源数学模型
(1) 信源的描述方法
在通信系统中收信者在未收到消息以前,对信源发出 什么消息是不确定的。
① 离散信源:输出的消息常常是以一个个符号形式出现,


这些符号的取值是有限的或可数的。 单符号离散信源:只涉及一个随机事件,可用随机变量描述。 多符号离散信源:每次输出是一个符号序列,序列中每一位出现




② 联合自信息量

信源模型为
x2 y1 ,, x2 ym ,, xn y1 ,, xn y m XY x1 y1 ,, x1 ym , P( XY ) p( x y ),, p( x y ), p( x y ),, p( x y ),, p( x y ),, p( x y ) 1 m 2 1 2 m n 1 n m 1 1

计算y1与各种天气之间的互信息量 对天气x1,不必再考虑 对天气x2, I ( x2 ; y1 ) log2 p( x2 / y1 ) log2 1/ 2 1(比特) p( x ) 1/ 4
i i

验概率的函数。

函数f [p(xi)]应满足以下4个条件 根据上述条件可以从数学上证明这种函数形式是对 数形式。

信息论研究的主要内容

信息论研究的主要内容

信息论研究的主要内容
信息论是一门研究信息传输、存储、处理等问题的学科,其主要内容包括以下几个方面:
1. 信息的度量和表示:信息的度量可以通过熵、互信息等指标来实现,而信息的表示则可以通过编码的方式来实现。

2. 信道编码和解码:信道编码和解码是信息传输的核心环节,其中编码方法包括香农编码、哈夫曼编码等,而解码方法则包括维特比算法、前向后向算法等。

3. 误差控制编码:误差控制编码是一种能够在数据传输过程中自动纠错的编码方式,其中最常用的是海明码、卷积码等。

4. 压缩编码:压缩编码是一种能够将数据在保持质量不变的情况下减少数据存储空间的编码方式,其中最常用的是无损压缩算法和有损压缩算法。

5. 信息论在通信系统中的应用:信息论在通信系统中的应用包括调制、多路复用、功率控制、网络协议等方面,它为通信系统的设计和性能优化提供了基础理论支持。

总之,信息论研究的主要内容涵盖了信息的度量、信道编码和解码、误差控制编码、压缩编码以及信息论在通信系统中的应用等方面,为信息传输和处理提供了基础理论支持。

- 1 -。

信息论第一章

信息论第一章

Tianjin Polytechnic University
自信息量 ①自信息量
单符号离散信源的数学模型
信源的描述方法 单符号离散信源 单符号离散信源的数学模型

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Tianjin Polytechnic University
单符号离散信源的数学模型
Tianjin Polytechnic University
例题
例题:写出相应的数学模型 (1)某二元信源只含有0和1两个消息,发送1的概率是 0.99,而发送0的概率是0.01 解:
X 1 P ( X ) 0.99 0 0.01
(2)某二元信源只含有0和1两个消息,发送1和0的概率 均是0.5
自信息的定义
若噪声太大, 信宿收到受干扰的信息后,对某信息 产生的不确定性依然存在或一点也未消除,则信宿 获得较少的信息或者说一点也没有获得信息.
自信息 I ( xi ) 的定义: 信源中某个符号 x i 的出现所带来的信息量
Tianjin Polytechnic University
自信息的定义
1 2 9 X 0 P ( X ) 0.1 0.1 0.1 0.1
(4)信源只发送一种消息,即永远发送1或者永远发送0
X 0 P ( X ) 1 X 1 或 P ( X ) 1

其不确定性 I ( xi )
Tianjin Polytechnic University
自信息的定义
自信息 I ( xi ) 满足以下几条公理:
(4)可加性:若
p( xi y j ) p( xi ) p( y j )
I ( xi y j ) I ( xi ) I ( y j )

信息论编码 第二章信息度量1

信息论编码   第二章信息度量1

50个红球,50个黑球
Y
20个红球,其它4种 颜色各20个
Z
问题:能否度量、如何度量??
2.3.2信源熵数学描述
信源熵
• 定义:信源各个离散消息的自信息量的数学期望 (即概率加权的统计平均值)为信源的平均信息 量,一般称为信源的信息熵,也叫信源熵或香农 熵,有时也称为无条件熵或熵函数,简称熵。 • 公式: n 1 H ( X ) = E[ I ( xi )] = E[log2 ] = −∑ p( xi ) log2 p( xi ) p( xi ) i =1 • 熵函数的自变量是X,表示信源整体,实质上是无 记忆信源平均不确定度的度量。也是试验后平均 不确定性=携载的信息 信息量为熵 • 单位:以2为底,比特/符号 • 为什么要用熵这个词,与热熵的区别?
3
( 2)
∑ p ( x ) = 1, ∑ p ( y
i =1 m i j =1
n
m
j
) = 1,∑ p ( xi / y j ) = 1,
i =1 n
n
概 率 复 习
∑ p( y
j =1 n
j
/ xi ) = 1, ∑ ∑ p ( xi y j ) = 1
j =1 i =1 m
m
( 3) ( 4) (5)
1
对天气x1 ,Q p( x1 / y1 ) = 0,∴不必再考虑x1与y1之间 信息量
对天气 x 2 : I ( x 2 : y 1 ) = log
2
p ( x 2 / y1 ) = log p ( x2 )
2
1/ 2 = 1( bit ) 1/ 4
同理 I ( x 3 : y 1 ) = I ( x 4 : y 1 ) = 1( bit ), 这表明从 y 1 分别得到了

信息论基础第2章离散信源及其信息度量

信息论基础第2章离散信源及其信息度量
《信息论基础》
第2章 离散信源及其信息度量
本章内容
2.1 离散信源的分类 2.2 离散信源的统计特性 2.3 离散随机变量的信息度量 2.4 离散信源的N次扩展信源 2.5 离散平稳信源 2.6 马尔可夫信源 2.7 离散信源的相关性和剩余度
《信息论基础》
2.1 离散信源的分类
离散信源的分类
按照离散信源输出的是一个消息符号还是消息符 号序列,可分为单符号离散信源和多符号离散信 源。
,
q2 pn
,
qm ) pn
n
m
其中, pi 1, qj pn 。
i1
j 1
可见,由于划分而产生的不确定性而导致熵的增加量为
pnHm (
q1 pn
,
q2 pn
, qm pn
)
6、上凸性
熵函数 H (p) 是概率矢量 p ( p1, p2 ,
pq ) 的严格∩型凸函数
( 或 称 上 凸 函 数 )。 即 对 任 意 概 率 矢 量 p1 ( p1, p2 , pq ) 和
成 H ( p1) 或 H ( p2 ) 。
和自信息相似,信息熵 H ( X ) 有两种物理含义:
① 信源输出前,信源的信息熵表示信源的平均 不确定度。
② 信源输出后,信源的信息熵表示信源输出一 个离散消息符号所提供的平均信息量。如果信道无噪 声干扰,信宿获得的平均信息量就等于信源的平均信 息量,即信息熵。需要注意的是,若信道中存在噪声, 信宿获得的平均信息量不再是信息熵,而是 2.5 节介 绍的平均互信息。
联合熵 H (XY ) 的物理含义表示联合离散符号集 XY 上
的每个元素对平均提供的信息量或平均不确定性。 单位为“bit/符号对”。 需要注意的是,两个随机变量 X 和 Y 既可以表示两个

信息论与编码基本概念

信息论与编码基本概念

信息论与编码基本概念信息论是一门研究信息传输和处理的学科,而编码则是信息论的重要组成部分。

信息论的基本概念包括信息熵、条件熵、联合熵以及信道容量等。

本文将介绍这些基本概念,并探讨它们在信息处理中的应用。

1. 信息熵信息熵是信息论中的一个重要概念,用来度量信息的不确定性或者信息的平均信息量。

对于一个离散随机变量X,其熵定义为:H(X) = -Σp(x)log2(p(x))其中, p(x) 是随机变量X取值为x的概率。

信息熵越大,代表信息的不确定性越高。

2. 条件熵条件熵是在给定了某些条件的情况下,随机变量的熵。

对于两个随机变量X和Y,条件熵H(X|Y)表示在已知Y的情况下,随机变量X的不确定性。

条件熵可以计算为:H(X|Y) = -ΣΣp(x,y)log2(p(x|y))其中,p(x,y) 是随机变量X和Y的联合分布。

3. 联合熵联合熵是指两个随机变量的联合分布的熵。

对于X和Y两个随机变量,其联合熵可以计算为:H(X,Y)= -ΣΣp(x,y)log2(p(x,y))4. 信道容量信道容量是指在信道传输过程中,能够传输的最大信息量。

信道容量由香农定理给出,其计算公式为:C = B*log2(1+S/N)其中,B是信道的带宽,S是信号的平均功率,N是噪声的功率。

信道容量取决于信号与噪声之比,当信号强于噪声时,信道容量较大。

信息论的基本概念与编码密切相关。

编码是指将输入的信息转换为一系列编码符号,以便在信道中传输或储存。

编码可以通过增加编码的冗余性来提高信息的可靠性,并且可以通过编码方式的设计来减少传输的误码率。

常见的编码方式包括香农-离散傅里叶变换编码、霍夫曼编码、矩阵幂搅拌编码等。

这些编码方式根据不同的需求和约束条件,来实现信息的高效传输与存储。

总结:信息论与编码是信息科学中重要的领域,它研究信息的度量、传输与处理。

信息熵、条件熵、联合熵和信道容量是信息理论的基本概念,用于度量信息的不确定性、传输的可靠性等。

信息论——信息的度量

信息论——信息的度量

信息论——信息的度量信息的度量 信息具可度量性,其⼤⼩取决于信息所消除的不确定性 举例如下: 消息A:中国⼥⼦乒乓球队夺取亚运会冠军。

消息B:中国男⼦⾜球队夺取世界杯赛冠军。

从事件的描述上来看,其主题内容⼤致相同,那么我们是否可以认为事件A和事件B具有相同的信息量呢?显然是不⾏的。

根据以往经验,我们可以认为事件A是⼀个⼤概率事件,所以事件A的不确定性⽐较⼩,故当事件A发⽣时,我们从这个消息中得到的信息(消除的不确定度)很⼩。

同理对事件B⽽⾔,由于是个极⼩概率事件,我们得到的信息很⼤。

由此我们可以推断:消息B的信息量⼤于消息A。

对于⼀个事件X,我们假设其不确定性为 I(p1) ,其中 p1 是事件X的先验概率。

对应于事件X的消息X所消除的不确定性为 I(p2)。

那么在我们获取了消息X之后,事件X的不确定性就变为了 I(p1)-I(p2) ,由此我们可以知道当我们对⼀个事物的信息获取的越多,其不确定性就越⼩,当其不确定性变为0时,该事件就被确定下来了,我们对其⽆法再获取更多的信息量了。

直观定义: 收到某消息获取的信息量=不确定性减少量=收到该消息前后某事件的不确定性差信息量的数学表⽰ 理论依据(信息量具有的性质): 1.⾮负性对于⼀个事件⽽⾔,当事件被完全确定时,即我们⽆法获取更多信息时,其信息量为0,因此⽆法⽐0更⼩。

2.单调性是先验概率的单调递减函数,即某事件的发⽣概率越⼤,其信息量就越⼩。

3.对于事件A 若 P(a)=0 则 I(Pa)=+∞ 若 P(a)=1 则 I(Pa)=0。

4.两个独⽴事件的联合信息量应等于它们分别的信息量之和。

I(xi)具有两个含义: 1.事件发⽣前,表⽰该事件发⽣的不确定性。

2.事件发⽣后,表⽰该事件所提供的信息量。

术语解释 先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率。

信息论名词解释(一)

信息论名词解释(一)

信息论名词解释(一)
信息论相关名词
信息论
•信息论是由克劳德·香农在1948年提出的一门研究信息传输和数据压缩的科学理论。

信息
•信息是用于传递或表示事物的数据,可以是文字、图像、声音等形式的内容。

信源
•信源是指信息产生的来源,可以是人、机器或自然现象等。

码字
•码字是将信息通过编码方式转换为字符或数字的过程。

信道
•信道是信息传输的通道,可以是无线信道、光纤等。

噪声
•噪声是指信道中无意传入的、干扰正常通信的信号。

信号
•信号是将信息在信道中传输的方式,可以是电信号、光信号等。


•熵是信息论中衡量信息的不确定性的度量单位,表示信息的平均信息量。

信息熵
•信息熵是衡量信息源中信息平均量的度量指标,熵值越高,信息越不确定。

信息压缩
•信息压缩是通过使用更少的数据来表示原始信息的过程,减少存储和传输的成本。

码率
•码率是指每秒传输的比特数,用于衡量信息传输的速率。

误码率
•误码率是指在信息传输过程中,传输错误的比特数与总传输比特数之比。

纠错编码
•纠错编码是一种技术,用于在信息传输过程中检测和纠正传输中的错误。

奈奎斯特准则
•奈奎斯特准则是用于确定信号最高可靠传输速率的准则,取样频率应该是信号带宽的两倍。

香农定理
•香农定理描述了在有噪声的信道中,信息传输的极限容量。

噪声比
•噪声比是指信号与噪声功率之比,用于衡量信号与噪声的强度比。

以上是关于信息论的一些常用名词,通过这些名词可以更好地理
解和研究信息的传输和压缩。

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综合上述条件,将 自信息量定义为:
I (x)? ? log q(x) (2-1)
自信息量的单位与 log函数所选用的对数底数有关,
如底数分别取 2、 e、 10,
则自信息量单位分别为:比特、奈特、哈特
1nat ? log 2 e ? 1.433bi
1Hart ? log 2 10 ? 3 .322 bi
2.1.1 自信息量和条件自信息量
信息量直观的定义为: 收到某消息获得的信息量 = 不确定性减少的量
将某事件发生所得到的信息量记为 I(x),I(x)应该是 该
事件发生的概率的函数,即
I(x)=f[ q(x)]
信息量
自信息量
联合 自信息量
条件 自 信息量
1.自信息量 直观地看,自信息量的定义应满足以下四点: a. I (x)应该是q(x)的单调递减函数:概率小
一个事件的自信息量就是对其不确定性的度量。 互信息量则表明了两个随机事件的相互约束程度。
对于随机事件集X = {x1,x2,…,xi,…,xI}中的随机事
件xi,其出现概率记为q(xi),将两个事件xi ,yj同时出现的概率
记为p(xi yj),则q(xi) ,p(xi yj)应满足:
??
? ? ??
【例2.6】某住宅区共建有若干栋商品房,每栋有 5个单元,每个 单元住有12户,甲要到该住宅区找他的朋友乙,若:
1. 甲只知道乙住在第5栋,他找到乙的概率有多大?他能得到 多少信息?
2. 甲除知道乙住在第5栋外,还知道乙住在第3单元,他找到 乙的概率又有多大?他能得到多少信息 ?
用xi代表单元数,yj代表户号:
( 1 ) 甲 找 到 乙 这 一 事 件 是 二 维 联 合 集 X Y上 的 等 概 分
I ( xi y j ) ? ? l og p ( xi y j )
(2-3)
当 X与 Y相互独立时 , 有 p ( a i b j ) ? p ( a i ) p (b j ), 代入式自信息量的公式就有
I (a ib j ) ? ? l ogp ( a i ) ? l ogp (b j )
? I (ai ) ? I (bj )
自信息量
自信息量I(xi)代表两种含义:
1.事件xi发生以前,表示事件发生的先验不确定性 2.当事件xi发生以后,表示事件 xi所能提供的最大 信息量(在无噪情况下)
2. 联合自信息量
? ??P
XY ( XY)
p(a1b1),?
, a1bm, ? , p(a1bm),?
的事件一旦发生赋予的信息量大,概率大的 事件如果发生则赋予的信息量小;
b.信息量应具有可加性:对于两个独立事件, 其信息量应等于各事件自信息量之和;
c.当q(x)=1时,I(x)= 0:表示确定事件发生 得不到任何信息;
d.当 q(x)=0时, I (x)→∞:表示不可能事件 一旦发生,信息量将无穷大。
(2- 4)
3.条件自信息量
在已知事件yj条件下,随机事件xi发生的概率为条件概率 φ(xi
︱yj),条件自信息量 I( xi y j ) 定义为:
? I ( xi y j ) ? ? l og ( xi y j ) (2-5)
4.联合自信息量和条件自信息量间的关系
联合自信息量和条件自信息也满足 非负和单调 递减性 ,同时,它们也都是随机变量 。
, anb1, ? , p(anb1),?
, ,
pa(nbamnbm)???
其中 0 ? p(aibj ) ? 1(i ? 1,2,L ,n; j ? 1,2,L , m)
nm
?? p(a ib j ) ? 1。
i?1 j?1
二维联合集 X Y 上元素x i yj的联合自信息量 I(xi yj)
定义为:
4
有: I (0) ? I (1) ? I (2) ? I (3) ? log 2 4 ? 2b
【例2.3】若盒中有6个电阻,阻值为1Ω、2Ω、3Ω的分别为2个、1
个、3个,将从盒子中取出阻值为iΩ的电阻记为事件 x i(i = 1,2,
3),则事件集X = {x1, x2, x3},其概率分布
?X? ??q( X)??
自信息量、条件自信息量和联合自信息量之 间有如下关系式:
I(aibj ) ? ? log p(aibj ) ? ? log p(ai )p(bj ai ) ? I (ai ) ? I (b j ai ) ? ? log p(bj )p(ai bj ) ? I (b j ) ? I (ai b j )
第2章 信息的度量
第2章 信息的度量
内容提要:
根据香农对于信息的定义,信息是一个系 统不确定性的度量,尤其在通信系统中, 研究的是信息的处理、传输和存储,所以 对于信息的定量计算是非常重要的。本章 主要从通信系统模型入手,研究离散情况 下各种信息的描述方法及定量计算,讨论 它们的性质和相互关系。
2.1 自信息量和互信息量
q(xi ) ?
I
q ( xi
i?1
0 )
?
1
i
?
1,2,?
,I
? ? ?
? ? ??
p( xi y
IJ
i?1 j?1
j) ? p ( xi
0 y
j
)
?
1
相应的条件概率为
? ??
?
(
xi
yj)
?
?
? ??
p( y j
xi )
?
p ( xi y j )
? (yj)
p (xi y j )
q ( xi )
?
?x1 ?1 ??3
x2 1
6
x3 ? 1? 2 ??
计算出各事件的自信息量列表 2-1如下:
消息xi
概率分 布q (xi) 自信息 量I (xi)
x1 1/3 log 3
x2 1/6 log 6
x3 1/2 log 2
自信息量具有下列性质:
1 I ( a i ) 是非负值。
图2.1 对数曲线
2 当p(ai ) ? 1时,I (ai ) ? 0 3 当p(ai ) ? 0时,I (ai ) ? ? 4 I (ai )是p(ai ) 的单调递减函数。
1bit ? 0 . 693 na
1bit ? 0 .301 Har
一个以等概率出现的二进制码元
(0,1)所包含的自信息量为1bit。
? 当p(0) ? p(1) ? 1 时,
2
有:(I
0)
?
I(1)
?
?
log2
1 2
?
log
2
21?
bit
? 当p(0) ? p(1) ? p(2) ? p(3) ? 1 时,
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