浅谈信息论与编码课程的理论与实验教学改革

浅谈信息论与编码课程的理论与实验教学改革摘要:信息论与编码课程是通信信息类本科的专业基础课,针对该课程的特点和目前教学中存在的问题,本文从理论教学和实验教学两个方面对课程教学改革进行了探索,提出了该课程在教学和实验环节都需要的改进之处。

关键词:信息论编码理论教学实验教学教学改革

进入21世纪以来,信息日益成为大家关注的焦点。信息有广义信息和狭义信息之分。《信息论与编码》是一门理论和实践紧密结合的课程,书中大多讨论的是关于狭义信息的最基本的理论,内容所涉及生活和工业领域非常广泛,包括信号滤波和预测、统计检测和估计、移动通信、遗传学、神经生理学,社会学等等有关信息的问题。信息论与编码是电子信息工程、通信工程和信息与计算科学等专业的一门重要专业基础课。本人结合3年的信息论课程的授课经验,针对目前教学过程中的出现的问题进行了分析,提出一些理论与实验相结合的教学改革方法。

1 信息论与编码课程的特点和存在的问题

1.1 所需准备大量的基础课程,知识量大

信息论与编码课程涉及大量数学知识,主要包括高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、随机过程以及数值分析等。这

信息论与编码课程设计报告

目录一：实验原理----------------------------1 二：程序源代码--------------------------1 三：实验分析-----------------------------6 四：实验结论---------------------------7

赫夫曼编码一：实验原理哈夫曼编码的具体步骤归纳如下： ① 概率统计（如对一幅图像，或m幅同种类型图像作灰度信号统计），得到n个不同概率的信息符号。 ② 将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序。 ③ 将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个数减为n-1个。 ④ 将n-1个概率，按大小重新排序。 ⑤ 重复③，将新排序后的最后两个小概率再相加，相加和与其余概率再排序。 ⑥ 如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。 ⑦ 以二进制码元赋值，构成哈夫曼码字。编码结束。哈夫曼码字长度和信息符号出现概率大小次序正好相反，即大概信息符号分配码字长度短，小概率信息符号分配码字长度长。 C、哈夫曼编码的特点 (1)哈夫曼编码的构造顺序明确，但码不是唯一的(因以大赋1还是小的赋1而异；

(2)哈夫曼编码的字长参差不齐，硬件实现不方便； (3)只有在概率分布很不均匀时，哈夫曼编码才有显著的效果，而在信源分布均匀时，一般不使用哈夫曼编码。二：程序源代码： #define MAXVALUE 10000 #define MAXLEAF 30 #define MAXNODE 59 #define MAXBIT 10 #define LENTH 30 #include "" #include typedef struct{ float gailv; int flag; int parent; int lchild; int rchild; char ch; int t; }HNodeType; typedef struct{ int bit[MAXBIT]; int start; }HCodeType; typedef struct{ float gailv; char letter; }mytype; /*it's the type of data save in file*/ typedef struct filehuff{ int count; mytype mydata[MAXLEAF]; filehuff(){count=0; }; }; filehuff filedata; char code[MAXVALUE]; HNodeType HuffNode[MAXNODE]; void savetofile() { FILE *fp;

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

信息论与编码课程总结

信息论与编码《信息论与编码》这门课程给我带了很深刻的感受。信息论是人类在通信工程实践之中总结发展而来的，它主要由通信技术、概率论、随机过程、数理统计等相结合而形成。它主要研究如何提高信息系统的可靠性、有效性、保密性和认证性，以使信息系统最优化。学习这门课程之后，我学到了很多知识，总结之后，主要有以下几个方面：首先是基本概念。信息是指各个事物运动的状态及状态变化的方式。消息是指包括信息的语言、文字和图像等。信号是消息的物理体现，为了在信道上传输消息，就必须把消息加载到具有某种物理特性的信号上去。信号是信息的载荷子或载体。信息的基本概念在于它的不确定性，任何已确定的事物都不含有信息。信息的特征：（1）接收者在收到信息之前，对其内容是未知的。（2）信息是能使认识主体对某一事物的未知性或不确定性减少的有用知识。（3）信息可以产生，也可以消失，同时信息可以被携带、存储及处理。（4）信息是可以量度的，信息量有多少的差别。编码问题可分解为3类：信源编码、信道编码、加密编码。= 理论上传输的最少信息量编码效率实际需要的信息量。接下来，学习信源，重点研究信源的统计特性和数学模型，以及各类离散信源的信息测度 —熵及其性质，从而引入信息理论的一些基本概念和重要结论。本章内容是香农信息论的基础。重点要掌握离散信源的自信息，信息熵（平均自信息量），条件熵，联合熵的的概念和求法及其它们之间的关系，离散无记忆的扩展信源的信息熵。另外要记住信源的数学模型。通过学习信源与信息熵的基本概念，了解了什么是无记忆信源。信源发出的序列的统计性质与时间的推移无关，是平稳的随机序列。当信源的记忆长度为m+1时，该时刻发出的符号与前m 个符号有关联性，而与更前面的符号无关，这种有记忆信源叫做m 阶马尔可夫信源。若上述条件概率与时间起点无关，则信源输出的符号序列可看成齐次马尔可夫链，这样的信源叫做齐次马尔可夫信源。之后学习了信息熵有关的计算，定义具有概率为 () i p x 的符号i x 的自信息量为：()log ()i i I x p x =-。自信息量具有下列特性：（1） ()1,()0i i p x I x ==（2）()0,()i i p x I x ==∞（3）非负性（4）单调递减性（5）可加性。信源熵是在平均意义上来表征信源的总体特征，它是信源X 的函数，一般写成H （X ）。信源熵：()()log ()i i i H X p x p x =-∑，条件熵：(|)(,)log (|) i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑联合熵(|)(,)log (,)i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑，联合熵 H(X,Y)与熵H(X)及条件熵H(Y|X)的关系： (,)()(|)()(|)H X Y H X H Y X H X H X Y =+=+。互信息: ,(|)(|)(;)(,)log ()(|)log () () j i j i i j i j i ij i j j j p y x p y x I X Y p x y p x p y x p y p y = = ∑ ∑ 。熵的性质：非负性，对称性，确定性，极值性。接下来接触到信道，知道了信道的分类，根据用户数可以分为，单用户和多用户；根

信息论与编码课程设计..

吉林建筑大学电气与电子信息工程学院信息理论与编码课程设计报告设计题目：哈夫曼编码的分析与实现专业班级：电子信息工程101 学生姓名：学号：指导教师：吕卅王超设计时间：2013.11.18－2013.11.29

一、设计的作用、目的《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。通过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法二、设计任务及要求通过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求： 1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法； 2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点； 3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程； 4. 能够使用MATLAB 或其他语言进行编程，编写的函数要有通用性。三、设计内容一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为：编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导致不同码字，但不同的排序将会影响码字的长度，一般讲合并的概率放在上面， 12345678,,,,, ()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ????=????????

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

信息论与编码教学大纲

《信息论与编码》课程教学大纲、课程基本信息二、课程内容及基本要求第一章绪论课程内容：

1 ?信息论之父--香农；信息论与香农信息论的形成与发展；香农信息论的中心问题及其局限性； 2．信息、消息、信号、信息的本质、信息的广义性； 3．通信系统基本模型：信源、信宿、信道、干扰、噪声、信源编码、信道编码。基本要求：1．了解信息论之父---Shannon（香农）和香农信息论的基本思想及其局限性；了解信息论的形成与发展过程；了解香农信息论的基本思想（中心问题）及其适用范围；2．理解消息、信息与信号的含义；理解消息、信息与信号之间的联系与区别；3．熟悉通信系统的基本模型及各模块的主要功能。本章重点香农信息论的中心问题、通信系统模型本章难点：信息、消息与信号的联系与区别；香农信息论的局限性第二章信源、信息量和信息熵课程内容： 1．无记忆信源与有记忆信源、离散信源与连续信源、离散序列信源、马尔可夫信源、离散无记忆信源、离散无记忆序列信源； 2．非平均信息量、信源熵、条件信息量、条件熵、噪声熵、损耗熵、联合熵、非平均互信息、平均互信息； 3．熵的性质、离散无记忆信源的序列熵、离散有记忆信源的序列熵；4．数据处理中信息的变化、连续信源熵；5．凸函数、互信息量的凸性，冗余度。基本要求： 1．了解并掌握信源的分类与特点； 2．理解并掌握非平均信息量、信源熵、互信息量、条件熵、联合熵、非平均互信息量、平均互信息的概念，计算；理解并掌握信源熵、信宿熵、噪声熵、损耗熵、平均

互信息之间的关系； 3．理解马尔可夫信源的概念、理解离散序列信源熵的概念； 4．理解熵的性质、熵的唯一性原理；理解连续信源的熵及连续熵的性质； 5．理解凸函数的含义和性质；了解凸函数在信息论中的应用。本章重点：非平均自信息量、条件信息量、互信息量、条件互信息量、熵、条件熵、熵的性质本章难点：平均互信息量、熵、离散序列信源熵、马尔可夫信源、条件熵、噪声熵、损耗熵第三章信源编码课程内容： 1．编码的定义与分类；奇异码与非奇码；唯一可译码与非唯一可译码；即时码与非即时码；克拉夫特不等式；码树；平均码长的计算；信息传输速率；2．无失真信源编码；定长码与定长编码定理；变长码与变长编码定理；最佳变长码编码定理；香农编码及其过程；费诺编码及其过程；哈夫曼编码及其过程；3．限失真信源编码；常用信源编码--- 游程编码、算术编码、预测编码、变换编码。基本要求： 1．理解并掌握编码的分类及特点；掌握平均码长的计算；掌握码树的使用； 2．理解无失真信源编码的含义；掌握定长码的特点与编码原理；掌握不定长编码的特点与编码原理； 3．掌握离散无记忆信源的等长编码及不等长编码；掌握香农编码原理、掌握费诺编码原理；掌握哈夫曼编码原理； 4．了解常用限失真信源编码方法—算术编码、游程编码、预测编码及变换编码的编码原理。

信息论与编码课程设计报告书

信息论与编码课程设计报告设计题目：判断唯一可译码、香农编码专业班级电信12-03 学号7 学生琳指导教师成凌飞教师评分 2015年3月21日

目录一、设计任务与要求 (2) 二、设计思路 (2) 三、设计流程图 (3) 四、程序运行及结果 (4) 五、心得体会 (6) 参考文献 (7) 附录：源程序 (8)

一、设计任务与要求通过本次课程设计的练习，使学生进一步巩固信源熵、信源编码的基本原理，掌握具体的编码方法，熟悉编程软件的使用，培养学生自主设计、编程调试的开发能力，同时提高学生的实践创新能力。 1、判断唯一可译码利用尾随后缀法判断任意输入的码是否为唯一可译码，即设计一个程序实现判断输入码组是否为唯一可译码这一功能。 2、香农编码熟悉运用香农编码,并能通过C语言进行编程,对任意输入消息概率，利用香农编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。二、设计思路 1、判断唯一可译码在我们学习使用了克劳夫特不等式之后，知道唯一可译码必须满足克劳夫特不等式。但是克劳夫特不等式仅仅是存在性的判定定理，即该定理不能作为判断一种码是否为唯一可译码的依据。也就是说当码字长度和码符号数满足克劳夫特不等式时，则必可以构造出唯一可译码，否则不能构造出唯一可译码。因此我们必须找到一种能够判断一种码是否为唯一可译码的方法，尾随后缀法。尾随后缀法算法描述：设C为码字集合，按以下步骤构造此码的尾随后缀集合F： (1) 考查C中所有的码字，若Wi是Wj的前缀，则将相应的后缀作为一个尾随后缀放入集合F0中； (2) 考查C和Fi两个集合，若Wj∈C是Wi∈Fi的前缀或Wi∈Fi 是Wj

信息论与编码

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

信息论与编码课程论文

《信息论与编码》课程论文 ——通过信息论对已有知识产生的新认识马赛 1143031014 《信息论与编码》课程是通信专业的一门基础课。其讲述的理论——香农信息论是当今信息科学的基础，可以说没有信息论的理论支持，就没有当今的信息化社会。通过对于信息论的学习，我认识到，信息论的贡献就是解释了什么是“信息”，同时使用数学工具，对信息及伴随它产生的各种事物概念进行了解析。近代科学的重大飞跃往往都是因人类对于一个事物有了强有力的分析工具而产生的。有了信息论这一近乎完备（存在一些缺陷）的解析理论，人类才得以驾驭信息，社会才有了长足的进步。在学习时，我习惯于把正在学习的知识和自己已经掌握的知识进行联系。通过这种方法，可以增进对正在学习知识的理解，同时对已掌握的知识也有新的认识。下文中，列举了两个问题，同时使用信息论的角度去进行解释。一、计算机的存储容量与信息量的联系当今的计算机已经十分普及。存储容量，无论内存还是外存，都是判定一台计算机性能的重要指标。现在的个人计算机硬盘容量已经达到了TB级别，而在20年前，几百MB的硬盘都十分罕见。在追求更高的存储容量时，我们是否思考过存储的东西是什么？KB、MB、GB等单位究竟代表的含义是什么？这是计算机科学的基本知识：“8 bit = 1 byte”。bit即“位”，这是计算机存储单元最基本的单位；而信息论中也将信息量——用于衡量信息的量的单位称为bit，这两个概念有什么联系吗？在课程讲解时提到过这个问题，幻灯片上的答案如是解释：两者代表着不同的概念，信息论中的bit代表着信息量；而计算机中的bit代表着计算机中的二元数字1和0。我认为两者是同一种概念，都代表信息量，而计算机中的bit是更为细化的概念，单指计算机中的信息量。信息的一种解释是：对于不确定性的消除。信息量是对信息的一种衡量手段，描述对事件不确定性消除的程度。而描述事件不确定性的量就是这个事件发生的概率，因此一个事件发生的概率与事件包含的信息量具有对应的关系。这是香农信息论对于信息量的定义。计算机存储的依然是信息，只是信息的存储形式是01二进制数字。如果说计算机中的bit只是二元数字的话，那么这个单位就丧失了“信息”这个定义了。用户通过互联网下载各种资料，下载的资料需要占用本地的存储空间，这是一个众所周知的例子。其实这个过程就是一个消除不确定性的过程。我们一般常识中的“空”硬盘，实际上是没有存储信息，而空间就在那里，空间中的信息有不确定，有不确定度；写入信息，实际上就是在消除不确定性，让空间中的信息确定，让其有序。这就是一种典型的信息传递过程。计算机是2元存储结构，一个二进制符号代表1bit，根据实际计算，一个二进制符号的最大信息量即H0(X) = log22 = 1bit，这是一个将符号等同于无记忆的，每个符号之间没有联系，达到了信息量的最大值。这是最为简化的处理结果，也是最为可行的处理结果。如果严格按照信息论的角度去分析，其实每个符号之间是有联系的——各种编码、指令，如果01只是随机出现，那么只是一盘散沙。当然这是严格的理论解释，如果实际应用到存储信息的计量，那么将是不可行，计算机界的先驱是非常有远见的。二、关于称硬币问题的思考

信息论与编码课程报告

Turbo码编码与译码方法一、前言： Turbo码自1993年被提出以来，就以其优异的纠错性能而备受关注，并被主要通信标准所采纳。Turbo码是用短码构造等效意义的长码，以达到长码的纠错性能而减少解码复杂度。在强噪声低洗澡比的条件下，如E b/N0=0.7dB，采用编码效率R=1/2的Turbo码，经过18次迭代解码后，仍然具有极低的误码率。Turbo码得这一特性对于强噪声环境下数字通信与数字信号传输具有重要的应用价值。Turbo码的发现，标志着信道编码理论与技术的研究进入了一个崭新的阶段，对现代编码理论的发展起着重要的作用。二、Turbo码的编码原理： Turbo码编码器由两个递归系统卷积吗编码器(RSC1和RSC2)通过一个交织器并行级联而成，编码后经过删除或复用，产生不同码率的码字，进入传输信道。Turbo码编码器结构框图如图1所示，信息序列d={d1,d2,…d N}经过N 位交织器，形成一个新序列 d‘={d1’,d2’,…,d N’}(长度与内容没变，但比特位置经过重新排列)。d和d‘分别传送到两个分量码编码器（RSC1和RSC2）。一般情况下，这两个分量码编码器结构相同，生成序列X1p和X2p。为了提高误码率，序列X1p和X2p需要经过删除器，采用删除技术从这两个校验序列中周期地删除一些校验位，形成校验位序列X P与编码序列u（为方便表述，也用X S表示）经过复用，生成Turbo 码序列。例如，假如图中两个分量编码器的码率均是1/2,为了得到1/2码率的Turbo码，可以采用这样的删除矩阵：P=[10,01]，即删除来自RSC1的校验序列X1p的偶数位置比特，与来自RSC2的校验序列X2p的奇数位置比特。 S X 图1 交织器在Turbo码中起关键作用。表面上看，它仅仅是将信息序列中的N个比特的位置进行随机置换，实际上，它很大程度上影响了Turbo码的性能。通过随机交织，使得编码序列在长为2N和3N(不使用删除)比特的范围内具有记忆性，从而有简单的短码得到近似长码。当交织器充分大时，Turbo码就具有近似于随机长码的特性。三、Turbo码的译码原理：

信息论与编码课程设计报告,统计信源熵与香农编码

信息论与编码课程设计报告设计题目：统计信源熵与香农编码专业班级电信 12-06 学号学生姓名指导教师教师评分 2015年 3 月 30日

目录一、设计任务与要求 (2) 二、设计思路 (2) 三、设计流程图 (3) 四、程序运行及结果 (4) 五、心得体会 (6) 参考文献 (7) 附录：源程序 (8)

一、设计任务与要求 1.统计信源熵要求：统计任意文本文件中各字符（不区分大小写）数量，计算字符概率，并计算信源熵。 2.香农编码要求：任意输入消息概率，利用香农编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。二、设计思路本次课程设计中主要运用C 语言编程以实现任务要求，分析所需要的统计量以及相关变量，依据具体公式和计算步骤编写语句，组成完整C 程序。 1、信源熵定义：信源各个离散消息的自信息量的数学期望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，有时称为无条件熵或熵函数，简称熵，记为H （）。计算公式： ) (log )(-)x (i i i x p x p H ∑= 2、香农编码过程：（1）将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为 n p p ≥???≥≥21p （2）确定满足下列不等式的整数码长i K 为 1)()(+-<≤-i i i p lb K p lb （3）为了编成唯一可译码，计算第i 个消息的累加概率 ∑-==11) (i k k i a p P （4）将累计概率 i P 变换成二进制数。（5）取i P 二进制数的小数点后i K 位即为该消息符号的二进制码字。

三、设计流程图 1、统计信源熵开始读取给定文件判断文件是否打开否并且不为空是统计文本字符，直关闭文件至文本字符读完。统计同一字符(不分大小写)出现的次数计算字符概率计算信源熵输出结束

信息论基础结课论文

信息论基础结课论文摘要：信息的产生与应用始终贯穿在人类进化与文明发展的整个过程中，，人类社会的生存和发展都离不开信息的获取、传递、处理、再生、控制和处理。而信息论正是一门把信息作为研究对象，以揭示信息的本质特性和规律为基础，应用概率论、随即过程和数理统计等方法来研究信息的存储、传输、处理、控制、和利用等一般规律的学科。在信息论的指导下，信息技术得到飞速发展，这使得信息论渗透到自然科学和社会科学的所有领域。数学作为基础学科，与信息论的关系十分密切。关键字：信息论、确立与发展、应用、与数学的联系信息是一个十分通俗而又广泛的名词，通常是指音信、消息，它的产生与应用始终贯穿在人类进化和文明发展的整个过程中。中国古代有个《烽火戏诸侯》的故事，周幽王为了搏得褒姒的“千金一笑”而点燃了战时传递敌情的烽火来戏耍诸侯，结果失信天下，为后来西周的灭亡埋下了隐患。《三国演义》中蜀国大将关羽“大意失荆州”的原因之一就是东吴将士偷袭了荆州的烽火台，切断了烽火报信的信息源，结果荆州遭到“攻其不备”而失陷。虽然在古代信息传递非常不便，有“烽火连三月，家书抵万金”的难处，但仍然有“鸿雁捎信”、“柳絮传书”等动人的故事。由此可以看出，人类对信息的认识和利用是古已有之。在社会发展的现代生活中，从手机到个人电脑，从书本文件到卫星通信，信息几乎是在各个领域发挥着重要的作用。虽然信息技术在人类历史的进程当中随着生产力的进步而发展，但是信息理论的提出却远远落后于信息的出现，它是在近代才被提出来而形成一套完整的理论体系。 1948年美国杰出科学家香农的著名论文《通信的数学理论》的发表，标志着信息论的诞生。所以，信息论一般是指香农信息论，它是信息科学产生的基础与起点，从20世纪40年代末起，它已经经历了半个多世纪的发展。在这半个多世纪中，人类文明与科学技术经历了一个突飞猛进的发展，信息论与信息科学的发展与变化正是人类文明与科学进步的标志与见证。自香农理论产生之后，它的发展大体经历了理论的确立与发展、理论的应用与近代史发展几个阶段。1948年到20世纪60年代是理论的确立期，在这一时期中，香农信息论完成了信息度量与通信中的基本问题结合，并对这些问题实现了严格的数学描述论证。从信息的度量到通信模型，从编码问题到主要编码的定理证明，都是在严格的数学定义与证明中完成。20世纪70、80年代，信息论处于理论发展期。由于香农理论的阐明与通信技术的发展，信息论的研究范围日益扩大，这一时期发展的主要体现在“率失真理论”与“多用户信息论”方面。20世纪90年代前后，信息论得到了迅速发展，其主要特点是理论的成功应用与多学科结合，并且在IT领域等多个领域取得显著成就。信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科，是专门研究信息的有效处理和可靠传输的一般规律的科学，是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。它主要基本理论包括：信息的定义和度量；各类离散信源和连续信源的信息熵；有记忆、无记忆离散和连续信道的信道容量；无失真信源编码定理。通信的根本目的是将信息有效而可靠的从信源传到信宿。信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。这两个方面又由信息传输定理、信源－信道隔离定理相互联系。信息科学是以信息为研究对象的独立学科，以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具的研究信息运动规律和应用方法，由信息论、控制论、计算机理论、人工智能理论和系统论相互渗透、相互结合而成。由于信息的广泛性与普遍性，它独立于其他自然科学与社会科学中的各门学科。信息技术是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称，它主要应用计算机科学

信息论与编码理论1(B卷答案)

2011-2012 信息论与编码理论1 B 卷答案一、单项选择题（每题3分，总计15分） 1．当底为e 时，熵的单位为（ C ）。 A 奈特 B 哈特 C 奈特/符号 D 哈特/符号 2．下列关系式中( B )正确。 A )();(X I Y X I ≥ B );(),(Y X I Y X H ≥ C )|()|(X Y H Y X H ≥ D );();(Y X H Y X I ≤ 3．下列（ D ）陈述是正确的。 A Shannon 编码是最优码 B LZ 编码是异字头码 C Huffman 编码可以不需要知道信源的分布 D 典型序列的数目不一定比非典型的多 ) 4．下列数组中（ A ）不满足二个字母上的Kraft 不等式。 A (1，1，1) B (2,2,2,2) C (3,3,3) D （4，4，4） 5．下列（ D ）是只对输出对称的。 A ????? ? ??316 12121613 1 B ????? ??2.04.04.04.02.04.04.04.02.0 C ??????? ? ??32313132 3231 D ??? ? ??2.04.04.04.02.02.0 二、填空题（每空2分，总计20分） 1．若二元离散无记忆中25.0)0(=p ，75.0)1(=p ，则当给出100比特的信源序列，其中有5个1，则其自信息为3log 52002-比特，整个序列的熵为)3log 4 3 2(1002- 比特/符号. 2．若某离散信道信道转移概率矩阵为?? ????????5.025.025.025.05.025.025.025.05.0，则其信道容量为5.13log 2-比特/符号；转移概率矩阵为???? ? ?????25.05.025.05.025.025.025.025.05.0，则其信道容量为5.13log 2-比特/符号。 3. 两个相同的BSC 做级联信道，其信道转移矩阵分别为??? ? ??--p p p p 11 ，则级联信道的信道转移矩阵为??????+---+-22222212222221p p p p p p p p ，无穷多个级联后的矩阵为??? ???5.05.05.05.0。 4．若一个信道的输入熵为6.2)(=X H 比特/符号，输出熵为3.2)(=Y H 比特/符号，

信息论与编码课程大作业二进制哈夫曼编码

信息论与编码课程大作业题目：二进制哈夫曼编码学生姓名：学号：2010020200 专业班级： 2010级电子信息班 2013年5月18日

二进制哈夫曼编码 1、二进制哈夫曼编码的原理及步骤 1、1信源编码的计算设有N 个码元组成的离散、无记忆符号集，其中每个符号由一个二进制码字表示，信源符号个数n 、信源的概率分布P={p(s i )},i=1,…..,n 。且各符号xi 的以li 个码元编码，在变长字编码时每个符号的平均码长为∑==n i li xi p L 1)( ；信源熵为：)(log )()(1 xi p xi p X H n i ∑=-= ；唯一可译码的充要条件：11 ≤∑=-n i Ki m ；其中m 为码符号个数，n 为信源符号个数，Ki 为各码字长度。构造哈夫曼数示例如下图所示。 1、2 二元霍夫曼编码规则（1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。（2）给两个概率最小的信源符号各分配一个码位“0”和“1”，将两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和作为新符号的概率，结 0.60 0.15 0.09 0.30 1.00 0.60 0.03 0.30 0.15 0.40 0.05 0.04 0.03

果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。（3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。（4）重复上述步骤，直至缩减信源只剩两个符号为止，此时所剩两个符号的概率之和必为 1，然后从最后一级缩减信源开始，依编码路径向前返回，就得到各信源符号所对应的码字。 1、3 二元哈夫曼编码流程图如下图所示。是是开始等待数据输入判断输入的概率是否小于零判断概率和是否大于1 生成一个n - 1行n 列的数组按照哈弗曼的编码规则进行编码计算码长计算编码效率计算信源熵显示结果结束

信息论与编码课程设计(哈夫曼编码的分析与实现)

建筑大学电气与电子信息工程学院信息理论与编码课程设计报告设计题目：哈夫曼编码的分析与实现专业班级：电子信息工程 101 学生：学号：指导教师：吕卅王超设计时间： 2013.11.18－2013.11.29

一、设计的作用、目的《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。通过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法二、设计任务及要求通过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求： 1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法； 2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点； 3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程； 4. 能够使用MATLAB 或其他语言进行编程，编写的函数要有通用性。三、设计容一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为：编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导12345678,,,,,()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ????=????????

信息论与编码课程设计(精.选)

信息论与编码课程设计报告设计题目：统计信源熵、香农编码与费诺编码专业班级：XXXXXXXXXXXX 姓名：XXXXXXXXXXXX 学号：XXXXXXXXXXXX 指导老师：XXXXXXXXXXXX 成绩：时间：2015年3月31日

目录一、设计任务与要求 (2) 二、设计思路 (2) 三、设计流程图 (5) 四、程序及结果 (7) 五、心得体会 (11) 六、参考文献 (12) 附录 (13)

一、设计任务与要求 1. 统计信源熵要求：统计任意文本文件中各字符（不区分大小写）数量，计算字符概率，并计算信源熵。 2. 香农编码要求：任意输入消息概率，利用香农编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。 3. 费诺编码要求：任意输入消息概率，利用费诺编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。二、设计思路 1、统计信源熵：统计信源熵就是对一篇英文文章中的i 种字符（包括标点符号及空格，英文字母不区分大小写）统计其出现的次数count i （），然后计算其出现的概率()p i ，最后由信源熵计算公式： 1()()log ()n i i n H x p x p x ==-∑ 算出信源熵()H x 。所以整体步骤就是先统计出文章中总的字符数，然后统计每种字符的数目，直到算出所有种类的字符的个数，进而算出每种字符的概率，再由信源熵计算公式计算出信源熵。在这里我选择用Matlab 来计算信源熵，因为Matlab 中系统自带了许多文件操作和字符串操作函数，其计算功能强大，所以计算

信源熵很是简单。 2、香农编码信源编码模型：信源编码就是从信源符号到码符号的一种映射f ，它把信源输出的符号i a 变换成码元序列i x 。 1,2,...,,i i N f a i q x =→： 1:{,...,}q S s a a ∈ 信源 1 2 {,...,}li i i i i X x x x = 码元 1{,...,} 1,2,...,i q S a a i N ∈= 1,2,...,N i q = 1:{,...,} r X x x x ∈ 码符号 N 次扩展信源无失真编码器凡是能载荷一定的信息量，且码字的平均长度最短，可分离的变长码的码字集合都可以称为最佳码。为此必须将概率大的信息符号编以短的码字，概率小的符号编以长的码字，使得平均码字长度最短。能获得最佳码的编码方法主要有：香农（Shannon ）、费诺（Fano ）、哈夫曼（Huffman ）编码等。香农第一定理：离散无记忆信源为 1 21 2......()()()...... q q s s s S p s p s p s P ????=???????? 熵()H S ,其N 次扩展为

信息论与编码课程论文[1]

香农信息论的基本理论探究制作者：陈喆指导老师：杜奕【内容摘要】：信息是自从人类出现以来就存在于这个世界上了，天地万物，飞禽走兽，以及人类的生存方式都离不开信息的产生和传播。人类每时每刻都在不停的接受信息，传播信息，以及利用信息。从原来的西汉时期的造纸，到近代西方的印刷术，以及现在的计算机，信息技术在人类历史的进程当中随着生产力的进步而发展。而信息理论的提出却远远落后于信息的出现，它是在近代才被提出来而形成一套完整的理论体系。信息论的主要基本理论包括：信息的定义和度量；各类离散信源和连续信源的信息熵；有记忆、无记忆离散和连续信道的信道容量；无失真信源编码定理。【关键词】：平均自信息信道容量信源编码霍夫曼码

1211()()log()q q i j i j i j H X X P a a a a ===-∑∑ 此联合熵表明原来信源X 输出任意一对可能的消息的共熵，即描述信源X 输出长度为2的序列的平均不确定性，或者说所含有的信息量。可以用1122() H X X 作为二维离散平稳信源X 的信息熵的近视值。除了平稳离散信源之外，还存在着非平稳离散信源。在非平稳离散信源中有一类特殊的信源。这种信源输出的符号序列中符号之间的依赖关系是有限的，这种关系满足我们在随机过程中讲到的马尔可夫链的性质，因此可用马尔可夫链来处理。马尔可夫信源是一种非常重要的非平稳离散信源。那么马尔可夫信源需要满足一下两个条件：（1）某一时刻信源符号的输出只与此刻信源所出的状态有关，而与以前的状态及以前的输出符号都无关。（2）信源某l 时刻所处的状态由当前的输出符号和前一时刻（l -1）信源的状态唯一决定。马尔可夫信源的输出的符号是非平稳的随机序列，它们的各维概率分布随时间的推移可能会改变。第l 时间信源输出什么符号，不但与前一（l -1）时刻信源所处的状态和所输出的符号有关，而且一直延续到与信源初始所处的状态和所输出的符号有关。一般马尔可夫信源的信息熵是其平均符号熵的极限值，它的表达式就是： 121()lim ()N N H H X H X X X N ∞∞→∞== . 二．平均互信息信道的任务是以信号方式传输信息和存储信息的。我们知道信源输出的是携带着信息的消息。消息必须要转换成能在信道中传输或存储的信号，然后通过信道传送到收信者。并且认为噪声或干扰主要从信道中引入。信道根据用户的多少，可以分为两端信道，多端信道。根据信道输入端和输出端的关联，可以分为无反馈信道，反馈信道。根据信道的参数与时间的关系信道可以分为固定参数信道，时变参数信道。根据输入和输出信号的统计特性可以分为离散信道，连续信道，半离散或半连续信道和波形信道。为了能够引入平均互信息量的定义，首先要看一下单符号离散信道的数学模型，在这种信道中，输出变量和输入变量的传递概率关系： (|)(|)(|)(1,2,,;1,2,,)j i j i P y x P y b x a P b a i r j s ====== 传递概率所表达的意思是，在信道当输入符号为a ，信道的输出端收到b 的概率。我们知道，信道输入信源X 的熵是表明接收端收到符号之前信源的平均不确定性，可以称为先验熵。如果信道中无干扰噪声，信道输出符号与输出符号一一对应，那么，接受到传送过来的符号就消除了对发送符号的先验不确定性。但是我们实际的生活中一般信道中有干扰存在，接收到输出后对发送的是什么符号仍有不确定性。表示在输出端收到输出变量Y 的符号后，对于输入端的变量X 尚存在的平均不确定性。即信道疑义度： ,1(|)()log (|)X Y H X Y P xy P x y =∑ 这个信道的疑义度是由于干扰噪声引起的。前面我们看到了输出端接收到输出符号前关于变量X 的先验熵，以及接收到输出符号后关于输入变量X 的平均不确定性，通过信道传输消除了一定的不确定性，获得了一定的信息。那么定义单符号信道的平均互信息量 (;)()(|)I X Y H X H X Y =-