信息论与编码第5章(2)
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=61得到的信息量 =)(1loga p =6log = bit (2) 可能的唯一，为 {6，6})(b p =361得到的信息量=)(1logb 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=)(1loga p =!52log = bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log 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 。
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= bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6= 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 = 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 = bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H = bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =+= bit设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。
信息论与编码技术》实验教案
信息论与编码技术实验教案第一章：信息论基础1.1 信息的概念与度量介绍信息的基本概念，信息源的随机性，信息的不确定性。
讲解信息的度量方法，如香农熵、相对熵等。
1.2 信道模型与容量介绍信道的概念，信道的传输特性，信道的噪声模型。
讲解信道的容量及其计算方法，如单符号信道、多符号信道等。
第二章：信源编码与压缩2.1 信源编码的基本概念介绍信源编码的定义、目的和方法。
讲解信源编码的基本原理，如冗余度、平均冗余度等。
2.2 压缩算法与性能评价介绍无损压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码等。
讲解有损压缩算法，如JPEG、MP3等。
分析各种压缩算法的性能评价指标，如压缩比、重建误差等。
第三章：信道编码与错误控制3.1 信道编码的基本概念介绍信道编码的定义、目的和方法。
讲解信道编码的基本原理，如纠错码、检错码等。
3.2 常见信道编码技术介绍常用的信道编码技术，如卷积码、汉明码、奇偶校验等。
分析各种信道编码技术的性能，如误码率、编码效率等。
第四章：数字基带传输4.1 数字基带信号与基带传输介绍数字基带信号的概念，数字基带信号的传输特性。
讲解数字基带信号的传输方法，如无编码调制、编码调制等。
4.2 基带传输系统的性能分析分析基带传输系统的性能指标，如误码率、传输速率等。
讲解基带传输系统的优化方法，如滤波器设计、信号调制等。
第五章：信号检测与接收5.1 信号检测的基本概念介绍信号检测的定义、目的和方法。
讲解信号检测的基本原理，如最大后验概率准则、贝叶斯准则等。
5.2 信号接收与性能分析分析信号接收的方法，如同步接收、异步接收等。
讲解信号接收性能的评价指标，如信噪比、误码率等。
第六章：卷积编码与Viterbi算法6.1 卷积编码的基本原理介绍卷积编码的定义、结构及其多项式。
讲解卷积编码的编码过程，包括初始状态、状态转移和输出计算。
6.2 Viterbi算法及其应用介绍Viterbi算法的原理，算法的基本步骤和性能。
讲解Viterbi算法在卷积编码解码中的应用，包括路径度量和状态估计。
信息论与编码第五章习题参考答案
5.1某离散无记忆信源的概率空间为采用香农码和费诺码对该信源进行二进制变长编码，写出编码输出码字，并且求出平均码长和编码效率。
解：计算相应的自信息量1)()(11=-=a lbp a I 比特 2)()(22=-=a lbp a I 比特 3)()(313=-=a lbp a I 比特 4)()(44=-=a lbp a I 比特 5)()(55=-=a lbp a I 比特 6)()(66=-=a lbp a I 比特 7)()(77=-=a lbp a I 比特 7)()(77=-=a lbp a I 比特根据香农码编码方法确定码长1)()(+<≤i i i a I l a I平均码长984375.164/6317128/17128/1664/1532/1416/138/124/112/1L 1=+=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=由于每个符号的码长等于自信息量，所以编码效率为1。
费罗马编码过程5.2某离散无记忆信源的概率空间为使用费罗码对该信源的扩展信源进行二进制变长编码，(1) 扩展信源长度，写出编码码字，计算平均码长和编码效率。
(2) 扩展信源长度，写出编码码字，计算平均码长和编码效率。
(3) 扩展信源长度，写出编码码字，计算平均码长和编码效率，并且与(1)的结果进行比较。
解：信息熵811.025.025.075.075.0)(=--=lb lb X H 比特/符号 （1）平均码长11=L 比特/符号编码效率为%1.81X)（H 11==L η（2）平均码长为84375.0）3161316321631169（212=⨯+⨯+⨯+⨯=L 比特/符号 编码效率%9684375.0811.0X)（H 22===L η（3）当N=4时，序列码长309.3725617256362563352569442569242562732562732256814=⨯+⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯+⨯+⨯⨯+⨯=L平均码长827.04309.34==L %1.98827.0811.0X)（H 43===L η可见，随着信源扩展长度的增加，平均码长逐渐逼近熵，编码效率也逐渐提高。
信息论基础第五章课后答案
5.1设有信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛01.01.015.017.018.019.02.0)(7654321a a a a a a a X P X （1）求信源熵H(X)（2）编二进制香农码（3）计算其平均码长及编码效率解：(1)H(X)=-)(log )(21i ni i a p a p ∑=H(X)=-0.2log 20.2-0.19log 20.19-0.18log 20.18-0.17log 20.17-0.15log 20.15-0.log 20.1-0.01log 20.01H(X)=2.61(bit/sign)(2)ia i P(ai)jP(aj)ki码字a 001a 10.210.0030002a 20.1920.2030013a 30.1830.3930114a 40.1740.5731005a 50.1550.7431016a 60.160.89411107a 70.0170.9971111110（3）平均码长：-k =3*0.2+3*0.19+3*0.18+3*0.17+3*0.15+4*0.1+7*0.01=3.14(bit/sign)编码效率：η=R X H )(=-KX H )(=14.361.2=83.1%5.2对习题5.1的信源二进制费诺码，计算器编码效率。
⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛0.01 0.1 0.15 0.17 0.18 0.19 2.0 )(7654321a a a a a a a X P X 解：Xi)(i X P 编码码字ik 1X 0.2000022X 0.191001033X 0.18101134X 0.17101025X 0.151011036X 0.110111047X 0.01111114%2.9574.2609.2)()(74.2 01.0.041.0415.0317.0218.0319.032.02 )(/bit 609.2)(1.5=====⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯===∑KX H R X H X p k K sign X H ii i η已知由5.3、对信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛01.01.015.017.018.019.02.0)(7654321x x x x x x x X P X 编二进制和三进制赫夫曼码，计算各自的平均码长和编码效率。
《信息论与编码理论》(王育民李晖梁传甲)课后习题问题详解高等教育出版社
信息论与编码理论习题解第二章-信息量和熵2.1解: 平均每个符号长为:1544.0312.032=⨯+⨯秒 每个符号的熵为9183.03log 3123log 32=⨯+⨯比特/符号所以信息速率为444.34159183.0=⨯比特/秒2.2 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2.3 解:(a)一对骰子总点数为7的概率是366 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361 所以得到的信息量为 17.5361log 2= 比特 2.4 解: (a)任一特定排列的概率为!521,所以给出的信息量为 58.225!521log 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13521313521344!13C A =⨯所以得到的信息量为 21.134log 1313522=C 比特.2.5 解:易证每次出现i 点的概率为21i,所以比特比特比特比特比特比特比特398.221log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i ii x I i2.6 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-=3.822 比特 2.7 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，由此得比特比特比特)01(log )01()0()00(log )00()0()(8113.04log 4134log 43)()(02698.04110435log 104354310469log 10469)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(104352513/41)522121()0(/)1())11()1,10()10()1,00(()01(104692513/43)104109101()0(/)0())01()0,10()00()0,00(()00()(4512.04185log 854383log 83)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(8551/4121)0(/)1()10()01(8351/43101)0(/)0()00()00()(,251225131)1(,2513100405451)10()1()00()0()0(,54511)1(,51101432141)10()1()00()0()0(,41)1(,43)0(222222222222+=====+=======+==+======+========⨯⨯+========+=========⨯⨯+========+=========+======+========⨯=========⨯=========-===⨯+====+======-===⨯+⨯====+=========x y p x y p x p x y p x y p x p X Y H X H c x p z x p z x p x p z x p z x p z X I z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p b x p y x p y x p x p y x p y x p y X I y p x p x y p y x p y p x p x y p y x p a z p y z p y p y z p y p z p y p x y p x p x y p x p y p x p x p2.8 解:令{}{}R F T Y B A X ,,,,==，则比特得令同理03645.0)()(5.0,02.03.0)2.05.0(log 2.0)()2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0(5.0log 5.03.0log 3.0)5log )1(2.02log )1(5.0log )1(3.05log 2.0log 3.02log 5.0(2.0log 2.0)2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0()()();()(2.0)(,2.05.0)(2.03.0)1(3.05.0)()()()()(5.0max 2'2222223102231022222==∴==+-=---++-+=-+-+-+++-----++-=-===-=+=-⨯+=+==p p I p I p pp p I p p p p p p p p p p p p p p X Y H Y H Y X I p I R P p F P pp p B P B T P A P A T P T P2.9 & 2.12解:令X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= 6log 2 比特 H(X)= H(X 1) = 6log 2 =2.585比特 H(Y)= H(X 2+X 3)=6log 61)536log 365436log 364336log 363236log 36236log 361(2222222+++++ = 3.2744比特 H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=)27216log 2162725216log 2162521216log 2162115216log 2161510216log 216106216log 21663216log 2163216log 2161(222222222++++++= 3.5993比特 所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特 H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744比特 H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X) = 2.585-3.2744+2.585 =1.8955比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY) =1.8955+2.585 =4.4805比特 I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y) =H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143比特 I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744 =0.3249比特 I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY) =H(Z)-H(Z/Y)=1.0143比特 I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY) = H(X 2+X 3)-H(X 3) =3.2744-2.585 =0.6894比特 I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY) =H(Z/Y)-H(Z/Y) =02.10 解:设系统输出10个数字X 等概,接收数字为Y,显然101)(101)()()(919===∑∑==i j p i j p i Q j w i iH(Y)=log10比特奇奇奇奇偶18log 81101452log 211015)(log)()()(log )()(0)(log ),()(log ),()(22,2222=⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=--=--=∑∑∑∑∑∑∑≠====x y p x y p x p x x p x x p x p x y p y x p x y p y x p X Y H x y x i y x y x所以I(X;Y)= 3219.2110log 2=-比特2.11 解:（a ）接收前一个数字为0的概率 2180)0()()0(==∑=i i i u p u q wbits p pw u p u I )1(log 11log )0()0(log )0;(2212121-+=-==（b ）同理 418)00()()00(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 22)1(log )00()00(log )00;(24122121-+=-== （c ）同理 818)000()()000(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 33)1(log )000()000(log )000;(28132121-+=-== （d ）同理 ))1(6)1(()0000()()0000(4226818p p p p u p u q w ii i+-+-==∑=bitsp p p p p p p p p p w u p u I 42264242268142121)1(6)1()1(8log ))1(6)1(()1(log )0000()0000(log )0000;(+-+--=+-+--==2.12 解:见2.9 2.13 解: (b))/()/()/(1log)()/(1log)()/()/(1log)()/(1log)()/(XY Z H X Y H xy z p xyz p x y p xyz p xy z p x y p xyz p x yz p xyz p X YZ H x y z xyzxyzxyz+=+===∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑(c))/()/(1log)/()()/(1log)/()()/(X Z H x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p XY Z H xyzxyz=≤=∑∑∑∑∑∑（由第二基本不等式） 或)1)/()/((log )/()()/()/(log)/()()/(1log)/()()/(1log)/()()/()/(=-⨯≤=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑xy z p x z p e xy z p xy p xy z p x z p xy z p xy p x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p X Z H XY Z H xyzxyzxyzxyz（由第一基本不等式）所以)/()/(X Z H XY Z H ≤(a))/()/()/()/()/(X YZ H XY Z H X Y H X Z H X Y H =+≥+等号成立的条件为)/()/(x z p xy z p =,对所有Z z Y y X x ∈∈∈,,,即在给定X 条件下Y 与Z 相互独立。
信息论与编码第5章
信息论与编码第5章第五章信源编码（第⼗讲）（2课时）主要内容：（1）编码的定义（2）⽆失真信源编码重点：定长编码定理、变长编码定理、最佳变长编码。
难点：定长编码定理、哈夫曼编码⽅法。
作业：5。
2，5。
4，5。
6；说明：本堂课推导内容较多，枯燥平淡，不易激发学⽣兴趣，要注意多讨论⽤途。
另外，注意，解题⽅法。
多加⼀些内容丰富知识和理解。
通信的实质是信息的传输。
⽽⾼速度、⾼质量地传送信息是信息传输的基本问题。
将信源信息通过信道传送给信宿，怎样才能做到尽可能不失真⽽⼜快速呢？这就需要解决两个问题：第⼀，在不失真或允许⼀定失真的条件下，如何⽤尽可能少的符号来传送信源信息；第⼆，在信道受⼲扰的情况下，如何增加信号的抗⼲扰能⼒，同时⼜使得信息传输率最⼤。
为了解决这两个问题，就要引⼊信源编码和信道编码。
⼀般来说，提⾼抗⼲扰能⼒（降低失真或错误概率）往往是以降低信息传输率为代价的；反之，要提⾼信息传输率常常⼜会使抗⼲扰能⼒减弱。
⼆者是有⽭盾的。
然⽽在信息论的编码定理中，已从理论上证明，⾄少存在某种最佳的编码或信息处理⽅法，能够解决上述⽭盾，做到既可靠⼜有效地传输信息。
这些结论对各种通信系统的设计和估价具有重⼤的理论指导意义。
§3.1 编码的定义编码实质上是对信源的原始符号按⼀定的数学规则进⾏的⼀种变换。
讨论⽆失真信源编码，可以不考虑⼲扰问题，所以它的数学描述⽐较简单。
图 3.1是⼀个信源编码器，它的输⼊是信源符号},,, {21q s s s S =，同时存在另⼀符号},,,{21r x x x X =，⼀般来说，元素xj 是适合信道传输的，称为码符号（或者码元）。
编码器的功能就是将信源符号集中的符号s i （或者长为N 的信源符号序列）变换成由x j (j=1,2,3,…r)组成的长度为l i 的⼀⼀对应的序列。
输出的码符号序列称为码字，长度l i 称为码字长度或简称码长。
可见，编码就是从信源符号到码符号的⼀种映射。
《信息论与编码》第5章哈夫曼编码
什么是哈夫曼编码方法
1952年由美国计算机科学家戴维· 哈夫曼先生提出 是一种数据压缩技术 该方法依据字符出现的概率进行编码 ，其基本思想为： 出现概率高的字符使用较短的编码 出现概率低的则使用较长的编码 使编码之后的码字的平均长度最短
哈夫曼编码方法
哈夫曼编码方法包含两个过程
哈夫曼编码方法包含两个过程
编码过程和译码过程
编码过程 译码过程
构建哈夫曼树 CreatHT（W，&HT）
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼译码 HuffmanDecod（HT，CC，W，&OC）
输入的是哈夫曼树HT、代码报文CC和字符频度表W 输出的是原码报文OC
OC
输出OC 到哈夫曼译码系统之外 返回开头
字母a的编码为110 字母n的编码为111
1
4 n
因此，在电文中出现频率 高的字母的编码相对短， 而出现频率低的字母的编 码相对长
111 字符编码表HC=((d,0),(i,10),(a,110),(n,111))
哈夫曼编码过程演示
编码 A1 A2 A3 0.23 0.21 0.18
1
0 1 0 1 0.10 0
编码过程和译码过程
编码过程
构建哈夫曼树 CreatHT（W，&HT）
输入是字符频度表W
表中记录的是原码报文中出现的不同符号个数和频率
输出是哈夫曼树HT
进行哈夫曼编码 HuffmanCoding（HT，&HC）
输入是哈夫曼树HT 输出是字符编码表HC
信息论基础与编码(第五章)
5-1 有一信源，它有六种可能的输出，其概率分布如下表所示，表中给出了对应的六种编码12345C C C C C 、、、、和6C 。
（1） 求这些码中哪些是唯一可译码； （2） 求哪些是非延长码（即时码）；（3） 对所有唯一可译码求出其平均码长。
解：（1(2)1,3,6是即时码。
5-2证明若存在一个码长为12,,,q l l l ⋅⋅⋅的唯一可译码，则一定存在具有相同码长的即时码。
证明：由定理可知若存在一个码长为Lq L L ,,2,1 的唯一可译码，则必定满足kraft 不等式∑=-qi l ir1≤1。
由定理44⋅可知若码长满足kraft 不等式，则一定存在这样码长的即时码。
所以若存在码长Lq L L ,,2,1 的唯一可译码，则一定存在具有相同码长P （y=0）的即时码。
5-3设信源126126()s s s S p p p P s ⋅⋅⋅⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⋅⋅⋅⎣⎦⎣⎦，611i i p ==∑。
将此信源编码成为r 元唯一可译变长码（即码符号集12{,,,}r X x x x =⋅⋅⋅），其对应的码长为（126,,,l l l ⋅⋅⋅）=（1，1，2，3，2，3），求r 值的最小下限。
解：要将此信源编码成为 r 元唯一可译变长码，其码字对应的码长（l 1 ,l 2 ,l 3, l 4,l 5, l 6）=(1,1,2,3,2,3) 必须满足克拉夫特不等式，即132321161≤+++++=------=-∑r r r r r r ri li所以要满足122232≤++r r r ，其中 r 是大于或等于1的正整数。
可见，当r=1时，不能满足Kraft 不等式。
当r=2, 1824222>++，不能满足Kraft 。
当r=3,127262729232<=++，满足Kraft 。
所以，求得r 的最大值下限值等于3。
5-4设某城市有805门公务和60000门居民。
作为系统工程师，你需要为这些用户分配。
信息论与编码第五章课后习题答案
第五章课后习题【5.1】某信源按43)0(=P ，41)1(=P 的概率产生统计独立的二元序列。
（1）试求0N ，使当0N N >时有01.005.0)()(≤≥−S H N I P i α 式中，)(S H 是信源的熵。
（2）试求当0N N =时典型序列集N G ε中含有的信源序列个数。
解：（1）该信源的信源熵为811.0)(log )()(=−=∑i i s p s p S H 比特/符号自信息的方差为4715.0811.04log 4134log 43)()]([)]([22222=−+=−=S H s I E s I D i i 根据等长码编码定理，我们知道δεα−≤≥−1)()(S H N I P i 根据给定条件可知，05.0=ε，99.0=δ。
而[]2)(εδN s I D i =因此[]5.19099.0*05.04715.0)(220==≥δεi s I D N 取1910=N 。
（2）ε典型序列中信源序列个数取值范围为：])([])([22)1(εεεδ+−<<−S H N N S H N G代入上述数值得451.164351.1452201.0<<×N G ε【5.2】有一信源，它有六个可能的输出，其概率分布如下表所示，表中给出了对应的码A 、B 、C 、D 、E 和F 。
表5.2消息 )(i a P A B C D E F 1a 1/2 000 0 0 0 0 0 2a 1/4 001 01 10 10 10 100 3a 1/16 010 011 110 110 1100 101 4a 1/16 011 0111 1110 1110 1101 110 5a 1/16 100 01111 11110 1011 1110 111 6a1/1610101111111111011011111011（1） 求这些码中哪些是惟一可译码； （2） 求哪些码是非延长码（即时码）； （3） 求对所有惟一可译码求出其平均码长L 。
《信息论与编码》课程教学大纲
《信息论与编码》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16052603课程名称：信息论与编码英文名称：Information Theory and Coding课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:信息与计算科学考核方式：考试先修课程：数学分析、高等代数、概率论二、课程简介《信息论与编码》是信息科学类专业本科生必修的专业理论课程。
通过本课程的学习，学生将了解和掌握信息度量和信道容量的基本概念、信源和信道特性、编码理论等，为以后深入学习信息与通信类课程、为将来从事信息处理方面的实际工作打下基础。
本课程的主要内容包括：信息的度量、信源和信源熵、信道及信道容量、无失真信源编码、有噪信道编码等。
Information Theory and Coding is a compulsory professional theory course for undergraduates in information science. Through this course, students will understand and master the basic concepts of information measurement and channel capacity, source and channel characteristics, coding theory, etc., lay the foundation for the future in-depth study of information and communication courses, for the future to engage in information processing in the actual work.The main contents of this course include: information measurement, source and source entropy, channel and channel capacity, distortion-free source coding, noisy channel coding, etc。
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2.48
3
011
a4
0.17
0.57
2.56
3
100
a5
0.15
0.74
2.743101 Nhomakorabeaa6
0.10
0.89
3.34
4
1110
a7
0.01
0.99
6.66
7
1111110
10
香农编码
• 由上表可以看出，一共有5个三位的代码组，各代 码组之间至少有一位数字不相同，故是唯一可译码。 还可以判断出，这7个代码组都属于即时码。
相等。如编二进制码就分成两组,编m进制码就分成 m组。 给每一组分配一位码元。 将每一分组再按同样原则划分,重复步骤2和3,直至概 率不再可分为止。
13
费诺编码
xi
符号概 率
x1
0.32
0
编码 0
码字 00
码长 2
x2
0.22
1
01
2
x3
0.18
0
10
2
x4
0.16
1
0
110
3
x5
0.08
1
0
的码字总是0、00、000、0…0的式样； ✓ 码字集合是唯一的，且为即时码； ✓ 先有码长再有码字； ✓ 对于一些信源，编码效率不高，冗余度稍大，因此
其实用性受到较大限制。
12
费诺编码
费诺编码属于概率匹配编码 。
编码步骤如下： 将概率按从大到小的顺序排列,令
p(x1)≥ p(x2)≥…≥ p(xn) 按编码进制数将概率分组,使每组概率尽可能接近或
15
哈夫曼编码
哈夫曼编码也是用码树来分配各符号的码字。 哈夫曼(Huffman)编码是一种效率比较高的变长无失
真信源编码方法。 霍夫曼编码及其变种，在压缩编码领域中应用的非常广泛
数字图像：JPEG 运动图像：MPEG2、H.261、H.263
16
哈夫曼编码
哈夫曼编码的步骤如下：
1110
4
x6
0.04
1
1
1111
4
14
结论
➢ 费诺编码特点： ✓ 概率大，则分解的次数小；概率小, 则分解的次数多。
这符合最佳编码原则。 ✓ 码字集合是唯一的。 ✓ 分解完了，码字出来了，码长也有了。 ✓ 因此，费诺编码方法又称为子集分解法。 ✓ 费诺编码方法比较适合于每次分组概率都很接近的信
源，特别是对每次分组概率都相等的信源进行编码时， 可达到理想的编码效率。 ➢r 元费诺码: 前面讨论的费诺码是二元费诺码，对r元费诺码， 与二元费诺码编码方法相同，只是每次分组时应将符号分成概 率分布接近的r个组。
信源编码
1
无失真信源编码
X
Y
信源
信源编码器
信道
L长序列
码表
K长码字
实现无失真的信源编码,要求: 信源符号X1 X2…Xl …XL 是一一对应的
码字Y1 Y2…Yk… YK
能够无失真或无差错地从Y恢复X,也就是能正确地进行反 变换或译码 ; 传送Y时所需要的信息率最小
信息率最小就是找到一种编码方式使
_
K
KL
log m
1 log M
最小
L
L
2
定长编码定理
定长编码定理：
由L个符号组成的、每个符号的熵为HL(X)的无记忆 平稳信源符号序列X1…Xl…XL,可用 KL个符号 Y1…Yk…YKL(每个符号有m种可能值)进行定长编码。
KL L
log
m
H L (X)
则当L足够大时,必可使译码差错小于δ;反之,当
香农第一定理指出,选择每个码字的长度Ki满足下式：
或: －log2 p(xi)≤ Ki <－log2 p(xi)+1 就可以得到这种码。 这种编码方法称为香农编码
8
香农编码
二进制香农码的编码步骤如下： ⑴将信源符号按概率从大到小的顺序排列, p1≥ p2≥…≥ pn ⑵确定满足下列不等式的整数Ki, －log2 pi ≤ Ki <－log2 pi+1 ⑶计算第i个码字的累加概率，
2 (X)
L
2
信源序列的自信息方差
2(X) E{[I(xi) H(X)]2}
5
变长编码定理
单个符号变长编码定理：
若一离散无记忆信源的符号熵为H(X),每个信源符号用m进 制码元进行变长编码,一定存在一种无失真编码方法,其码
字平均长度满足下列不等式: H(X) K H(X) 1
log m
⑷将Pi用二进制表示,并取小数点后Ki位作为符号ai的编 码。
9
香农编码
例 有一个信源共有7个符号，其概率及其累加和如下表所示：
信源消息 符号概率 累加概率 logP(ai) 码字长
符号ai P(ai)
Pi
度Ki
码字
a1
0.20
0
2.34
3
000
a2
0.19
0.20
2.41
3
001
a3
0.18
0.39
⑵将定理的条件改写成
KL logm > LHL(X) H(X)
其中：左边：KL长码字所能携带的最大信息， 右边：L长信源序列携带的信息量。
4
定长编码定理
为了衡量编码效果,定义编码效率：
最佳编码效率： HL(X) , >0 HL(X)
对定长编码,若要实现几乎无失真编码,则信源长度
必须满足:
方法：将概率大的信源符号编以短的码字。概率小 的符号编以长的码字，这样使得平均码字长度最短。 主要有：
香农（Shannon） 费诺（Fano） 哈夫曼（Huffma ）
7
香农编码
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,这 是一个很重要的极限定理。
• 平均码长 n K p(xi )ki 3.14 码元/符号 i 1
• 平均信息传输速率
R H (X ) 2.61 0.831 比特 / 码元 K 3.14
11
结论
➢ 香农编码方法特点： ✓ 由于ki总是进一取整，香农编码方法不一定是最佳的； ✓ 由于第一个消息符号的累加概率总是为0，故它对应
KL L
log
m
H L (X)
2
时,译码差错一定是有限值,而当L足够大时,译码几乎 必定出错
3
定长编码定理
⑴当编码器容许的输出信息率,也就是当每个信源符号所必须 输出的码长是
时,只要 K HL(X) ,这种编码器一定可以做到几乎无失真, 也就是收端的译码差错概率接近于零,条件是所取的符号数 L足够大。
log m
离散平稳无记忆序列变长编码定理 对于平均符号熵为HL(X)的离散平稳无记忆信源,必存在一种
无失真编码方法,使平均信息率 K 满足不等式
HL(X) K HL(X)
编码效率的下界： H L(X)
H L(X)
K
H L(X) log m
L
6
5.2.3最佳变长编码
最佳码： 对于某一信源和某一码符号集来说,若有一唯一可 译码,其平均码长小于所有其他唯一可译码的平均 长度。