信息论课程论文汇总
信息论基础与编码课程论文
《信息论基础与编码》课程论文（设计）题目：信息论在图像信号压缩中的应用*名：***学院：电信分院专业：通信工程班级：2012.1学号：**************指导教师：***2014 年12 月27 日目录摘要： (1)引言 (1)1 概述 (1)1.1 信息与信息论 (1)1.2 图像处理 (2)1.2.1 数字图像处理的介绍 (2)1.2.2 数字图像处理的发展 (2)2 图像信号压缩 (4)2.1 图像信号压缩的概念与原理 (4)2.1.1 图像信号压缩的概念 (4)2.1.2 图像信号压缩的原理 (4)2.2 图像信号压缩的分类 (6)2.2.1 按照压缩前及解压后的信息保持程度分类 (6)2.2.2 按照图像压缩的方法原理分类 (7)2.3 压缩技术的性能指标 (8)3 信息论在图像信号压缩中的应用 (9)3.1 无失真图像压缩编码 (10)3.1.2 Huffman编码 (10)3.1.3 算术编码 (12)3.2 有限失真图像压缩编码 (14)3.2.1 基于DCT的图像压缩编码 (14)3.2.2 变换编码 (16)4 总结 (17)参考文献 (19)附录 (20)信息论在图像信号压缩中的应用信息与计算科学专业郑耀涛指导教师杨小翠摘要：本文首先简单介绍了信息、信息论以及图像处理技术，并通过多个实例对图像信号压缩的原理和冗余度问题做出解释。
然后引入图像信号压缩的概念、原理、分类及压缩技术的性能指标。
论文运用Huffman编码以及算术编码方法对图像信号进行编码压缩处理，并比较了两种方法各自的优缺点，体现了信息论在图像信号压缩中的应用。
同时还运用Matlab软件实现了图片压缩，通过对工作区各个数据的分析，求得图片的冗余度等。
此外，本文用有限失真图像压缩编码方法对图片进行处理。
最后，论文介绍了基于DCT的图像压缩编码、变换编码及其它编码。
关键词：信息论；图像信号压缩；应用1引言在社会生活和科研生产活动中，人们随时随地都要接触图像。
用信息论原理指导研讨论文
摘要：教学实践的过程是一个师生之间的双向信息传递过程。
信息论的原理贯穿整个教学过程。
本文应用信息论的基本原理研究教学实践中教师的教和学生的学，具有很强的现实意义。
关键词：信息论；教学实践教学实践的过程就是一个信息传递的过程，是教师和学生之间的双向信息传递过程。
信息论中信息的输入，存储，转换，输出，反馈，控制等过程贯穿整个课堂教学，用信息论的基本原理研究教学实践中教师与学生的关系，具有很强的现实意义。
从信息论的观点看，教材是根据国家的教育发展目标，对于知识信息的选择、改造、组合而来。
在教学过程中，教师和学生的关系是信息交换的关系，教师和学生都是信息的接收者和输出者，都有一个输入（接收）、存储、交换、输出、反馈和控制的过程。
1知识信息的输入知识信息的输入，就是教学过程中教师和学生各自对教材内容的理解和接受。
教学中教师应根据知识的内在联系，确定教学内容，并注意内容的前后照应与迁移。
根据知识的重点、难点确定教学的中心、重心。
对学生施以多样的教学形式，无疑等于开通了丰富多样的信息通道，具体可从如下几方面做起：1.1精心设计开讲。
一个生动、鲜明的开讲篇可以诱发起学生学习的兴趣，使师生情感相通，目标一致，形成课堂上的第一次信息沟通，为教学的展开打下良好的基础。
1.2精心设计板书。
板书是教材信息的高浓缩产物，是教材的思路、教师的教路、学生的学路的有机结合。
板书要语言准确，层次分明，形质兼美。
1.3准确运用语言、语调、表情、姿体动作等传递信息。
教师的语言是一门艺术，准确适度的启发，有声有色的叙述，深浅适宜的评价，都会在学生心灵中产生反响，反之会死水一潭，枯燥无味。
课堂上教师的表情、动作、姿势等体态语言也具有暗示、传达、指挥的作用，无时无刻不在传递着信息。
一个微笑，一个眼神，一个手势，都能给学生以温暖、启发和鼓励。
1.4要提高教师的应变能力。
应变能力在信息反馈中十分重要。
它要求教师对教学过程中出现的突然变化能够随机应变，因势利导，以确保教学目标的实现。
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。
信息科学技术导论论文（合集五篇）
信息科学技术导论论文（合集五篇）第一篇：信息科学技术导论论文信息科学技术导论论文作者：学号：单位：指导老师：摘要：信息是21世纪的支柱，信息将取代物质和能量成为创造财富的重要来源。
我们身边无时无刻都充满了各种信息，正是这些信息，让我们了解了大千世界：国内外时事要闻、各种打折促销、我们想要了解的知识等。
在获取这些信息中，我们使用了很多信息设备，这些设备有的是传统媒介，有的是现代高科技产物。
信息科学技术让我们都生活在地球村之中，足不出户便知晓天下事。
本文介绍了我们日常生活中使用的信息设备和获取的信息，还详细地介绍了信息科学技术对我们的生活和学习产生的影响。
关键词：信息设备教育生活影响1.引言人类社会生活的改变，最终是由社会生产力所决定，当今社会科学技术的第一生产力作用日益凸现，信息科学技术作为现代先进科学技术体系中的前导要素，它所引发的社会信息化则将迅速改变社会的面貌、改变人们的生产方式和生活方式，对社会生活产生巨大影响。
2.生活中的信息生活中充满了信息，当清晨的第一缕阳光撒在我们的脸上，我们看看表，知道了时间，然后拿出手机，看看新闻，了解下国内外发生的大事和各种新闻。
学习工作时看看书，或者坐在电脑前，利用互联网查询相关的资料，学习相关的课程。
在闲暇时，看电影、看电视、听音乐……信息充斥在我们的身边。
现在足不出户，我们就可以通过电视或电脑看到地球另一端发生的事：美国大选、海地地震、冰岛火山喷发等，还可以看到美丽的极光、可爱的北极熊、呆呆的企鹅……美国《商业周刊》这样描述一个普通美国家庭的生活：乔治无须去办公室，他的雇主可以通过计算机网络找到他，乔治悠然自得地收看第六终端的节目。
他的一个孩子在收看500个频道的有线教育电视节目。
他的另一个孩子正在准备人体解剖课程的考试，他轻轻敲打键盘，屏幕上出现了三维立体图案，显示出人体内部器官的运行情况。
他的妻子将一天的销售情况以及将要做的项目全部存入笔记本电脑中，然后，她下达指令，让电脑把办公室的电子信件以及备忘录统统存储起来。
信息论课堂论文
数据压缩可分成两种类型，一种叫做无损压缩，另一种叫做有损压缩。无损 压缩是指使用压缩后的数据进行重构(或者叫做还原，解压缩)，重构后的数据与 原来的数据完全相同； 无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。 一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般 可以把普通文件的数据压缩到原来的 1/2～1/4。 一些常用的无损压缩算法有霍夫 曼(Huffman)算法和 LZW(Lenpel-Ziv & Welch)压缩算法。有损压缩是指使用压缩后 的数据进行重构， 重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料 表达的信息造成误解。
互信息(Mutual Information)是另一有用的信息度量，它是指两个事件集合之 间的相关性。两个事件 X 和 Y 的互信息定义为：
I ( X , Y ) H ( X ) H (Y ) H ( X , Y )
(2)
其中 H(X,Y) 是联合熵(Joint Entropy)，其定义为：
信息论调研报告
摘要: 随着计算机技术、 通信技术和网络技术等信息技术的快速发展，信息技术 已经成为当今社会应用范围最广的高新技术之一。 信息论是信息技术的主要理论 技术基础之一，它的一些基本理论在通信、计算机、网络等工程领域中得到了广 泛的应用。目前，信息论所研究的范畴已经超过了通信及其相近学科，在其他学 科应用也很广泛。本文主要从信息论的概念、发展以及相关应用方面着手，简要 的讲述信息论的在信息技术发展中的重要性以及一些比较重要的应用。 关键词：信息论、数据压缩、信号处理、标签算法
H ( X , Y ) p( x, y) log p( x, y)
互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森χ2 校验有着密切的联系。
《信息论与编码》课程论文
《信息论与编码》课程小结《信息论与编码》课程小结信息论是信息科学的主要理论基础之一，它是在长期通信工程实践和理论基础上发展起来的。
信息论是应用概率论、随机过程和数理统计和近代代数等方法，来研究信息的存储、传输和处理中一般规律的学科。
它的主要目的是提高通信系统的可靠性、有效性和安全性，以便达到系统的最优化。
编码理论与信息论紧密关联，它以信息论基本原理为理论依据，研究编码和译码的理论知识和实现方法。
通过《信息论与编码》课程的学习，得到了以下总结：一、信息论的基本理论体系1948年，香农在贝尔系统技术杂志上发表“通信的数学理论”。
在文中，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。
香农理论的核心是：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，并得出了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。
但从工程观点看，这些定理不是结构性的，不能从定理的结果直接得出实现最优编码的具体方法。
然而，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。
对信息论的研究内容一般有以下三种理解：(1) 狭义信息论，也称经典信息论。
它主要研究信息的测度、信道容量以及信源和信道编码理论等问题。
这部分内容是信息论的基础理论，又称香农基本理论。
(2) 一般信息论，主要是研究信息传输和处理问题。
除了香农理论以外，还包括噪声理论、信号滤波和预测、统计检测与估计理论、调制理论、信息处理理论以及保密理论等。
后一部分内容以美国科学家维纳(N.Wiener)为代表，其中最有贡献的是维纳和苏联科学家柯尔莫哥洛夫。
(3) 广义信息论。
广义信息论不仅包括上述两方面的内容，而且包括所有与信息有关的自然和社会领域，如模式识别、计算机翻译、心理学、遗传学、神经生理学、语言学、语义学甚至包括社会学中有关信息的问题，是新兴的信息科学理论。
信息论论文
信息论论文Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】湖南科技大学课程结课论文《信息论与编码A》学院：信息与电气工程学院专业：班级：学号：姓名：信息论基础摘要：从对信息论的一些基础知识汇总，信息的定义，信息论的发展；还有信源与信息熵，信道与信道容量，编码这些关键知识点做一个系统性的回顾，再结合通信领域的知识进行分析。
关键字：信息论；引言：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。
信息系统就是广义的通信系统，泛指某种信息从一处传送到另一处所需的全部设备所构成的系统。
名称由来：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。
发展简史：信息论是20世纪40年代后期从长期通讯实践中总结出来的一门学科，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。
切略（E.C.Cherry）曾写过一篇早期信息理论史，他从石刻象形文字起，经过中世纪启蒙语言学，直到16世纪吉尔伯特（E.N.Gilbert）等人在电报学方面的工作。
20世纪20年代奈奎斯特（H.Nyquist）和哈特莱（L.V.R.Hartley）最早研究了通信系统传输信息的能力，并试图度量系统的信道容量。
现代信息论开始出现。
1948年克劳德·香农（Claude Shannon）发表的论文“通信的数学理论”是世界上首次将通讯过程建立了数学模型的论文，这篇论文和1949年发表的另一篇论文一起奠定了现代信息论的基础。
由于现代通讯技术飞速发展和其他学科的交叉渗透，信息论的研究已经从香农当年仅限于通信系统的数学理论的狭义范围扩展开来，而成为现在称之为信息科学的庞大体系。
信息的性质：信息有以下性质：客观性、广泛性、完整性、专一性。
信息论课程总结
《信息论与编码》课程总结信息论与编码作为我们的一门所学课程从它的名称我们就可以知道它是由信息论和编码组成，信息论是编码的基础。
也就是说信息论是理论而编码就是我们的实际操作了。
纵观本书可以看出，信息论与编码是一门应用概率论、随机过程和数理统计等方法来研究信息的存储、传输、控制、和利用的一般规律的科学。
可见它与我们大二所学的概率论与数理统计有很大的联系。
从学习我们也可以看出，书中的很多定义和证明都是从概率论角度出发的，从而衍生出信息论。
作为一名信息与计算科学专业的学生，从这个名字就可以看出信息论与编码对我们所学的专业也是挺重要的了。
通常人们公认信息论的奠基人是当代伟大的数学家和美国杰出的科学家香农，他著名的论文《通信的数学理论》是信息论的理论基础，半个世纪以来，以通信理论为核心的经典信息论，正以信息技术为物化手段，向尖端方向发展，并以神奇般的力量把人类推人信息时代。
那么信息论与编码到底是干嘛的呢？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。
所谓可靠性高就是要使信源发出的消息经过新到传输以后，尽可能准确的、不失真的再现在接收端；而所谓有效性高，就是经济效果好，即用经可能少的和尽可能少的设备来传送一定数量的信息；所谓保密性就是隐蔽和保护通信系统中传送的信息，使他只能被授权接受者获取，而不能被未授权者接受和理解；而认证性是指接受者能正确的判断所接受的消息的正确性，验证消息的完整性，而不是伪造的和被修改的。
20世纪中出现了一个很厉害的人！香农!自香农信息论问世以后，信息理论本身得到不断的发展和深化，尤其在这个理论指导下，信息技术也得到飞快的发展。
这又使对信息的研究冲破了香农狭义信息论的范畴，几乎渗透到自然科学与社会科学的所有领域。
从而形成了一门具有划时代意义的新兴学科----信息科学。
所以信息论是信息科学发展的源泉，也是信息科学的基础理论。
随着信息时代的到来，计算机的应用越来越广泛，所以只要涉及信息的存储，传输和处理的问题就要利用香农信息论的理论---无失真通信的传输的速率极限（香农极限），无失真和限失真信源编码理论（数据压缩原理）和信道编码原理（纠错码原理）。
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从通信联合收发优化剖析香农三大定理--“信息论与编码”课程论文课程：信息论与编码指导老师：王忠姓名：秦天柱学号：2012141441420摘要本文立足之点为通信系统的收发联合优化，主要根据一种基于广义的率失真函数的信源编码、信道编码和差错隐藏联合优化的方法对此进行讨论。
并在此基础上，对香农三大定理进行剖析，分析了香农三大定理的内在联系与通信系统理论构建之间的关系。
1 引言随着现代通信技术的发展，通信的重要性不言而喻。
早在二十世纪四十年代初，香农提出三大定理，奠定了通信的数字理论基础。
用户数量也随之增长，传输错误当然也不可避免。
自此，容错恢复编码技术近年来成为无线视频传输研究中的热点。
传统的方法[ 3, 4] 往往假设视频信源是统计平稳的，然后对整个视频序列建立经验的或理论的率失真模型来进行码率分配优化；并且只考虑信源编码和信道编码本身的性能，而没有考虑差错隐藏技术的影响。
本文着重分析了一种针对图像局部区域的信源信道编码以及差错隐藏特性的广义的率失真函数. 这种基于局部广义率失真特性的信源编码,信道编码和差错隐藏的联合优化(以下简称JSCE)有可能取得更好的视频传输效果。
并由此将香农的三大定理（无失真信源编码定理、信道编码定理和限失真信源编码定理）进行剖析，深入研究其内在联系和为通信系统的联合优化提供的理论支撑。
2 通信系统的联合优化2.1 广义的率失真函数在进行无线视频传输的码率优化分配时,我们将信源编解码,信道编解码和差错隐藏联合起来进行考虑.失真因素包括信源的量化误差,信道传输错误而引起的失真,以及差错隐藏的增益优化的目的, 是在一定的码流速率和信道条件下,获得最小的端对端失真.实现这种联合优化, 需要获得每一最小编码单元在一定的码率分我们将之定义为广义, 配方案和信道条件下的端对端的失真期望值的率失真函数, 用D(rs , rc c)表示, 其中rs为信源编码的码率, 单位是比特/ 像素(bpp), rc 为信道编码的效率, c 为信道的状态矩阵,它和所选的信道模型有关.例如,对于加性高斯白噪声(AWGN)信道, 可以用一个的参数, 即信噪比Eb/ N0 来表征信道状态.本文中采用均方误差(MSE)来作为图像失真的度量, 其表达式为:其中M, N 为二维图像的大小, pn , m和 pn , m为发送和接收图像像素的灰度值.广义率失真函数D(rs , rc| c), 可由图像宏块丢失后经差错隐藏后的失真dL 和量化误差引起的失真dQ 加权得到, 如下式:D(rs , rc|c)=Pe(rs , rc|c)dL +(1-Pe(rs , rc|c))dQ(rs)其中, Pe(rs , rc c)为宏块的丢失概率, 它和信源信道的码率分配rs , rc , 以及信道编码的性能有关.式(2)表明, 在相同的信道和信道编码条件下, 决定广义率失真特性的参数为dQ(rs)和dL .由于量化电平是离散的, 所以dQ(rs)是一组离散的点;同时我们可以认为dL是信源编码的码率为0, 但经过差错隐藏之后的失真.进一步, 我们构造由归一化后的不同量化电平下的失真和码率组成的特征矢量: Vdr = ( d 0 , rs0),( d 1 , rs1), … ,( dN , rsN)」其中:di =di/ dmax , rsN=rsi/ rs max , i =0, 1 , … , Ndmax和rsmax为所允许的最大失真和最大的信源编码速率则两矢量之间的度量可定义为:′N(( di - dΣ= ‖dr ′ Vdr -V‖dr)=′dr -d(Vdr , Vi)2+( rsi - r′Si)2) 1/2根据上式所定义的广义率失真函数和其特征矢量, 就可以获得对最小视频编码单元的信源编码、信道编码和差错隐藏率失真特性的有效描述, 从而可以利用它来进行码率分配优化, 以获得最小的端对端失真。
2.2 信源编码、信道编码和差错隐藏的联合优化算法为降低运算复杂度, 可以在优化前将具有相同广义率失真特性的.图像宏块合并, 从而使得优化单元的数目控制在可接受的范围之内.假设合并后的区域控制在N0 以内, 则合并算法如下:(1)设定dr-d门限值T 的初始值为T0 .(2)选取一尚未合并的宏块bi , 并将之合并到新的区域Rl .如果所有宏块均已合并, 转入(4).(3)对于尚未合并的宏块bj , 其率失真矢量为V′dr , 如果对区域Rl 中的任何一个宏块bi , 都满足:dr-d(Vdr , V′dr)<T (7)则将宏块bj 归为区域Rl .其中Vdr为bi 的率失真矢量.否则, 转(2).(4)如果合并后的区域数目N >N0 , 则将T 增加ΔT, 转入式(2)重新开始.采用以上算法, 每帧图像被分割为若干区域, 而属于同一区域的图像宏块具有相近的广义率失真特性, 从而可以采用针对整个图像序列的码率优化分配可以分解为两步.首先是对所有的区域, 在给定: 获得其最佳的码率分配方案, 的总码率下其中Kl 为该区域中MDU 的数目, rs , l , rc, l 满足:rs , l/ rc , l =rs +c , lrs +c , l是分配给该区域每一MDU 的总码率.然后将总码率在图像的各区域上进行优化分配,总码率满足:其中rs+c为信道可以传输的总码率, K 为总的最小编码单元的数目。
针对无线视频序列的有效和可靠传输, 本文提出了一种基于广义率失真函数的信源编码, 信道编码和差错隐藏的联合优化算法.仿真结果表明, 由于这种广义率失真函数综合反映了图像每一区域对量化电平和信道误码的失真敏感程度,因此它可以比传统的以整幅图像或以整个图像序列来进行码率联合优化的方法取得更好的效果，对通信系统的收、发联合优化有着非常重要的作用。
3 香农三大定理3.1 香农第一定理设离散无记忆信源X包含N个符号{x1,x2,…,xi,..,xN}，信源发其中个不同的符号序列消息，N^k则此信源可发出重符号序列，K出第j个符号序列消息的出现概率为PKj，其信源编码后所得的二进制代码组长度为Bj，代码组的平均长度B为B=PK1B1+PK2B2+…+PN^kBN^k当K趋于无限大时，B和H(X)之间的关系为B/K=H(X)(K趋近无穷）香农第一定理又称为无失真信源编码定理或变长码信源编码定理。
香农第一定理的意义：将原始信源符号转化为新的码符号，使码符号尽量服从等概分布，从而每个码符号所携带的信息量达到最大，进而可以用尽量少的码符号传输信源信息。
3.2香农第二定理有噪信道编码定理。
当信道的信息传输率不超过信道容量时，采用合适的信道编码方法可以实现任意高的传输可靠性，但若信息传输率超过了信道容量，就不可能实现可靠的传输。
设某信道有r个输入符号，s个输出符号，信道容量为C，当信道的信息传输率R<C，码长N足够长时，总可以在输入的集合中(含有r^N 个长度为N的码符号序列)，找到M （(M<=2^(N(C-a)))，a为任意小的正数)个码字，分别代表M个等可能性的消息，组成一个码以及相应的译码规则,使信道输出端的最小平均错误译码概率Pmin达到任意小。
公式：）表示。
dB为信噪比，通常用分贝（S/N为信道带宽；B注：3.3 香农第三定理保真度准则下的信源编码定理，或称有损信源编码定理。
只要码使编码后的信息传输率略大于长足够长，总可以找到一种信源编码，D'<=D。
率失真函数，而码的平均失真度不大于给定的允许失真度，即为一离散无记忆信源的信息率失真函数，并且选定有限的失设R(D)，以及任a>0D>=0，和任意小的真函数，对于任意允许平均失真度，其码字个数为W意足够长的码长N，则一定存在一种信源编码失真度D'(W)<=D+a。
M<=EXP{N[R(D)+a]}，而编码后码的平均 3.4 香农三大定理的内在联系对于信源来说，都希望把所有的信息毫无保留地传送到接收端，就要求信源消息与码序列一即实现无失真传送。
要做到无失真传送，只要码字传输的一对应，即每个信源消息可以译成唯一的一个码字。
无失真编码总可实现几乎无失真编码。
信息大于信源携带的信息量，以使信息能够在信道定理实现在信源处对需要发送的信息进行处理，较好的传输。
对于信道来说，信道容量是一个临界值，只要信息传输率不超过若有一离散无记忆平稳信道，这个值，信道传输就几乎不会产生失真。
总可以找，只要待传送的信息率B<C,C其容量为，输入序列长度为L的正Pe小于任意大于0足够长时，译码差错概率到一种编码，当L 数。
由此可知，信道编码的作用是保证信息在信道的可靠传输。
保真度准则下的信源编码定理，或称有损信源编码定理。
只要码使编码后的信息传输率略大于总可以找到一种信源编码，长足够长，率失真函数，而码的平均失真度不大于给定的允许失真度。
香农三大定律虽然都是理想编码方式，但三者结合起来就构成了现代信息论的基础理论，三大理论之间相辅相成，相互联系，为现代通信数字理论的发展做出了巨大的贡献。
结束语随着现代数字通信的发展，对通信系统的要求越来越高。
如何高质量的传送信息是人们研究的主要问题，香农三大定理是其主要理论支撑。
正如本文所提到的，信源编码、信道编码和差错隐藏的联合优化算法为人们提供的新颖的想法，把信源编码和信道编码结合起来实现通信系统的收发最优化！由此可见，香农三大定理在通信中发挥着重要的作用参考文献：[1] J Hagenauer.Rate-compatible punctured convolutional codes (RCPC)and their appli cations [ J] .IEEE Trans .Commun ., 1988 , 36(4):389-400 .[2] M Bystrom , et bined source-channel coding schemes for videotransmi ssion over an additive white Gaussian noise channel [ J] .IEEE J .Select .Areas Commun ., 1998 ,18(6):332 -337 .[3] 陈运信息论与编码（第2版）.北京：电子工业出版社，2007.9[4] 唐焕文，秦学志.实用最优化方法[M].大连：大连理工大学出版2007,3社，。