信息论理论基础_3(1007).

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信息论理论基础

信息论理论基础
i 1 M i j 1
N
M
j
) 1, p( xi | y j ) 1,
i 1 N
N
p( y
j 1
N
j
| xi ) 1, p( xi , y j ) 1
j 1 i 1
M j
M
(3)
p( x , y
i 1 i
) p( y j ), p( xi , y j ) p( xi )
H(x) 1
p 0
2013-10-26
1/2
1
22
3. 熵函数的性质
(1) 非负性 H(x) ≥0
H ( x ) - p( xi ) log p ( xi )
i 1 N
由于 0≤p(xi)≤1 所以 log p(xi) ≤0 因此有 H(x)≥0 (2) 对称性
H ( p1 , p2 ,... pn ) H ( pn , p1 , p2 ,... pn1 )
H (0.99, 0.1) H (0.5, 0.5)
H (0.25, 0.25, 0.25, 0.25)
H (0.99,0.01) H (0.5,0.5) H (0.25,0.25,0.25,0.25)
(1) 不确定程度与信源概率空间有关; (2) 若状态数相同,等概分布时不确定程度最大; (3) 等概分布时,状态数越多则不确定程度越大。
2.不确定性的度量——不确定程度
不确定程度可以直观理解为猜测某些随机事件的 难易程度。 【例】布袋中有100个小球,大小、重量、手感完 全相同,但颜色不同。从布袋中任取一球,猜测 其颜色。 A. 99个红球,1个白球; B. 50个红球,50个白球; C. 25个红球,25个白球,25个黑球,25个黄球。

信息论基础知识

信息论基础知识

信息论基础知识在当今这个信息爆炸的时代,信息论作为一门重要的学科,为我们理解、处理和传输信息提供了坚实的理论基础。

信息论并非是一个遥不可及的高深概念,而是与我们的日常生活和现代科技的发展息息相关。

接下来,让我们一同走进信息论的世界,揭开它神秘的面纱。

信息是什么?这似乎是一个简单却又难以精确回答的问题。

从最直观的角度来看,信息就是能够消除不确定性的东西。

比如,当我们不知道明天的天气如何,而天气预报告诉我们明天是晴天,这一消息就消除了我们对明天天气的不确定性,这就是信息。

那么信息论又是什么呢?信息论是一门研究信息的量化、存储、传输和处理的学科。

它由克劳德·香农在 20 世纪 40 年代创立,为现代通信、计算机科学、统计学等众多领域的发展奠定了基础。

在信息论中,有几个关键的概念是我们需要了解的。

首先是“熵”。

熵这个概念听起来可能有些抽象,但其实可以把它理解为信息的混乱程度或者不确定性。

比如说,一个完全随机的字符串,其中每个字符的出现都是完全不确定的,它的熵就很高;而一个有规律、可预测的字符串,其熵就相对较低。

信息的度量是信息论中的一个重要内容。

香农提出了用“比特”(bit)作为信息的基本度量单位。

一个比特可以表示两种可能的状态(0 或1)。

如果一个事件有8 种等可能的结果,那么要确定这个事件的结果,就需要 3 个比特的信息(因为 2³= 8)。

信息的传输是信息论关注的另一个重要方面。

在通信过程中,信号会受到各种噪声的干扰,导致信息的失真。

为了保证信息能够准确、可靠地传输,我们需要采用一些编码和纠错技术。

比如,在数字通信中,常常使用纠错码来检测和纠正传输过程中产生的错误。

信息压缩也是信息论的一个重要应用。

在数字化的时代,我们每天都会产生大量的数据,如图片、音频、视频等。

通过信息论的原理,可以对这些数据进行压缩,在不损失太多有用信息的前提下,减少数据的存储空间和传输带宽。

再来说说信息的存储。

《信息论基础》课件

《信息论基础》课件

2
信息论与数学中的概率论、统计学、组合数学等 学科密切相关,这些学科为信息论提供了重要的 数学工具和理论基础。
3
信息论与物理学中的量子力学、热力学等学科也 有密切的联系,这些学科为信息论提供了更深层 次的理论基础。
信息论未来发展趋势
信息论将继续深入研究量子信 息论和网络信息论等领域,探 索更高效、更安全的信息传输
和处理技术。
随着人工智能和大数据等技 术的快速发展,信息论将在 数据挖掘、机器学习等领域
发挥更大的作用。
信息论还将继续关注网络安全 、隐私保护等问题,为构建安 全可靠的信息社会提供重要的
理论支持。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
海明码(Hamming Code): 一种能够纠正一位错误的线性 纠错码。
里德-所罗门码(ReedSolomon Code):一种广泛 应用于数据存储和通信领域的 强纠错码。
差错控制机制
前向纠错(FEC)
01
在发送端采用纠错编码,使得接收端能够自动纠正传输过程中
的错误。
自动重传请求(ARQ)
02
接收端检测到错误后请求发送端重传数据,直到接收正确为止
常见信道编码技术
线性分组码
将信息序列划分为若干组,对每组进行线性 编码,常见的有汉明码、格雷码等。
循环码
将信息序列进行循环移位后进行编码,常见的有 BCH码、RS码等。
卷积码
将信息序列进行卷积处理后进行编码,常见 的有Convolutional Code等。
2023
PART 04
信息传输与错误控制

混合纠错(HEC)
03
结合前向纠错和自动重传请求,以提高数据传输的可靠性和效

信息论及编码理论基础(第三章)讲诉

信息论及编码理论基础(第三章)讲诉

2018/11/16
9
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
(9)在无错编码的前提下,编码的最低代价 当R≥logK时,能够实现无错编码。 (DN≥KL) 当R<H(U1)时,无论怎样编码都是有错编码。这是因为 R<H(U1)≤logK。 (DN<KL) (如果H(U1)=logK,则以上两种情形已经概括了全部情形。 但如果H(U1)<logK,则还有一种情形) 当logK>R>H(U1)时,虽然无论怎样编码都是有错编码, 但可以适当地编码和译码使译码错误的概率pe任意小。这 就是所谓“渐进无错编码”。
EV1 qk loga
k 1
2018/11/16
qk
H (U1 )
13
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
取IL是(V1V2…VL)的如下函数: I L
1 L Vl L l 1
则 ① IL最终是(U1U2…UL)的函数; ② 1 L 1 L 1 EI L EVl H (U1 ) DI L D Vl 2 L l 1 L l 1 L
2018/11/16
12
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
设…U-2U-1U0U1U2…是离散无记忆(简单)信源的输出随机变 量序列。设U1的概率分布为
a1 a2 aK U1 ~ q q q K 1 2
取Vl是Ul的如下函数:当Ul=ak时, Vl=loga(1/qk)。则 ①随机变量序列…V-2V-1V0V1V2…相互独立,具有相同的概率 分布; K ② 1
2018/11/16 5
§3.2 离散无记忆(简单)信 源的等长编码
例:离散无记忆简单信源发出的随机变量序列为:…U-2U1U0U1U2…。其中U1的事件有3个:{晴, 云, 阴}。 (U1U2)有9个事件 {(晴晴),(晴云),(晴阴),(云晴),(云云), (云阴),(阴晴),(阴云), (阴阴)}。 用字母表{0, 1}对(U1U2)的事件进行2元编码如下: (晴晴)→0000,(晴云)→0001,(晴阴)→0011, (云晴)→0100,(云云)→0101,(云阴)→0111, (阴晴)→1100,(阴云)→1101,(阴阴)→1111。

第1章信息论基础

第1章信息论基础

p(x1) 3 p(x1yj)p(x1y1)p(x1y2)p(x1y3)
p(xi)
p(xiyj)
j1 3
j
p(x2)j1 p(x2yj)p(x2y1)p(x2y2)p(x2y3)
p(
y1
)
2
p(xi y1) p(x1y1) p(x2 y1)
i1
p(yj)
p(xiyj)
p(
y2
)
2
p(xi y2 ) p(x1y2 ) p(x2 y2 )
|
y3)
p(x1
|
y3)
p(x2
|
y3)
1
23
p ( x iy j) p ( x 1 y 1 ) p ( x 1 y 2 ) p ( x 1 y 3 ) p ( x 2 y 1 ) p ( x 2 y 2 ) p ( x 2 y 3 ) 1
i 1 j 1
4. 无条件概率与联合概率的关系(i=1, 2 j=1, 2, 3)
等效无干 扰信道
等效信源 等效信宿





信宿
信源译码器 信道译码器
这个模型包括以下五个部分: 1.信源 信源是产生消息的源。
2. 编码器 编码器是将消息变成适合 于信道传送的信号的设备。
信源编码器,提高传输效率
编码器
信道编码器,提高传输可靠性
3. 信道 信道是信息传输和存储的媒介。
4. 译码器 译码是编码的逆变换,分为 信道译码和信源译码。
xr-1
xr-2
xr-m
r时刻状态er=xr-1xr-2 …xr-m=si,其中,xi∈ { a1 , a2 , … , ak }, si∈{s1, s2,…, skm }。信源发出符号xr后,(r+1)时刻状态er+1= xr xr-1 …xr-m+1=sj……

(完整word版)信息论基础理论及应用

(完整word版)信息论基础理论及应用

信息论形成的背景与基础人们对于信息的认识和利用,可以追溯到古代的通讯实践可以说是传递信息的原始方式。

随着社会生产的发展,科学技术的进步,人们对传递信息的要求急剧增加。

到了20世纪20年代,如何提高传递信息的能力和可靠性已成为普遍重视的课题。

美国科学家N.奈奎斯特、德国K.屈普夫米勒、前苏联A.H.科尔莫戈罗夫和英国R.A.赛希尔等人,从不同角度研究信息,为建立信息论做出了很大贡献。

信息论是在人们长期的通信工程实践中,由通信技术和概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。

信息论的奠基人是美国伟大的数学家、贝尔实验室杰出的科学家 C.E.香农(被称为是“信息论之父”),他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》,1949年发表《噪声中的通信》,为信息论奠定了理论基础。

20世纪70年代以后,随着数学计算机的广泛应用和社会信息化的迅速发展,信息论正逐渐突破香农狭义信息论的范围,发展为一门不仅研究语法信息,而且研究语义信息和语用信息的科学。

近半个世纪以来,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,向高精尖方向迅猛发展,并以神奇般的力量把人类社会推入了信息时代。

信息是关于事物的运动状态和规律,而信息论的产生与发展过程,就是立足于这个基本性质。

随着信息理论的迅猛发展和信息概念的不断深化,信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴,进入了信息科学领域。

信息论定义及概述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。

核心问题是信息传输的有效性和可靠性以及两者间的关系。

它主要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。

基于这一理论产生了数据压缩技术、纠错技术等各种应用技术,这些技术提高了数据传输和存储的效率。

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。

信息论基础

信息论基础

信息论基础
信息论是一门研究信息传输和处理的科学。

它的基础理论主要有以下几个方面:
1. 信息的定义:在信息论中,信息被定义为能够消除不确定性的东西。

当我们获得一条消息时,我们之前关于该消息的不确定性会被消除或减少。

信息的量可以通过其发生的概率来表示,概率越小,信息量越大。

2. 熵:熵是一个表示不确定性的量。

在信息论中,熵被用来衡量一个随机变量的不确定性,即随机变量的平均信息量。

熵越大,表示随机变量的不确定性越高。

3. 信息的传输和编码:信息在传输过程中需要进行编码和解码。

编码是将消息转换为一种合适的信号形式,使其能够通过传输渠道传输。

解码则是将接收到的信号转换回原始消息。

4. 信道容量:信道容量是指一个信道能够传输的最大信息量。

它与信道的带宽、噪声水平等因素相关。

信道容量的
计算可以通过香浓定理来进行。

5. 信息压缩:信息压缩是指将信息表示为更为紧凑的形式,以减少存储或传输空间的使用。

信息压缩的目标是在保持
信息内容的同时,尽可能减少其表示所需的比特数。

信息论还有其他一些重要的概念和理论,如互信息、信道
编码定理等,这些都是信息论的基础。

信息论的研究不仅
在信息科学领域具有重要应用,还在通信、计算机科学、
统计学等领域发挥着重要作用。

(完整word版)信息论基础理论及应用

(完整word版)信息论基础理论及应用

信息论形成的背景与基础人们对于信息的认识和利用,可以追溯到古代的通讯实践可以说是传递信息的原始方式。

随着社会生产的发展,科学技术的进步,人们对传递信息的要求急剧增加。

到了20世纪20年代,如何提高传递信息的能力和可靠性已成为普遍重视的课题。

美国科学家N.奈奎斯特、德国K.屈普夫米勒、前苏联A.H.科尔莫戈罗夫和英国R.A.赛希尔等人,从不同角度研究信息,为建立信息论做出了很大贡献。

信息论是在人们长期的通信工程实践中,由通信技术和概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。

信息论的奠基人是美国伟大的数学家、贝尔实验室杰出的科学家 C.E.香农(被称为是“信息论之父”),他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》,1949年发表《噪声中的通信》,为信息论奠定了理论基础。

20世纪70年代以后,随着数学计算机的广泛应用和社会信息化的迅速发展,信息论正逐渐突破香农狭义信息论的范围,发展为一门不仅研究语法信息,而且研究语义信息和语用信息的科学。

近半个世纪以来,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,向高精尖方向迅猛发展,并以神奇般的力量把人类社会推入了信息时代。

信息是关于事物的运动状态和规律,而信息论的产生与发展过程,就是立足于这个基本性质。

随着信息理论的迅猛发展和信息概念的不断深化,信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴,进入了信息科学领域。

信息论定义及概述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。

核心问题是信息传输的有效性和可靠性以及两者间的关系。

它主要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。

基于这一理论产生了数据压缩技术、纠错技术等各种应用技术,这些技术提高了数据传输和存储的效率。

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。

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2018/10/5 8
若发现e个错误,则要求 dmin≥e+1; 若纠正t个错误,则要求 dmin≥2t+1; 若纠正t个错误,同时发现e个错误, 则要求 dmin≥t+e+1 ( t<e )
2018/10/5
9
4.1.4 抗干扰编码的基本原理
1.原理: dmin与纠检错能力的关系 2.实现方法:信息元+监督元 3.代数编码:信息元与监督元是按一定的代数关系 互相制约的。 (1)分组码(块码)
1 2 . . . k 逻辑网络 1 2 . . . n
k—信息位长度 n—码长 r=n-k—监督位长度
特点:无记忆性 (n,k)分组码的码率(编码效率): η=R/C=H(A)/Hmax(A)=k/n 2018/10/5
10
分组码按其结构可以分为系统码和非系统码。如 果在一个分组码码字中,信息元安排在前k位,而 监督元安排在后n-k=r位,则称其为系统码,否则 就称为非系统码。 (2)卷积码(连环码)
(1)用途:检错码和纠错码 (2)干扰的性质: 纠正独立错误的编码和纠正突发错误的编码
独立错误也称为随机错误,是由随机噪声引起 的,其特点是各码元发生错误与否是互相独立的, 因而一般不会成片地出现错误。 突发错误是由突发噪声(脉冲噪声、深衰落、接 触不良引起噪声等)引起的,其特点是各码元是否 发生错误存在某种相关性。通常称突发错误持续时 间内的码元数目为突发长度。
信息论基础
第4章 抗干扰二元编码
韩宇辉
2018/10/5 1
第4章 抗干扰二元编码
4.1 抗干扰二元编码的基本概念 4.2 检错码 4.3 用于单向信道的简单纠错码 4.4 纠一位错误的汉明码 4.5 循环码 4.6 纠正独立错误的卷积码 4.7 纠正突发错误的编码 4.8 有限域的基本知识
2018/10/5 2
6
2.最小码ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ译码准则
若 d(x*j,yj) ≤d(xi,yj) (对一切的i),则F(yj)=x*j (j=1,2,…m, x*j ∈X )
3.最小码距与纠检错能力的关系
【例】 X:{0000000,1111111}, dmin=7 检错能力: 最多可以发现6位错误 发送码字: 0000000 接收码字: 1111111 0000000 1000000 1100000 1110000 1111000 1111100 1111110 传输错误 × √ 判断结果: 传输正确 纠错能力: 最多可以纠正3位错误 发送码字: 0000000 接收码字: 1111111 0000000 1000000 1100000 1110000 1111000 1111100 1111110 0000000 × √ 译码结果: 1111111
1 2 k0
. . .
时序网络
1 2 . . . n0
m=m’+1—编码器的约束长度 或编码约束长度 n=n0×m—卷积码的约束长度
特点:有记忆性,输出不仅与当时的输入有关,还 与前m’个单位时间的输入有关。 (n0,k0,m)卷积码的码率(编码效率):η=k0/n0
2018/10/5 11
4.抗干扰编码的分类
2018/10/5
7
纠错同时检错的能力 纠正1位错误: 最多可以同时发现5位错误 发送码字: 0000000 接收码字: 1111111 0000000 1000000 1100000 1110000 1111000 1111100 1111110 传输错误 × √ 判断结果: 传输正确 译码结果: 1111111 0000000 × √ 不进行译码 纠正2位错误:最多可以同时发现4位错误 发送码字: 0000000 接收码字: 0000000 1111111 1111110 1111100 1111000 1110000 1100000 1000000 判断结果: 传输正确 传输错误 × √ 译码结果: 1111111 0000000 × √ √ √ 不进行译码
2018/10/5 4
4.1.2 几个定义
① 码距(汉明距离) W =x 1 x 2 … x n xi ∈{0,1} W’=x1’x2’…xn’ xi ’ ∈{0,1}
d (W, W ') xi xi '
i 1 n
0d n
② 最小码距(最小汉明距离) 一个码组(码字)集合中,两码字间的最小距离 dmin称为该码字集合的最小距离,简称最小码距。 ③ 码重(汉明重量) 码组中所含码元“1”的数量,称为该码组的重量, 简称码重。
4.1 抗干扰二元编码的基本概念
2018/10/5
3
4.1.1 抗干扰编码的基本思想
奇校验 00 1 01 0 10 0 11 1
信息元
抗干扰编码的基本思想: 利用剩余的增加来换取可靠性的提高
监督元
许用码字:系统实际使用的码字。 001,010,100,111 禁用码字:系统中不使用的码字。 000,011,101,110
2018/10/5 5
4.1.3 最小码距与纠检错能力的关系
1.译码准则
X p(yj/ xi ) Y
X:{x1, x2, … , xn} Y:{y1, y2, … , ym} P(Y/X):{p(yj/xi); i=1,2,…n; j=1,2,…m 这时定义一个收到yj后判定为xi的单值函数, 即: F(yj)=xi (i=1,2,…n; j=1,2,…m); 这个函数称为译码函数。它构成一个译码函数组, 这些函数的值组成了译码准则。 对于有n个输入,m个输出的信道来说,可以有nm 个不同的译码准则。 2018/10/5

(3)对信息的处理方式:分组码和卷积码 (4)约束关系:线性码和非线性码 (5)信息元的位置:系统码和非系统码
2018/10/5 12
5.差错控制系统的分类
(1)ARQ(Automatic Repeat reQuest)自动反馈重传 采用检错码,接收端收到码字后判断在传输中有 无错误产生,并通过反馈信道把检测结果告诉发 送端。发端把收端认为有错的消息再次传送,直 到收端认为正确为止。 优点:译码设备简单,由于同一种码的检错能力比 纠错能力要高得多,因而整个系统能获得极低的 误码率。 缺点:应用ARQ方式必须有一条从收端至发端的反 馈信道,只适用于点对点的方式,并要求收、发 两端必须互相配合,其控制电路比较复杂,实时 性也较差。
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