连续信源和连续信道共37页文档
Hc(X)12lo2g2eP
相对熵只与平均功率有关
3. 指数分布的连续信源的熵：只取决于均值
若一维随机变量X的取值空间是[0，∞］，其概率密
度函数为 p(x)1em x，且 (x0)
m
其中：m E [X ] x(x p )d x x1e m xd x m
0
0m
H c (X ) 0 p x lo g 2 p x d x 0 p x lo g 2 m 1 e m x d x
P (a i 1 X a i ) a a ( ii 1 ) p (x ) d x p (x i)
根据离散信源熵的定义，则
n
H(X) p(xi)log2 p(xi) i1
n
n
p(xi)log2 p(xi) p(xi)log2
i1
i1
n→∞时，即Δ→0 时，得：
n
n
lim H (X ) lim
n
n
p (x i) lo g 2p (x i) ln i m lo g 2
p (x i)
i 1
i 1
Hale Waihona Puke 000a bp(x)log2p(x)dxlni m log2a bp(x)dx
0
b
ap(x)log2p(x)dxl i m 0log2
定义连续信源熵:
HC(X)Rp(x)log2p(x)dx
2.3.2 几种特殊连续信源的熵
1. 均匀分布的连续信源的熵，其大小仅与区域的边界有关。
一维均匀分布： p(x)b1a (x[a,b]) 0 (x[a,b])
b
H c(X)ap(x)log2p(x)dx
abb1alog2b1adx
1
b
balo g2(ba )a1 d xlo g2(ba )
4. 最大连续熵定理 在不同的限制条件下，信源的最大熵也不同。
（1）限峰值功率的最大熵定理 若信源的N维随机变量的取值在一定的范围之内，
N
Hc(X)lo2g (bi ai) lo2g (bi ai)
i1
i1
HcX1HcX2HcXN
连续随机矢量中各分量相互统计独立时，其矢量熵就 等于各单个随机变量的熵之和，与离散信源情况类似。
2. 高斯分布的连续信源的熵：与数学期望无关，仅与方 差有关
设一维随机变量 X的取值范围是整个实数轴R，概 率密度函数呈正态分布
1 2 lo g 222 2 1 2lo g 2e p (x )(x m )2 d x
1 2
log2
2e
2
与方差有关，与均值无关
当均值m=0，X的方差就是随机变量的平均功率
2 E X m 2 ( x m ) 2 p ( x ) d x x 2 p ( x ) d x P
2.3.1连续信源熵
连续信源基本的数学模型为
R
Xp(x),Rp(x)dx1
其中 R是全实数集，是连续变量X的取值范围，p(x)为X 的概率密度。
假设x∈［a，b］，令Δ=(b-a)/n，xi∈［a+(i1)Δ，a+iΔ］，p(x)为连续变量X的概率密度函数，则利 用中值定理X落在第i个小区间的概率是
上式定义的连续信源的熵并不是实际信源输出的绝对熵， 连续信源的绝对熵应该再加上一项无限大的常数项。因为连 续信源的可能取值有无限多个，若其取值是等概率分布的， 那么，信源不确定性为无限大。当确知输出为某值后，所获 得的信息量也将为无限大。可见，Hc(X)已不能代表信源的 平均不确定性大小，也不能代表连续信源输出的信息量。
3. 平均互信息的非负性
Ic (X;Y) Ic (Y; X ) Hc(X ) Hc(X /Y) Hc (Y) Hc (Y / X ) Hc (X ) Hc (Y) Hc (XY)
连续信道的平均互信息量和离散信道下平均互信息量 的关系式完全类似，且保留了离散信道平均互信息量的所有 含义和性质。可见，将差熵定义为连续信源的熵是有重要实 际意义的。
lo g 2m 0 pxd xlo g m 2e0 xpxd x log2 me
指数分布的相对熵只取决于信源的均值m
2.3.3 连续信源熵的性质及最大连续熵定理
1. 连续熵可为负值
2. 可加性 HcXYHcXHcY/X HcXYHcYHcX/Y
推广到N个变量：
H c X 1 X 2 L X N H c X 1 H c X 2 /X 1 H c X 3 /X 1 X 2 L H c X N /X 1 X 2 L X N 1
2 4 4
同理，可定义两个连续变量X，Y的联合熵和条件熵：
H c(X Y ) p(xy)lo g2p (xy)d xd y R 2
Hc(Y| X) p(x)p(y| x)log2 p(y| x)dxdy R2 H c(X |Y ) p (x )p (x|y )lo g 2p (x|y )d x d y R 2
p(x) 1 e(x2m2)2
22
mEX x(px)dx
2EXm2 (xm)2p(x)dx
H c (X ) p (x )lo g 2p (x )d x p (x )lo g 2 2 12e (x 2 m 2 ) 2 d x p (x )lo g 2 2 12d x p (x )(x 2 m 2 )2lo g 2 e d x
连续信源的熵具有相对性，有时称为相对熵,在取两熵 之间的差时才具有信息的所有特性.
例2.3.1有一信源概率密度如图所示，求连续熵
解:
由图(a)得 H c ( X ) P ( x )lo g 2 P ( x ) d x 3 1 lo g 2 1 d x 1 b it
12 2
由图(b)得 H c ( X ) P ( x ) lo g 2 P ( x ) d x 6 1 lo g 2 1 d x 2 b it
若： ba1 Hc(X)0 ba1 Hc(X)0
相对熵无非负性，可为负值
N维均匀分布：N维矢量（X1 X2 …XN）中各分量彼
此统计独立，且分别在[a1，b1] [a2，b2] …[aN，bN] 的
区域内均匀分布，即
1
N
p(x)
i1
bi
ai
0
N
xbi ai i1 N
xbi ai i1
N
相对熵只与平均功率有关
3. 指数分布的连续信源的熵：只取决于均值
若一维随机变量X的取值空间是[0，∞］，其概率密
度函数为 p(x)1em x，且 (x0)
m
其中：m E [X ] x(x p )d x x1e m xd x m
0
0m
H c (X ) 0 p x lo g 2 p x d x 0 p x lo g 2 m 1 e m x d x
P (a i 1 X a i ) a a ( ii 1 ) p (x ) d x p (x i)
根据离散信源熵的定义，则
n
H(X) p(xi)log2 p(xi) i1
n
n
p(xi)log2 p(xi) p(xi)log2
i1
i1
n→∞时，即Δ→0 时，得：
n
n
lim H (X ) lim
n
n
p (x i) lo g 2p (x i) ln i m lo g 2
p (x i)
i 1
i 1
Hale Waihona Puke 000a bp(x)log2p(x)dxlni m log2a bp(x)dx
0
b
ap(x)log2p(x)dxl i m 0log2
定义连续信源熵:
HC(X)Rp(x)log2p(x)dx
2.3.2 几种特殊连续信源的熵
1. 均匀分布的连续信源的熵，其大小仅与区域的边界有关。
一维均匀分布： p(x)b1a (x[a,b]) 0 (x[a,b])
b
H c(X)ap(x)log2p(x)dx
abb1alog2b1adx
1
b
balo g2(ba )a1 d xlo g2(ba )
4. 最大连续熵定理 在不同的限制条件下，信源的最大熵也不同。
（1）限峰值功率的最大熵定理 若信源的N维随机变量的取值在一定的范围之内，
N
Hc(X)lo2g (bi ai) lo2g (bi ai)
i1
i1
HcX1HcX2HcXN
连续随机矢量中各分量相互统计独立时，其矢量熵就 等于各单个随机变量的熵之和，与离散信源情况类似。
2. 高斯分布的连续信源的熵：与数学期望无关，仅与方 差有关
设一维随机变量 X的取值范围是整个实数轴R，概 率密度函数呈正态分布
1 2 lo g 222 2 1 2lo g 2e p (x )(x m )2 d x
1 2
log2
2e
2
与方差有关，与均值无关
当均值m=0，X的方差就是随机变量的平均功率
2 E X m 2 ( x m ) 2 p ( x ) d x x 2 p ( x ) d x P
2.3.1连续信源熵
连续信源基本的数学模型为
R
Xp(x),Rp(x)dx1
其中 R是全实数集，是连续变量X的取值范围，p(x)为X 的概率密度。
假设x∈［a，b］，令Δ=(b-a)/n，xi∈［a+(i1)Δ，a+iΔ］，p(x)为连续变量X的概率密度函数，则利 用中值定理X落在第i个小区间的概率是
上式定义的连续信源的熵并不是实际信源输出的绝对熵， 连续信源的绝对熵应该再加上一项无限大的常数项。因为连 续信源的可能取值有无限多个，若其取值是等概率分布的， 那么，信源不确定性为无限大。当确知输出为某值后，所获 得的信息量也将为无限大。可见，Hc(X)已不能代表信源的 平均不确定性大小，也不能代表连续信源输出的信息量。
3. 平均互信息的非负性
Ic (X;Y) Ic (Y; X ) Hc(X ) Hc(X /Y) Hc (Y) Hc (Y / X ) Hc (X ) Hc (Y) Hc (XY)
连续信道的平均互信息量和离散信道下平均互信息量 的关系式完全类似，且保留了离散信道平均互信息量的所有 含义和性质。可见，将差熵定义为连续信源的熵是有重要实 际意义的。
lo g 2m 0 pxd xlo g m 2e0 xpxd x log2 me
指数分布的相对熵只取决于信源的均值m
2.3.3 连续信源熵的性质及最大连续熵定理
1. 连续熵可为负值
2. 可加性 HcXYHcXHcY/X HcXYHcYHcX/Y
推广到N个变量：
H c X 1 X 2 L X N H c X 1 H c X 2 /X 1 H c X 3 /X 1 X 2 L H c X N /X 1 X 2 L X N 1
2 4 4
同理，可定义两个连续变量X，Y的联合熵和条件熵：
H c(X Y ) p(xy)lo g2p (xy)d xd y R 2
Hc(Y| X) p(x)p(y| x)log2 p(y| x)dxdy R2 H c(X |Y ) p (x )p (x|y )lo g 2p (x|y )d x d y R 2
p(x) 1 e(x2m2)2
22
mEX x(px)dx
2EXm2 (xm)2p(x)dx
H c (X ) p (x )lo g 2p (x )d x p (x )lo g 2 2 12e (x 2 m 2 ) 2 d x p (x )lo g 2 2 12d x p (x )(x 2 m 2 )2lo g 2 e d x
连续信源的熵具有相对性，有时称为相对熵,在取两熵 之间的差时才具有信息的所有特性.
例2.3.1有一信源概率密度如图所示，求连续熵
解:
由图(a)得 H c ( X ) P ( x )lo g 2 P ( x ) d x 3 1 lo g 2 1 d x 1 b it
12 2
由图(b)得 H c ( X ) P ( x ) lo g 2 P ( x ) d x 6 1 lo g 2 1 d x 2 b it
若： ba1 Hc(X)0 ba1 Hc(X)0
相对熵无非负性，可为负值
N维均匀分布：N维矢量（X1 X2 …XN）中各分量彼
此统计独立，且分别在[a1，b1] [a2，b2] …[aN，bN] 的
区域内均匀分布，即
1
N
p(x)
i1
bi
ai
0
N
xbi ai i1 N
xbi ai i1
N
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第6章 连续信源熵和信道容量
x m
6.1.3 连续信源熵的性质和定理 1
连续信源熵可为负值 连续信源熵的可加性
2
H c ( XY ) H c ( X ) H c (Y X ) H c ( XY ) H c (Y ) H c ( X Y )
推广到N个变量的情况
H c ( X1 X 2
X N ) H c ( X1 ) H c ( X 2 X1 ) H c ( X 3 X1 X 2 ) H c ( X N X1 X 2 XN )
C max Ic ( X ;Y ) max Hc ( X ) Hc ( X Y ) max Hc (Y ) Hc ( X )
此情况下最大熵信源统计特 性与白噪声(均匀噪声)相同
(6.1.34)
18
2
限平均功率的最大熵定理
平均功率为P，均值m受限情况下，当信源 概率密度函数为正态分布时，具有最大熵。
p( x)
1 e 2 ( x m )2 2 2
,
p ( x )dx
q ( x )dx 1
第 6 章
连续信源熵和信道容量
1
6.1
连
续
信
源
熵
第6章
6.2
熵
功
率
6.3
连 续 信 道 的 信 道 容 量
2
平稳信源
统计特性与时间起点无关的 连续信源。
连续 信源
非平稳信源
遍历的随机过程
连续信源的分类
统计平均以概率1等于时间平
均的平稳随机过程。
3
时间平均：
1 lim T 2T
T
T
连续信源和信道
b
a q(x)log
1 q(x)
dx
log( b
b
a)a q(x)dx
b
a q(x)log
1 q( x)(b
a)
dx
log
b
a q(x)
1 q(x)(b
a)
dx
log 1
0
（2） 平均功率受限时，限制随机变量x 的平均功
率或方差，即 2 p(x)(x m)2 dx
定理：若连续随机变量的方差一定，则x服从正态 分布时的微分熵最大，
1 N
N2
xi
i 1
Ps
定理：平均功率受限的时间离散、恒参、可加高斯
噪声信道的容量为： （还是单个随机变量的）
C
1 2
log( 1
Ps
2
)
Ps 是输入平均功率的上限， 2 是均值为0的高斯噪
声的方差。最佳输入分布是均值为0、方差为 Ps 的高
p(x | y)x pX (x)x
pXY (xy)log
p(x | y) dxdy h(X ) h(X p(x)
|Y)
I (X ;Y | Z)
pXYZ (xyz) log
pXY|Z (xy | z) pX|Z (x | z) pY|Z ( y |
dxdydz z)
I(XY;Z)
(Y EY )2 ] DX DY E( X EX )(Y EY ) DX DY E( X EX )E(Y EY ) DX DY
独立的
如果对输入功率不加限制，互信息可能任意大。 所以我们研究平均功率受限的可加噪声信道。也就是
2
xi
xN xi2 p(x)dx xi xi2 p(xi )dxi ,
信息论基础第4章连续信源与连续信道
为极值时的 p(x) 。限制条件为
∞
p(x) dx 1
∞
∞
x2 p(x) dx P
∞
限平均功率最大熵定理 若连续信源输出信号的平均功率为 P，则其输出信号幅度的概率密度是高斯分布 X ~ N(0, P) 时，信
源具有最大熵，其值为 1 log 2πeP 。 2
采用相似的思路，可以证明：
若 N 维连续随机矢量输出幅度受限，只有各随机分
YN X N nN
由平均互信息性质可得：
N
N
I (X; Y)
I ( Xi ;Yi )
log
1
Pi
/
2 i
i 1
i 1
N
则：
C max I (X; Y) log
p(x)
i 1
1 Pi
/
2 i
比特/N
个自由度
式中，
2 i
是第
i
个单元时刻高斯噪声的方差。因此当且仅当输入
随机矢量 X 中各分量统计独立，且是均值为零、方差为 Pi 的高斯
熵的引入：观察离散随机变量
n
n
H ( X ) p(xi ) log p(xi ) pi log pi
i 1
i 1
连续随机变量可以看作是离散随机变量的极限（量 化间隔趋于0），故可采用离散随机变量来逼近。
下面，将采用这一观点讨论连续随机变量的信息 熵与信息量。
1）类比概率 Pi 与 概率密度p(u)：
4.4 连续信源的最大熵
第 2 章我们讨论了离散信源熵的极值性。对于离散信 源，在所有的消息独立且等概时，信源熵最大。
下面将讨论连续信源最大熵的问题，即当连续信源存 在最大熵时，其概率密度应满足什么条件？
∞
p(x) dx 1
∞
∞
x2 p(x) dx P
∞
限平均功率最大熵定理 若连续信源输出信号的平均功率为 P，则其输出信号幅度的概率密度是高斯分布 X ~ N(0, P) 时，信
源具有最大熵，其值为 1 log 2πeP 。 2
采用相似的思路，可以证明：
若 N 维连续随机矢量输出幅度受限，只有各随机分
YN X N nN
由平均互信息性质可得：
N
N
I (X; Y)
I ( Xi ;Yi )
log
1
Pi
/
2 i
i 1
i 1
N
则：
C max I (X; Y) log
p(x)
i 1
1 Pi
/
2 i
比特/N
个自由度
式中，
2 i
是第
i
个单元时刻高斯噪声的方差。因此当且仅当输入
随机矢量 X 中各分量统计独立，且是均值为零、方差为 Pi 的高斯
熵的引入：观察离散随机变量
n
n
H ( X ) p(xi ) log p(xi ) pi log pi
i 1
i 1
连续随机变量可以看作是离散随机变量的极限（量 化间隔趋于0），故可采用离散随机变量来逼近。
下面，将采用这一观点讨论连续随机变量的信息 熵与信息量。
1）类比概率 Pi 与 概率密度p(u)：
4.4 连续信源的最大熵
第 2 章我们讨论了离散信源熵的极值性。对于离散信 源，在所有的消息独立且等概时，信源熵最大。
下面将讨论连续信源最大熵的问题，即当连续信源存 在最大熵时，其概率密度应满足什么条件？
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
6.1 单符号连续信源的熵与微分熵
1、单符号连续信源
定义
信源发出的消息为单一符号，这些符号随机取值于 一个连续域
表示
连续型随机变量X
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
X x [a , b] dP(X x ) p( X x ) p( x ) dX
随机变量X的取值x为信源发出的消息
定义
对应于单符号连续信源和单符号连续信宿的信道
表示
信源——连续型随机变量X 信宿——连续型随机变量Y
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
X x [a , b] dP(X x ) p( X x ) p( x ) dX 随机变量X的取值x为信源发出的消息
Y y [c, d] 通常[c, d] [a , b] dP(Y y) p( Y y) p( y) dY 随机变量Y的取值y为信宿收到的消息
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息 与信道容量
教学内容和要求
理解单符号连续信源及其模型，理解其熵，掌握 其微分熵 理解单符号连续信道及其模型，掌握其平均互信 息，理解其信道容量 掌握高斯信道的信道容量，香农公式
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
微分熵不能作为信息度量，平均互信息——微分熵 差，具有信息度量的意义 信宿每收到一条消息所含信源一条消息的平均信息
第6章 连续信源的熵、连续信道的平均互信息与信道容量
I(X; Y) h(X) h(X / Y)
以信宿为参考，利用信宿的微分熵和信道的噪声 微分熵来度量信道中传输的平均信息 以信源为参考，利用信源的微分熵和信道的损失 微分熵来度量信道中传输的平均信息
3.5 连续信道
吴伟陵：
信道容量：离散信道容量、连续信道容量 容量代价函数：离散信道、连续信道
朱雪龙：
信道容量：离散信道
容量费用函数：连续信道&模拟信道
傅祖芸：
信道容量：离散信道容量、连续信道容量
研究连续信道容量的方法：
基本、简单的信道：无记忆加性噪声信道
信道噪声为高斯时
何种分布输入能达到对信道的充分利用？
的熵，它与加性信道的条件熵 Hc(Y/X) 相等，说明Hc(Y/X) 是 由信道噪声引起的，故称其为噪声熵。
由于加性信道的这一特征，其信道容量
C max I ( X ; Y ) max H c (Y ) H c (Y / X ) max H c (Y ) H c ( N )
P( xy) P( xn) P( x) P(n)
再经过简单推导，得出信道转移概率密度函数
P( xy ) P( x) P(n) P( y / x) P(n) P( y x) (3.5.1) P( x) P( x)
上式说明，转移概率密度函数是由噪声引起的。
加性噪声信道的转移概率密度函数等于噪声的概率
XY XN
P(n) log 2 P (n)dn P ( x)dx P(n) log 2 P (n)dn H c ( N ) （3.5-2） N X N
其中 P( x)dx 1
X
式(3.5-2)中的Hc(N)完全是由信道的噪声概率密度函数p(n)决定
1 2 2
e
n 2 2
2
n2 p(n)dn 2
P(n) (3.5.5)
如果把x看成是一个常数，则式（3.5-5）就变成了随y 变化的高斯函数。换句话说，当已知X=x时，Y也是一 个高斯变量，其均值为x，方差为 2 。 对于高斯加性信道 n
第6章_连续消息和连续信道
东南大学移动通信国家重点实验室
1
“信息论与编码”课件
第六章 连续消息和连续信道
东南大学移动通信国家重点实验室
2
“信息论与编码”课件
本章内容提要
连续消息的信息 连续消息在信道上的传输问题 香农信道容量公式 连续消息的识别和理想接收机 连续信源的数字处理及其编码
东南大学移动通信国家重点实验室
第二项，当x0时它趋于无限大，称为绝对熵，用 H(x0)表示： H ( x 0 ) p ( x ) lb x d x (6.7)
东南大学移动通信国家重点实验室
9
“信息论与编码”课件
6.1 连续消息的信息度量
6.1.1 基本思路
相对熵分析 由于H(x)=E[I(x)]，连续消息每一样值只有对应的概率 密度，其所占概率为0，根据自信息量的定义，连续消 息每一样值的自信息量都是无限大，况且量化前样值 集合的幅度连续，有无限多幅度值。 但经量化后，样值集合的幅度值变为有限，样值与样 值之间的差异也就变为有限。 反映在信息特性上，就是相对熵，它仅与连续信源的 概率密度有关，不同概率密度的信源具有不同的相对 熵，因此它表征了信源间平均信息量的差异，故又称 之为“熵差”。
h ( x1 ) h ( x 2 ) lo g 1
2
东南大学移动通信国家重点实验室
17
“信息论与编码”课件
6.1 连续消息的信息度量
6.1.2 几种连续信源的相对熵
3. 指数分布 指数分布连续信源X的信源空间为
(0, ) X : X P : P (X ) : p(x)
当m = 0时，方差就是高斯连续信源X的p(x) p ( x ) d x 1 (6.14) 高斯分布连续信源的概率 密度函数的曲线描绘如图
连续信源
11
HUST --- Information and Coding Theory
联合熵、条件熵和平均交互信息量
设有两个连续随机变量X 和Y
定义
H (X ,Y )
p(xy) log p(xy)dxdy
式中p( xy)为二维联合概率密度。
定义
H (Y | X )
p(xy) log p( y | x)dxdy
F x1,x2 ,L ,xn;t1,t2 ,L ,tn PX (t1) x1, X (t2 ) x2,..., X (tn ) xn
若F x1,x2 ,L ,xn;t1,t2 ,L ,tn 的 n 阶偏导数存在，则有
p(x1x2 L
xn ;t1t2 L
tn
)
n
F (x1, x2 ,L x1x2
3
2.3.1连续信源的熵
HUST --- Information and Coding Theory
简单连续信源的模型可写为
X x
P
p(
x)
p( x)dx
1
假设x [a,b],令x (b a) / n,xi [a (i 1)x, a ix], 则连续信源模型可改写成离散信源模型
2.4 离散无失真信源编码定理
6
连续信源的熵
HUST --- Information and Coding Theory
例1：均匀分布随机变量的概率密度为
p(x)
b
1
a
0
求其熵。
a xb 其它
例2：求均值为m、方差为 2的高斯分布的熵。
7
HUST --- Information and Coding Theory
第七章连续信源与连续信道
设p(x)是除指数分布以外的任何概率密 度函数，且
0
p( x)dx 1 xp( x)dx m
0
0
Hc ( X) p( x)lbp ( x)dx
p( x)lbp ( x)
0
me me
x
m x m
dx
e e m p( x)lb dx p( x )lb dx 0 0 m m p( x ) x lbe p( x)( )dx p( x)lbmdx 0 0 m
x m
x
lbe
0
e m p( x) ln dx m p( x )
0
x
lbe lbm lbe
lb(em) lbe [
0
e m p( x)[ 1]dx m p( x ) x
x
e m dx p( x)dx ] lb (em) 0 m
一、连续信源及其相对熵
1、单变量连续信源的数学模型
X a x b P ( X ) p( x )
并满足 p( x)dx 1
a
b
式中，p(x)为随机变量的概率密度函数。 2、单变量连续信源的熵 假定概率密度函数p(x)如图所示
p(x)
p( xi )
可直接由定义证明：
H c ( XY ) p( xy)lbp ( xy)dxdy
p( xy)lbp ( x)dxdy p( xy)lbp ( y / x)dxdy
R2 R2
R2
p( x)lbp ( x)dx p( xy)lbp ( y / x)dxdy
(信息论、编码及应用)第4章连续信源与连续信道
应用
连续信源的编码定理是信息论中最重 要的定理之一，它为信源编码提供了 理论依据和指导，广泛应用于数据压 缩、图像处理等领域。
02
连续信道
定义与特性
定义
连续信道是一种能够传输连续信号的通信通道，例如音频、 视频信号等。
特性
连续信道具有带宽限制、噪声干扰、信号衰减等特性，这些 特性会影响信号传输的质量和可靠性。
利用统计学习方法，如自适应滤 波、神经网络等，对信源和信道 进行学习和优化，实现动态匹配。
编码技术
采用适当的编码技术，如差分编 码、增量编码等，对信源进行编 码，使其更适应信道的传输特性。
匹配的优化策略
01
02
03
能效优先
在保证信息传输质量的前 提下，优先考虑能效，通 过优化信源和信道的参数， 降低能耗。
例如，在移动通信网络中，语音信号通常采用码分多址（CDMA）或长期演进（LTE） 等技术进行传输。这些技术能够提供较高的数据传输速率和较低的误码率，从而保 证语音信号的清晰度和可懂度。
图像信号传
图像信号传输是连续信源与连续信道的另一个重要应用领域。在电视广播、视频会议和在线教育等应用中，图像信号需要通 过连续信道进行传输。由于图像信号的数据量较大，因此需要采用高效的压缩编码技术来减小传输数据量，同时还需要保证 图像质量。
输速率，同时保证信息的可靠传输。
03
匹配理论的发展历程
随着信息论的不断发展，匹配理论也在不断完善，从早期的经典匹配理
论到现代的统计匹配理论，为连续信源与连续信道的匹配提供了更精确
的指导。
匹配的实现方法
参数调整
根据信源和信道的特性，调整相 关参数，如信源的压缩比、信道 的调制方式等，以实现匹配。
连续信源的编码定理是信息论中最重 要的定理之一，它为信源编码提供了 理论依据和指导，广泛应用于数据压 缩、图像处理等领域。
02
连续信道
定义与特性
定义
连续信道是一种能够传输连续信号的通信通道，例如音频、 视频信号等。
特性
连续信道具有带宽限制、噪声干扰、信号衰减等特性，这些 特性会影响信号传输的质量和可靠性。
利用统计学习方法，如自适应滤 波、神经网络等，对信源和信道 进行学习和优化，实现动态匹配。
编码技术
采用适当的编码技术，如差分编 码、增量编码等，对信源进行编 码，使其更适应信道的传输特性。
匹配的优化策略
01
02
03
能效优先
在保证信息传输质量的前 提下，优先考虑能效，通 过优化信源和信道的参数， 降低能耗。
例如，在移动通信网络中，语音信号通常采用码分多址（CDMA）或长期演进（LTE） 等技术进行传输。这些技术能够提供较高的数据传输速率和较低的误码率，从而保 证语音信号的清晰度和可懂度。
图像信号传
图像信号传输是连续信源与连续信道的另一个重要应用领域。在电视广播、视频会议和在线教育等应用中，图像信号需要通 过连续信道进行传输。由于图像信号的数据量较大，因此需要采用高效的压缩编码技术来减小传输数据量，同时还需要保证 图像质量。
输速率，同时保证信息的可靠传输。
03
匹配理论的发展历程
随着信息论的不断发展，匹配理论也在不断完善，从早期的经典匹配理
论到现代的统计匹配理论，为连续信源与连续信道的匹配提供了更精确
的指导。
匹配的实现方法
参数调整
根据信源和信道的特性，调整相 关参数，如信源的压缩比、信道 的调制方式等，以实现匹配。
信息论讲义-第八章
∆x→0
= Hc ( X ) + H∆ ( X ) = Hc ( X ) + ∞
w(x)
w( xk )∆x
结论：连续信源的熵值无限 结论：连续信源的熵值无限
H(X ) = ∞
0
xk−1 ∆x xk
x
连续信源的信息熵
H(X ) = ∞ 的含义 • 从数学概念上：连续熵不存在。连续随机变 从数学概念上：连续熵不存在。 量所包含的信息量为无限大， 量所包含的信息量为无限大，我们不可能全 部获取， 部获取，我们关心的只是其中足以满足我们 所需要的一部分。 所需要的一部分。
e e ≤ ∫ ω(x) ω(x) −∞ e 当 ⇒
λ1+λ2 ( x−m)2
ω(x)
= 1 ，等号 时 成立 。
λ1+λ2 ( x−m)2
ω(x) = e
连续信源的最大相对熵
λ 再由两个约束条件求 1，λ2的值 +∞ − λ2 λ1 ⇒e = ∫−∞ ω( x)dx π 3 − +∞ π (−λ2 ) 2 = σ2 ω( x)( x − m)2 dx ⇒ eλ1 ∫−∞ 2 1 λ1 e = 2 2πσ2 ⇒ ω( x) = 1 exp− ( x − m) ⇒ 2 2σ2 2πσ λ = − 1 2 2σ2 1 Hc ( X) = ln( 2πeσ2 ) 高斯分布时相对熵 2
I ( X ;Y ) = H c ( X ) − H c ( X | Y )
连续信源的相对熵、 连续信源的相对熵、 平均互信息的性质
I ( X ;Y ) ≥ 0
I ( X ;Y ) = I (Y ; X )
I ( X ;YZ ) = I ( X ;Y ) + I ( X ; Z | Y )
= Hc ( X ) + H∆ ( X ) = Hc ( X ) + ∞
w(x)
w( xk )∆x
结论：连续信源的熵值无限 结论：连续信源的熵值无限
H(X ) = ∞
0
xk−1 ∆x xk
x
连续信源的信息熵
H(X ) = ∞ 的含义 • 从数学概念上：连续熵不存在。连续随机变 从数学概念上：连续熵不存在。 量所包含的信息量为无限大， 量所包含的信息量为无限大，我们不可能全 部获取， 部获取，我们关心的只是其中足以满足我们 所需要的一部分。 所需要的一部分。
e e ≤ ∫ ω(x) ω(x) −∞ e 当 ⇒
λ1+λ2 ( x−m)2
ω(x)
= 1 ，等号 时 成立 。
λ1+λ2 ( x−m)2
ω(x) = e
连续信源的最大相对熵
λ 再由两个约束条件求 1，λ2的值 +∞ − λ2 λ1 ⇒e = ∫−∞ ω( x)dx π 3 − +∞ π (−λ2 ) 2 = σ2 ω( x)( x − m)2 dx ⇒ eλ1 ∫−∞ 2 1 λ1 e = 2 2πσ2 ⇒ ω( x) = 1 exp− ( x − m) ⇒ 2 2σ2 2πσ λ = − 1 2 2σ2 1 Hc ( X) = ln( 2πeσ2 ) 高斯分布时相对熵 2
I ( X ;Y ) = H c ( X ) − H c ( X | Y )
连续信源的相对熵、 连续信源的相对熵、 平均互信息的性质
I ( X ;Y ) ≥ 0
I ( X ;Y ) = I (Y ; X )
I ( X ;YZ ) = I ( X ;Y ) + I ( X ; Z | Y )