信息论与编码课后习题答案
(完整word版)信息论与编码-曹雪虹-课后习题答案
《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ，转移概率为：()11|1/2p u u =，()21|1/2p uu =，()31|0p u u =，()12|1/3p u u =，()22|0p u u =，()32|2/3p u u =，()13|1/3p u u =，()23|2/3p u u =，()33|0p u u =，画出状态图并求出各符号稳态概率。
解：状态图如下状态转移矩阵为：1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1，u 2，u 3稳定后的概率分别为W 1，W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0，1}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为：(0|00)p=0.8，(0|11)p=0.2，(1|00)p=0.2，(1|11)p=0.8，(0|01)p=0.5，(0|10)p=0.5，(1|01)p=0.5，(1|10)p=0.5。
画出状态图，并计算各状态的稳态概率。
解：(0|00)(00|00)0.8p p==(0|01)(10|01)0.5p p==(0|11)(10|11)0.2p p==(0|10)(00|10)0.5p p==(1|00)(01|00)0.2p p==(1|01)(11|01)0.5p p==(1|11)(11|11)0.8p p==(1|10)(01|10)0.5p p==于是可以列出转移概率矩阵：0.80.200000.50.50.50.500000.20.8 p⎛⎫⎪⎪=⎪⎪⎝⎭状态图为：设各状态00，01，10，11的稳态分布概率为W1,W2,W3,W4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求：(1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息； (3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量；(4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵；(5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。
信息论与编码 陈运主编 完整版答案
2.9 设有一个信源，它产生 0，1 序列的信息。它在任意时间而且不论以前发生过什么符号， 均按 P(0) = 0.4，P(1) = 0.6 的概率发出符号。 (1) 试问这个信源是否是平稳的？ (2) 试计算H(X2), H(X3/X1X2)及H∞； (3) 试计算H(X4)并写出X4信源中可能有的所有符号。
+ p(e2 ) ) + p(e3
p(x1 / ) p(x2
e2 ) / e3
= p⋅ )= p
p(e1 ) ⋅ p(e2
+p )+
⋅ p
p(e2 ) ⋅ p(e3
=( )=
p + p) / 3 = 1/ 3 ( p + p) / 3 = 1/ 3
⎪ ⎪⎩
p(
x3
)
=
p(e3 ) p(x3
/ e3 ) +
p(xi1xi2 xi3 ) log
p ( xi 3 p(xi3 /
/ xi1) xi1xi2 )
∑ ∑ ∑ ≤
i1
i2
i3
p(xi1xi2 xi3 )⎜⎜⎝⎛
p( xi 3 p(xi3 /
/ xi1) xi1xi2 )
−1⎟⎟⎠⎞ log2
e
∑∑∑ ∑∑∑ = ⎜⎛ ⎝ i1
i2
i3
p(xi1xi2 ) p(xi3 / xi1) −
所以： 四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的 2 倍和 3 倍。
2.2 居住某地区的女孩子有 25%是大学生，在女大学生中有 75%是身高 160 厘米以上的，而女
孩子中身高 160 厘米以上的占总数的一半。假如我们得知“身高 160 厘米以上的某女孩是大
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《信息论与编码》-曹雪虹-课后习题答案 第二章2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ，转移概率为：()11|1/2p u u =，()21|1/2p uu =，()31|0p u u =，()12|1/3p u u =，()22|0p u u =，()32|2/3p u u =，()13|1/3p u u =，()23|2/3p u u =，()33|0p u u =，画出状态图并求出各符号稳态概率。
解：状态图如下状态转移矩阵为：1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1，u 2，u 3稳定后的概率分别为W 1，W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0，1}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为：(0|00)p =0.8，(0|11)p =0.2，(1|00)p =0.2，(1|11)p =0.8，(0|01)p =0.5，(0|10)p =0.5，(1|01)p =0.5，(1|10)p =0.5。
画出状态图，并计算各状态的稳态概率。
解：(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)0.5p p ==(0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)0.5p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)0.5p p == (1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵：0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为：设各状态00，01，10，11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求：(1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息； (3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量；(4) 两个点数之和（即2, 3, … , 12构成的子集）的熵；(5) 两个点数中至少有一个是1的自信息量。
信息论与编码课后答案
2.1一个马尔可夫信源有3个符号{}1,23,u u u ，转移概率为：()11|1/2p u u =，()21|1/2p u u =，()31|0p u u =，()12|1/3p u u =，()22|0p u u =，()32|2/3p u u =，()13|1/3p u u =，()23|2/3p u u =，()33|0p u u =，画出状态图并求出各符号稳态概率。
解：状态图如下状态转移矩阵为：1/21/201/302/31/32/30p ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭设状态u 1，u 2，u 3稳定后的概率分别为W 1，W 2、W 3由1231WP W W W W =⎧⎨++=⎩得1231132231231112331223231W W W W W W W W W W W W ⎧++=⎪⎪⎪+=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪++=⎩计算可得1231025925625W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩2.2 由符号集{0，1}组成的二阶马尔可夫链，其转移概率为：(0|00)p =0.8，(0|11)p =0.2，(1|00)p =0.2，(1|11)p =0.8，(0|01)p =0.5，(0|10)p =0.5，(1|01)p =0.5，(1|10)p =0.5。
画出状态图，并计算各状态的稳态概率。
解：(0|00)(00|00)0.8p p == (0|01)(10|01)p p == (0|11)(10|11)0.2p p == (0|10)(00|10)p p == (1|00)(01|00)0.2p p == (1|01)(11|01)p p==(1|11)(11|11)0.8p p == (1|10)(01|10)0.5p p ==于是可以列出转移概率矩阵：0.80.200000.50.50.50.500000.20.8p ⎛⎫ ⎪⎪= ⎪ ⎪⎝⎭状态图为：设各状态00，01，10，11的稳态分布概率为W 1,W 2,W 3,W 4 有411i i WP W W ==⎧⎪⎨=⎪⎩∑ 得 13113224324412340.80.50.20.50.50.20.50.81W W W W W W W W W W W W W W W W +=⎧⎪+=⎪⎪+=⎨⎪+=⎪+++=⎪⎩ 计算得到12345141717514W W W W ⎧=⎪⎪⎪=⎪⎨⎪=⎪⎪⎪=⎩2.7 设有一离散无记忆信源，其概率空间为123401233/81/41/41/8X x x x x P ====⎛⎫⎛⎫=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭（1）求每个符号的自信息量（2）信源发出一消息符号序列为{202 120 130 213 001 203 210 110 321 010 021 032 011 223 210}，求该序列的自信息量和平均每个符号携带的信息量 解：122118()log log 1.415()3I x bit p x === 同理可以求得233()2,()2,()3I x bit I x bit I x bit ===因为信源无记忆，所以此消息序列的信息量就等于该序列中各个符号的信息量之和 就有：123414()13()12()6()87.81I I x I x I x I x bit =+++= 平均每个符号携带的信息量为87.811.9545=bit/符号2.11 有一个可以旋转的圆盘，盘面上被均匀的分成38份，用1，…，38的数字标示，其中有两份涂绿色，18份涂红色，18份涂黑色，圆盘停转后，盘面上的指针指向某一数字和颜色。
《信息论与编码》课后习题解答
真诚为您提供优质参考资料，若有不当之处，请指正。
1 / 3《信息论与编码》课后习题解答2.2 假设一副充分洗乱了的扑克牌（含52张牌），试问(1) 任一特定排列所给出的信息量是多少？(2) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同能得到多少信息量？解：(1) 52张牌共有52！种排列方式，任一特定的排序方式是等概率出现的，则所给出的信息量是：!521)(=i x p bit x p x I i i 581.225!52log )(log )(==-=(2) 52张牌共有4种花色、13种点数，从中抽取13张点数不同的牌的概率如下：bit C x p x I C x p i i i 208.134log )(log )(4)(135213135213=-=-==2.3 居住某地区的女孩子有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。
假如我们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？解：设随机变量X 代表女孩子学历，则是大学生的概率为P(x)1 =0.25，不是大学生的概率为P(x)2 =0.75。
设随机变量Y 代表女孩子身高,则身高大于160cm 和小于160cm 的概率分别为P(y 1)=0.5、P(y 2)=0.5又有已知：在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，即：bit x y p 75.0)/(11=所以身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量即：bit y p x y p x p y x p y x I 415.15.075.025.0log )()/()(log )/(log )/(11111111=⨯-=-=-= 2.4 设离散无记忆信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ，其发出的信息为(202120130213001203210110321010021032011223210)，求(1) 此消息的自信息量是多少？(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少？解：(1) 此消息总共有14个0、13个1、12个2、6个3，因此此消息发出的概率是：62514814183⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p真诚为您提供优质参考资料，若有不当之处，请指正。
《信息论与编码》傅祖芸_赵建中_课后答案
⋅ 第二章课后习题【2.1】设有 12 枚同值硬币，其中有一枚为假币。
只知道假币的重量与真币的重量不同，但不知究竟是重还是轻。
现用比较天平左右两边轻重的方法来测量。
为了在天平上称出哪一枚是假币，试问至少必须称多少次？解：从信息论的角度看，“12 枚硬币中，某一枚为假币”该事件发生的概率为 P = 112 ； “假币的重量比真的轻，或重”该事件发生的概率为 P =1 2； 为确定哪一枚是假币，即要消除上述两事件的联合不确定性，由于二者是独立的，因此有I = log12 + log 2 = log 24 比特而用天平称时，有三种可能性：重、轻、相等，三者是等概率的，均为 P = 平每一次消除的不确定性为 I = log 3 比特因此，必须称的次数为13，因此天I 1 I 2log 24 log 3 H 2.9 次因此，至少需称 3 次。
【延伸】如何测量？分 3 堆，每堆 4 枚，经过 3 次测量能否测出哪一枚为假币。
【2.2】同时扔一对均匀的骰子，当得知“两骰子面朝上点数之和为 2”或“面朝上点数之和为 8”或“两骰子面朝上点数是 3 和 4”时，试问这三种情况分别获得多少信息量？解：“两骰子总点数之和为 2”有一种可能，即两骰子的点数各为 1，由于二者是独立的，因此该种情况发生的概率为 P = 1 1 6 6 136，该事件的信息量为：⋅ ⋅ 5 =⋅ ⋅ 2 =I = log 36 H 5.17 比特“两骰子总点数之和为 8”共有如下可能：2 和 6、3 和 5、4 和 4、5 和 3、6 和 2，概率为 P = 1 1 6 6 536 ，因此该事件的信息量为：36 I = logH 2.85 比特 5“两骰子面朝上点数是 3 和 4”的可能性有两种：3 和 4、4 和 3，概率为 P =1 1 6 6 118 ， 因此该事件的信息量为：I = log18 H 4.17 比特【2.3】如果你在不知道今天是星期几的情况下问你的朋友“明天星期几？”则答案中含有多少信息量？如果你在已知今天是星期四的情况下提出同样的问题，则答案中你能获得多少信息量（假设已知星期一至星期日的顺序）？解：如果不知今天星期几时问的话，答案可能有七种可能性，每一种都是等概率的，均为P = 17，因此此时从答案中获得的信息量为I = log 7 = 2.807 比特而当已知今天星期几时问同样的问题，其可能性只有一种，即发生的概率为 1，此时获得的信息量为 0 比特。
《信息论与编码》部分课后习题参考答案
答：信源 P(M1)= P(M2)= P(M3)= P(M4)=1/4, 信道为二元对称无记忆信道，消息 Mi 与码字一一 对应，所以设 M i = ( xi1 xi2 ) 设接收序列为 Y=(y1y2) 接收到第一个数字为 0，即 y1=0。那么，接收到第一个数字 0 与 M1 之间的互信息为
I ( M 1 ; y1 = 0) = log
所以 I ( M 1; y1 y2 = 00) = log
p2 = 2(1 + lbp ) 比特 1 4
得附加互信息为 I ( M 1; y2 = 0 | y1 = 0) = 1 + lbp 比特 2.6 证明如果随机变量空间 X、Y、Z 构成马尔科夫链，即 X-Y-Z,则有 Z-Y-X。 答：证明：因为(X,Y, Z)是马氏链，有 P(z|xy)=P(z|y),对所有 x ∈ X , y ∈ Y , z ∈ Z 成立，而 P(x|yz)=P(xyz)/P(yz) = P(z|xy) P(xy)/ P(y) P(z|y) = P(z|xy) P(y) P(x|y)/ P(y) P(z|y) 对所有 x ∈ X , y ∈ Y , z ∈ Z 成立
1.4 从香农信息论的角度看来，分别播送半小时新闻联播和半小时的轻音乐，听众接受到的 信息是否相同，为什么？ 答：新闻联播是语言，频率为 300~3400Hz ，而轻音乐的频率为 20~20000Hz 。同样的时间内 轻音乐的采样编码的数据要比语音的数据量大，按码元熵值，音乐的信息量要比新闻大。但 是在信宿端，按信息的不确定度，信息量就应分别对待，对于新闻与音乐的信息量大小在广 义上说，因人而异。
1 3 1 p = × × 8 8 4
14
25
6
此消息的信息量是： I = − log p = 87.811 bit (2) 此消息中平均每符号携带的信息量是： I / n = 87.811/ 45 = 1.951 bit 2.8 一个信源发出二重符号序列消息（m, n） ，其中第一个符号 m 可以是 A、B、C 中任一个， 第二个符号 n 可以是 D、E、F、G 中的任一个。各信源符号概率及条件概率如题表 2.1 所示。 试求这个信源的联合熵 H(MN)。
信息论与编码陈运主编答案完整版
2.10 一阶马尔可夫信源的状态图如下图所示。信源 X 的符号集为{0, 1, 2}。 (1) 求平稳后信源的概率分布； (2) 求信源的熵 H∞。
解： (1)
⎧p e( 1 ) = p e p e( 1 ) ( 1 /e1 ) + p e( 2 ) (p e1 /e2 ) ⎪ ⎨p e( 2 ) = p e( 2 ) (p e2 /e2 ) + p e( 3 ) (p e2 /e3 )
i
)
p x( )log p x( )
信源 = 1
⎡ X ⎤ ⎧ x 2.6 设 x2
x3 x4
⎢P X( )⎥⎦ ⎨⎩0.2 0.19 0.18 0.17 0.16
⎣
H(X) > log6 不满足信源熵的极值性。
解：
x5 0.17⎬⎭
x6 ⎫ ，求这个信源的熵，并解释为什么
HX
i
px px
=−(0.2log0.2 + 0.19log0.19 + 0.18log0.18+ 0.17log0.17 + 0.16log0.16 + 0.17log0.17) = 2.657 bit symbol/ H X( ) > log 62 = 2.585
p x x( i1 i3 )log p x( i3 / xi1)
i1 i2 i3
i1 i3
∑∑∑ ∑∑∑ = −
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / x xi1 i2 ) +
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / xi1)
i1
i2 i3 i1 i2 i3 p x( i3 / xi1)
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1． 有一个马尔可夫信源，已知p(x 1|x 1)=2/3，p(x 2|x 1)=1/3，p(x 1|x 2)=1，p(x 2|x 2)=0，试画出该信源的香农线图，并求出信源熵。
解：该信源的香农线图为：
1/3
○ ○
2/3 (x 1) 1 (x 2)
在计算信源熵之前，先用转移概率求稳定状态下二个状态x 1和 x 2 的概率)(1x p 和)(2x p 立方程：)()()(1111x p x x p x p =+)()(221x p x x p
=)()(2132x p x p +
)()()(1122x p x x p x p =+)()(222x p x x p =)(0)(2131x p x p + )()(21x p x p +=1 得4
3
1)(=x p 4
12)(=x p
马尔可夫信源熵H = ∑∑-
I
J
i j i j
i
x x p x x
p x p )(log )()( 得 H=0.689bit/符号
2．设有一个无记忆信源发出符号A 和B ，已知4
3
41)(.)(=
=B p A p 。
求：
①计算该信源熵；
②设该信源改为发出二重符号序列消息的信源，采用费诺编码方法，求其平均信息传输速率； ③又设该信源改为发三重序列消息的信源，采用霍夫曼编码方法，求其平均信息传输速率。
解：①∑-
=X
i
i
x p x p X H )(log )()( =0.812 bit/符号
②发出二重符号序列消息的信源,发出四种消息的概率分别为
1614141)(=⨯=AA p 1634341
)(=⨯=AB p
1634143)(=⨯=BA p 1694343)(=⨯=BB p
用费诺编码方法 代码组 b i BB 0 1 BA 10 2 AB 110 3 AA 111 3
无记忆信源 624.1)(2)(2
==X H X H bit/双符号 平均代码组长度 2B =1.687 bit/双符号
B
X H R )(22==0.963 bit/码元时间
③三重符号序列消息有8个,它们的概率分别为
641)(=AAA p 64
3)(=AAB p 64
3)(=
BAA p 643)(=
ABA p 64
9)(=
BBA p 64
9)(=
BAB p 64
9)(=ABB p 64
27)(=
BBB p
用霍夫曼编码方法 代码组 b i
BBB 64
27 0 0 1 BBA 64
9 0 )(6419 1 110 3
BAB 649 1 )(6418 )(644 1 101 3
ABB 64
9 0 0 100 3
AAB 643
1 )(64
6
1 11111 5 BAA 64
3 0 1 11110 5
ABA
643
1 )(64
4
0 11101 5 AAA
64
1 0 11100 5
)(3)(3X H X H ==2.436 bit/三重符号序列 3B =2.469码元/三重符号序列
3R =B
X H )(3=0.987 bit/码元时间
3．已知符号集合{Λ321,,x x x }为无限离散消息集合，它们的出现概率分别为 2
11)(=
x p ，
412)(=x p 813)(=x p ·
··i i x p 2
1
)(=···求： ① 用香农编码方法写出各个符号消息的码字（代码组）； ② 计算码字的平均信息传输速率； ③ 计算信源编码效率。
解: ①
②∑-
=I
i
i
x p x p X H )(log )()(=2 bit/符号
∑==I
i i b P b Λ=2码元/符号
码元时间/1)
(bit b
x H R ==
③二进制信道C=1 bit/码元时间 信源编码的编码效率η=
C
R
=100%
① 对这八个符号作二进制码元的霍夫曼编码,写出各个码字,并求出编码效率。
解: ①∑-
=X
x
p x p X H )(log )()(=2552bit/符号,时间熵=t H 2.552bit/s
t R ==t H 2.552bit/s ②霍夫曼编码
符号 i p 代码组 b i C 0.4 0 0 1 B 0.18 0 110 3 A 0.1 0 (1,0) 100 3 0 (0.23) 1
F 0.1 0 1 1 (0.6) 1111 4
G 0.07 1 1011 4 1
E 0.06 0 (0.13) 1 1010 4 D 0.05 1 (0.19) 11101 5 0
H 0.04 0 (0.09) 11100 5
平均码长b =2.61码元/符号
码元时间/9779.0)
(bit b
x H R ==
信源编码的编码效率η=C
R
=97.79%。