编码理论

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编码理论第一章

编码理论第一章

编码理论——绪论
14
译码就是把编码器输出的编码信号进行反变换。一般认为 这种变换是可逆的。译码器也可分成信源译码器和信道译码 器及保密译码器三种。信宿是消息传送的对象,即接收消息 的人或机器。图1-1给出的模型只适用于收发两端单向通信的 情况。它只有一个信源和一个信宿,信息传输也是单向的。 更一般的情况是:信源和信宿各有若干个,即信道有多个输 入和多个输出,另外信息传输也可以双向进行,例如广播通 信是一个输入、多个输出的单向传输的通信,而卫星通信则 是多个输入、多个输出的多向传输的通信。
率失真信源编码理论是信源编码的核心问题是编码理论绪论20随着数学理论如小波变换分形几何理论数学形态学等以及相关学科如模式识别人工智能神经网络感知生理心理学等的深入发展世界范围内的有关专家一直在追求寻找现有压缩编码的快速算法同时又在不断探索新的科学技术在压缩编码上的应用因此新颖高效的现代压缩方法相继产生
编码理论——绪论
11
存在着各种天然和人为干扰使被传信号产生错误。除此以 外,非指定用户或敌人还会通过各种方法(如搭线、电磁波接 收、声音接收等)对所传输的信号进行侦听(称被动攻击)。更 有甚者,有些非法入侵者主动对系统进行骚扰,采用删除、 更改、增添、重放、伪造等手段,向系统注入信号或破坏被 传的信号,以达到欺骗别人,有利于自己的目的,这种攻击 称为主动攻击。因此,保护系统中所传消息的真实性、完整性, 是一个更为困难的问题,也是密码系统所必须完成的另一个 更为艰巨的任务。
编码理论——绪论
21
用SOFM算法所生成的码本就很少依赖于初始码本,且生成 的码本的拓扑结构能用来进一步提高编码效率和降低计算复 杂度。然而,现有的一些用于编码的神经网络模型都是在模 拟人脑功能的思想下建立的,没有考虑信源的特点和肉眼的 视觉机理,因此压缩效果不太理想。从理论上讲,神经网络 可以模拟肉眼的信息处理过程。这种模拟不限于网络结构方 面,还包括网络的学习机制;但大多数神经网络的学习算法 中,使用的只是均方误差或P阶矩误差失真准则,也没有考虑 人类视觉系统的特性。

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案【篇一:《信息论与编码》课后习题答案】式、含义和效用三个方面的因素。

2、 1948年,美国数学家香农发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。

3、按照信息的性质,可以把信息分成语法信息、语义信息和语用信息。

4、按照信息的地位,可以把信息分成客观信息和主观信息。

5、人们研究信息论的目的是为了高效、可靠、安全地交换和利用各种各样的信息。

6、信息的是建立信息论的基础。

7、8、是香农信息论最基本最重要的概念。

9、事物的不确定度是用时间统计发生概率的对数来描述的。

10、单符号离散信源一般用随机变量描述,而多符号离散信源一般用随机矢量描述。

11、一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量称为自信息量,定义为其发生概率对数的负值。

12、自信息量的单位一般有比特、奈特和哈特。

13、必然事件的自信息是。

14、不可能事件的自信息量是15、两个相互独立的随机变量的联合自信息量等于两个自信息量之和。

16、数据处理定理:当消息经过多级处理后,随着处理器数目的增多,输入消息与输出消息之间的平均互信息量趋于变小。

17、离散平稳无记忆信源x的n次扩展信源的熵等于离散信源x的熵的。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???18、离散平稳有记忆信源的极限熵,。

19、对于n元m阶马尔可夫信源,其状态空间共有m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a,b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源,其信源熵,hc(x)=2。

22、对于限峰值功率的n维连续信源,当概率密度均匀分布时连续信源熵具有最大值。

23、对于限平均功率的一维连续信源,当概率密度24、对于均值为0,平均功率受限的连续信源,信源的冗余度决定于平均功率的限定值p和信源的熵功率p25、若一离散无记忆信源的信源熵h(x)等于2.5,对信源进行等长的无失真二进制编码,则编码长度至少为。

2728、同时掷两个正常的骰子,各面呈现的概率都为1/6,则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0,∞],其概率密度函数为,其中:x?0,m是x的数学2期望,则x的信源熵c。

双重编码理论在生活中的例子

双重编码理论在生活中的例子

双重编码理论在生活中的例子《双重编码理论在生活中的例子:那些妙趣横生的生活启示》在生活中,双重编码理论无处不在,就像一个调皮的小精灵,时不时在我们的日常中露个脸,给我们带来意想不到的小确幸或者小尴尬。

就拿我们最常见的购物来说吧。

当你走进超市,一眼看到那货架上鲜艳夺目的水果。

比如说红通通的苹果,它就是双重编码理论的一个绝佳例子。

苹果那饱满圆润的外观,红色的外皮,这是视觉上的图像编码哦。

然后你脑海里立马就会浮现出苹果香甜的口感,清脆的咬嚼声,还有它那丰富的营养价值,富含维生素C等等。

这种从视觉形象立马跳跃到语义记忆(关于苹果属性的理解)的过程就是双重编码在起作用。

这时候,双重编码就像是一场购物小助手的魔法,你眼睛看到的图像和心里知道的关于苹果的一切知识联手,促使你可能快速地就把苹果放进购物篮中。

再说说旅行吧。

我曾去一座美丽的海滨城市旅游。

当我站在那金色的沙滩上,看到广阔无垠的蓝色大海,海浪一波一波地涌来。

那美丽的海景画面深深刻在脑海里——这是视觉编码。

与此同时,我的内心开始回忆各种和大海有关的事情,那些电影里浪漫的海边爱情故事啦,海中隐藏的神秘宝藏传说呀,还有从书籍里读到的关于海洋生态系统的科普知识。

这些语义信息和眼前的画面相互交织。

那感觉就像有一个好奇小能手在我脑海里拉扯着两边的线,最后汇合成一种特别美妙又复杂的感受。

这也让我更加深刻地理解了双重编码理论,就好像大脑在开一场超级有趣的派对,图像和语义这两个小伙伴手拉手跳舞呢。

但是呢,双重编码有时候也会搞出点小麻烦。

比如说我和朋友约定在一个餐厅见面,他微信发我了餐厅的照片,我记住了那个带有独特招牌的建筑外观形象。

可到了那里才发现,我完全没注意到餐厅的名字。

光靠那图像编码记忆,最后绕着那一片区域找了好久。

这时候就发现,光靠图像或者语义单独作战可不行,还得两者好好配合才行呢。

在学习上,双重编码的应用也特别有趣。

我记得背历史知识的时候,那些古老的战舰模型或者历史场景的图片可帮了大忙了。

双重编码理论

双重编码理论

双重编码理论双重编码理论是一种认知心理学理论,它提出了一种认知过程,即每个人都将信息(概念和刺激)编码两次,一次是他们的主观意义,另一次是他们的客观特征。

它被认为是一种框架,可以帮助我们理解记忆的复杂性,也可以帮助我们提高记忆效率。

双重编码理论是由著名心理学家罗伯特·斯科特·米勒在1968年提出的,他认为,记忆形成的过程是一种双重编码过程,即在记忆被编码时,会同时产生两种记忆,一种是主观意义,另一种是客观特征。

这两种记忆是紧密相连的,可以互相联系,这样就可以更好地记住东西。

双重编码理论提出了两种记忆:主观意义和客观特征。

主观意义是指信息的主观意义,它涉及到人们对概念,事件,情绪,经历等的主观理解。

客观特征是指信息的客观特征,它涉及到外部刺激的客观描述,比如声音,色彩,形状,位置等。

双重编码理论认为,当人们接受到信息时,他们会先以客观特征编码,然后将客观特征与主观意义联系起来,形成双重编码的记忆。

记忆形成的过程也是双重编码的过程:当一个人在信息编码过程中,会将客观特征和主观意义联系起来,使其成为一个整体,从而形成双重编码的记忆。

双重编码理论可以帮助我们理解记忆的复杂性,以及如何提高记忆的效率。

由于客观特征和主观意义是紧密联系的,因此可以更容易地记住信息。

此外,双重编码也可以帮助我们更好地理解信息,因为它可以帮助我们将客观特征与主观意义联系起来,使我们更容易理解。

双重编码理论可以用来改善记忆。

可以通过提高客观特征和主观意义之间的联系强度来提高记忆效率。

例如,可以通过分析信息的客观特征和主观意义来增强它们之间的联系,这样可以更容易地记住信息。

此外,双重编码理论还可以帮助我们更有效地记忆信息,因为它可以帮助我们在记忆过程中建立信息的结构和逻辑关系,从而使我们更容易记忆。

总之,双重编码理论是一种有效的认知心理学理论,可以帮助我们理解记忆的复杂性,提高记忆效率,以及更有效地记忆信息。

双重编码理论还可以帮助我们更好地理解信息,使我们更容易理解它们。

数学中的信息论与编码理论

数学中的信息论与编码理论

数学中的信息论与编码理论在没有信息论和编码理论的帮助下,我们现代社会的通信系统几乎无法存在。

信息论和编码理论是数学中一个重要的分支,它们的发展不仅深刻影响了通信技术的进步,也在其他领域起到了重要的作用。

本文将探讨数学中的信息论与编码理论的基本概念和应用。

一、信息论信息论是由美国数学家克劳德·香农在20世纪40年代提出的一门学科。

它的研究对象是信息,旨在衡量信息的传输效率和极限。

那么,什么是信息?信息是我们从一个消息中获得的知识或内容。

在信息论中,信息量的单位被称为“比特”(bit),它表示信息的最基本单位。

例如,当我们投掷一枚公平的硬币,出现正面的概率为50%,我们可以用1比特来表示这个消息,因为它提供了一个二进制的选择(正面或反面)。

在信息论中,还有一个重要的概念是“信息熵”。

信息熵用来衡量一个随机变量的不确定性。

一个有序的事件具有较低的信息熵,而一个随机的事件具有较高的信息熵。

例如,当我们已知一个硬币是公平的时候,投掷获得的信息熵最高,因为我们无法预测结果。

二、编码理论编码理论是信息论的一个重要组成部分。

它研究如何将信息转化为机器能够识别和处理的形式。

编码理论可以分为源编码和信道编码两个方面。

1. 源编码源编码是将源数据(比如文本、图像、声音等)进行压缩和表示的过程。

它的目标是将数据表示为更紧凑的形式,以便于存储和传输。

最著名的源编码算法之一是赫夫曼编码,它利用不同符号出现的频率进行编码,将出现频率较高的符号用较短的编码表示,从而实现数据的压缩。

2. 信道编码信道编码是为了在噪声干扰的信道中可靠地传输信息而设计的编码方法。

它通过引入冗余来纠正或检测传输过程中的错误。

最常见的信道编码方法是奇偶校验码和循环冗余检验码(CRC)。

这些编码方法能够检测和校正一定数量的错误,从而提高传输的可靠性。

三、信息论与编码理论的应用信息论和编码理论不仅在通信领域中发挥着重要作用,也在其他领域有广泛的应用。

感觉编码理论

感觉编码理论

内容
1各种感觉神经有自己特殊的能 量;2每种感觉神经只能产生一 种感觉而不能产生另外的感觉, 感官性质不同,感觉神经具有能 量不同;3感觉不决定于刺激的 性质,而决定于感觉神经的性质
优:大脑直接加工的材料是外物引 起的神经冲动,该观点合理 缺:1 否认感觉是对客观世界的认识,在 认识论上错误;2否认人的感觉依赖 于外物性质;3不了解感官分化真正 原因,感觉神经的分化是有机体适 应环境的结果;4感觉的性质不是由 感觉神经的特殊能量决定,而是由 客观世界刺激的性质决定
名称 提出者
色觉理论 三色说 托马斯·杨
对立过程理论 黑林
理论
优点 缺点
1每种感受器对各种波长的光有反 应,但强度不同:红色感受器对 1视网膜存在着三对视素: 长波反应最强烈,产生了红感觉; 黑—白 红-绿 黄-蓝;2它 绿色感受器对中波反应最强烈, 们在光刺激下表现为对抗过 产生了绿感觉;蓝色感受器对短波 程,即同化作用和异化作用 反应最强烈,产生了蓝感觉 2各颜 。例如在红光刺激下,红色经验是由不同感受器按相应比例 绿视素异化产生红色经验, 活动产生 3混合不同比例三原色可 否则反之。 产生不同颜色 1解释了色盲现象2解释了颜色 贡献大,认为三色混合产生各颜色 互补现象 1不能解释色盲问题 2不能解释后像 不能解释红绿蓝混合各种颜

分类 名称 提出者
近代化理论 神经特殊能量学说 缪勒
感觉编码理论 当代化理论 特异化理论
1不同性质的感觉由不同的 神经元来传递信息的;2有 些神经元传递红色信息,有 些传递甜味信息,当这些神 经元分别被激活时,神经系 统把它们的激活分别解释为 “红”与“甜”
模式理论
编码由整组神经元的 激活模式引起,如红 光不仅引起某组神经 元的激活还引起另一 组神经元激活,不过 是某种神பைடு நூலகம்元激活程 度大,其他小

编码理论第十四讲

编码理论第十四讲

20/21
作业
GF (2) 上 (7,4,3) 循环码生成多项式 g ( x) = 1 + x + x3 ,其校验多
h( x) = ( x 7 − 1) g ( x) = 1 + x + x 2 + x 4 。画出该码的 级编码 画出该码的4级编码 项式为
3 电路。设输入信息多项式为 m( x) = 1 + x ,即 m = (1001) ,列 电路。
v ( x ) = c( x ) + e( x )
10/21
5.7 循环码的译码 循环码的伴随多项式定义为: 循环码的伴随多项式定义为: 伴随多项式定义为
s( x) = v ( x) mod g ( x) = s0 + s1 x + s2 x + ⋯ + sr −1 x
2 r −1
11/21
5.7 循环码的译码
课前回顾
有限域相关概念
有限域概念
有限域构造
根域与共轭根系
本原元
极小多项式
本原多项式
1/21
本次课内容
学习内容
0 有限域基本知识 1 循环码的定义 2 循环码的存在性定理与构造性定理 3 循环码的生成矩阵与校验矩阵 4 循环码的编码电路 5 BCH码 码 6 CRC码与循环码伴随式 码与循环码伴随式 ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
当接收多项式高次位在前全部进入模g(x)电路后,电路 电路后, 当接收多项式高次位在前全部进入模 电路后 中移位寄存器的内容即是伴随式s(x)多项式的值。 多项式的值。 中移位寄存器的内容即是伴随式 多项式的值
13/21
5.7 循环码的译码
修正伴随式定义为 修正伴随式定义为

编码理论chapter9

编码理论chapter9

| x j ) log2
p( yi | x j ) p( yi )
=1 +
p log2 ( p) + (1−
p) log2 (1−
p)
∑ ∑ C =
max I ( X ,Y )= p(x)
11 =j 0=i 0
p(x j ) p( yi
| x j ) log2
p( yi | x j ) = p( yi )
中GN(A)定义为GN的子矩阵,根据集合A来选取GN(A) 的行, GN(A)的陪集即为GN(Ac),根据集合A的补集来 选取GN(Ac)的行, GN-陪集编码就是根据选取具体的
GN的行来进行编码构造。如果给定A和 uAc ,将uA作为 一个自由变量,就可以得到从源码块uA到码字 x1N 的映
射。
19
将8个独立的合并而成的信道
u1
W(1) 8
u2
W(2) 8
u3
W(3) 8
u4
W(4) 8
u5
W(5) 8
u6
W(6) 8
u7
W(7) 8
u8
W(8) 8
y18 y18 , u1 y18 , u12 y18 , u13 y18 , u14 y18 , u15 y18 , u16 y18 , u17
将合并而成的信道分解为8个相 互关联的子信道
基于信道极化理论提出的极化码,是第一类被证明在码长 无限长时、采用逐次消除译码算法可严格达到二元对称信 道容量的信道编码方案。
4
BSC和BEC信道
0
1-p
0
p
p
1
1
1-p
0
1-p
0
p
E p
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无线信道
比有线信道要恶劣的多!
反射 折射 散射
由于多径使得信号消弱
快衰落和慢衰落
第一章 绪论
1.1 编码与编码理论 1.2 编码分类和相关基础 1.3 编码系统模型 1.4 编码理论的发展
1.1 编码与编码理论
1.1.1 信息与编码
通信最基本、最重要的功能就是传递信息、 获取信息、处理信息和利用信息。 古代的结绳记事,长城上的峰火台硝烟,墙 壁上的点划刻蚀,……,都是为传递和保存信息 的典型手段,是一种最简单、最经典的编码。 有线和无线通信产生以后,真正的编码技术 随之产生,以不同点、划、间断的组合代表不同 文字和数字的莫尔斯码、中文电报码等,开始了 编码的真正研究和应用。 现在,几乎所有信息应用领域都需要编码, 各种编码都在被积极研究。
在《通信的数学原理》中,他提出了受干扰信道编 码定理,该定理的主要内容为: 每个受干扰的信道具有确定的信道容量C。例如,当 信道中存在高斯白噪声时,在信道带宽W、单位频 带信号功率S、单位频带噪声功率N下,信道容量可 表示为 S
C W log 2 (1 ) N bps
对于任何小于信道容量C的信息传输速率,存在一个 码长为n,码率为R的分组码,若用最大似然译码, 则其译码错误概率为
1.2.2 信道编码
信道,是指有明确信号输入和信号输出的信息通 道。
这个通道可以是空间,如通信系统把信号从一个地点传 送到另一个地点; 这个通道可以是时间,如存储系统把 信号从某个时间开始存储到下一个时间; 这个通道可以 是过程,如处理系统把信号从一个接口演变到另一个接口。 无论是哪一种通道,有输入到输出的转移过程,这个转 移过程反映了该通道的特征。 最基本、最简单的转移过程,就是什么都不改变,仅仅 把输入原封不变的搬到输出。实际上,任何信道,在我们 研究的尺度空间,都很难做到输出与输入完全一样、原封 不变,输入经过信道之后总有不同和差异。
编码目标
尽量好的效果 尽量短的序列 尽量少的差错 尽量容易实现
1.2 编码分类和相关基础
1.2.1 信源编码 信源是携带信息的原始信号,如彼此的通话、相互的交 流、书面的文章、统计的数据图表等。为了让对方、 让读者、让接收方能理解清楚和准确把握,这些信号 往往会从不同角度、不同方面表达和叙述要传递的信 息,有时还不得不重复、甚至多次重复和强调。因此,
差错控制编码技术类别繁多,应用面广,在上 述三类编码中占有较大的比重,因此,通常使 用的编码这一术语,常常是指差错控制编码和 译码。
差错控制编码技术是适应数字通信抗 噪声干扰的需要而诞生和发展起来的, 它是于 1948 年、著名的信息论创始人 C. E. Shannon(香农)在贝尔系统技 术 杂 志 发 表 的 “ A Mathematical Theory of Communication”一文,开 创了一门新兴学科和理论:信息论和 编码理论。
1.1.2 编码和解码
编码
对带有信息的原信号加以处理,构成利于传 输(保存、加工、使用)的新信号的过程。
原信号 (携带有信息) (处理) 新信号
(保留有携带信息)
编码的逆过程是解码。解码是为从编码出的 新信号中解出原信号并获取所携带信息而不可 少的。编码是一个处理过程,解码也是一个处 理过程。
携带有信息的原信号被称为信源,表示为 S
pV U 反映信道的输入输出转移特性,被称为信道转
则信道模型定义为: 信道 W : U , pV U , V

移函数,又称为信道转移概率矩阵。
pv j u i 是信道输入 u i 给定条件下输出
pv j u i 0
v j 的概率,有
此式说明,任何输入输出之间的转移概率最小为0,如 果 p v j u i 0 ,则 u i 和 v j 之间没有任何关联。
端到端的通信系统模型
信源 信源编码 信道编码 调制 噪声 干扰
同步
收信者 信源译码 信道译码
信道
解调 调制和检测理论
信息和编码理论
从图中可知,数字通信的主要技术问题包括:信源编译码、 信道编译码、数字调制解调、基带传输、信道与噪声、接 收时必须要解决的同步问题、为了使通信过程保密,要进 行保密编译码的处理等。
如果A是信源S的编码,则从S到A的信源编码过程可 表示为:
y1 y 2 y N x1 x2 x M S : A: p1 p2 p M 1 2 N
其中,信源符号与码字对应,符号出现概率与码长对应。
码字的平均码长大小成为衡量信源编码优劣的主要参数, N 平均码长定义为: L p j j
编码处理的结果被称为编码,表示为 A
编码是从S到A的运算,若运算函数记为f(.),那编码的函 数表示为
A f S
解码过程是从A到S的运算,若运算函数记为g(.),解码 函数就表示为 Sg A

解码是编码处理的逆过程,有
g f
1
这样,从编码到解码,能完全恢复原携带有信息的信 源,有 1
g ( ) ˆ A A U V
编码理论 --Coding Theory
周武旸 中国科学技术大学 2007-11-9
基本内容
第一章
绪论 第二章 信源编码 第三章 线性分组码 第四章 循环码 第五章 BCH码 第六章卷积编码 第七章 网格编码调制 第八章 保密通信
教材
《信息论、编码与密码学》
Rajjan Bose著 武传坤译
信道,是由它的输入信号、输出信号和它 们的转移概率特性所表征的信息通道。 假定,信道输入和信道输出分别为U和V, U u1 , u 2 , u3 ,u m V v1 , v2 , v3 ,vm 即:
其信道的输入输出转移特性为:
pv1 u1 pv 2 u1 pv n u1 pv u pv u pv u 2 2 n 2 pV U 1 2 p v u p v u p v u 2 m n m 1 m
S' g A g f S f
f S S
S’为解码的输出。
1.1.3 编码理论
编码理论 对原信号进行处理,构造成利于高 可靠、高效率地传输信息(保存信息、加工 信息、利用信息)的数字信号序列、并能方 便恢复或解出原信号信息的理论及应用体系。
例1.1:以远方朋友的来访为例。如果对方要通知你哪天 到访,可以采用5位的二进制码,有32个码字,正好与一 个月的30天(或31天)对应。 00001为1号,00010为2号,00011为3号,……,11111为 31号。 传送“00101”码字,就知道到访日期是5号。 这种编码32种事件状态对应长5位的32个码字,数据量最 少,满足高效率传输信息的要求。
pi 0
M i
p
i 1
1
对信源进行编码,就是把信源信号变换成数字序列,假定数 y1 , y2 , y3 ,, y N ,各码字的 字序列A由N个码字构成,分别为: 码长分别是 1 , 2 , 3 ,, N,则数字序列A可表示为:
y1 , y 2 , y3 ,, y N A: 1 , 2 , 3 , , N
(最常见和典型的是:差错信道,编码有纠错能力) 编码处理(编码变换) : U=f (A)
ˆ g V 解码处理 (解码变换) : A
信道编码的目标:根据信道特征,把信号变换成数 字序列、在给定差错率要求情况下能尽量最大传 送(或保存、加工、使用)信息。 ----- 数据可靠传输的编码 在给定信息传送速率下,能使平均误码率最小的 编码(解码)过程。
pv
n j 1
j
ui 1
此式说明,在给定输入 u i 的情况下,总会在信道输出 中出现相关信号,在各输出信号中的出现概率之和为1。
例1.2:仍以远方朋友的来访为例。考虑朋友通知到访 时间,按上午,下午,晚上,凌晨4个时段来通知,被编码成“00” 表示上午,“01”表示下午,“11”表示晚上,“10”表示凌晨。在 通信传送到接收方的过程(信道)中,有可能出错,把通知上午到 访(输入)搞成为下午或晚上(输出)。假定,这个传送信道的转 移概率矩阵为:
编码理论的内容
编码理论的内容包括三个方面
以保证数字信息传输和处理的可靠性为目的的差
错控制编码(error-control coding),又称为信 道编码(channel coding); 以提高数字信息传输、存储处理的有效性为宗旨 的信源编码(Source coding); 以增加数字信息传输、存储的安全性为目标的数 据加密编码(data encryption);
00 00 01 11 10 0.80 0.10 0 0.10 01 0.15 0.80 0.05 0 11 0 0.10 0.80 0.10 10 0.05 0 0.15 0.80
这就说明,通信信道准确传送到访信息的概率为80%, 差错概率为20%。但不同差错的概率各不相同,有的高, 有的低。
信道编码,根据信道转移特性和应用质量要求 (如传输要求),把原信号构建成合理匹配信道 特性满足质量要求的新信号。
编码信号,是经过编码处理传递信息的信号。 通信传递的信息需要编码、保存信息需要编码、 加工处理信息需要编码、应用信息更需要编码。 不同的应用需要不同的信号格式,包含不同的 信息,就需要采用不同的编码,以满足它的应 用要求。 总之,社会发展需要信息,人类生活需要信息, 设备运转需要信息,……。提供信息的信号、 反映信息的信号、处理信息的信号、利用信息 的信号,都需要编码。
携带信息的原始信号,往往都不是最简信号,而是包
含有相当的冗余(多余量)。 信源: S: { x, p(x) }
x=( x1, x2, …. xM ), p(x) = ( p(x1), p(x2), …. p(xM ) )
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