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信息论概述及其应用

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信息的概念

人类从产生的那天起,就生活在信息的海洋之中。

人类社会的生存和发展,无时无刻都离不开接收信息,传递信息,处理信息和利用信息。

比如原始人的“结绳记事”也许是最初期的表达,存储和传送信息的办法,古代的“烽火告警”是一种最早的快速,远距离的传递信息的方式。

近现代以来,由于电子计算机的迅速发展和广泛应用,尤其个人微型计算机得以普及,大大提高了人们处理加工信息,存储信息及控制和管理信息的能力。

随着计算机技术,微电子技术,传感技术,激光技术,卫星通讯,移动通讯等等新技术的发展和应用,尤其是近年来以计算机为主体的互联网技术的兴起与发展,他们相互结合,相互促进,以前所未有的的威力推动着人类经济和社会的高速发展。这是这些现代新科学,新技术,将人类社会推入到高度信息化时代。

信息与信号,消息的比较

消息是信息的数学载体,信号是信息的物理载体。

信号是具体的,物理的

消息是具体的,非物理的

信息是非具体的,非物理的

信号最具体,它是一物理量,可测量,可显示,可描述,同时它又是载荷信息的试题信息的物理层表达。

消息是具体的,非物理的,可以描述为语言文字,符号,数据,图片,能够被感觉到,同时它也是信息的载荷体。是信息论中的主要描述形式。

信息是抽象的,非物理的,是哲学层的表达。

信息的定义

关于信息的科学定义,到目前为止,国内外已有上百种说法,他们都是从不同侧面和不同的层次来揭露信息的本质。

最早对信息进行科学定义的是莱哈特。他在1928年发表的《信息传输》一文中,首先提出信息这个概念。

但是哈莱特这种理解在一定程度上能够解释通信工程中的一些信息问题,但他存在着严重的局限性。

1948年,控制论的创始人之一,美国科学家维纳出版了《控制论——动物和机器中通讯与控制问题》一书。他指出了,信息就是信息自己,不是其他什么东西的替代物,它是与物质,能量等同等重要的基本概念。正是维纳,首先将信息上升到了最基本概念的位置。

香农在1948年发表了一篇著名的论文—《通信的数学理论》。他从研究通信的系统传输的实质出发,对信息做了科学的定义,并进行了定性和定量的描述。

香农信息论是以概率论、随机过程为基本研究工具,研究广义通信系统的整个过程,而不是整个环节,并以编、译码器为重点,其关心的是最优系统的性能及如何达到该性能(并不具体设计环节,也不研究信宿)。目前,香农信息论方面值得注意的研究方向有信息概念的深化问题、信息失真理论的发展及在数据压缩中的应用、以计算机为中心的信息处理系统的基本理论等。

信息论研究的对象,目的和内容

信息论研究的对象是统一的通信系统模型。

通信系统模型主要分成下列五部分。

1,信息源:信源是产生消息和消息序列的源。

2,编码器:编码是吧消息变成信号的措施。

3,信道:信道是指通信系统把载荷消息的信号从甲地传输到乙地的媒介或通道。

4,译码器:译码就是把信道输出的编码信号(已叠加干扰)进行反变换,一般认为这种变换是可逆的。译码器一般可以分为新源译码器和信道译码器。若在保密通信系统中,应还包括解密译码。

5,信宿:信宿是消息传送的对象,即接收消息的人或机器。信源和信宿可处于不同地点和不同时刻。

香农信息论的建立与发展

香农于1948年10月发表于《贝尔系统技术学报》上的论文《A Mathematical Theory of Communication》(通信的数学理论)作为现代信息论研究的开端。在这两篇论文中,他用概率测度和数理统计的方法系统地讨论了通讯的基本问题,首先严格定义了信息的度量---熵的概念,又定义了信道容量的概念,得出了几个重要而且带有普遍意义的结论,并由此奠定了现代信息论的基础。

1,香农信息理论的数学严格化

2,无失真信源编码定理和技术的发展

3,信道纠错编码的发展

4,限失真信源编码的提出和发展

5,多用户,网络信息论的发展

6,信息保密与安全理论的提出和发展

香农定义的信息仍有其局限性,存在一些缺陷。

信息论在相关领域的应用

信息很早就被人们利用,但真正被作为一个科学概念探讨,则是20世纪40年代以后的事,而被作为科学为人们普遍认识和利用则是近几十年的事情。当今世界,信息技术日新月异,在经济社会各领域的应用不断深化,日益深刻地影响着人类社会发展。信息产业已经发展成为当前世界上最大的产业。

今年来,逐渐形成的光学信息论,量子信息论,生物信息论都是信息科学的重要分支。

信息论主要的应用范围:

编码学密码学与密码分析学

数据传输数据压缩

检测理论估计理论

政治学(政治沟通)

参考文献

N.Wiener,《控制论—动物和机器中的通信与控制问题》,科学出版社,1963年

傅祖芸,信息论(第四版)基础理论与应用,中国工信出版集团,2015年

信息论基础各章参考答案

各章参考答案 2.1. (1)4.17比特 ;(2)5.17比特 ; (3)1.17比特 ;(4)3.17比特 2.2. 1.42比特 2.3. (1)225.6比特 ;(2)13.2比特 2.4. (1)24.07比特; (2)31.02比特 2.5. (1)根据熵的可加性,一个复合事件的平均不确定性可以通过多次实验逐步解除。如果我们使每次实验所获得的信息量最大。那么所需要的总实验次数就最少。用无砝码天平的一次称重实验结果所得到的信息量为log3,k 次称重所得的信息量为klog3。从12个硬币中鉴别其中的一个重量不同(不知是否轻或重)所需信息量为log24。因为3log3=log27>log24。所以在理论上用3次称重能够鉴别硬币并判断其轻或重。每次实验应使结果具有最大的熵。其中的一个方法如下:第一次称重:将天平左右两盘各放4枚硬币,观察其结果:①平衡 ②左倾 ③右倾。ⅰ)若结果为①,则假币在未放入的4枚币,第二次称重:将未放入的4枚中的3枚和已称过的3枚分别放到左右两盘,根据结果可判断出盘中没有假币;若有,还能判断出轻和重,第三次称重:将判断出含有假币的三枚硬币中的两枚放到左右两盘中,便可判断出假币。ⅱ)若结果为②或③即将左盘中的3枚取下,将右盘中的3枚放到左盘中,未称的3枚放到右盘中,观察称重砝码,若平衡,说明取下的3枚中含假币,只能判出轻重,若倾斜方向不变,说明在左、右盘中未动的两枚中其中有一枚为假币,若倾斜方向变反,说明从右盘取过的3枚中有假币,便可判出轻重。 (2)第三次称重 类似ⅰ)的情况,但当两个硬币知其中一个为假,不知为哪个时, 第三步用一个真币与其中一个称重比较即可。 对13个外形相同的硬币情况.第一次按4,4,5分别称重,如果假币在五个硬币的组里,则鉴 别所需信息量为log10>log9=2log3,所以剩下的2次称重不能获得所需的信息. 2.6. (1)215 log =15比特; (2) 1比特;(3)15个问题 2. 7. 证明: (略) 2.8. 证明: (略) 2.9. 31)(11= b a p ,121 )(21=b a p , 121 )(31= b a p , 61)()(1312= =b a b a p p , 241)()()()(33233222= ===b a b a b a b a p p p p 。 2.10. 证明: (略) 2.11. 证明: (略)

信息论基础论文

信息论基础发展史 信息论(information theory)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。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,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。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。 信息论从诞生到今天,已有五十多年历史,是在20世纪40年代后期从长期通讯实践中总结出来的,现已成为一门独立的理论科学,回顾它的发展历史,我们可以知道理论是如何从实践中经过抽象、概括、提高而逐步形成的。它是在长期的通信工程实践和理论研究的基础上发展起来的。 通信系统是人类社会的神经系统,即使在原始社会也存在着最简单的通信工具和通信系统,这方面的社会实践是悠久漫长的。电的通信系统(电信系统)已有100多年的历史了。在一百余年的发展过程中,一个很有意义的历史事实是:当物理学中的电磁理论以及后来的电子学理论一旦有某些进展,很快就会促进电信系统的创造发明或改进。 当法拉第(M.Faraday)于1820年--1830年期间发现电磁感应的基本规律后,不久莫尔斯(F.B.Morse)就建立起电报系统(1832—1835)。1876年,贝尔(A.G.BELL)又发明了电话系统。1864年麦克斯韦(Maxell)预言了电磁波的存在,1888年赫兹(H.Hertz)用实验证明了这一预言。接着1895年英国的马可尼(G.Marconi)和俄国的波波夫(A.C.ΠoΠoB)就发明了无线电通信。本世纪初(1907年),根据电子运动的规律,福雷斯特(1,Forest)发明了能把电磁波

信息论的应用

学号:201122010835 姓名:李毅 信息论在图像处理中的应用 摘要:把信息论的基本原理应用到图像处理中具有十分重要的价值。本文主要从评估图像捕捉部分性能的评估、图像分割算法这两个个方面阐述信息论在图像处理中的应用。 通过理论分析来说明使用信息论的基本理论对图像处理的价值。 关键字:信息论;图像捕捉;图像分割 第1章 引言 随着科学技术的不断发展,人们对图形图像认识越来越广泛,图形图像处理的应用领域也将随之不断扩大。为了寻找快速有效的图像处理方法,信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。文章介绍了信息论基本理论在图像处理中的应用,并通过理论分析说明其价值。把通信系统的基本理论信息论应用于采样成像系统,对系统作端到端的系统性能评价,从而优化采样成像系统的设计,是当前采样成像系统研究的分支之一。有些图像很繁杂,而我们只需要其中有意义的一部分,图像分割就是将图像分为一些有意义的区域,然后对这些区域进行描述,就相当于提取出某些目标区域图像的特征,随后判断这些图像中是否有感兴趣的目标。 第2章 图像捕捉部分性能评估 2.1 图像捕捉的数学模型 图像捕捉过程如图1所示。G 为系统的稳态增益,),(y x p 是图像捕捉设备的空间响应函数,),(y x n p 是光电探索的噪声。),(y x comb 代表采样网格函数,),(),,(y x s y x o 分别为输入、输出信号。 在这种模型下的输出信号 ),(),()],(),([),(y x n y x comb y x p y x Go y x s p +*= 其中,∑--= n m n y m x y x comb ,),(),(δ,代表在直角坐标系下,具有单位采样间隔的采样设备的采样函数。

信息论基础及答案

《信息论基础》试卷第1页 《信息论基础》试卷答案 一、填空题(共25分,每空1分) 1、连续信源的绝对熵为 无穷大。(或()()lg lim lg p x p x dx +∞-∞ ?→∞ --?? ) 2、离散无记忆信源在进行无失真变长信源编码时,编码效率最大可以达到 1 。 3、无记忆信源是指 信源先后发生的符号彼此统计独立 。 4、离散无记忆信源在进行无失真变长编码时,码字长度是变化的。根据信源符号的统计特性,对概率大的符号用 短 码,对概率小的符号用 长 码,这样平均码长就可以降低,从而提高 有效性(传输速率或编码效率) 。 5、为了提高系统的有效性可以采用 信源编码 ,为了提高系统的可靠性可以采用 信道编码 。 6、八进制信源的最小熵为 0 ,最大熵为 3bit/符号 。 7、若连续信源输出信号的平均功率为1瓦特,则输出信号幅度的概率密度函数为 高斯分布(或()0,1x N 2 2 x - )时,信源具有最大熵,其值为 0.6155hart(或 1.625bit 或 1lg 22 e π)。 8、即时码是指 任一码字都不是其它码字的前缀 。 9、无失真信源编码定理指出平均码长的理论极限值为 信源熵(或H r (S)或()lg H s r ),此 时编码效率为 1 ,编码后的信息传输率为 lg r bit/码元 。 10、一个事件发生的概率为0.125,则自信息量为 3bit/符号 。 11、信源的剩余度主要来自两个方面,一是 信源符号间的相关性 ,二是 信源符号概率分布的不均匀性 。 12、m 阶马尔可夫信源的记忆长度为 m+1 ,信源可以有 q m 个不同的状态。 13、同时扔出一对均匀的骰子,当得知“两骰子面朝上点数之和为2”所获得的信息量为 lg36=5.17 比特,当得知“面朝上点数之和为8”所获得的信息量为 lg36/5=2.85 比特。 14.在下面空格中选择填入的数学符号“=,≥,≤,>”或“<” H(XY) = H(Y)+H(X ∣Y) ≤ H(Y)+H(X)

信息论基础总结

?? ? ???=??????)()()()(2 211 I I x q x x q x x q x X q X Λ Λ∑==I i i x q 1 1 )(?? ? ???=??????)()()()(2211 m q q q q x x x x x x X X m ΛΛ∏ =N i i x q 1 )(第1章 信息论基础 信息是物质和能量在空间和时间上分布的不均匀程度,或者说信息是关于事物运动的状态和规律。 消息是能被人们感觉器官感知的客观物质和主观思维的运动状态或存在状态。 通信系统中形式上传输的是消息,实质上传输的是信息,消息中包含信息,消息是信息的载体。 信息论是研究信息的基本性质及度量方法,研究信息的获取、传输、存储和处理的一般规律的科学。 狭义信息论 信息论研究的范畴: 实用信息论 广义信息论 信息传输系统 信息传输系统的五个组成部分及功能: 1. 信源 信源是产生消息的源。 2. 编码器 编码器是将消息变换成适合于信道传送的信号的设备。 编码器分为信源编码器和信道编码器两种。 3. 信道 信道是信息传输和存储的媒介,如光纤、电缆、无线电波等。 4. 译码器 译码器是编码器的逆变换,分为信道译码器和信源译码器。 5. 信宿 信宿是消息的接收者,可以是人,也可以是机器。 离散信源及其数学模型 离散信源—消息集X 为离散集合,即时间和空间均离散的信源。 连续信源—时间离散而空间连续的信源。波形信源—时间和空间均连续的信源。 无记忆信源—X 的各时刻取值相互独立。有记忆信源—X 的各时刻取值互相有关联。 离散无记忆信源的数学模型—离散型的概率空间: x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤I 0≤q(x i )≤1 离散无记忆N 维扩展信源的数学模型: x =x 1x 2…x N x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤N q (x )=q (x 1x 2 … x N )= 离散信道及其数学模型 离散信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值离散的随机序列。离散信道有时也称为数字信道。 连续信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值连续的随机序列,又称为模拟信道。 半连续信道—输入序列和输出序列一个是离散的,而另一个是连续的。 波形信道—信道的输入和输出都是时间上连续,并且取值也连续的随机信号。 无记忆信道—信道的输出y 只与当前时刻的输入x 有关。 有记忆信道—信道的输出y 不仅与当前时刻的输入x 有关,还与以前的输入有统计关系。

信息论发展

信息论发展 现代信息论是从上世纪二十年代奈奎斯特和哈特莱的研究开始的,他们最早开始研究了通信系统传输信息的能力,并且试图度量系统的信道容量。香农于1940年在普林斯顿高级研究所期间开始思考信息论与有效通信系统的问题。经过8年的努力,1948年,来自贝尔研究所的ClaudeShannon(克劳德·香农)的《通信的数学理论》论文公诸于世,从此宣告了崭新的一门关于信息发面的学科──信息论的诞生。1949年,香农又在该杂志上发表了另一著名论文《噪声下的通信》。在这两篇论文中,香农阐明了通信的基本问题,给出了通信系统的模型,提出了信息量的数学表达式,并解决了信道容量、信源统计特性、信源编码、信道编码等一系列基本技术问题。两篇论文成为了信息论的奠基性著作。这两篇论文一起阐述了现代信息论的基础。并且香农开始创造性的定义了“信息”。 信息论自从二十世纪四十年代中叶到二十一世纪初期,现已成为一门独立的理论科学,他给出一切传输、存储、处理信息系统的一般理论,并指出,实现有效、可靠地传输和存储信息的途径是走数字化的道路。这是通信技术领域数字化革命的数学或理论基础。1946年的计算机和1947年晶体管的诞生和相应技术的发展,是这一革命的物理或物质基础。信息论是在长期的通信工程实践和理论研究的基础上发展起来的。当物理学中的电磁理论以及后来的电子学理论一旦有某些进展,很快就会促进电信系统的创造发明或改进。这是因为通信系统对人类社会的发展,其关系实在是太密切了。日常生活、工农业生产、科学研究以及战争等等,一切都离不开消息传递和信息流动。通信系统是人类社会的神经系统,即使在原始社会也存在着最简单的通信工具和通信系统,这方面的社会实践是悠久漫长的。自从香农十九世纪四十年代末两篇论文发表后,前苏联和美国的科学家采取了不同的研究途径经一部发展了信息论。柯尔莫哥洛夫、宾斯基和达布鲁新为首的一批著名数学家致力于信息论的公理化体系和更一般更抽象的数学模型,对信息论的基本定理给出了更为普遍的结果,为信息论发展成数学的一个分支作出了贡献。而在美国测试有一批数学修养很高的工程技术人员致力于信息有效处理和可靠传输的可实现性,维信息论转化为信息技术作出了贡献。 20世纪50年代,信息论向各门学科发起冲击;60年代信息论进入一个消化、

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信息论概述及其应用 信息的概念 人类从产生的那天起,就生活在信息的海洋之中。 人类社会的生存和发展,无时无刻都离不开接收信息,传递信息,处理信息和利用信息。 比如原始人的“结绳记事”也许是最初期的表达,存储和传送信息的办法,古代的“烽火告警”是一种最早的快速,远距离的传递信息的方式。 近现代以来,由于电子计算机的迅速发展和广泛应用,尤其个人微型计算机得以普及,大大提高了人们处理加工信息,存储信息及控制和管理信息的能力。 随着计算机技术,微电子技术,传感技术,激光技术,卫星通讯,移动通讯等等新技术的发展和应用,尤其是近年来以计算机为主体的互联网技术的兴起与发展,他们相互结合,相互促进,以前所未有的的威力推动着人类经济和社会的高速发展。这是这些现代新科学,新技术,将人类社会推入到高度信息化时代。 信息与信号,消息的比较 消息是信息的数学载体,信号是信息的物理载体。 信号是具体的,物理的 消息是具体的,非物理的 信息是非具体的,非物理的 信号最具体,它是一物理量,可测量,可显示,可描述,同时它又是载荷信息的试题信息的物理层表达。 消息是具体的,非物理的,可以描述为语言文字,符号,数据,图片,能够被感觉到,同时它也是信息的载荷体。是信息论中的主要描述形式。 信息是抽象的,非物理的,是哲学层的表达。

信息的定义 关于信息的科学定义,到目前为止,国内外已有上百种说法,他们都是从不同侧面和不同的层次来揭露信息的本质。 最早对信息进行科学定义的是莱哈特。他在1928年发表的《信息传输》一文中,首先提出信息这个概念。 但是哈莱特这种理解在一定程度上能够解释通信工程中的一些信息问题,但他存在着严重的局限性。 1948年,控制论的创始人之一,美国科学家维纳出版了《控制论——动物和机器中通讯与控制问题》一书。他指出了,信息就是信息自己,不是其他什么东西的替代物,它是与物质,能量等同等重要的基本概念。正是维纳,首先将信息上升到了最基本概念的位置。 香农在1948年发表了一篇著名的论文—《通信的数学理论》。他从研究通信的系统传输的实质出发,对信息做了科学的定义,并进行了定性和定量的描述。 香农信息论是以概率论、随机过程为基本研究工具,研究广义通信系统的整个过程,而不是整个环节,并以编、译码器为重点,其关心的是最优系统的性能及如何达到该性能(并不具体设计环节,也不研究信宿)。目前,香农信息论方面值得注意的研究方向有信息概念的深化问题、信息失真理论的发展及在数据压缩中的应用、以计算机为中心的信息处理系统的基本理论等。 信息论研究的对象,目的和内容 信息论研究的对象是统一的通信系统模型。 通信系统模型主要分成下列五部分。 1,信息源:信源是产生消息和消息序列的源。

信息论论文

信息论及其应用 摘要 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应用数学学科,能够运用概率论和数理统计的方法来研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题。本文主要介绍信息论的一些基本知识以及它在数据压缩、密码学、统计及信号处理中的应用。 关键字:信息论三大定律应用 一信息论的产生及发展 信息论是20世纪40年代由当代伟大的数学家、美国贝尔实验室杰出的科学家香农提出的,他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》,为信息论奠定了理论基础。 信息论有狭义和广义之分。狭义信息论即香农早期的研究成果,它以编码理论为中心,主要研究信息系统模型、信息的度量、信息容量、编码理论及噪声理论等。广义信息论又称信息科学,是以信息为主要研究对象,以信息及其运动规律为主要研究内容,以信息科学方法论为主要研究方法,以扩展人的信息器官的功能为主要研究目标的一门新兴的横向科学。它把各种事物都看作是一个信息流动的系统,通过对信息流程的分析和处理,达到对事物复杂运动规律认识的一种科学方法。它的特点是撇开对象的具体运动形态,把它作为一个信息流通过程加以分析。 信息论与编码研究的是整个通信的最基本的问题,可以说信息论是我们专业的大纲,从香农1948年发表《通信中的数学原理》到现在60余年的时间,信息论对整个行业的发展有着不可替代的指导意义。

信息论中最著名的是香农的四大定理(国内一般称三大定理),第一定理信源编码定理,是解决通信中信源的压缩问题,也是后来图像和视频压缩的基本定理;第二定理信道编码定理,是解决通信中数据能够在特定信道中传输的最大值的问题,即最大数据速率小于信道容量,容量问题是通信中研究最活跃的问题之一;第三定理有损信源编码定理解决了在允许一定失真的情况下的信源编码问题,比如jpeg图像编码,mp3音频编码,都是有损的编码,其都是在香农第三定理的界之下得出的;第四定理信源信道分离定理,解决了信源编码和信道编码能够分开来解决的问题,所以现在做信源编码的可以是一部分人,做信道编码的可以是另一部分人。 二信息论的研究内容 实际通信系统比较复杂,但是任何通信系统都可以抽象为信息源发送机信道接收机收信者,因此,通信过程中信息的定量表示信源和信宿信道和信道容量编码和译码等方面的问题,就构成了信息论的基本内容。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。 1. 信息。从广义上讲,信息是指不同物质在运动过程中发出的各种信号;从狭义上讲,信息是指各种物质在运动过程中发出的映出来的数据。指令消息情报图象信号等对于信息的定义,目前学术界还没有一个一致的看法,信息论的创始人申农认为,信息就是用以消除随机的不定性的东西;控制论的创始人维纳认为,信息是人与环境相互交换内容的名称,也可以叫负商。 2. 信息量。它是信息多少的量度许多科学家对信息进行深入的研究以后,发现事件的信息量与事件出现的概率有密切的关系:事件发生的概率大,信息量就越小;反之,事件发生的概率就越小,信息量就越大。例如:池塘周围的护栏越密,小孩或大人掉进池塘的可能性就越少;反之则反[4]。 3. 信源和信宿。信源即消息的来源消息一般以符号的形式发出,通常就有随即性信源是多方面的,自然界的一切物体都可以成为信源。如果信源发出的信号是确定的,即是事先知道的,就不会传输任何信息如果符号的出现是时刻变化

信息论基础答案2

《信息论基础》答案 一、填空题(共15分,每空1分) 1、若一连续消息通过某放大器,该放大器输出的最大瞬时电压为b ,最小瞬时电压为a 。若消息从放大器中输出,则该信源的绝对熵是 无穷大 ;其能在每个自由度熵的最大熵是 ()log b-a 。 2、高斯白噪声信道是指 信道噪声服从正态分布,且功率谱为常数 。 3、若连续信源的平均功率为5 W ,则最大熵为12log10π ? e ,达到最大值的条件是 高斯信道 。 4、离散信源存在剩余度的原因是 信源有记忆(或输出符号之间存在相关性) 和 不等概 。 5、离散无记忆信源在进行无失真变长信源编码时,编码效率最大可以达到 1 。 6、离散无记忆信源在进行无失真变长信源编码时,码字长度是变化的。根据信源符号的统计特性,对概率大的符号用 短 码,对概率小的符号用 长 码,这样平均码长就可以降低,从而提高编码效率。 7、八进制信源的最小熵为 0 ,最大熵为 3 bit 。 8、一个事件发生概率为,则自信息量为 3 bit 。 9、在下面空格中选择填入数字符号“,,,=≥≤>”或“<” ()H XY = ()()+H Y H X Y ≤ ()()+H Y H X 二、判断题(正确打√,错误打×)(共5分,每小题1分) 1) 离散无记忆等概信源的剩余度为0。 ( √ ) 2) 离散无记忆信源N 次扩展源的熵是原信息熵的N 倍 ( √ ) 3) 互信息可正、可负、可为零。 ( √ ) 4) 信源的真正功率P 永远不会大于熵功率P ,即P P ≤ ( × ) 5) 信道容量与信源输出符号的概率分布有关。 ( × ) 三、(5分)已知信源的概率密度函数()p x 如下图所示,求信源的相对熵

信息论发展史和展望 蒲鹤升

信息论发展史和展望 蒲鹤升(020150802) 一、信息论定义 信息论,顾名思义是一门研究信息的处理和传输的科学;即用概率论与数理统计方法来探究信息的度量、传递和变换规律的一门学科。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。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理论、信源-信道隔离定理相互联系。信息是系统传输和处理的对象,它载荷于语言、文字、图像、数据等之中。这就是现代信息论的出发点。 二、狭义与广义 狭义的信息论是应用数理统计方法来研究信息处理和信息传递的科学,它研究存在于通讯和控制系统中普遍存在着的信息传递的共同规体,以及如何提高各信息传输系统的有效性和可能性的一门通讯理论。狭义信息论是申农氏于1948年创立的,其主要内容就是研究信源、信宿、传递及编码问题,因此它主要应用于通讯工作。后来信息论发展很快,将申农氏信息论的观点做为研究一切问题的理论,即广义信息论。信息论是建立在信息基础上的理论,所谓信息,即人类凭借感觉器官感知的周围一切变化,都可称作信息。 三、相关人物贡献 20世纪通信技术的发展推动了信息理论的研究. 美国科学家H.Nyquist 于1924年解释了信号带宽和信息速率之间的关系 美国科学家L.V.R.Hartley 于1928年开始研究通信系统传输信息的能力,给出了信息的度量方法 美国科学家C.E.Shannon 于1948年发表的著名论文《通信的数学理论》 A Mathematical Theory of Communication奠定了信息论的理论基础 四、各发展阶段 第一阶段:1948年贝尔研究所的香农在题为《通讯的数学理论》的论文中系统地提出了关于信息的论述,创立了信息论. 第二阶段:20世纪50年代,信息论向各门学科发起冲击;60年代信息论进入一个消化、理解的时期,在已有的基础上进行重大建设的时期.研究重点是信息和信源编码问题.

信息论在图像处理中的应用

信息论在图像处理中的应用 摘要:把信息论的基本原理应用到图像处理中具有十分重要的价值。本文主要从评估图像捕捉部分性能的评估、图像分割算法这两个个方面阐述信息论在图像处理中的应用。 通过理论分析来说明使用信息论的基本理论对图像处理的价值。 关键字:信息论;图像捕捉;图像分割 第1章 引言 随着科学技术的不断发展,人们对图形图像认识越来越广泛,图形图像处理的应用领域也将随之不断扩大。为了寻找快速有效的图像处理方法,信息理论越来越多地渗透到图像处理技术中。文章介绍了信息论基本理论在图像处理中的应用,并通过理论分析说明其价值。把通信系统的基本理论信息论应用于采样成像系统,对系统作端到端的系统性能评价,从而优化采样成像系统的设计,是当前采样成像系统研究的分支之一。有些图像很繁杂,而我们只需要其中有意义的一部分,图像分割就是将图像分为一些有意义的区域,然后对这些区域进行描述,就相当于提取出某些目标区域图像的特征,随后判断这些图像中是否有感兴趣的目标。 第2章 图像捕捉部分性能评估 2.1 图像捕捉的数学模型 图像捕捉过程如图1所示。G 为系统的稳态增益,),(y x p 是图像捕捉设备的空间响应 函数,),(y x n p 是光电探索的噪声。),(y x comb 代表采样网格函数,),(),,(y x s y x o 分别为输入、输出信号。 在这种模型下的输出信号 ),(),()],(),([),(y x n y x comb y x p y x Go y x s p +*= 其中,∑--= n m n y m x y x comb ,),(),(δ,代表在直角坐标系下,具有单位采样间隔的采样设备的采样函数。 输出信号的傅立叶变换为: ),(),(),(),(v u N v u P v u GO v u S += 其中:),(v u O 是输入信号的傅立叶变换,),(v u N 是欠采样噪声和光电探测器噪声和,

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 信息论作为一门科学理论,发端于通信工程。它的研究范围极为广阔,一般把信息论分成三种不同类型: 狭义信息论。狭义信息论主要总结了Shannon的研究成果,因此又称为Shannon信息论。在信息可以度量的基础上,研究如何有效、可靠地传递信息。有效、可靠地传递信息必然贯穿于通信系统从信源到信宿的各个部分,狭义信息论研究的是收、发端联合优化的问题,而重点在各种编码。它是通信中客观存在的问题的理论提升。 一般信息论。研究从广义的通信引出的基础理论问题:Shannon 信息论;Wiener的微弱信号检测理论。微弱信号检测又称最佳接收研究是为了确保信息传输的可靠性,研究如何从噪声和干扰中接收信道传输的信号的理论。主要研究两个方面的问题:从噪声中去判决有用

信息论基础及答案

《信息论基础》试卷答案 一、填空题(共25分,每空1分) 1、连续信源的绝对熵为 无穷大。(或()()lg lim lg p x p x dx +∞ -∞?→∞ --??) 2、离散无记忆信源在进行无失真变长信源编码时,编码效率最大可以达到 1 。 3、无记忆信源是指 信源先后发生的符号彼此统计独立 。 4、离散无记忆信源在进行无失真变长编码时,码字长度是变化的。根据信源符号的统计特性,对概率大的符号用 短 码,对概率小的符号用 长 码,这样平均码长就可以降低,从而提高 有效性(传输速率或编码效率) 。 5、为了提高系统的有效性可以采用 信源编码 ,为了提高系统的可靠性可以采用 信道编码 。 6、八进制信源的最小熵为 0 ,最大熵为 3bit/符号 。 7、若连续信源输出信号的平均功率为1瓦特,则输出信号幅度的概率密度函数为 高斯分布(或()0,1x N 2 2 x -)时,信源具有最大熵,其值为 0.6155hart(或1.625bit 或1lg 22 e π)。 8、即时码是指 任一码字都不是其它码字的前缀 。 9、无失真信源编码定理指出平均码长的理论极限值为 信源熵(或H r (S)或()lg H s r ),此时编码效率为 1 ,编码后的信息传输率为 lg r bit/码元 。 10、一个事件发生的概率为0.125,则自信息量为 3bit/符号 。 11、信源的剩余度主要来自两个方面,一是 信源符号间的相关性 ,二是 信源符号概率分布的不均匀性 。 12、m 阶马尔可夫信源的记忆长度为 m+1 ,信源可以有 q m 个不同 的状态。 13、同时扔出一对均匀的骰子,当得知“两骰子面朝上点数之和为2”所获得的信息量为 lg36=5.17 比特,当得知“面朝上点数之和为8”所获得的信息量为 lg36/5=2.85 比特。 14.在下面空格中选择填入的数学符号“=,≥,≤,>”或“<” H(XY) = H(Y)+H(X ∣Y) ≤ H(Y)+H(X)

信息论基础理论与应用测验题及答案

信息论基础理论与应用测验题及答案

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信息论基础理论与应用考试题 一﹑填空题(每题2分,共20分) 1.信息论研究的目的就是要找到信息传输过程的共同规律,以提高信息传输的 (可靠性)﹑(有效性)﹑保密性和认证性,使信息传输系统达到最优化。 (考点:信息论的研究目的) 2.电视屏上约有500×600=3×510个格点,按每点有10个不同的灰度等级考虑,则可组成5 31010?个不同的画面。按等概计算,平均每个画面可提供的信息量约为(610bit /画面)。 (考点:信息量的概念及计算) 3.按噪声对信号的作用功能来分类信道可分为 (加性信道)和 (乘性信道)。 (考点:信道按噪声统计特性的分类) 4.英文电报有32个符号(26个英文字母加上6个字符),即q=32。若r=2,N=1,即对信源S 的逐个符号进行二元编码,则每个英文电报符号至少要用 (5)位二元符号编码才行。 (考点:等长码编码位数的计算) 5.如果采用这样一种译码函数,它对于每一个输出符号均译成具有最大后验概率的那个输入符号,则信道的错误概率最小,这种译码规则称为(最大后验概率准则)或(最小错误概率准则)。 (考点:错误概率和译码准则的概念) 6.按码的结构中对信息序列处理方式不同,可将纠错码分为(分组码)和(卷积码)。 (考点:纠错码的分类) 7.码C={(0,0,0,0),(0,1,0,1),(0,1,1,0),(0,0,1,1)}是((4,2))线性分组码。 (考点:线性分组码的基本概念) 8.定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量,即 (11()log ()log ()()q i i i i H X E P a P a P a =?? ==-??? ?∑) 。

信息论基础理论与应用考试题与答案

信息论基础理论与应用考试题 一﹑填空题(每题2分,共20分) 1.信息论研究的目的就是要找到信息传输过程的共同规律,以提高信息传输的(可靠性)﹑(有效性)﹑保密性和认证性,使信息传输系统达到最优化。(考点:信息论的研究目的) 2.电视屏上约有500×600=3×5 10个格点,按每点有10个不同的灰度等级考虑,则可组成5 310 10 个不同的画面。按等概计算,平均每个画面可提供的信息量约为(6 10bit/画面)。 (考点:信息量的概念及计算) 3.按噪声对信号的作用功能来分类信道可分为(加性信道)和(乘性信道)。(考点:信道按噪声统计特性的分类) 4.英文电报有32个符号(26个英文字母加上6个字符),即q=32。若r=2,N=1,即对信源S的逐个符号进行二元编码,则每个英文电报符号至少要用(5)位二元符号编码才行。 (考点:等长码编码位数的计算) 5.如果采用这样一种译码函数,它对于每一个输出符号均译成具有最大后验概率的那个输入符号,则信道的错误概率最小,这种译码规则称为(最大后验概率准则)或(最小错误概率准则)。 (考点:错误概率和译码准则的概念) 6.按码的结构中对信息序列处理方式不同,可将纠错码分为(分组码)和(卷积码)。 (考点:纠错码的分类)

7.码C={(0,0,0,0),(0,1,0,1),(0,1,1,0),(0,0,1,1)}是((4,2))线性分组码。 (考点:线性分组码的基本概念) 8.定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量,即(11()log ()log ()()q i i i i H X E P a P a P a =??==-??? ?∑)。 (考点:平均信息量的定义) 9.对于一个(n,k )分组码,其最小距离为d ,那么,若能纠正t 个随机错误,同时能检测e (e ≥t )个随机错误,则要求 (d ≥t+e+1) (考点:线性分组码的纠检错能力概念) 10.和离散信道一样,对于固定的连续信道和波形信道都有一个最大的信息传输速率,称之为(信道容量)。 (考点:连续信道和波形信道的信道容量) 二﹑判断题(每题2分,共10分) 1.信源剩余度的大小能很好地反映离散信源输出的符号序列中符号之间依赖关系的强弱,剩余度越大,表示信源的实际熵越小。 ( 对 ) (考点:信源剩余度的基本概念) 2.信道的噪声是有色噪声,称此信道为有色噪声信道,一般有色噪声信道都是无记忆信道。 ( 错 ) (考点:有色噪声信道的概念) 3.若一组码中所有码字都不相同,即所有信源符号映射到不同的码符号序列,则称此码为非奇异码。 ( 对 ) (考点:非奇异码的基本概念)

浅谈信息论及其应用

浅谈信息论及其应用 摘要 本文主要研究了信息论的起源、信息论的分类、信息论研究的主要内容以及信息论在现实生活中的运用,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。主要介绍信息论在数据压缩、密码学、统计及信号处理中的应用。 关键字:信息论数据压缩密码学

一、信息论的起源 随着社会的发展,科学技术的不断进步,近些年信息论,控制论和系统论被作为一种新的理论方法,在社会科学各个领域中被加以尝试和运用。信息反馈控制机制稳定性等大量新概念和新名词被人们所接受,并涌进许多传统的社会科学领域这是一场方法论的革命,为社会科学各个领域带来了朝气。 信息论最早是美国研究所(信息论之父)克劳德·申农提出[1],他于1948年10月发表于贝尔系统技术学报上的论文《通信的数学原理》作为现代信息论研究的开端。 二、信息论的定义与分类 (一)定义[2] 1.申农认为信息论是:通讯的基本问题就是精确地或近似地在一端复现在另一端所挑选的信号。 2.信息论是关于信息的本质和传送规律的科学理论,是研究信息的计量、发送、传递、交换、接收和储存的一门新兴科学。 (二)分类 1.狭义信息论:是用统计学的方法研究通讯系统中存在的信息传递和处理的规律的科学。 2.广义信息论:是用数学和其他有关科学的方法研究一切现实系统中存在的信息传递、处理识别和利用的共同规律的科学。 三、信息论研究的基本内容 实际通信系统比较复杂,但是任何通信系统都可以抽象为信息源发送机信道接收机收信者,因此,通信过程中信息的定量表示信源和信宿信道和信道容量编码和译码等方面的问题,就构成了信息论的基本内容。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

信息论论文

信息科学技术概论课程报告 姓名: 葛坤 专业: 11级电子信息工程A班 学号: 1115102016 日期2013年3月1日—2013年4月26日

一、研究内容 信息科学 信息科学是以信息为主要研究对象,以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容,以计算机等技术为主要研究工具,以扩展人类的信息功能为主要目标的一门新兴的综合性学科。 信息科学由信息论、控制论、计算机科学、仿生学、系统工程与人工智能等学科互相渗透、互相结合而形成的。 信息科学技术主要研究信息的产生、获取、存储、传输、处理及其应用。其中以微电子、计算机、软件、通信讯技术为主导,微电子是基础,计算机及通信设施是载体,而软件是核心,是计算机的灵魂。 信息,既是信息科学的出发点,也是它的归宿。具体来说,信息科学的出发点是认识信息的本质和它的运动规律;它的归宿则是利用信息来达到某种具体的目的。 信息概念 信息是人类对自然世界的了解的物化形式,信息的概念可以在两个层次上定义: 1、本体论意义的信息是事物运动的状态和状态变化的方式,即事物内部结构和外部联系的状态和方式。 2、认识论意义的信息是认识主体所感知、表达的相应事物的运动状态及其变化方式,包括状态及其变化方式的形式、含义和效用。 信息并非事物本身,而是表征事物之间联系的消息、情报、指令、数据或信号。 信息的主要特征有:可量度、可识别、可转换、可存储、可处理传递、可再生、可压缩、可利用、可共享、主客体二重性等。 信息的产生、存在和流通,依赖于物质和能量,没有物质和能量就没有能动作用。信息可以控制和支配物质与能量的流动。 数据、信息、知识和智慧 数据是未加工过的“信息”; 信息通过将事实和给定的语境关联而导出; 知识将某语境中的信息和在不同语境中得到的信息相关联; 智慧是从完全不同的知识导出的一般性原理。 信息论概念 信息论是研究信息的产生、获取、变换、传输、存贮、处理识别及利用的学科。信息论还研究信道的容量、消息的编码与调制的问题以及噪声与滤波的理论等方面的内容。信息论还研究语义信息、有效信息和模糊信息等方面的问题。 信息论有狭义和广义之分。狭义信息论即申农早期的研究成果,它以编码理论为中心,主要研究信息系统模型、信息的度量、信息容量、编码理论及噪声理论等。广义信息论又称信息科学,主要研究以计算机处理为中心的信息处理的基本理论,包括评议、文字的处理、图像识别、学习理论及其各种应用。广义信息论则把信息定义为物质在相互作用中表征外部情况的一种普遍属性,

信息论报告

马尔科夫信源熵的研究

第1章引言 第1章引言 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。信息是系统传输和处理的对象,它载荷于语言、文字、数据、图像、影视、信号等之中,是研究信息处理和传输的规律,首先要对信息进行定量的描述,即信息的度量,这是信息论研究的出发点。但要对通常含义下的信息(如知识、情报、消息等)给出一个统一的度量是困难的,因为它涉及主观和客观两个标准,而迄今为止最成功、应用最广泛的是建立在概率模型基础上的信息度量,进而建立在此种信息量基础上的信息论成功的解决了信息处理和可靠传输中的一系列理论问题。信息论也是马尔科夫链的一个很重要的应用领域。 在信息论的发展过程中,Shannon作了很大贡献,他于1948年发表了一篇具有里程碑性质的论文——“通信的数学理论",这是世界上首次将通讯过程建立了数学模型的论文,这篇论文和他于1949年发表的另一篇论文一起,奠定了现代信息论的基础。熵是信息论的基本概念之一,它表示信源的平均不确定,有些物理学家甚至认为信息论就是熵的理论,熵率是一种极限熵,它描述了信源平均不确定性的一种变化趋势,在此基础上,许多科学家又采取了不同的研究途径进一步发展了信息论。 1

马尔科夫信源熵的研究 2 第2章 马尔科夫信源及其熵的求解 2.1 马尔科夫过程概述 马尔科夫过程是一类常见的,重要的随机过程,它有着极为深厚的理论基础,如拓扑学、函数论、泛函分析、近世代数和几何学。又有着广泛的应用空间,其主要应用于排队论,存储模型,更新模型,信息理论和数学计算等方面。由于马尔科夫过程在物理学、生物科学、信息理论、自动控制、工程技术及数值计算等方面起到的异乎寻常的作用,使得人们越来越重视马尔科夫过程的理论及其应用的研究。这一类随机过程的特点是:当过程在时刻靠所处的状态已知,则过程在靠以后所处状态与过程“以前所处状态无关,这个特性叫无后效性,也叫做马尔科夫性。通俗地说,就是“已知现在,将来和过去无关”。若马尔科夫过程(){},X t t T ∈的状态空间S 为R 中的可列集,则称(){},X t t T ∈为马尔科夫链。若T 为可列离散集,则称(){},X t t T ∈为离散参数马尔科夫链;若T 为连续的,则称(){},X t t T ∈为连续参数马尔科夫链。本文主要研究离散参数马尔科夫链,其严格数学定义将在后文给出。 自1907年苏联数学家A .A .Markov 引出马尔科夫链的概念,并开始研究以来,世界各国数学家对马尔科夫链的研究可以说盛久不衰。如研究有限或可数马尔科夫链,研究马尔科夫链及随机稳定性,以及对马尔科夫链基础知识的研究。 熵定理是信息论中最基本的定理,也称为Shannon .McMillan .Breiman 定理,亦称作渐近均分割性(AEP)。渐近均分割性首先是由Shannon 在1948年的开创性论文中进行了论述,他证明了有限齐次遍历马氏信源熵密度依概率收敛于常数,随后,就有许多数学家将此定理做了推广,McMillan 证明了有限平稳遍历信源的相对熵密度平均收敛于常数,其实这个常数就是熵率。Chuang .K .L 将定理推广到可数字母表情形,证明了平稳遍历信源几乎处处收敛于其熵率,Mayml ,Perez 和Kieffer 证明了当序列连续取值且遍历时的1L 收敛性,Barron 和Orey 证明了实值遍历过程的几乎处处收敛性,Algoet 和Cover 给出了Shannon .McMillan .Breiman 定理的三明治证法。

信息论基础总结

? ? ????=??????)()()()(2211 I I x q x x q x x q x X q X ∑==I i i x q 1 1 )(?? ????=??????)()()()(2211 m q q q q x x x x x x X X m ∏ =N i i x q 1 )(第1章 信息论基础 信息是物质和能量在空间和时间上分布的不均匀程度,或者说信息是关于事物运动的状态和规律。 消息是能被人们感觉器官感知的客观物质和主观思维的运动状态或存在状态。 通信系统中形式上传输的是消息,实质上传输的是信息,消息中包含信息,消息是信息的载体。 信息论是研究信息的基本性质及度量方法,研究信息的获取、传输、存储和处理的一般规律的科学。 狭义信息论 信息论研究的范畴: 实用信息论 广义信息论 信息传输系统 信息传输系统的五个组成部分及功能: 1. 信源 信源是产生消息的源。 2. 编码器 编码器是将消息变换成适合于信道传送的信号的设备。 编码器分为信源编码器和信道编码器两种。 3. 信道 信道是信息传输和存储的媒介,如光纤、电缆、无线电波等。 4. 译码器 译码器是编码器的逆变换,分为信道译码器和信源译码器。 5. 信宿 信宿是消息的接收者,可以是人,也可以是机器。 离散信源及其数学模型 离散信源—消息集X 为离散集合,即时间和空间均离散的信源。 连续信源—时间离散而空间连续的信源。波形信源—时间和空间均连续的信源。 无记忆信源—X 的各时刻取值相互独立。有记忆信源—X 的各时刻取值互相有关联。 离散无记忆信源的数学模型—离散型的概率空间: x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤I 0≤q(x i )≤1 离散无记忆N 维扩展信源的数学模型: x =x 1x 2…x N x i ∈{a 1,a 2,…,a k } 1≤i ≤N q (x )=q (x 1x 2 … x N )= 离散信道及其数学模型 离散信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值离散的随机序列。离散信道有时也称为数字信道。 连续信道—信道的输入和输出都是时间上离散、取值连续的随机序列,又称为模拟信道。 半连续信道—输入序列和输出序列一个是离散的,而另一个是连续的。 波形信道—信道的输入和输出都是时间上连续,并且取值也连续的随机信号。 无记忆信道—信道的输出y 只与当前时刻的输入x 有关。 有记忆信道—信道的输出y 不仅与当前时刻的输入x 有关,还与以前的输入有统计关系。

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