信息论实验报告
姓名胡小辉
班级电子信息工程0902 学号 0909091112
1.实验目的
1、掌握哈夫曼编码、费诺编码、汉明码原理；
2、熟练掌握哈夫曼树的生成方法；
3、学会利用matlab、C语言等实现Huffman编码、费诺编码以及hamming编码。
2.实验原理
Huffman编码：
哈夫曼树的定义：假设有n个权值，试构造一颗有n个叶子节点的二叉树，每个叶子带权值为wi，其中树带权路径最小的二叉树成为哈夫曼树或者最优二叉树；
实现Huffman编码原理的步骤如下：
1. 首先将信源符号集中的符号按概率大小从大到小排列。
2. 用0和1表示概率最小的两个符号。可用0表示概率小的
符号，也可用1表示概率小的符号，但整个编码需保持一致。
3. 将这两个概率最小的符号合并成一个符号，合并符号概率
为
最小概率之和，将合并后的符号与其余符号组成一个N-1的新信源符号集，称之为缩减符号集。
4. 对缩减符号集用步骤1,2操作
5. 以此类推，直到只剩两个符号，将0和1分别赋予它们。
6. 根据以上步骤，得到0,1赋值，画出Huffman码树，并从
最
后一个合并符号回朔得到Huffmaan编码。
费诺编码：
费诺编码的实现步骤：
1、将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列：。
2、将依次排列的信源符号按概率值分为两大组，使两个组的
概率之和近似相同，并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”。
3、将每一大组的信源符号再分为两组，使划分后的两个组的
概率之和近似相同，并对各组赋予一个二进制符号“0”和“1”。
4、如此重复，直至每个组只剩下一个信源符号为止。
5、信源符号所对应的码字即为费诺码。
hamming编码：
若一致监督矩阵H 的列是由不全为0且互不相同的所有二进制m(m≥2的正整数)重组成，则由此H矩阵得到的线性分组码称为[2m-1,2m-1-m，3]汉明码。
我们通过（7，4）汉明码的例子来说明如何具体构造这种码。设分组码（n，k）中，k = 4，为能纠正一位误码，要求r≥3。现取r＝3，则n＝k＋r＝7。我们
用a
0a
l
a
2
a
3
a
4
a
5
a
6
表示这7个码元，用S
1
、S
2
、S
3
表示由三个监督方程式计算得到的校
正子，并假设三位S
1、S
2
、S
3
校正子码组与误码位置的对应关系如表1所示。
S 1S
2
S
3
错码位置S
1
S
2
S
3
错码位置
001 a
0 101 a
4
010 a
l 110 a
5
100 a
2 111 a
6
011 a
3
000 无错码
表1 校正子和错码位置关系
由表可知，当误码位置在a
2、a
4
、a
5
、a
6
时，校正子S
1
＝1；否则S
1
＝0。因此有S
1
＝a
6⊕a
5
⊕a
4
⊕a
2
，同理有S
2
＝a
6
⊕a
5
⊕a
3
⊕a
1
和S
3
＝a
6
⊕a
4
⊕a
3
⊕a
。在编码时a
6
、
a 5、a
4
、a
3
为信息码元，a
2
、a
1
、a
为监督码元。则监督码元可由以下监督方程唯
一确定
a
6⊕a
5
⊕a
4
⊕a
2 = 0
a
6⊕a
5
⊕a
3
⊕a
1 = 0
(1.1.1)
a 6⊕a
4
⊕a
3
⊕a
0 = 0
也即
a 2＝a
6
⊕a
5
⊕a
4
a 1＝a
6
⊕a
5
⊕a
3
（ 1.1.2）
a 0 = a
6
⊕a
4
⊕a
3
由上面方程可得到表2所示的16个许用码组。在接收端收到每个码组后，计算
出S
1、S
2
、S
3
，如果不全为0，则表示存在错误，可以由表1确定错误位置并予
以纠正。举个例子，假设收到码组为0000011，可算出S
1S
2
S
3
=011,由表1可知在
a 3上有一误码。通过观察可以看出，上述（7，4）码的最小码距为d
min
＝3，纠正
一个误码或检测两个误码。如果超出纠错能力则反而会因“乱纠”出现新的误码.
信息位监督位信息位监督位
a
6a
5
a
4
a
3
a
2
a
1
a
a
6
a
5
a
4
a
3
a
2
a
1
a
0000
0001 0010 0011 0100 0101 0110
0111
000
011
101
110
110
101
011
000
1000
1001
1010
1011
1100
1101
1110
1111
111
100
010
001
001
010
100
111 表2 （7,4）汉明码的许用码组
3.1 (7,4)汉明码的编码思路
(7,4)汉明码的编码就是将输入的四位信息码编成七位的汉明码，即加入三
位监督位。根据式(2.2.0）A = [a
6 a
5
a
4
a
3
] ·G可知，信息码与生成矩阵G的
乘积就是编好以后的(7,4)汉明码，而生成矩阵G又是已知的，由式(1.1.9)得
1 0 0 0 1 1 1
G = 0 1 0 0 1 1 0
0 0 1 0 1 0 1
0 0 0 1 0 1 1
所以，可以得出如下方程组
a
6= a
6
a
5= a
5
a
4= a
4
a
3 = a
3
a
2
= a
6
+ a
5
+ a
4
a
1
= a
6
+ a
5
+ a
3
a
= a
6
+ a
4
+ a
3
根据此式子编出编码程序。
3.实验过程及结果
1、哈弗曼编码
例如：当p1=0.3、p2=0.15、p3=0.05、p4=0.1、p5=0.4
则根据其原理得到的matlab程序如下：
clc;
clear;
A=[0.3,0.15,0.05,0.1,0.4];%信源消息的概率序列
A=fliplr(sort(A));%按降序排列
T=A;
[m,n]=size(A);
B=zeros(n,n-1);%空的编码表（矩阵）
for i=1:n
B(i,1)=T(i);%生成编码表的第一列
end
r=B(i,1)+B(i-1,1);%最后两个元素相加
T(n-1)=r;
T(n)=0;
T=fliplr(sort(T));
t=n-1;
for j=2:n-1%生成编码表的其他各列
for i=1:t
B(i,j)=T(i);
end
K=find(T==r);
B(n,j)=K(end);%从第二列开始，每列的最后一个元素记录特征元素在
%该列的位置
r=(B(t-1,j)+B(t,j));%最后两个元素相加
T(t-1)=r;
T(t)=0;
T=fliplr(sort(T));
t=t-1;
end
B;%输出编码表
END1=sym('[0,1]');%给最后一列的元素编码
END=END1;
t=3;
d=1;
for j=n-2:-1:1%从倒数第二列开始依次对各列元素编码
for i=1:t-2
if i>1 & B(i,j)==B(i-1,j)
d=d+1;
else
d=1;
end
B(B(n,j+1),j+1)=-1;
temp=B(:,j+1);
x=find(temp==B(i,j));
END(i)=END1(x(d));
end
y=B(n,j+1);
END(t-1)=[char(END1(y)),'0'];
END(t)=[char(END1(y)),'1'];
t=t+1;
END1=END;
end
A%排序后的原概率序列
END%编码结果
for i=1:n
[a,b]=size(char(END(i)));
L(i)=b;
end
avlen=sum(L.*A)%平均码长
H1=log2(A);
H=-A*(H1')%熵
P=H/avlen%编码效率
输出结果：
费诺编码：
同样，例如：p1=0.3、p2=0.15、p3=0.05、p4=0.1、p5=0.4时根据其原理所得到的matlab程序如下：
clc;
clear;
A=[0.3,0.15,0.05,0.1,0.4];
A=fliplr(sort(A));%降序排列
[m,n]=size(A);
for i=1:n
B(i,1)=A(i);%生成B的第1列
end
%生成B第2列的元素
a=sum(B(:,1))/2;
for k=1:n-1
if abs(sum(B(1:k,1))-a)<=abs(sum(B(1:k+1,1))-a)
break;
end
end
for i=1:n%生成B第2列的元素
if i<=k
B(i,2)=0;
else
B(i,2)=1;
end
end
%生成第一次编码的结果
END=B(:,2)';
END=sym(END);
%生成第3列及以后几列的各元素
j=3;
while (j~=0)
p=1;
while(p<=n)
x=B(p,j-1);
for q=p:n
if x==-1
break;
else
if B(q,j-1)==x
y=1;
continue;
else
y=0;
break;
end
end
end
if y==1
q=q+1;
end
if q==p|q-p==1
B(p,j)=-1;
else
if q-p==2
B(p,j)=0;
END(p)=[char(END(p)),'0'];
B(q-1,j)=1;
END(q-1)=[char(END(q-1)),'1'];
else
a=sum(B(p:q-1,1))/2;
for k=p:q-2
if abs(sum(B(p:k,1))-a)<=abs(sum(B(p:k+1,1))-a);
break;
end
end
for i=p:q-1
if i<=k
B(i,j)=0;
END(i)=[char(END(i)),'0'];
else
B(i,j)=1;
END(i)=[char(END(i)),'1'];
end
end
end
end
p=q;
end
C=B(:,j);
D=find(C==-1);
[e,f]=size(D);
if e==n
j=0;
else
j=j+1;
end
end
A
END
for i=1:n
[u,v]=size(char(END(i)));
L(i)=v;
end
avlen=sum(L.*A)
输出结果：
汉明码：
clc;
clear;
close;
N=100;
display('随机产生二进制信源消息序列:');
[a]=randint(1,100);
%************转换矩阵[a]
for i=0:(length(a)/4-1)
for j=0:(4-1)
P(i+1,j+1)=a(j+i*4+1);
end
end
[P]
%function g=hammingdecod(R)
%H=input('生成汉明码:');
H=[1 1 1 0 1 0 0;1 1 0 1 0 1 0;1 0 1 1 0 0 1];%生成汉明码
G=[1 0 0 0 1 1 1;0 1 0 0 1 1 0;0 0 1 0 1 0 1;0 0 0 1 0 1 1] %(7,4)汉明码的生成矩阵%t=input('输入0或1:'); %t=0则产生（7，4）汉明码，t=1则对输入序列进行编码
%if t==1
c=mod(P*G,2); %编码的码字c
%function [X]=turnRow(c)
n=size(c);
for i=0:(n(1)-1)
for j=0:(n(2)-1)
X(j+i*n(2)+1)=c(i+1,j+1);
end
end
X1=randerr(1,175,1);
%************相加
Q=mod(X1+X,2);
%************转换矩阵X1
%**********编码
for i=0:(length(Q)/7-1)
for j=0:(7-1)
Q1(i+1,j+1)=Q(j+i*7+1);
end
end
disp('输出编码后序列为：');
Q1
Z=mod(Q1*H',2);
Z
%**********编码
n=size(Z);
%T=T();
for i=0:(n(1)-1)
T(i+1)=4*Z(i+1,1)+2*Z(i+1,2)+Z(i+1,3);
if T(i+1)
Q1(i+1,8-T(i+1))=1-Q1(i+1,8-T(i+1));
end
end
T=Q1;
disp('(经过信道后变为：');
T
%**************译码function C=yima(B,k) n=size(T);
for i=1:n(1)
for j=1:4
C(i,j)=T(i,j);
end
end
disp('输出译码序列:');
disp(C);
输出结果：
一、（11’）填空题 （1）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。 （2）必然事件的自信息是 0 。 （3）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 N倍。 （4）对于离散无记忆信源，当信源熵有最大值时，满足条件为__信源符号等概分布_。 （5）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 3 。 （6）对于香农编码、费诺编码和霍夫曼编码，编码方法惟一的是香农编码。（7）已知某线性分组码的最小汉明距离为3，那么这组码最多能检测出_2_______个码元错误，最多能纠正___1__个码元错误。 （8）设有一离散无记忆平稳信道，其信道容量为C，只要待传送的信息传输率R__小于___C（大于、小于或者等于），则存在一种编码，当输入序列长度n足够大，使译码错误概率任意小。（9）平均错误概率不仅与信道本身的统计特性有关，还与___译码规则____________和___编码方法___有关 三、（5'）居住在某地区的女孩中有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高1.6米以上的，而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。 假如我们得知“身高1.6米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？ 解：设A表示“大学生”这一事件，B表示“身高1.60以上”这一事件，则 P(A)=0.25 p(B)=0.5 p(B|A)=0.75 （2分） 故 p(A|B)=p(AB)/p(B)=p(A)p(B|A)/p(B)=0.75*0.25/0.5=0.375 （2分） I(A|B)=-log0.375=1.42bit （1分） 四、（5'）证明：平均互信息量同信息熵之间满足 I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(XY) 证明：
信息论复习提纲 第一章绪论 1．通信系统模型； 2．香浓信息的概念； 3．信源、信道、信源编码和信道编码研究的核心问题。 第二章离散信源及信源熵 1．离散信息量、联合信息量、条件信息量、互信息量定义； 2．信源熵、条件熵、联合熵定义； 3．平均互信息量定义、性质、三种表达式及物理意义，与其它熵的关系（不证明）； 4．最大信源熵定理及证明； 5．本章所有讲过的例题； 第三章离散信源的信源编码 1．信息传输速率、编码效率定义； 2．最佳编码定理（即节定理：概率越大，码长越小；概率越小，码长越大）及证明； 3．码组为即时码的充要条件； 4．单义可译定理（Kraft不等式）及应用； 5．费诺编码方法、霍夫曼编码方法应用（二进制，三进制，四进制）；6．本章所有讲过的例题； 第四章离散信道容量 1．利用信道矩阵计算信道容量（离散无噪信道、强对称离散信道、对称离
散信道、准对称离散信道）； 2．本章讲过的例题； 第五章连续消息和连续信道 1．相对熵的定义； 2．均匀分布、高斯分布、指数分布的相对熵及证明； 3．峰值功率受限条件下的最大熵定理及证明，平均功率受限条件下的最大熵定理及证明，均值受限条件下的最大熵定理及证明； 4．香农公式及意义； 5．本章所有讲过的例题； 第六章差错控制 1．重量、最小重量、汉明距离、最小汉明距离、编码效率的定义；2．最小距离与检错、纠错的关系（即节定理）； 3．本章所有讲过的例题； 第七章线性分组码 1．线性分组码定义； 2．线性分组码的最小距离与最小重量的关系及证明； 3．生成矩阵、一致校验矩阵定义，给出线性方程组求出生成矩阵和一致校验矩阵的标准形式，生成矩阵与一致校验矩阵的关系； 4．制作标准阵列并利用标准阵列译码； 5．本章所有讲过的例题； 第八章循环码 1．生成多项式的特点，有关定理（三定理1，定理2，定理3）及证明；
模拟试题一 一、概念简答题（共10题，每题5分） 1.简述离散信源和连续信源的最大熵定理。 2.什么是平均自信息（信息熵）？什么是平均互信息？比较一下两个概念的异同之处。 3.解释等长信源编码定理和无失真变长信源编码定理，说明对于等长码和变长码，最佳码的每符号平均码长最小为多少？编码效率最高可达多少？ 4.解释最小错误概率译码准则，最大似然译码准则和最小距离译码准则，说明三者的关系。 5.设某二元码字C={111000，001011，010110，101110}， ①假设码字等概率分布，计算此码的编码效率？ ②采用最小距离译码准则，当接收序列为110110时，应译成什么码字？ 6.一平稳二元信源，它在任意时间，不论以前发出过什么符号，都按 发出符号，求
和平均符号熵 7.分别说明信源的概率分布和信道转移概率对平均互信息的影响，说明平均互信息与信道容量的关系。
8.二元无记忆信源，有求：（1）某一信源序列由100个二元符号组成，其中有m个“1”，求其自信息量？（2）求100个符号构成的信源序列的熵。 9.求以下三个信道的信道容量：
，，
10.已知一（3，1，3）卷积码编码器，输入输出关系为：
试给出其编码原理框图。 二、综合题（共5题，每题10分） 1.二元平稳马氏链，已知P（0/0）=0.9，P（1/1）=0.8，求： （1）求该马氏信源的符号熵。 （2）每三个符号合成一个来编二进制Huffman码,试建立新信源的模型，给出编码结果。 （3）求每符号对应的平均码长和编码效率。 2.设有一离散信道，其信道矩阵为，求：（1）最佳概率分布？
一、概念简答题（每题5分，共40分） 1.什么是平均自信息量与平均互信息，比较一下这两个概念的异同？ 答：平均自信息为 表示信源的平均不确定度，也表示平均每个信源消息所提供的信息量。 平均互信息 表示从Y获得的关于每个X的平均信息量，也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量，还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。 2.简述最大离散熵定理。对于一个有m个符号的离散信源，其最大熵是多少？ 答：最大离散熵定理为：离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。 最大熵值为。 3.解释信息传输率、信道容量、最佳输入分布的概念，说明平均互信息与信源的概率分布、信道的传递概率间分别是什么关系？ 答：信息传输率R指信道中平均每个符号所能传送的信息量。信道容量是一个信道所能达到的最大信息传输率。信息传输率达到信道容量时所对应的输入概率分布称为最佳输入概率分布。 平均互信息是信源概率分布的∩型凸函数，是信道传递概率的U型凸函数。 4.对于一个一般的通信系统，试给出其系统模型框图，并结合此图，解释数据处理定理。 答：通信系统模型如下：
数据处理定理为：串联信道的输入输出X、Y、Z组成一个马尔可夫链，且有， 。说明经数据处理后，一般只会增加信息的损失。 5.写出香农公式，并说明其物理意义。当信道带宽为5000Hz，信噪比为30dB时求信道容量。 .答：香农公式为，它是高斯加性白噪声信道在单位时间内的信道容量，其值取决于信噪比和带宽。 由得，则 6.解释无失真变长信源编码定理。 .答：只要，当N足够长时，一定存在一种无失真编码。 7.解释有噪信道编码定理。 答：当R＜C时，只要码长足够长，一定能找到一种编码方法和译码规则，使译码错误概率无穷小。 8.什么是保真度准则？对二元信源，其失真矩阵，求a>0时率失真函数的和？ 答：1）保真度准则为：平均失真度不大于允许的失真度。 2）因为失真矩阵中每行都有一个0，所以有，而。 二、综合题（每题10分，共60分） 1.黑白气象传真图的消息只有黑色和白色两种，求：
一、填空 1. 信息论基础主要研究信息的测度、 信道容量 、 信源和信道编码理论 等问题。 2. 必然事件的自信息量是0，不可能事件的自信息量是无穷大。 3. 若把掷骰子的结果作为一离散信源，则信源熵为 2log 。 4. 当事件i x 和j y 彼此之间相互独立时，平均互信息量为 0 。 5. 若二维平稳信源的信源熵为3bit/sign ，则其平均符号熵为1.5bit/sign 。 6. 信源熵H(X)表示信源输出后每个消息所提供的 平均信息量 。 7. 布袋中有红白球各50只，若从中随意取出一只球，则判断其颜色所需的信息量为 1bit 。 8. 单符号离散信源是用随机变量来描述的，则多符号离散信源用随机矢量来描述。 9. 平均互信息量与信息熵、联合熵的关系是I(X;Y)=H(X)+H(Y)-H(XY) 。 10. 条件熵H （x|y ）和无条件熵H （X ）的关系是小于等于。 11. 对于理想信道，H （x|y ）等于0 ；I （x ；y ）= H （X ）。 12. 若YZ 统计独立，则H （YZ ）和H （Y ）、H （Z ）之间的关系是H （YZ ）=H （Y ）+H （Z ） 。 13. 对某含有7个消息的信源，其熵的最大值为2log 7，对应为等概分布分布。 14. 对某含有8个消息的信源，其熵的最大值为2log 8，对应为等概分布。 15. 对某含有6个消息的信源，其熵的最大值为2log 6，对应为等概分布。 16. 对某含有9个消息的信源，其熵的最大值为2log 9，对应为等概分布。 17. 十六进制脉冲所含的信息量是四进制脉冲的2 倍。 18. 八进制脉冲所含的信息量是二进制脉冲的3倍。 19. 十六进制脉冲所含的信息量是二进制脉冲的 4倍。 20. 离散平稳无记忆信源的N 次扩展信源的熵等于离散信源熵的N 倍。 21. 离散信源的熵越小，则该信源消息之间的平均不确定性越弱。 22. 对于r 进制树图，n 级节点的个数一般为n r 。 23. 信道中任一时刻输出符号仅统计依赖于对应时刻的输入符号，而与非对应时刻的输入符号及其它任何 时刻的输出符号无关，这种信道称之为 有干扰无记忆信道 。 24. 对于某一信源和某一符号集来说，若有一个唯一可译码，其平均码长小于所有其它唯一可译码的平均 码长，则称该码为紧致码或最佳码 。 25. 分组码是前向纠错码 ，它可以在无需重新发射的情况下检测出有限个错码，并加以纠正。 26. 信源编码的目的是提高通信的有效性。 27. 对于香农编码和哈夫曼编码，编码方法唯一的是香农编码 。 28. 若纠错码的最小距离为dmin,则可以纠错任意小于等于（dmin-1）/2个差错。 29. 线性分组码是同时具有线性特性和分组特性的纠错码。 30. 道的输出仅与当前输入有关，而与过去无关的信道称无记忆信道。 31. 唯一可译码存在的充要条件是 1 1i n k i m -=≤∑ 。 32. 编码分为信源编码和信道编码两种。 33. 信道无失真传输信息的条件是信息传输速率小于信道容量。 34. 对称信道中，信源的最佳分布为等概分布。 35. 信源编码和信道编码的最大区别在于信源编码需减少信源的冗余度，而信道编码需增加信源的冗余。 36. 信道编码的目的是提高通信的可靠性。 37. 离散信源分为离散无记忆信源 和 离散有记忆信源。
香农信息论的基本理论探究 制作者：陈喆指导老师：杜奕 【内容摘要】：信息是自从人类出现以来就存在于这个世界上了，天地万物，飞禽走兽，以及人类的生存方式都离不开信息的产生和传播。人类每时每刻都在不停的接受信息，传播信息，以及利用信息。从原来的西汉时期的造纸，到近代西方的印刷术，以及现在的计算机，信息技术在人类历史的进程当中随着生产力的进步而发展。而信息理论的提出却远远落后于信息的出现，它是在近代才被提出来而形成一套完整的理论体系。信息论的主要基本理论包括：信息的定义和度量；各类离散信源和连续信源的信息熵；有记忆、无记忆离散和连续信道的信道容量；无失真信源编码定理。 【关键词】：平均自信息信道容量信源编码霍夫曼码
1211()()log()q q i j i j i j H X X P a a a a ===-∑∑ 此联合熵表明原来信源X 输出任意一对可能的消息的共熵，即描述信源X 输出长度为2的序列的平均不确定性，或者说所含有的信息量。可以用1122() H X X 作为二维离散平稳信源X 的信息熵的近视值。 除了平稳离散信源之外，还存在着非平稳离散信源。在非平稳离散信源中有一类特殊的信源。这种信源输出的符号序列中符号之间的依赖关系是有限的，这种关系满足我们在随机过程中讲到的马尔可夫链的性质，因此可用马尔可夫链来处理。马尔可夫信源是一种非常重要的非平稳离散信源。那么马尔可夫信源需要满足一下两个条件： （1） 某一时刻信源符号的输出只与此刻信源所出的状态有关，而与以前的状态及以前的输出符号都无关。 （2） 信源某l 时刻所处的状态由当前的输出符号和前一时刻（l -1）信源的状态唯一决定。 马尔可夫信源的输出的符号是非平稳的随机序列，它们的各维概率分布随时间的推移可能会改变。第l 时间信源输出什么符号，不但与前一（l -1）时刻信源所处的状态和所输出的符号有关，而且一直延续到与信源初始所处的状态和所输出的符号有关。一般马尔可夫信源的信息熵是其平均符号熵的极限值，它的表达式就是： 121()lim ()N N H H X H X X X N ∞∞→∞== . 二．平均互信息 信道的任务是以信号方式传输信息和存储信息的。我们知道信源输出的是携带着信息的消息。消息必须要转换成能在信道中传输或存储的信号，然后通过信道传送到收信者。并且认为噪声或干扰主要从信道中引入。信道根据用户的多少，可以分为两端信道，多端信道。 根据信道输入端和输出端的关联，可以分为无反馈信道，反馈信道。根据信道的参数与时间的关系信道可以分为固定参数信道，时变参数信道。根据输入和输出信号的统计特性可以分为离散信道，连续信道，半离散或半连续信道和波形信道。 为了能够引入平均互信息量的定义，首先要看一下单符号离散信道的数学模型，在这种信道中，输出变量和输入变量的传递概率关系： (|)(|)(|)(1,2,,;1,2,,)j i j i P y x P y b x a P b a i r j s ====== 传递概率所表达的意思是，在信道当输入符号为a ，信道的输出端收到b 的概率。 我们知道，信道输入信源X 的熵是表明接收端收到符号之前信源的平均不确定性，可以称为先验熵。如果信道中无干扰噪声，信道输出符号与输出符号一一对应，那么，接受到传送过来的符号就消除了对发送符号的先验不确定性。但是我们实际的生活中一般信道中有干扰存在，接收到输出后对发送的是什么符号仍有不确定性。表示在输出端收到输出变量Y 的符号后，对于输入端的变量X 尚存在的平均不确定性。即信道疑义度： ,1(|)()log (|)X Y H X Y P xy P x y =∑ 这个信道的疑义度是由于干扰噪声引起的。前面我们看到了输出端接收到输出符号前关于变量X 的先验熵，以及接收到输出符号后关于输入变量X 的平均不确定性，通过信道传输消除了一定的不确定性，获得了一定的信息。那么定义单符号信道的平均互信息量 (;)()(|)I X Y H X H X Y =-
一填空题（本题20分，每小题2分） 1、平均自信息为 表示信源的平均不确定度，也表示平均每个信源消息所提供的信息量。 平均互信息 表示从Y获得的关于每个X的平均信息量，也表示发X前后Y的平均不确定性减少的量，还表示通信前后整个系统不确定性减少的量。 2、最大离散熵定理为：离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。 3、最大熵值为。 4、通信系统模型如下： 5、香农公式为为保证足够大的信道容量，可采用（1）用频带换信噪比；（2）用信噪比换频带。 6、只要，当N足够长时，一定存在一种无失真编码。 7、当R＜C时，只要码长足够长，一定能找到一种编码方法和译码规则，使译码错误概率无穷小。 8、在认识论层次上研究信息的时候，必须同时考虑到形式、含义和效用三个方面的因素。 9、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。 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。 按照信息的地位，可以把信息分成客观信息和主观信息。 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。 信息的可度量性是建立信息论的基础。 统计度量是信息度量最常用的方法。 熵是香农信息论最基本最重要的概念。 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 0 。 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 N倍。 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 nm 个不同的状态。 20、一维连续随即变量X在[a，b]区间内均匀分布时，其信源熵为 log2（b-a）。
信息论与编码期中试题答案 一、（10’）填空题 （1）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。 （2）必然事件的自信息是0 。 （3）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N倍。 （4）对于离散无记忆信源，当信源熵有最大值时，满足条件为__信源符号等概分布_。 （5）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 3 。 二、（10?）判断题 （1）信息就是一种消息。（? ） （2）信息论研究的主要问题是在通信系统设计中如何实现信息传输、存储和处理的有效性和可靠性。（? ） （3）概率大的事件自信息量大。（? ） （4）互信息量可正、可负亦可为零。（? ） （5）信源剩余度用来衡量信源的相关性程度，信源剩余度大说明信源符号间的依赖关系较小。 （? ） （6）对于固定的信源分布，平均互信息量是信道传递概率的下凸函数。（? ） （7）非奇异码一定是唯一可译码，唯一可译码不一定是非奇异码。（? ） （8）信源变长编码的核心问题是寻找紧致码（或最佳码）。 （? ） （9）信息率失真函数R(D)是关于平均失真度D的上凸函数. ( ? ) 三、（10?）居住在某地区的女孩中有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高1.6米以上的，而女孩中身高1.6米以上的占总数的一半。 假如我们得知“身高1.6米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？ 解：设A表示“大学生”这一事件，B表示“身高1.60以上”这一事件，则 P(A)=0.25 p(B)=0.5 p(B|A)=0.75 （5分） 故p(A|B)=p(AB)/p(B)=p(A)p(B|A)/p(B)=0.75*0.25/0.5=0.375 （4分） I(A|B)=-log0.375=1.42bit （1分）
信息论与编码理论1（B 卷答案） 单项选择题（每题 3分；总计15分） 3 有5个1；则其自信息为200 _5log 2 3比特;整个序列的熵为100（2 log 2 3）比特/符号. 4 0.5 0.25 0.25 0.25 0.5 0.25 ;则其信道容量为log 23—1.5比 ■0.25 0.25 0.5 J 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 ;则其信道容量为log 2 3—1.5比特/符号。 J3.25 0.5 0.25一 1.当底为e 时；熵的单位为（ C )0 A 奈特 B 哈特 C 奈特/符号 D 哈特/符 2.下列关系式中（B ）正确。 A l(X ；Y)_l(X) B H(X,Y)_I(X;Y) C H(X |Y) _ H (Y | X) D 1 (X;Y) _ H (X;Y) 3.下列（D ）陈述是正确的。 A Shannon 编码是最优码 C Huffman 编码可以不需要知道信源的分布 B LZ 编码是异字头码 D 典型序列的数目不一定比非典型的多 4. 5. F 列数组中（ A F 列 (1 ； 1； D A ）不满足二个字母上的 Kraft 1） B （2 ； 2； 2； 2） C （3； 3； 不等式。 （4 ； 3) D 4； 4） 1 6 1 6 1 ? 2 1 3」 0.2 0.4 0.4 二、填空题（每空 1.若二元离散无记忆中 0.4 0.4 0.2 0.4 总计20 分） p(0) = 0.25 ； 0.4 0.2 1 3 2 3 1 <3 2 ? 3 1 3 2 3」 02 0.2 0.4、 ,0.4 0.4 0.2 p(1) =0.75 ;则当给出 100比特的信源序列；其中 2.若某离散信道信道转移概率矩阵为 特/符号；转移概率矩阵为
第一章 1.通信系统的基本模型: 2.信息论研究内容：信源熵，信道容量，信息率失真函数，信源编码，信道编码，密码体制的安全性测度等等 第二章 １.自信息量：一个随机事件发生某一结果所带的信息量。 ２.平均互信息量：两个离散随机事件集合X 和Y ，若其任意两件的互信息量为 I （Xi;Yj ），则其联合概率加权的统计平均值，称为两集合的平均互信息量，用I （X;Y ）表示 ３.熵功率：与一个连续信源具有相同熵的高斯信源的平均功率定义为熵功率。如果熵功率等于信源平均功率，表示信源没有剩余；熵功率和信源的平均功率相差越大，说明信源的剩余越大。所以信源平均功率和熵功率之差称为连续信源的剩余度。信源熵的相对率(信源效率)：实际熵与最大熵的比值 信源冗余度： 0H H ∞=ηη ζ-=1
意义：针对最大熵而言，无用信息在其中所占的比例。 ３.极限熵： 平均符号熵的N 取极限值，即原始信源不断发符号，符号间的统计关系延伸到无穷。 ４. ５.离散信源和连续信源的最大熵定理。 离散无记忆信源，等概率分布时熵最大。 连续信源，峰值功率受限时，均匀分布的熵最大。 平均功率受限时，高斯分布的熵最大。 均值受限时，指数分布的熵最大 ６.限平均功率的连续信源的最大熵功率： 称为平均符号熵。 定义：即无记忆有记忆N X H H X H N X H X NH X H X H X H N N N N N N )() ()()()()()(=≤∴≤≤
若一个连续信源输出信号的平均功率被限定为p ，则其输出信号幅度的概率密度分布是高斯分布时，信源有最大的熵，其值为 1log 22 ep π.对于N 维连续平稳信源来说，若其输出的N 维随机序列的协方差矩阵C 被限定，则N 维随机矢量为正态分布时信源 的熵最大，也就是N 维高斯信源的熵最大，其值为1log ||log 222N C e π+ 7.离散信源的无失真定长编码定理： 离散信源无失真编码的基本原理 原理图 说明： （1） 信源发出的消息：是多符号离散信源消息，长度为L,可以用L 次扩展信 源表示为： X L =(X 1X 2……X L ) 其中，每一位X i 都取自同一个原始信源符号集合（n 种符号）： X={x 1，x 2，…x n } 则最多可以对应n L 条消息。 （2）信源编码后，编成的码序列长度为k,可以用k 次扩展信宿符号表示为： Y k =(Y 1Y 2……Y k ) 称为码字/码组 其中，每一位Y i 都取自同一个原始信宿符号集合： Y={y 1，y 2，…y m } 又叫信道基本符号集合（称为码元，且是m 进制的） 则最多可编成m k 个码序列，对应m k 条消息 定长编码：信源消息编成的码字长度k 是固定的。对应的编码定理称为定长信源编码定理。 变长编码：信源消息编成的码字长度k 是可变的。 8.离散信源的最佳变长编码定理 最佳变长编码定理：若信源有n 条消息，第i 条消息出现的概率为p i ，且 p 1>=p 2>=…>=p n ，且第i 条消息对应的码长为k i ，并有k 1<=k 2<=…<=k n
《信息论基础》参考答案 一、填空题 1、信源编码的主要目的是提高有效性，信道编码的主要目的是提高可靠性。 2、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，二是信源符号的统计不均匀性。 3、三进制信源的最小熵为0，最大熵为32log bit/符号。 4、无失真信源编码的平均码长最小理论极限制为信源熵（或H(S)/logr= H r (S)）。 5、当R=C 或（信道剩余度为0）时，信源与信道达到匹配。 6、根据信道特性是否随时间变化，信道可以分为恒参信道和随参信道。 7、根据是否允许失真，信源编码可分为无失真信源编码和限失真信源编码。 8、若连续信源输出信号的平均功率为2σ，则输出信号幅度的概率密度是高斯分布或正态分布或()22 212x f x e σπσ -= 时，信源 具有最大熵，其值为值21 log 22 e πσ。 9、在下面空格中选择填入数学符号“,,,=≥≤?”或“?” （1）当X 和Y 相互独立时，H （XY ）=H(X)+H(X/Y)=H(Y)+H(X)。 （2）()() 1222H X X H X =≥()()12333 H X X X H X = （3）假设信道输入用X 表示，信道输出用Y 表示。在无噪有损信道中，H(X/Y)> 0, H(Y/X)=0,I(X;Y) 《信息论与编码（第二版）》曹雪虹答案 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 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： 1/21/2 01/302/31/32/30p ?? ?= ? ??? 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1231132231231 112331223231W 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 == 第一章信息论与基础 1.1信息与消息的概念有何区别？ 信息存在于任何事物之中,有物质的地方就有信息，信息本身是看不见、摸不着的，它必须依附于一定的物质形式。一切物质都有可能成为信息的载体，信息充满着整个物质世界。信息是物质和能量在空间和时间中分布的不均匀程度。信息是表征事物的状态和运动形式。 在通信系统中其传输的形式是消息。但消息传递过程的一个最基本、最普遍却又十分引人注意的特点是：收信者在收到消息以前是不知道具体内容的；在收到消息之前，收信者无法判断发送者将发来描述何种事物运动状态的具体消息；再者，即使收到消息，由于信道干扰的存在，也不能断定得到的消息是否正确和可靠。 在通信系统中形式上传输的是消息,但实质上传输的是信息。消息只是表达信息的工具，载荷信息的载体。显然在通信中被利用的（亦即携带信息的）实际客体是不重要的，而重要的是信息。 信息载荷在消息之中，同一信息可以由不同形式的消息来载荷；同一个消息可能包含非常丰富的信息，也可能只包含很少的信息。可见，信息与消息既有区别又有联系的。 1.2 简述信息传输系统五个组成部分的作用。 信源：产生消息和消息序列的源。消息是随机发生的，也就是说在未收到这些消息之前不可能确切地知道它们的内容。信源研究主要内容是消息的统计特性和信源产生信息的速率。 信宿：信息传送过程中的接受者，亦即接受消息的人和物。 编码器：将信源发出的消息变换成适于信道传送的信号的设备。它包含下述三个部分：(1)信源编码器：在一定的准则下，信源编码器对信源输出的消息进行适当的变换和处理，其目的在于提高信息传输的效率。(2)纠错编码器：纠错编码器是对信源编码器的输出进行变换，用以提高对于信道干扰的抗击能力，也就是说提高信息传输的可靠性。(3)调制器：调制器是将纠错编码器的输出变换适合于信道传输要求的信号形式。纠错编码器和调制器的组合又称为信道编码器。 信道：把载荷消息的信号从发射端传到接受端的媒质或通道，包括收发设备在内的物理设施。信道除了传送信号外，还存储信号的作用。 译码器：编码的逆变换。它要从受干扰的信号中最大限度地提取出有关信源输出消息的信息，并尽可能地复现信源的输出。 1.3 同时掷一对骰子，要得知面朝上点数之和，描述这一信源的数学 模型。 解：设该信源符号集合为X 1. 在无失真的信源中，信源输出由 H (X ) 来度量；在有失真的信源中，信源输出由 R (D ) 来度量。 2. 要使通信系统做到传输信息有效、可靠和保密，必须首先 信源 编码， 然后_____加密____编码，再______信道_____编码，最后送入信道。 3. 带限AWGN 波形信道在平均功率受限条件下信道容量的基本公式，也就是有名的香农公式是log(1)C W SNR =+；当归一化信道容量C/W 趋近于零时，也即信道完全丧失了通信能力，此时E b /N 0为 -1.6 dB ，我们将它称作香农限，是一切编码方式所能达到的理论极限。 4. 保密系统的密钥量越小，密钥熵H (K )就越 小 ，其密文中含有的关于明文的信息量I (M ；C )就越 大 。 5. 设输入符号表为X ＝{0，1}，输出符号表为Y ＝{0，1}。输入信号的概率分布为p ＝(1/2，1/2)，失真函数为d (0，0) = d (1，1) = 0，d (0，1) =2，d (1，0) = 1，则D min ＝ 0 ，R (D min )＝ 1bit/symbol ，相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]＝1001?? ???? ；D max ＝ 0.5 ，R (D max )＝ 0 ，相应的编码器转移概率矩阵[p(y/x )]＝1010?? ???? 。 二、判断题 1. 可以用克劳夫特不等式作为唯一可译码存在的判据。 （√ ） 2. 线性码一定包含全零码。 （√ ） 3. 算术编码是一种无失真的分组信源编码，其基本思想是将一定精度数值作为序列的 编码，是以另外一种形式实现的最佳统计匹配编码。 （×） 4. 某一信源，不管它是否输出符号，只要这些符号具有某些概率特性，就有信息量。 （×） 5. 离散平稳有记忆信源符号序列的平均符号熵随着序列长度L 的增大而增大。 （×） 6. 限平均功率最大熵定理指出对于相关矩阵一定的随机矢量X ，当它是正态分布时具 有最大熵。 （√ ） 7. 循环码的码集中的任何一个码字的循环移位仍是码字。 （√ ） 8. 信道容量是信道中能够传输的最小信息量。 （×） 9. 香农信源编码方法在进行编码时不需要预先计算每个码字的长度。 （×） 10. 在已知收码R 的条件下找出可能性最大的发码i C 作为译码估计值，这种译码方 法叫做最佳译码。 （√ ） 三、计算题 某系统（7，4）码 )()(01201230123456c c c m m m m c c c c c c c ==c 其三位校验 位与信息位的关系为： 一、填空题（每空1分，共35分） 1、1948年，美国数学家 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。信息论的基础理论是 ，它属于狭义信息论。 2、信号是 的载体，消息是 的载体。 3、某信源有五种符号}{,,,,a b c d e ，先验概率分别为5.0=a P ，25.0=b P ，125.0=c P ，0625.0==e d P P ，则符号“a ”的自信息量为 bit ，此信源的熵为 bit/符号。 4、某离散无记忆信源X ，其概率空间和重量空间分别为1 234 0.50.250.1250.125X x x x x P ????=??? ?????和1234 0.5122X x x x x w ???? =??????? ? ，则其信源熵和加权熵分别为 和 。 5、信源的剩余度主要来自两个方面，一是 ，二是 。 6、平均互信息量与信息熵、联合熵的关系是 。 7、信道的输出仅与信道当前输入有关，而与过去输入无关的信道称为 信道。 8、马尔可夫信源需要满足两个条件：一、 ； 二、 。 9、若某信道矩阵为????? ????? ??01000 1 000001 100，则该信道的信道容量C=__________。 10、根据是否允许失真，信源编码可分为 和 。 11、信源编码的概率匹配原则是：概率大的信源符号用 ，概率小的信源符号用 。（填 短码或长码） 12、在现代通信系统中，信源编码主要用于解决信息传输中的 性，信道编码主要用于解决信息传输中的 性，保密密编码主要用于解决信息传输中的安全性。 13、差错控制的基本方式大致可以分为 、 和混合纠错。 14、某线性分组码的最小汉明距dmin=4，则该码最多能检测出 个随机错，最多能纠正 个随机错。 15、码字101111101、011111101、100111001之间的最小汉明距离为 。 16、对于密码系统安全性的评价，通常分为 和 两种标准。 17、单密钥体制是指 。 18、现代数据加密体制主要分为 和 两种体制。 19、评价密码体制安全性有不同的途径，包括无条件安全性、 和 。 20、时间戳根据产生方式的不同分为两类：即 和 。 二、选择题（每小题1分，共10分） 1、下列不属于消息的是（ ）。 A. 文字 B. 信号 C. 图像 D. 语言 2、设有一个无记忆信源发出符号A 和B ，已知4341)(,)(==B p A p ，发出二重符号序列消息的信源， 无记忆信源熵)(2X H 为（ ）。 A. 0.81bit/二重符号 B. 1.62bit/二重符号 C. 0.93 bit/二重符号 D . 1.86 bit/二重符号 3、 同时扔两个正常的骰子，即各面呈现的概率都是1/6，若点数之和为12，则得到的自信息为（ ）。 A. －log36bit B. log36bit C. －log (11/36)bit D. log (11/36)bit 4、 二进制通信系统使用符号0和1，由于存在失真，传输时会产生误码，用符号表示下列事件，x0: 发出一个0 、 x1: 发出一个1、 y0 : 收到一个0、 y1: 收到一个1 ，则已知收到的符号，被告知发出的符号能得到的信息量是（ ）。 A. H(X/Y) B. H(Y/X) C. H( X, Y) D. H(XY) 5、一个随即变量x 的概率密度函数P(x)= x /2，V 20≤≤x ，则信源的相对熵为（ ）。 A . 0.5bit B. 0.72bit C. 1bit D. 1.44bit 6、 下面哪一项不属于熵的性质： （ ） A ．非负性 B ．完备性 C ．对称性 D ．确定性 信息论与编码 信息论与编码 信息论与编码习题参考答案 第一章 单符号离散信源 1.1同时掷一对均匀的子，试求： (1)“2和6同时出现”这一事件的自信息量； (2)“两个5同时出现”这一事件的自信息量； (3)两个点数的各种组合的熵； (4)两个点数之和的熵； (5)“两个点数中至少有一个是1”的自信息量。 解： bit P a I N n P bit P a I N n P c c N 17.536log log )(361 )2(17.418log log )(362)1(36 662221111 616==-=∴====-=∴== =?==样本空间： (3)信源空间： bit x H 32.436log 36 62log 3615)(=??+?? =∴ (4)信源空间： bit x H 71.3636 log 366536log 3610 436log 368336log 366236log 36436log 362)(=??+?+?+??= ∴＋＋ (5) bit P a I N n P 17.11136 log log )(3611333==-=∴== 1.2如有6行、8列的棋型方格，若有两个质点A 和B ，分别以等概落入任一方格，且它们的坐标分别为（Xa ，Ya ）, （Xb ，Yb ）,但A ，B 不能同时落入同一方格。 （1） 若仅有质点A ，求A 落入任一方格的平均信息量； （2） 若已知A 已落入，求B 落入的平均信息量； （3） 若A ，B 是可辨认的，求A ，B 落入的平均信息量。 解： bit a P a P a a P a I a P A i 58.548log )(log )()(H 48log )(log )(481 )(:)1(48 1 i i i i i ==-=∴=-=∴= ∑=落入任一格的概率 bit b P b P b b P b I b P A i 55.547log )(log )()(H 47 log )(log )(47 1 )(:B ,)2(48 1i i i i i ==-=∴=-=∴=∑=落入任一格的概率是落入任一格的情况下在已知 bit AB P AB P AB H AB P AB I AB P AB i i i i i i i 14.11)4748log()(log )()() (log )(47 1 481)()3(47481 =?=-=-=∴?=∑?=是同时落入某两格的概率 1.3从大量统计资料知道,男性中红绿色盲的发病率为7%,女性发病率为0.5%.如果你问一位男士：“你是否是红绿色盲？”他的回答可能是：“是”，也可能“不是”。问这两个回答中各含有多少信息量？平均每个回答中各含有多少信息量？如果你问一位女士，则她的答案中含有多少平均信息量？ 解： bit w P w P w P w P m m P m I w P w I bit m P m P m P m P m bit m P m I bit m P m I n n y y n n y y n n y y n n y y 0454.0log99.5%99.5%-log0.5%-0.5% )(log )()(log )()(H % 5.99log )(log )(%5.0log )(log )(36 6.0log93%93%-log7%-7% )(log )()(log )()(H 105.0%93log )(log )(84.3%7log )(log )(: =??=?-?-=-=-=-=-==??=?-?-==-=-==-=-=平均每个回答信息量：：回答“不是”的信息量回答“是”的信息量：对于女： 平均每个回答信息量：：回答“不是”的信息量回答“是”的信息量：对于男士 信息论与编码理论习题答案全解 第二章 信息量和熵 2.2 八元编码系统，码长为3，第一个符号用于同步，每秒1000个码字，求它的 信息速率。 解：同步信息均相同，不含信息，因此 每个码字的信息量为 2?8log =2?3=6 bit 因此，信息速率为 6?1000=6000 bit/s 2.3 掷一对无偏骰子，告诉你得到的总的点数为：(a) 7; (b) 12。问各得到多少 信息量。 解：(1) 可能的组合为 {1，6},{2，5},{3，4},{4，3},{5，2},{6，1} )(a p =366=6 1 得到的信息量 =) (1 log a p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一，为 {6，6} )(b p =361 得到的信息量=) (1 log b p =36log =5.17 bit 2.4 经过充分洗牌后的一副扑克（52张），问： (a) 任何一种特定的排列所给出的信息量是多少？ (b) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同时得到多少信息量？ 解：(a) )(a p =! 521 信息量=) (1 log a p =!52log =225.58 bit (b) ???????花色任选 种点数任意排列 13413!13 )(b p =13 52134!13A ?=1352 13 4C 信息量=1313 52 4log log -C =13.208 bit 2.9 随机掷3颗骰子，X 表示第一颗骰子的结果，Y 表示第一和第二颗骰子的 点数之和，Z 表示3颗骰子的点数之和，试求)|(Y Z H 、)|(Y X H 、 ),|(Y X Z H 、)|,(Y Z X H 、)|(X Z H 。 解：令第一第二第三颗骰子的结果分别为321,,x x x ，1x ，2x ，3x 相互独立， 则1x X =，21x x Y +=，321x x x Z ++= )|(Y Z H =)(3x H =log 6=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H =2?( 361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+36 6 log 6 =3.2744 bit )|(Y X H =)(X H -);(Y X I =)(X H -[)(Y H -)|(X Y H ] 而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H = 2)(X H -)(Y H =1.8955 bit 或)|(Y X H =)(XY H -)(Y H =)(X H +)|(X Y H -)(Y H 而)|(X Y H =)(X H ，所以)|(Y X H =2)(X H -)(Y H =1.8955 bit ),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H =2.585 bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =1.8955+2.585=4.4805 bit 2.10 设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。奇数在传送过程中以0.5的概 率错成另外一个奇数，其余正确接收，求收到一个数字平均得到的信息量。 解： 信道 X Y 9,7,5,3,1=i 8,6,4,2,0=i √Χ );(Y X I =)(Y H -)|(X Y H 因为输入等概，由信道条件可知，信息论与编码(第二版)曹雪虹(最全版本)答案
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