信息论第4章
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信息理论基础第10讲北京航空航天大学201教研室陈杰2006-11-274.3离散无记忆扩展信道一、无记忆N次扩展信道定义:假设离散信道[X, p (y|x ), Y ],输入符号集合:A ={a 1,a 2,……,a r }输出符号集合:B ={b 1,b 2, ……,b s } X 取值于A,Y取值于B.将输入,输出N次扩展得其中,Xi 取值于A,Yi 取值于B,i =1,2,……N12()N X X X =X "12()N YY Y =Y "信道XYp (y|x )2006-11-274.3离散无记忆扩展信道二、无记忆N次扩展信道其数学模型如下:若则称为N次无记忆扩展信道。
信道NX X X ……21NY Y Y ……211212(|)N N p y y y x x x ……12121(|)(|)(|)NN N i i i p p y y y x x x p y x ===∏y x ""[,(|),]N N N N X p y x Y2006-11-27三、离散无记忆信道数学模型信道输入序列取值信道输出序列取值信道转移概率信道X YNX X X X (21)Y Y Y Y ……=2112,N x x x x =……A x i ∈12,N y y y y =……B y i ∈1(|)(|)Ni i i p y x p y x ==∏{,(|),}i ip y x X Y 离散无记忆信道2006-11-27离散信道的数学模型可表示为定义若离散信道对任意N 长的输入、输出序列有称为离散无记忆信道,简记为DMC 。
数学模型为{,(|),}p y x X Y 1(|)(|)Ni i i p y x p y x ==∏{,(|),}i i p y x X Y2006-11-27(1) 对于DMC 信道,每个输出符号仅与当时的输入符号有关,与前后输入符号无关。
(2) 对任意n 和m ,,,若离散无记忆信道还满足则称此信道为平稳信道的或恒参信道。
《信息论与编码》第四章习题解答4.1 计算如下所示离散无记忆信道的容量: 习题4.1图[解] (a )信道概率转移矩阵为−−−−=δεδεεδδε11P , 信道是准对称信道,因此在输入为等概分布时达到信道容量,即5.0)1()0(====X P X P 时达到信道容量。
这时δ5.05.0)0(−==Y P δ==)1(Y Pδ5.05.0)2(−==Y P相应的信道容量为);1();0(Y X I Y X I C ====∑==2)()0|(log)0|(j j p j p j p 0111-ε1-δε δ 00 121-ε-δ εδδ 1-ε-δ1ε0 221 0.5 δ 110.250.25 0.50.50 2 21-ε ε ε 1-ε1ε 11-ε 0 0 223/41/4 111/3 1/31/3 1/43/40 2 311/3 211/31/3 1/31/31/3 1/3 1/31/3 (c)(a)(b) (e)(f)(d)δεεδδδδδεδε5.05.0log log 5.05.01log)1(−++−−−−−=)5.05.0log()1(log )1log()1(δδεεδεδε−−−+−−−−= (b )信道概率转移矩阵为=5.05.0025.025.05.0001P当5.0)2()0(====X P X P ,0)(=X P 时,5.0)0(==Y P ,25.0)1(==Y P ,25.0)2(==Y P1)()0|(log )0|();0(2===∑=j j p j p j p Y X I bit∑===2)()2|(log)2|();2(j j p j p j p Y X I 125.05.0log 5.025.05.0log 5.0=+= bit10);1(≤==Y X I ; 所以满足定理4.2.2条件,由达到信道容量充要条件可知,信道容量C =1 bit/次(c )信道转移概率矩阵为−−−=εεεεεε101001P ,信道是对称信道,当输入为均匀分布时,即31)2()1()0(======X P X P X P 时,达到信道容量。
第四章抽象代数基础自古以来,许多数学家都在探讨数学的“本质”。
为使庞大的数学知识变得简而精,数学家们经常依据数学各领域间潜在的共性,提出统一数学各部分的新观点、新方法。
1872年,德国数学家克莱因提出了用“群”的观点来统一当时杂乱的各种几何学(欧氏几何、非欧几何包括黎曼几何和罗氏几何等);1883年,美国数学家毕尔霍夫提出“格”的概念,以统一代数系统的各种理论和方法;十九世纪末二十世纪初出现了公理化运动,以公理系统作为数学统一的基础。
1938年法国布尔巴基学派不但继承了公理化运动的成果,而且提出数学公理结构的概念,以非常抽象的方式叙述全部数学,把数学的核心部分在结构这一概念下统一成一个整体。
他们认为整个数学学科的宏伟大厦可以99建立在丝毫不求助于直观的彻底公理化基础上。
他们从集合论出发,对全部数学分支给予完备的公理化,认为最普遍、最基本的数学结构有三类:代数结构、顺序结构、拓扑结构。
而群结构是最基本的代数结构之一。
我们所要介绍的抽象代数也叫近世代数,就是研究代数结构(或代数系统)的一门学科。
抽象代数有许多分支,除了线性代数外,还有群论、环论、域论、格论、布尔代数、李代数等等。
这些分支都先后在其他科学领域中找到了用场。
布尔代数后来在线路设计、自动化系统、电子计算机设计方面得到了广泛应用。
线性代数、群、环、域,特别是有限域的理论,看起来很抽象,然而在编码问题中却找到了具体的应用,起着重要的作用。
因此,要学习编码理论,必须首先学习抽100101 象代数的有关知识。
下面我们就把抽象代数的几个基本概念作一个很粗浅的介绍。
第一节 代数结构——群、环、域一. 集合1. 集合的基本概念集合:在一定范围内的讨论对象组成的整体。
元素:组成一个集合的各个个体,叫做这个集合的元素。
子集:设两个集合A 和B ,若A 中的每个元素又都是B 中的元素,则称A 为B 的子集,记为:真子集:若 ,且B 中至少有一个元素不属于A ,则称A 为B 的真子集,记为:AB B A ⊇⊆或,A B ⊇A B B A ⊃⊂或,102 空集:不含任何元素的集合,用Φ表示。
4.1某离散无记忆信源概率空间为分别使用长度为10和100的序列进行等长无失真编码,分别计算最短平均码长和编码效率。
解:信源的熵为881.03.03.07.07.0)(H =--=lb lb X 比特/符号当N=10时,序列码长应当满足 81.81881.0102)(L 1=⨯=>lb X NH 比特/序列考虑到序列码长应该为整数,取L1=9比特/符号,平均每个符号的码长为9.0NL L 11==比特/符号 所以编码效率为%9.97L )(H 11==X η 当N=100时,序列码长为1.881881.01002)(L 1=⨯=>lb X NH 比特/100符号取L1=89比特/符号,平均每个符号的码长为89.0NL L 22==比特/符号 编码效率为%99L )(H 22==X η 4.2设离散无记忆信源为如果要求编码效率为,允许错误概率为,求编码序列的长度。
解:信源的熵为722.02.02.08.08.0)(H =--=lb lb X 比特/符号自信息量方差为64.0722.0-)2.0(2.0)8.0(8.0D 222=+=lb lb采用二进制码进行等长编码,序列长度应当满足72221062.1)1)((D N ⨯=-≥δηηX H4.3设离散无记忆信源的概率空间为要求编码效率为(1) 如果采用序列等长编码,而允许译码错误概率为,求编码序列的长度。
(2) 如果采用序列变长编码,求编码序列的长度,并且与(1)比较,说明为什么会有这样的结果。
解1)信源的熵为811.025.025.075.075.0)(H =--=lb lb X 比特/符号自信息量方差为471.0811.0-)25.0(25.0)75.0(75.0D 222=+=lb lb采用二进制编码,序列长度为62221029.1)1)((D N ⨯=-≥δηηX H2)对信源进行二次扩展,并采用下列编码方式构成唯一可译码平均码长为6875.13161316321631169L =⨯+⨯+⨯+⨯=比特/2符号 每个符号码长为84375.026875.12L L ===比特/符号 编码效率为%95%1.9684375.0811.0L H(X)=>===δη 由于变长编码能够更好利用不同序列的概率分布进行编码,概率越大,序列的码长越短,概率越小,序列的码长越长,所以相对等长编码而言,变长编码的平均码长很短。