信息论与编码[第四章波形信源和波形信道]山东大学期末考试知识点复习

信息论与编码知识点总结信息论与编码随着计算机技术的发展，人类对信息的传输、存储、处理、交换和检索等的研究已经形成一门独立的学科，这门学科叫做信息论与编码。

我们来看一下信息论与编码知识点总结。

二、决定编码方式的三个主要因素1。

信源—信息的源头。

对于任何信息而言，它所包含的信息都是由原始信号的某些特征决定的。

2。

信道—信息的载体。

不同的信息必须有不同的载体。

3。

编码—信息的传递。

为了便于信息在信道中的传输和解码，就需要对信息进行编码。

三、信源编码（上） 1。

模拟信号编码这种编码方式是将信息序列变换为电信号序列的过程，它能以较小的代价完成信息传送的功能。

如录音机，就是一种典型的模拟信号编码。

2。

数字信号编码由0和1表示的数字信号叫做数字信号。

在现实生活中，数字信号处处可见，像电话号码、门牌号码、邮政编码等都是数字信号。

例如电话号码，如果它用“ 11111”作为开头，那么这串数字就叫做“ 11”位的二进制数字信号。

数字信号的基本元素是0和1，它们组成二进制数，其中每一个数码都是由两个或更多的比特构成的。

例如电话号码就是十一位的二进制数。

我们平常使用的编码方法有： A、首部-----表明发送者的一些特征，如发送者的单位、地址、性别、职务等等B、信源-----表明信息要发送的内容C、信道-----信息要通过的媒介D、信宿-----最后表明接受者的一些特征E、加密码----对信息进行加密保护F、均匀量化----对信息进行量化G、单边带----信号只在一边带宽被传输H、调制----将信息调制到信号载波的某一特定频率上I、检错----信息流中若发生差错，则输出重发请求消息，比如表达公式时，可写成“ H=k+m-p+x”其中H=“ X+m-P-k”+“ y+z-p-x”+“ 0-w-k-x”，这样通过不断积累，就会发现：用无限长字符可以表达任意长度的字符串；用不可再分割的字符串表达字符串，且各字符之间没有空格等等，这些都表明用无限长字符串表达字符串具有很大的优越性，它的许多优点是有限长字符串不能取代的。

《信息论与编码技术》复习提纲复习题纲第0章绪论题纲：I.什么是信息？II.什么是信息论？III.什么是信息的通信模型？IV.什么是信息的测度？V.自信息量的定义、含义、性质需掌握的问题：1.信息的定义是什么？（广义信息、狭义信息——Shannon信息、概率信息）2.Shannon信息论中信息的三要素是什么？3.通信系统模型图是什么？每一部分的作用的是什么？4.什么是信息测度？5.什么是样本空间、概率空间、先验概率、自信息、后验概率、互信息？6.自信息的大小如何计算？单位是什么？含义是什么（是对什么量的度量）？第1章信息论基础㈠《离散信源》题纲：I.信源的定义、分类II.离散信源的数学模型III.熵的定义、含义、性质，联合熵、条件熵IV.离散无记忆信源的特性、熵V.离散有记忆信源的熵、平均符号熵、极限熵VI.马尔科夫信源的定义、状态转移图VII.信源的相对信息率和冗余度需掌握的问题：1.信源的定义、分类是什么？2.离散信源的数学模型是什么？3.信息熵的表达式是什么？信息熵的单位是什么？信息熵的含义是什么？信息熵的性质是什么？4.单符号离散信源最大熵是多少？信源概率如何分布时能达到？5.信源的码率和信息率是什么，如何计算？6.什么是离散无记忆信源？什么是离散有记忆信源？7.离散无记忆信源的数学模型如何描述？信息熵、平均符号熵如何计算？8.离散有记忆多符号离散平稳信源的平均符号熵、极限熵、条件熵（N阶熵）的计算、关系和性质是什么？9.什么是马尔科夫信源？马尔科夫信源的数学模型是什么？马尔科夫信源满足的2个条件是什么？10.马尔科夫信源的状态、状态转移是什么？如何绘制马尔科夫信源状态转移图？11.马尔科夫信源的稳态概率、稳态符号概率、稳态信息熵如何计算？12.信源的相对信息率和冗余度是什么？如何计算？㈡《离散信道》题纲：I.信道的数学模型及分类II.典型离散信道的数学模型III.先验熵和后验熵IV.互信息的定义、性质V.平均互信息的定义、含义、性质、维拉图VI.信道容量的定义VII.特殊离散信道的信道容量需掌握的问题：1.信道的定义是什么？信道如何分类？信道的数学模型是什么？2.二元对称信道和二元删除信道的信道传输概率矩阵是什么？3.对称信道的信道传输概率矩阵有什么特点？4.根据信道的转移特性图，写出信道传输概率矩阵。

第1章 概论1. 信号(适合信道传输的物理量）、信息（抽象的意识/知识，是系统传输、转换、处理的对象）和消息(信息的载体)定义；相互关系：(1信号携带消息，是消息的运载工具(2信号携带信息但不是信息本身(3同一信息可用不同的信号来表示(4同一信号也可表示不同的信息。

2. 通信的系统模型及目的:提高信息系统可靠性、有效性和安全性，以达到系统最优化.第2章 信源及信息量1. 单符号离散信源数学模型2. 自信息量定义：一随机事件发生某一结果时带来的信息量I(xi)=- log2P(xi)、单位：bit 、物理意义：确定事件信息量为0；0概率事件发生信息量巨大、性质：I(xi)非负；P(xi)=1时I(xi)=0；P(xi)=0时I(xi)无穷；I(xi)单调递减；I(xi)是随机变量。

3. 联合自信息量：I(xiyi)=- log2P(xiyj) 物理意义：两独立事件同时发生的信息量=各自发生的信息量的和、条件自信息量：I(xi/yi)=- log2P(xi/yj)；物理意义：特定条件下(yj 已定)随机事件xi 所带来的信息量。

三者关系：I(xi/yi)= I(xi)+ I(yi/xi)= I(yi)+ I(xi/yi)4. 熵：定义(信源中离散消息自信息量的数学期望)、单位(比特/符号)、物理意义(输出消息后每个离散消息提供的平均信息量；输出消息前信源的平均不确定度；变量的随机性)、计算:(H(X)=-∑P(xi)log2 P(xi)) 1)连续熵和离散的区别：离散熵是非负的2)离散信源当且仅当各消息P 相等时信息熵最大H (X )=log 2 n 。

3)连续信源的最大熵:定义域内的极值.5.条件熵H(Y/X) = -∑∑P(xiyj) log2P(yj/xi)，H (X /Y )= -∑∑P(xiyj) log2P(xi/yj) 、物理意义：信道疑义度H(X/Y)：信宿收到Y 后，信源X 仍存在的不确定度，有噪信道传输引起信息量的损失，也称损失熵。

《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，则输出信号幅度的概率密度是高斯分布或正态分布或时，信源具有最大熵，其值为值。

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)（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）<H(X)。

二、若连续信源输出的幅度被限定在【2，6】区域内，当输出信号的概率密度是均匀分布时，计算该信源的相对熵，并说明该信源的绝对熵为多少.=2bit/自由度该信源的绝对熵为无穷大.三、已知信源(1）用霍夫曼编码法编成二进制变长码;（6分)（2）计算平均码长;（4分）（3）计算编码信息率；（2分）（4）计算编码后信息传输率；（2分）（5)计算编码效率。

(2分）(1)编码结果为：（2）（3）（4）其中，（5)四、某信源输出A、B、C、D、E五种符号，每一个符号独立出现,出现概率分别为1/8、1/8、1/8、1/2、1/8。

如果符号的码元宽度为0。

5。

计算:（1）信息传输速率。

（2）将这些数据通过一个带宽为B=2000kHz的加性白高斯噪声信道传输，噪声的单边功率谱密度为。

试计算正确传输这些数据最少需要的发送功率P。

解：（1）（2）五、一个一阶马尔可夫信源，转移概率为.（1) 画出状态转移图。

1第1章 概论1. 信号(适合信道传输的物理量）、信息（抽象的意识/知识，是系统传输、转换、处理的对象）和消息(信息的载体)定义；相互关系：(1信号携带消息，是消息的运载工具(2信号携带信息但不是信息本身(3同一信息可用不同的信号来表示(4同一信号也可表示不同的信息。

2. 通信的系统模型及目的:提高信息系统可靠性、有效性和安全性，以达到系统最优化.第2章 信源及信息量1. 单符号离散信源数学模型2. 自信息量定义：一随机事件发生某一结果时带来的信息量I(xi)=-log2P(xi)、单位：bit 、物理意义：确定事件信息量为0；0概率事件发生信息量巨大、性质：I(xi)非负；P(xi)=1时I(xi)=0；P(xi)=0时I(xi)无穷；I(xi)单调递减；I(xi)是随机变量。

3. 联合自信息量：I(xiyi)=- log2P(xiyj) 物理意义：两独立事件同时发生的信息量=各自发生的信息量的和、条件自信息量：I(xi/yi)=- log2P(xi/yj)；物理意义：特定条件下(yj 已定)随机事件xi 所带来的信息量。

三者关系：I(xi/yi)= I(xi)+ I(yi/xi)= I(yi)+ I(xi/yi)4. 熵：定义(信源中离散消息自信息量的数学期望)、单位(比特/符号)、物理意义(输出消息后每个离散消息提供的平均信息量；输出消息前信源的平均不确定度；变量的随机性)、计算:(H(X)=-∑P(xi)log2 P(xi)) 1)连续熵和离散的区别：离散熵是非负的2)离散信源当且仅当各消息P相等时信息熵最大H (X )=log 2 n 。

3)连续信源的最大熵:定义域内的极值. 5.条件熵H(Y/X) = -∑∑P(xiyj) log2P(yj/xi)，H (X /Y )= -∑∑P(xiyj) log2P(xi/yj) 、物理意义：信道疑义度H(X/Y)：信宿收到Y 后，信源X 仍存在的不确定度，有噪信道传输引起信息量的损失，也称损失熵。

信息论与编码复习
去年考点（部分）：
简答题：香农第一定理P106、香农第二定理P141
计算题：马尔可夫信源P37、香农编码P110、霍夫曼编码P111、费诺编码P115、平均错误概率P131(例6.3)、例5.10。

重点：
第二章：本章为基础性内容，主要是理解专业词语的含义，记住公式，可参考笔记。

第三章：
重点3.3节，特别是马尔可夫信源P37~P40，会画状态转移图，会求状态转移概率矩阵(例3.5 P38、例3.6 P40）。

第四章：
各种信道容量的计算P58（例4.1、4.2、4.3）、离散对称信道的判别和信道容量计算P61~P64。

第五章：
定长码、码的分类P91、定长码及定长编码定理P94、编码效率P97、Kraft和McMillan不等式、唯一可译码存在条件P100、编码效率及剩余度P108、变长码编码（例 5.5 P108、例5.6 P110、例5.7 P112、例5.8 P115、例5.9 P116）。

第六章：
最大后验概率译码准则、极大似然译码规则P131、平均错误概率P131（例6.3 P131）、编码效率P150、线性分组码P150（例6.6 、6.7、6.8 P154、例5.10 P161）。

第四章波形信源和波形信道4．1．1连续信源的差熵差熵(有称为相对熵或称微分熵)已不具有信息熵的物理含义。

但在任何包含有两个信息熵的“熵差”问题中，它能替代信息熵H(X)而具有信息的特征。

其单位是：对数以2为底，是比特／自由度；以e为底，是奈特／自由度；以10为底，是哈特／自由度。

4．1．2 多维连续平稳信源的信息熵则各连续型随机变量彼此统计独立，称为连续平稳无记忆信源。

否则，为平稳有记忆信源。

N维连续平稳信源可用下列一些差熵进行信息测度：1．联合差熵(1)二维联合差熵2．条件差熵(1)二维连续随机序列X=X1X2的条件差熵3．各种差熵之间的关系4．1．3 波形信源的差熵4．1．4 差熵的性质与离散信源的信息熵比较，连续信源的差熵具有以下一些性质：1．可加性任意两个相互关联的连续信源X和Y，有3．差熵可为负值不存在非负性。

4．极值性即最大差熵定理。

5．变换性连续信源输出的随机变量(或随机矢量)通过确定的一一对应变换，其差熵发生变化。

但对于离散信源来说，其信息熵是不变的。

4．1．5 最大差熵定理1．峰值功率受限(取值幅度受限)(1)连续随机变量X，其取值幅度限于区间[a，b]内，则其概率密度函数是均匀分布时，差熵具最大值。

最大值为3．协方差矩阵受限N维随机矢量X=X1X2…X N，其N维协方差矩阵C受限(即各随机变量X i 的均值限定为m i(i=1，2，…，N)，随机变量X i与X j之间的二阶中心矩限定为μ(i，j=1，2，…，N)，则N维高斯信源(即X～N(m i，C)的差熵最大，最大值为ij4．1．6 连续信源熵的变换1．连续随机变量4．1．8 波形信道和连续信道的分类和数学模型1．波形信道(模拟信道)信道的输入／输出信号都是平稳随机过程{x(t)}和{y(t)}，则称之为波形信道。

波形信道在限频、限时条件下，根据取样定理，可离散化成多维连续信道。

2．多维连续信道4．加性信道信道中噪声对信号的作用：5．高斯白噪声信道若信道的噪声是高斯噪声，即噪声是平稳随机过程，其瞬时值的概率密度函数服从正态分布(高斯分布)，则此信道称为高斯信道。