信息论与编码知识点分布

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。

信息论与编码知识点分布注：（1）复习过程中参考如下知识点，重点复习教材与多媒体讲义中的相关内容，在理解的基础上进行针对性公式记忆。

（2）期末考试题量较大，题型较为灵活，求解速度很重要。

因此复习中对典型例题、讲义中典型习题、教材中模拟题等要熟练掌握求解方法。

第二章 信源与信源熵1信源的不确定性 2单符号离散信源（1）单符号离散信源的数学模型1212,,,,,(),(),,(),,()()i n i n x x x x X p x p x p x p x P X ⎧⎫⎡⎤⎪=⎨⎬⎢⎥⎪⎣⎦⎭⎩（2）单符号离散信源的信息量（自信息量 、联合信息量、条件信息量及三种信息量的关系） 自信息量：()log ()i i I x p x =- 条件信息量：2(/)log (/)i j i j I x y p x y =-联合信息量：22()log ()log ()(/)()(/)()(/)i j i j j i j i i j j j i I x y p x y p y p x y I x I x y I y I y x =-=-=+=+互信息量：2(/)(;)log ()(/)()()()()i j i j i i j i j i j i p x y I x y I x I x y I x I y I x y p x ==-=+-信源熵：∑=-===ni i i i i x p x p x p E x I E X H 122)(log )(])(1[log )]([)(条件熵：∑∑====m j nij i j i j i y x I y x p y x I E Y X H 11)/()()]/([)/( 联合熵：∑∑∑∑====-==n i m j n i mjj i j i j i j i y x p y x p y x I y x p XY H 11112)(log )()()()(熵函数的性质：非负性；对称性；最大离散熵定理；扩展性；可加性；极值性；平均互信息量：211()(;)()log (;)()()n mi j i j i j i j p x y I X Y p x y I Y X p x p y ====∑∑各种熵之间的关系：例题：在理解的基础上求解实际问题：3多符号离散平稳信源离散无记忆扩展信源：定义；离散无记忆信源X 的N 次扩展信源的熵就是离散信源X 的熵的N 倍()()N H X NH X =离散平稳信源：定义；平均符号熵与极限熵；4马尔可夫信源：定义；信源状态转移图；各态遍历定理；熵计算第三章 无失真信源编码1信源编码的分类：2 Kraft 不等式与码树表示法；平均码长；编码效率； 3定长编码定理；变长编码定理；4香农、费诺、Huffman 、游程编码、LD 编码、算数编码、LZW 编码的编码过程。

[信息论与编码]知识点总结2021/12/02 from Xwhite这个是预习完之后，感觉应该掌握的⼀些知识的总结。

总共分成四个⼤部分吧信息量与信源熵 公式背住，然后套公式，冗余度的概念信道和信道容量 概念，互信息的计算，简单信道容量的计算信源编码 概念，定长编码，变长编码，哈夫曼编码（应该是必考），⾹农编码信道编码 挺难的，编码定理得看，纠错编译码的概念看看就⾏，线性分组码必会，循环码，汉明码。

卷积码应该不考知识点总结第⼀章的⼀些基本概念看书就完了，⽐如信息、消息、通信模型等。

信息量与信源熵背熟！背熟！背熟！因为是知识点总结，所以基本只给出公式，想加深了解可以看课本，当然也可以看看本博客的⽂章先验概率：⽐如，考完试你估算⾃⼰及格的概率是50%，这就是先验概率，你及格的概率。

后验概率：⽐如，你估算完之后，你找个最差的同学⼀问，他说他能及格，也就是在你已知他可能及格的条件下你及格的概率，就是后验概率。

总结如果做题过程中，题⽬问的是单个符号的⾃信息量，那么我们就⽤以下公式。

如果题⽬问的是离散信源的信息量，或者熵，就⽤以下公式。

各概念之间的关系补充⼀些概念我们从信息量的传输⾓度来看通信模型信源：发出信息量H(X)——>信道：信道中损失的信息量H(X|Y)——>信宿：接收端获得的信息量I(X;Y) H(X|Y)：疑义度，也可以叫损失熵，表⽰由于信道上存在⼲扰和噪声⽽损失掉的平均信息量。

H(Y|X)：噪声熵全损信道：⼲扰很⼤，难以从Y中提取X的有效信息，信源发出的所有信息都损失在信道中I(X;Y)=0 ⽐如：加密编码⽆损信道：没有⼲扰，接收端能完全收到信源发出的信息。

I(X;Y)=H(X)冗余度概念看看书。

想要对这⾥的深⼊理解可以看⼀下课本或者看⼀下博客中离散信道的⽂章。

信道和信道容量信道的概念请⾃⾏看书记忆。

总结信源编码定长码：若⼀组码中所有码字的码长相同，则称为定长码变长码：若⼀组码中所有码字的码长各不相同，则称为变长码奇异码：若⼀组码中存在相同的码字，则称为奇异码。

信息论与编码基础知识点
1．当代文明的三大科学支柱
2．信息论发展的过程
3．研究信息论的目的
4．信息理论中度量信息的基本观点
5．衡量通信系统的性能指标，对应编码是哪些？
6．信源符号自信息量的含义与计算
7．信源符号间互信息量与平均互信息量的三个含义
8．信源熵的三种物理含义。

离散信源的联合熵、条件熵、平均互信息量的含义及相互之间的关系。

10．信源的平稳性和无记忆性的含义
11．离散无记忆信源的信源熵、N次扩展的信源熵计算。

N 阶马尔科夫信源的定义
13．低阶马尔科夫信源的状态转移图、各状态的稳态分布概率(状态极限概率)、极限熵H∞=H n+1
14．信道容量的含义
15．常见信道（无噪信道、强对称、对称、准对称）容量的计算，达到信道容量时对应信源的概率分布情况。

16．香浓编码、费诺编码、哈夫曼编码方法及步骤，其编码效率的计算
17．信息率失真函数的含义
18．D max的含义
19．二、三元离散信源的R max R min D min、D max计算，及信息率失真函数R(D)的计算
20．在信道编码中检错与纠错的含意是什么？
21．线性分组码生成矩阵与系统码生成矩阵之间的关系，系统码生成矩阵与一致校验码矩阵之间的关系，码字的生成，编码效率及最小距离的计算。

22．X n+1循环码的生成多项式g(x)与一致校验多项式h(x)的关系，对应生成矩阵和一致校验矩阵的生成，将消息利用生成矩阵生成循环码
理解相关基本概念（定理、性质）多练习课后习题（作业和讲解）。

信息论与编码1. 通信系统模型信源—信源编码—加密—信道编码—信道—信道解码—解密—信源解码—信宿 | | |（加密密钥） 干扰源、窃听者 （解密秘钥）信源：向通信系统提供消息的人或机器信宿：接受消息的人或机器信道：传递消息的通道，也是传送物理信号的设施干扰源：整个系统中各个干扰的集中反映，表示消息在信道中传输受干扰情况 信源编码：编码器：把信源发出的消息变换成代码组，同时压缩信源的冗余度，提高通信的有效性 （代码组 = 基带信号；无失真用于离散信源，限失真用于连续信源）译码器：把信道译码器输出的代码组变换成信宿所需要的消息形式基本途径：一是使各个符号尽可能互相独立，即解除相关性；二是使各个符号出现的概率尽可能相等，即概率均匀化信道编码：编码器：在信源编码器输出的代码组上增加监督码元，使之具有纠错或检错的能力，提高通信的可靠性译码器：将落在纠检错范围内的错传码元检出或纠正基本途径：增大码率或频带，即增大所需的信道容量2. 自信息：()log ()X i i I x P x =-，或()log ()I x P x =-表示随机事件的不确定度，或随机事件发生后给予观察者的信息量。

条件自信息：//(/)log (/)X Y i j X Y i j I x y P x y =-联合自信息：(,)log ()XY i j XY i j I x y P x y =-3. 互信息：;(/)()(;)log log ()()()i j i j X Y i j i i j P x y P x y I x y P x P x P y ==信源的先验概率与信宿收到符号消息后计算信源各消息的后验概率的比值，表示由事件y 发生所得到的关于事件x 的信息量。

4. 信息熵：()()log ()i iiH X p x p x =-∑ 表示信源的平均不确定度，或信源输出的每个信源符号提供的平均信息量，或解除信源不确定度所需的信息量。

信息论与编码总结1.关于率失真函数的几点总结原理（需要解决什么问题？或者是受什么的启发，能达到什么目的）。

与无失真信源编码相比，限失真信源编码的原理是什么？我们知道无失真信源编码是要求使信源的所发送的信息量完全无损的传输到信宿，我们常见的编码方式有哈夫曼编码、费诺编码和香农编码。

他们的中心思想是使序列的中0和1出现的概率相等。

也就是说长的码字对应的信源符号出现的概率较小，而短的码字对应的信源符号出现的概率较大，这样就能实现等概。

若编码能实现完全的等概，则就能达到无失真的传输。

此时传输的信息量是最大的，和信源的信息量相等，此时传输的信息速率达到信道容量的值。

（其实这是编码的思想，与之对应的为限失真编码的思想。

香农本人并没有提出明确的编码方法，但是给出指导意义）与无失真的信道相比，如信道存在一定的损耗，即表明有传递概率。

此时我们换一个角度。

我们使信源概率分布固定不变，因为平均交互信息量I(X;Y)是信道传递概率P(Y/X)的下凸函数，因此我们设想一种信道，该信道的传递概率P(Y/X)能使平均交互信息达到最小。

注意，此时的传递概率P(Y/X)就相当于“允许一定的失真度”，此时我们能这样理解：即在允许的失真度的条件下，能使平均交互信息量达到最小，就表明我们传输的信息可以达到最小，原来的信息量还是那么大。

现在只需传输较小信息，表明压缩的空间是非常大的。

无失真压缩和限失真压缩其实是数学上的对偶问题。

即无失真压缩是由平均相互信息量的上凸性，调整信源概率分布，使传输的信息量达到最大值C，这个值就是信道容量。

（信道容量是不随信源概率分布而改变的，是一种客观存在的东西，我们只是借助信源来描述这个物理量，事实上也肯定存在另外一种描述方式。

）限失真压缩则是相反，他考虑的是信源概率分布固定不变，是调节信道转移概率的大小，使平均交互信息量达到最小。

此时信道容量还是相同，只是我们要传输的信息量变小了，（时效性）有效性得到提高。

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。

信息论与编码第⼀章1、信息,信号,消息的区别信息：是事物运动状态或存在⽅式的不确定性的描述消息是信息的载体，信号是消息的运载⼯具。

2、1948年以“通信的数学理论”（A mathematical theory of communication ）为题公开发表，标志着信息论的正式诞⽣。

信息论创始⼈：C.E.Shannon(⾹农)第⼆章1、⾃信息量：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，简称⾃信息。

单位：⽐特(2为底)、奈特、笛特（哈特）2、⾃信息量的性质（1）是⾮负值（2） =1时， =0， =1说明该事件是必然事件。

（3） =0时， = ， =0说明该事件是不可能事件。

（4）是的单调递减函数。

3、信源熵：各离散消息⾃信息量的数学期望，即信源的平均信息量。

)(log )(])(1[log )]([)( 212i ni i i i a p a p a p E a I E X H ∑=-===单位：⽐特/符号。

（底数不同，单位不同）信源的信息熵；⾹农熵；⽆条件熵；熵函数；熵。

4、信源熵与信息量的⽐较（书14页例2.2.2）()log () 2.1.3 i i I a p a =-（）5、信源熵的意义（含义）:（1）信源熵H(X)表⽰信源输出后，离散消息所提供的平均信息量。

（2）信源熵H(X)表⽰信源输出前，信源的平均不确定度。

（3）信源熵H(X)反映了变量X 的随机性。

6、条件熵：（书15页例2.2.3） 7、联合熵：8、信源熵,条件熵,联合熵三者之间的关系:H(XY)= H(X)＋H(Y/X) H(XY)= H(Y)＋H(X/Y)条件熵⼩于⽆条件熵，H(Y/X)≤H(Y)。

当且仅当y 和x 相互独⽴p(y/x)=p(y)，H(Y/X)=H(Y)。

两个条件下的条件熵⼩于⼀个条件下的条件熵H(Z/X,Y)≤H(Z/Y)。

当且仅当p(z/x,y)=p(z/y)时取等号。

联合熵⼩于信源熵之和， H(YX)≤H(Y)+H(X)当两个集合相互独⽴时得联合熵的最⼤值 H(XY)max =H(X)+H(Y) 9、信息熵的基本性质:（1）⾮负性；（2）确定性；（3）对称性；（4）扩展性（5）可加性 ( H(XY) = H(X)+ H(Y) X 和Y 独⽴ H （XY ）=H （X ）+ H （Y/X ）H （XY ）=H （Y ）+ H （X/Y ） )（6）（重点）极值性(最⼤离散熵定理):信源中包含n 个不同离散消息时，信源熵H(X)有当且仅当X 中各个消息出现的概率全相等时，上式取等号。

信息论与编码第四版总结信息论与编码是信息科学领域的重要课程，旨在研究信息的度量、传输和存储等问题。

第四版教材在前三版的基础上，进一步深化了信息论和编码理论的内容，同时也引入了更多的实际应用案例。

本总结将对该教材的内容进行概括和总结。

一、信息论基础1. 信息的基本概念：教材首先介绍了信息的定义、度量和性质，强调了信息在决策和交流中的重要性。

2. 熵的概念：熵是信息论中的一个基本概念，用于描述随机事件的不确定性。

教材详细介绍了离散和连续熵的概念和计算方法。

3. 信道容量：信道容量是信息传输中的极限性能，用于描述在理想条件下，信道能够传输的最大信息量。

教材介绍了信道容量的计算方法和影响因素。

二、编码理论1. 信源编码：信源编码的目标是减少信息中的冗余，从而减小存储和传输的代价。

教材介绍了各种信源编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等。

2. 信道编码：信道编码是为了提高信息传输的可靠性而采取的措施。

教材详细介绍了常见的信道编码方法，如奇偶校验、里德-所罗门码等。

3. 纠错编码：纠错编码是信道编码的一个重要分支，能够实现信息传输的错误检测和纠正。

教材介绍了常见的纠错编码方法，如循环冗余校验、LDPC（低密度奇偶校验）等。

三、实际应用教材通过实际案例，展示了信息论与编码理论在通信、数据压缩、网络安全等领域的应用。

例如，通过分析无线通信中的信道特性，得出信道容量和编码方案的选择；通过数据压缩算法的比较，得出适合特定应用的编码方法；通过网络安全中的错误检测和纠正技术，提高网络通信的可靠性。

四、总结第四版信息论与编码教材在前三版的基础上，进一步深化了信息论和编码理论的内容，引入了更多的实际应用案例。

通过学习该教材，我们可以掌握信息论的基本概念和熵的计算方法，了解信源编码、信道编码和纠错编码的方法和原理，并掌握信息论与编码理论在通信、数据压缩、网络安全等领域的应用。

总之，信息论与编码是一门非常重要的课程，对于理解信息的度量、传输和存储等问题具有重要意义。

信息论是在信息可以度量的基础上，对如何有效、可靠地传递信息进行讲究的科学，它设计信息度量、信息特性、信息传输率、信道容量、干扰对信息传输的影响等方面的知识。

信息是各种事物运动的状态状态变化方式。

信息是抽象的意识，它是看不见摸不到的。

消息是具体的，它载荷信息，但他不是物理性的。

信号是消息的物理体现。

信号是信息的载体在通信系统中，传送的本质内容是信息，发送端需将信息表示称具体的消息，再将消息载至信号上，才能在实际的信号系统中传输。

一般来说，通信系统的性能指标主要是有效性、可靠性、安全性、经济性。

符号的不确定度在数量上等于它的自信息量，两者的单位相同，但含义却不相同。

不确定度是信号源符号固有的，不管符号是否发出，而自信息量是信源符号发出后给予收信者的。

为了消除该符号的不确定度，接受者需要获得信息量。

冗余度来自两个方面：一是信源符号的相关性，相关程度越大，则信源的实际熵越小，越趋于极限熵H∞（X）；反之，相关程度越小，信源实际熵就增大。

二是信源符号分布的不均匀性，当等概率分布时，信源熵最大。

根据信道中所受噪声种类的不同，可分为随机差错信道和突发差信道。

在随机差错信道中，噪声随机独立地影响每个传输码元，如以高斯白噪声为主体的信道；另一类噪声干扰的影响则是前后相关的，错误成串出现，这样的信道称为突发差错信道。

信道中平均每个符号所能传送的信息量定义为信道的信息传输率R ，即R=I（X；Y)=H(X)—H（X/Y)bit/符号。

信道容量C=max I （X；Y) ，max下面有p( ai )信源发出的消息一般要通过信道来传输，因此要求信源的传输与信道的输入匹配。

（1）符号匹配：信源输入的符号必须是信道能够传送的符号，即要求信源符号集就是信号的入口符号集或入口符号集的子集，这是实现信息传输的必要条件，可在信源与信道之间加入编码器予以实现，也可以在信源压缩编码时一步完成。

（2）信息匹配：对于某一信道，只有当输入符号的概率分布p(x)满足以定条件时才能达到其信道容量C，也就是说只有特定的信源才能使某一信道的信息传输率到达最大。

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和丫，若其任意两件的互信息量为I (Xi;Yj)，贝U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: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:比(小=片(灯) 沖/V= limH (心1如兀人x^y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。

H ( X N )无记忆NH ( X ) H ( X )-—口一」称为平均符号熵N5 .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:H ( XN)有记忆即 H( X N)H( X N)N定义: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1分布是高斯分布时，信源有最大的熵，其值为-log2 ep.对于N维连续平稳信源来说,2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1 N的熵最大，也就是N维高斯信源的熵最大，其值为—log |C | log 2 e2 27. 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砰---------- ►编码器--------------- ”刊图5.1篱散信源无失真定扶编码康理團原理图说明：(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 I X2……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, X2, ••*}则最多可以对应n L条消息。

信息论与编码期末复习（基本上涵盖了所有考点，有了这份资料，期末绝不会挂科）1填空题1、信息论研究的主要问题是如何提高信息传输系的性和性，对应这两个性能数字通讯系统量化指标分别为和。

2、若给定离散概率空间[X,p(x)]表示的信源，则该信源中的信源消息（事件）x的自信息量可表I(x)=；该信源平均自信息量（即信源的熵）可表示为H(X)=E[I(x)]= 。

3、在离散联合概率空间[XY,P(xy)] 上随机变量I(xy) 的数学期望H（XY）= ，若集合X与集合Y相互独立，则H（XY）= 。

4、若给定离散联合概率空间[XY,P(xy)]，则x与y之间的互信息量I(x;y)= ；平均互信息量可用熵和条件熵表示即I(X;Y)= = ，其中条件熵H(X|Y)通常称为熵，条件熵H(Y|X) 称为____________熵；若集合X与集合Y相互独立，则H(X|Y) = ，H(Y|X) = ，平均互信息量I(X;Y)= 。

5、离散信源的冗余度是R表示信源消息的可压缩____________，设信源符号集的最大熵为Ho，实际熵为Ｈ∞，则冗余度Ｒ可表示为______________；信源编码目的就是通过减少或消除信源____________来提高信息传输效率，因此信源编码亦称__________性编码，而信道编码则称__________性编码。

6、对于连续随机变量，在峰值功率受限于P m的条件下，取得最大相对熵的最佳概率密度函数是一个恒值即W opt(x)=_________,称W(x)为__________分布，这时最大相对熵H cmax=__________。

7、对于平均功率受限，均值不为零的一维连续随机变量的方差为定值时，其取得最大相熵的最佳概率密度函数为_________ ，最大相对熵H cmax=__________。

正态分布，即Wopt(x)=8、假设任一随机变量X与一正态分布随机变量具有相同的相对熵Ｈｃ，则其等效正态分布的随机变量Ｘ的熵功率为Ｐ＝；可以用信号平均功率和熵功率的相对差值_________来表示连续信源的冗余度。

信息论与编码知识点分布1.信息：信息论与编码的核心概念就是信息。

信息是一种度量，用来衡量不确定性的消除量。

在信息论中，我们用信息熵来度量不确定性的量，信息熵越大，表示不确定性越高。

2.信息熵：信息熵是信息论中的重要概念，用来度量一个随机事件的不确定性。

信息熵的定义是随机变量的平均不确定性。

信息熵越大，表示事件的不确定性越高。

3.香农编码：香农编码是一种无损数据压缩算法，它通过对频繁出现的符号使用较短的编码，对不频繁出现的符号使用较长的编码，从而实现数据的压缩。

香农编码是一种最优编码，可以达到信息熵的下界。

4.哈夫曼编码：哈夫曼编码也是一种无损数据压缩算法，它通过构建哈夫曼树来实现数据的压缩。

哈夫曼编码是一种树形编码，通过将出现频率高的符号放在较短的编码路径上，出现频率低的符号放在较长的编码路径上，从而实现数据的压缩。

5.信道容量：信道容量是指在给定信道条件下，能够传输的最大有效信息的速率。

信道容量取决于信道的带宽和信道的噪声，可以通过香农公式来计算。

6.信息编码：信息编码是指将信息转换成一串编码的过程。

在信息论与编码中，我们可以使用各种编码技术来实现信息的传输和存储，如香农编码、哈夫曼编码、循环冗余码等。

7.循环冗余码（CRC）：CRC是一种常用的错误检测码，通过添加冗余位来检测数据传输中的错误。

CRC码能够在接收端检测出出现在传输过程中的任何误码。

8.线性分组码：线性分组码是一种常用的错误检测和纠错码，具有良好的性能和编码效率。

线性分组码的编码和解码过程可以用矩阵运算来表示，其性质可以通过线性代数的方法进行研究。

9.噪声模型：在信息论与编码中，我们经常需要考虑信道的噪声对信息传输的影响。

常见的噪声模型有加性高斯白噪声模型、二进制对称信道模型等。

10.噪声信道容量：噪声信道容量是指在给定信道条件下，能够传输的最大有效信息的速率。

噪声信道容量取决于信道的带宽、信道的噪声以及信号的功率等因素。

11.码率：码率是指在通信过程中，单位时间内传输的比特数。