信息论与编码理论基础 王育民(第二章 )

信息论与编码理论习题答案LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】第二章 信息量和熵八元编码系统，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=61得到的信息量 =)(1loga p =6log = bit (2) 可能的唯一，为 {6，6})(b p =361得到的信息量=)(1logb p =36log = bit 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=)(1loga p =!52log = bit (b) ⎩⎨⎧⋯⋯⋯⋯花色任选种点数任意排列13413!13)(b p =1352134!13A ⨯=1352134C 信息量=1313524log log -C = bit 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= bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H=2⨯(361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+366log 6= 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 = 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 = bit),|(Y X Z H =)|(Y Z H =)(X H = bit )|,(Y Z X H =)|(Y X H +)|(XY Z H =+= bit设一个系统传送10个数字，0，1，…，9。

第二章 信息的度量2.1信源在何种分布时，熵值最大？又在何种分布时，熵值最小？答：信源在等概率分布时熵值最大；信源有一个为1，其余为0时熵值最小。

2.2平均互信息量I(X;Y)与信源概率分布q(x)有何关系？与p(y|x)又是什么关系？答：若信道给定，I(X;Y)是q(x)的上凸形函数；若信源给定，I(X;Y)是q(y|x)的下凸形函数。

2.3熵是对信源什么物理量的度量？答：平均信息量2.4设信道输入符号集为{x1,x2,……xk}，则平均每个信道输入符号所能携带的最大信息量是多少？答：k k k xi q xi q X H ilog 1log 1)(log )()(=-=-=∑2.5根据平均互信息量的链规则，写出I(X;YZ)的表达式。

答：)|;();();(Y Z X I Y X I YZ X I +=2.6互信息量I(x;y)有时候取负值，是由于信道存在干扰或噪声的原因，这种说法对吗？答：互信息量，若互信息量取负值，即Q(xi|yj)<q(xi)，说明事件yi 的出现告)()|(log );(xi q yj xi Q y x I =知的是xi 出现的可能性更小了。

从通信角度看，视xi 为发送符号，yi 为接收符号，Q(xi|yj)<q(xi)，说明收到yi 后使发送是否为xi 的不确定性更大，这是由于信道干扰所引起的。

2.7一个马尔可夫信源如图所示，求稳态下各状态的概率分布和信源熵。

答：由图示可知：43)|(41)|(32)|(31)|(41)|(43)|(222111110201======s x p s x p s x p s x p s x p s x p 即：得：114)(113)(114)(210===s p s p s p 0.25（bit/符号）=+-+-+-=)]|(log )|()|(log )|()[()]|(log )|()|(log )|()[()]|(log )|()|(log )|()[(222220202121211111010100000s s p s s p s s p s s p s p s s p s s p s s p s s p s p s s p s s p s s p s s p s p H 2.8一个马尔可夫信源，已知：试画出它的0)2|2(,1)2|1(,31)1|2(,32)1|1(====x x p x x p x x p x x p 香农线图，并求出信源熵。

信息论编码与基础课后题(第二章)第二章习题解答2-1、试问四进制、八进制脉冲所含信息量是二进制脉冲的多少倍？解：四进制脉冲可以表示4个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3}八进制脉冲可以表示8个不同的消息，例如：{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}二进制脉冲可以表示2个不同的消息，例如：{0, 1}假设每个消息的发出都是等概率的，则： 四进制脉冲的平均信息量symbol bit n X H / 24log log )(1===八进制脉冲的平均信息量symbolbit n X H / 38log log )(2=== 二进制脉冲的平均信息量symbolbit n XH / 12log log )(0===所以：四进制、八进制脉冲所含信息量分别是二进制脉冲信息量的2倍和3倍。

2、 设某班学生在一次考试中获优（A ）、良（B ）、中（C ）、及格（D ）和不及格（E ）的人数相等。

当教师通知某甲：“你没有不及格”，甲获得了多少比特信息？为确定自己的成绩，甲还需要多少信息？解：根据题意，“没有不及格”或“pass”的概率为54511pass =-=P因此当教师通知某甲“没有不及格”后，甲获得信息在已知“pass”后，成绩为“优”（A ），“良”（B ），“中”（C ）和“及格”（D ） 的概率相同：41score )pass |()pass |()pass |()pass |(=====D P C P B P A P P为确定自己的成绩，甲还需信息bits 241log log score score =-=-=P I 3、中国国家标准局所规定的二级汉字共6763个。

设每字使用的频度相等，求一个汉字所含的信息量。

设每个汉字用一个1616⨯的二元点阵显示，试计算显示方阵所能表示的最大信息。

显示方阵的利用率是多少？解：由于每个汉字的使用频度相同，它们有相同的出现概率，即 67631=P 因此每个汉字所含的信息量为bits 7.1267631log log =-=-=P I 字每个显示方阵能显示256161622=⨯种不同的状态，bits 322.054loglog passpass =-=-=P I等概分布时信息墒最大，所以一个显示方阵所能显示的最大信息量是bits25621loglog 256=-=-=P I 阵显示方阵的利用率或显示效率为0497.02567.12===阵字I I η4、两个信源1S 和2S 均有两种输出：1 ,0=X 和1 ,0=Y ，概率分别为2/110==X XP P ，4/10=YP ，4/31=YP 。

信息论与编码理论课后答案【篇一：《信息论与编码》课后习题答案】式、含义和效用三个方面的因素。

2、 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。

3、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。

4、按照信息的地位，可以把信息分成客观信息和主观信息。

5、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。

6、信息的是建立信息论的基础。

7、8、是香农信息论最基本最重要的概念。

9、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。

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。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???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m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a，b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源，其信源熵，hc（x）=2。

22、对于限峰值功率的n维连续信源，当概率密度均匀分布时连续信源熵具有最大值。

23、对于限平均功率的一维连续信源，当概率密度24、对于均值为0，平均功率受限的连续信源，信源的冗余度决定于平均功率的限定值p和信源的熵功率p25、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。

2728、同时掷两个正常的骰子，各面呈现的概率都为1/6，则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0，∞]，其概率密度函数为，其中：x?0，m是x的数学2期望，则x的信源熵c。

《信息论与编码理论》（王育民李晖梁传甲）课后习题答案高等教育出版社.docx信息论与编码理论习题解第二章-信息量和熵2.1解:平均每个符号长为：2 0.2 - 0.4二兰秒3315每个符号的熵为-log - 1 Iog3 = 0.9183比特/符号32 3所以信息速率为0.91833.444比特/秒 42.2解：同步信号均相同不含信息，其余认为等概，每个码字的信息量为 3*2=6比特; 所以信息速率为6 1000 =6000比特/秒解:(a) —对骰子总点数为7的概率是-36所以得到的信息量为 Iog 2(~6) = 2.585比特36(b) 一对骰子总点数为12的概率是136所以得到的信息量为 Iog 2丄=5.17比特36解：(a)任一特定排列的概率为古,所以给出的信息量为1-Iog 2225.58 比特52!(b)从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为13! 413 413 A 13 C 13 A 52 C 52C 13所以得到的信息量为log2C? =13.21比特. 42.5解:易证每次出现i 点的概率为丄,所以212.3 2.4I(^i^-log 2-,i =1,2,3,4,5,621 I (x = 1) = 4.392 比特 I (x =2) =3.392 比特 I (x =3) =2.807 比特 I (x =4)=2.392 比特 I (x =5) =2.070 比特 I (x =6) =1.807 比特6H(X)ilog 2i2.398比特i 421 212.6解：可能有的排列总数为277203! 4! 5!没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得, YXYXYXYXYXYXYXY一(7 \一图中X 表示白杨或白桦，它有7种排法，Y 表示梧桐树可以栽(8\种的位置，它有8种排法，所以共有8*=佃60种排法保证没有I 5丿&八3丿两棵梧桐树相邻，因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为Iog 227720-Iog 21960=3.822比特 2.7解：X=0表示未录取，X=I 表示录取；Y=0表示本市，Y=I 表示外地；Z=O 表示学过英语，Z=I 表示未学过英语，由此得3 1 P(X=O) , P(X=I ),44p( y = O) = P(X=O)P(y = O x = 0)十 P(X=I)P(y = O X = 1) — J5 = Oy=O) p(y =1)p(z=0y = 1)_ 13 _ 25,1 3 1/ - 10 4 5 1 1 1 P(X=Iy= O)= p(y=0x=1)p(x= 1)∕p(y=0) =—-/- =2 4 5P(X=Oy =0) P(X = Iy =0)p(x =1 y =O)log2 -P(X =O) P(X =I)5 8log 2θ(b) P(X=OZ = O)= (p(z=Oy=O,x=O)p(y=Ox=O)+p(z = Oy = 1,x = O)p(y=1x=O))p(x = O)∕p(z = O) 1 9 4 =(———)-/1O 1O 1O 4 25 1O4P(X=IZ =O)= (P(Z=Oy=O, x = 1)p(y=0x = 1) +p(z = O y = 1, x =1) p( y =1 x = 1)) p(x = 1)/ P(Z = O) =(1.1 Z) 1虎一—22 54 25104P(X=OZ = 0)I (X ; z = O) = P(X=OZ= O) log 2 -- --------------- +P(X = O)6935単og 2马4亜g 马410423 1042144= 0.02698 比特3 4 1(C) H(X)= log23 Jog 24 =0?8113 比特H(YX)=P(X= O) p( y = O X = 0) l0g 2 p(y = Ox = 0)十 p(x = O)p(y =1 X = O)log 2 p(y = 1x = 0)十1131=—X — +—× —4 2 4 10 1 4p(y =1) =1 -5 5P(Z=O)= P(^O)P(Z 1 440 =+ X :5 5 10013 12 P(Z =I) =1 -2525_ 38 5 8(a) P(X=Oy=O) =p(y = Ox = 0)p(x = 0) / p(y =0)=I (X ; y = 0) = P(X=Oy=O) Iog 2 3 385 4 = 0.45123,13 69 35P(X =IZ =O)log 2 P (X ( 1Z O)P(X = I)比特("x t x 七 X)HH(Z)H93r 06。

信息论与编码理论习题解第二章-信息量和熵2.1解: 平均每个符号长为:1544.0312.032=⨯+⨯秒 每个符号的熵为9183.03log 3123log 32=⨯+⨯比特/符号所以信息速率为444.34159183.0=⨯比特/秒2.2 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概,每个码字的信息量为 3*2=6 比特； 所以信息速率为600010006=⨯比特/秒2.3 解:(a)一对骰子总点数为7的概率是366 所以得到的信息量为 585.2)366(log 2= 比特 (b) 一对骰子总点数为12的概率是361 所以得到的信息量为 17.5361log 2= 比特 2.4 解: (a)任一特定排列的概率为!521,所以给出的信息量为 58.225!521log 2=- 比特 (b) 从中任取13张牌,所给出的点数都不相同的概率为13521313521344!13C A =⨯所以得到的信息量为 21.134log 1313522=C 比特.2.5 解:易证每次出现i 点的概率为21i,所以比特比特比特比特比特比特比特398.221log 21)(807.1)6(070.2)5(392.2)4(807.2)3(392.3)2(392.4)1(6,5,4,3,2,1,21log )(2612=-==============-==∑=i i X H x I x I x I x I x I x I i ii x I i2.6 解: 可能有的排列总数为27720!5!4!3!12= 没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得， Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中X 表示白杨或白桦，它有⎪⎪⎭⎫⎝⎛37种排法，Y 表示梧桐树可以栽种的位置，它有⎪⎪⎭⎫⎝⎛58种排法，所以共有⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛58*⎪⎪⎭⎫⎝⎛37=1960种排法保证没有两棵梧桐树相邻，因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为1960log 27720log 22-=3.822 比特 2.7 解: X=0表示未录取，X=1表示录取； Y=0表示本市，Y=1表示外地；Z=0表示学过英语，Z=1表示未学过英语，由此得比特比特比特)01(log )01()0()00(log )00()0()(8113.04log 4134log 43)()(02698.04110435log 104354310469log 10469)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(104352513/41)522121()0(/)1())11()1,10()10()1,00(()01(104692513/43)104109101()0(/)0())01()0,10()00()0,00(()00()(4512.04185log 854383log 83)1()01(log )01()0()00(log )00()0;(8551/4121)0(/)1()10()01(8351/43101)0(/)0()00()00()(,251225131)1(,2513100405451)10()1()00()0()0(,54511)1(,51101432141)10()1()00()0()0(,41)1(,43)0(222222222222+=====+=======+==+======+========⨯⨯+========+=========⨯⨯+========+=========+======+========⨯=========⨯=========-===⨯+====+======-===⨯+⨯====+=========x y p x y p x p x y p x y p x p X Y H X H c x p z x p z x p x p z x p z x p z X I z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p z p x p x y p x y z p x y p x y z p z x p b x p y x p y x p x p y x p y x p y X I y p x p x y p y x p y p x p x y p y x p a z p y z p y p y z p y p z p y p x y p x p x y p x p y p x p x p2.8 解:令{}{}R F T Y B A X ,,,,==，则比特得令同理03645.0)()(5.0,02.03.0)2.05.0(log 2.0)()2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0(5.0log 5.03.0log 3.0)5log )1(2.02log )1(5.0log )1(3.05log 2.0log 3.02log 5.0(2.0log 2.0)2.05.0(log )2.05.0()2.03.0(log )2.03.0()()();()(2.0)(,2.05.0)(2.03.0)1(3.05.0)()()()()(5.0max 2'2222223102231022222==∴==+-=---++-+=-+-+-+++-----++-=-===-=+=-⨯+=+==p p I p I p pp p I p p p p p p p p p p p p p p X Y H Y H Y X I p I R P p F P pp p B P B T P A P A T P T P2.9 & 2.12解:令X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= 6log 2 比特 H(X)= H(X 1) = 6log 2 =2.585比特 H(Y)= H(X 2+X 3)=6log 61)536log 365436log 364336log 363236log 36236log 361(2222222+++++ = 3.2744比特 H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=)27216log 2162725216log 2162521216log 2162115216log 2161510216log 216106216log 21663216log 2163216log 2161(222222222++++++= 3.5993比特 所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特 H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744比特 H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X) = 2.585-3.2744+2.585 =1.8955比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY) =1.8955+2.585 =4.4805比特 I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y) =H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143比特 I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744 =0.3249比特 I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY) =H(Z)-H(Z/Y)=1.0143比特 I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY) = H(X 2+X 3)-H(X 3) =3.2744-2.585 =0.6894比特 I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY) =H(Z/Y)-H(Z/Y) =02.10 解:设系统输出10个数字X 等概,接收数字为Y,显然101)(101)()()(919===∑∑==i j p i j p i Q j w i iH(Y)=log10比特奇奇奇奇偶18log 81101452log 211015)(log)()()(log )()(0)(log ),()(log ),()(22,2222=⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=--=--=∑∑∑∑∑∑∑≠====x y p x y p x p x x p x x p x p x y p y x p x y p y x p X Y H x y x i y x y x所以I(X;Y)= 3219.2110log 2=-比特2.11 解:（a ）接收前一个数字为0的概率 2180)0()()0(==∑=i i i u p u q wbits p pw u p u I )1(log 11log )0()0(log )0;(2212121-+=-==（b ）同理 418)00()()00(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 22)1(log )00()00(log )00;(24122121-+=-== （c ）同理 818)000()()000(==∑=ii iu p u q wbits p p w u p u I )1(log 33)1(log )000()000(log )000;(28132121-+=-== （d ）同理 ))1(6)1(()0000()()0000(4226818p p p p u p u q w ii i+-+-==∑=bitsp p p p p p p p p p w u p u I 42264242268142121)1(6)1()1(8log ))1(6)1(()1(log )0000()0000(log )0000;(+-+--=+-+--==2.12 解:见2.9 2.13 解: (b))/()/()/(1log)()/(1log)()/()/(1log)()/(1log)()/(XY Z H X Y H xy z p xyz p x y p xyz p xy z p x y p xyz p x yz p xyz p X YZ H x y z xyzxyzxyz+=+===∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑(c))/()/(1log)/()()/(1log)/()()/(X Z H x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p XY Z H xyzxyz=≤=∑∑∑∑∑∑（由第二基本不等式） 或)1)/()/((log )/()()/()/(log)/()()/(1log)/()()/(1log)/()()/()/(=-⨯≤=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑xy z p x z p e xy z p xy p xy z p x z p xy z p xy p x z p xy z p xy p xy z p xy z p xy p X Z H XY Z H xyzxyzxyzxyz（由第一基本不等式）所以)/()/(X Z H XY Z H ≤(a))/()/()/()/()/(X YZ H XY Z H X Y H X Z H X Y H =+≥+等号成立的条件为)/()/(x z p xy z p =,对所有Z z Y y X x ∈∈∈,,,即在给定X 条件下Y 与Z 相互独立。

第二章 信息的度量习题参考答案不确定性与信息（2.3）一副充分洗乱的牌（含52张），试问： （1）任一特定排列所给出的不确定性是多少？（2）随机抽取13张牌，13张牌的点数互不相同时的不确定性是多少？ 解：（1）一副充分洗乱的扑克牌，共有52张，这52张牌可以按不同的一定顺序排列，可能有的不同排列状态数就是全排列种数，为6752528.06610P =≈⨯!因为扑克牌充分洗乱，所以任一特定排列出现的概率是相等的。

设事件A 为任一特定排列，则其发生概率为 ()6811.241052P A -=≈⨯!可得，任一特定排列的不确定性为()()22log log 52225.58I A P A =-=≈!比特 （2）设事件B 为从中抽取13张牌，所给出的点数都不同。

扑克牌52张中抽取13张，不考虑其排列顺序，共有1352C 种可能的组合，各种组合都是等概率发生的。

13张牌中所有的点数都不相同（不考虑其顺序）就是13张牌中每张牌有4种花色，所以可能出现的状态数为413。

所以()131341352441339 1.05681052P B C -⨯!!==≈⨯!则事件B 发生所得到的信息量为()()13213524log log 13.208I B P B C =-=-≈ 比特2.4同时扔出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都是1/6，求： （1）“2和6 同时出现”这事件的自信息量。

（2）“两个3同时出现”这事件的自信息量。

（3）两个点数的各种组合（无序对）的熵。

（4）两个点数之和（即2，3，…，12构成的子集）的熵。

（5）两个点数中至少有一个是1的自信息。

解：同时扔两个正常的骰子，可能呈现的状态数有36种，因为两骰子是独立的，又各面呈现的概率为61，所以36种中任一状态出现的概率相等，为361。

（1） 设“2和6同时出现”这事件为A 。

在这36种状态中，2和6同时出现有两种情况，即2，6和2，6。

信息论与编码理论课后答案【篇一：《信息论与编码》课后习题答案】式、含义和效用三个方面的因素。

2、 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。

3、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。

4、按照信息的地位，可以把信息分成客观信息和主观信息。

5、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。

6、信息的是建立信息论的基础。

7、8、是香农信息论最基本最重要的概念。

9、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。

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。

limh(xn/x1x2?xn?1)h?n???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m个不同的状态。

20、一维连续随即变量x在[a，b] 。

1log22?ep21、平均功率为p的高斯分布的连续信源，其信源熵，hc（x）=2。

22、对于限峰值功率的n维连续信源，当概率密度均匀分布时连续信源熵具有最大值。

23、对于限平均功率的一维连续信源，当概率密度24、对于均值为0，平均功率受限的连续信源，信源的冗余度决定于平均功率的限定值p和信源的熵功率p25、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。

2728、同时掷两个正常的骰子，各面呈现的概率都为1/6，则“3和5同时出现”这件事的自信息量是 ?mn?ki?11?mp(x)?em29、若一维随即变量x的取值区间是[0，∞]，其概率密度函数为，其中：x?0，m是x的数学2期望，则x的信源熵c。

部分答案，仅供参考。

2.1信息速率是指平均每秒传输的信息量点和划出现的信息量分别为3log ,23log ，一秒钟点和划出现的次数平均为415314.0322.01=⨯+⨯一秒钟点和划分别出现的次数平均为45.410那么根据两者出现的次数，可以计算一秒钟其信息量平均为253log 4153log 4523log 410-=+2.3 解：(a)骰子A 和B ，掷出7点有以下6种可能：A=1,B=6; A=2,B=5; A=3,B=4; A=4,B=3; A=5,B=2; A=6,B=1 概率为6/36=1/6，所以信息量-log(1/6)=1+log3≈2.58 bit(b) 骰子A 和B ，掷出12点只有1种可能： A=6,B=6概率为1/36，所以信息量-log(1/36)=2+log9≈5.17 bit2.5解：出现各点数的概率和信息量：1点：1/21，log21≈4.39 bit ； 2点：2/21，log21-1≈3.39 bit ； 3点：1/7，log7≈2.81bit ；4点：4/21，log21-2≈2.39bit ； 5点：5/21，log （21/5）≈2.07bit ； 6点：2/7，log(7/2)≈1.81bit 平均信息量：(1/21)×4.39+(2/21)×3.39+(1/7)×2.81+(4/21)×2.39+(5/21)×2.07+(2/7)×1.81≈2.4bit2.7解：X=1:考生被录取； X=0:考生未被录取； Y=1:考生来自本市；Y=0:考生来自外地； Z=1: 考生学过英语；Z=0：考生未学过英语P(X=1)=1/4, P(X=0)=3/4; P(Y=1/ X=1)=1/2； P(Y=1/ X=0)=1/10；P(Z=1/ Y=1)=1, P(Z=1 / X=0, Y=0)=0.4, P(Z=1/ X=1, Y=0)=0.4, P(Z=1/Y=0)=0.4(a) P(X=0,Y=1)=P(Y=1/X=0)P(X=0)=0.075, P(X=1,Y=1)=P(Y=1/X=1)P(X=1)=0.125P(Y=1)= P(X=0,Y=1)+ P(X=1,Y=1)=0.2 P(X=0/Y=1)=P(X=0,Y=1)/P(Y=1)=0.375,P(X=1/Y=1)=P(X=1,Y=1)/P(Y=1)=0.625I (X ;Y=1)=∑∑=====xx)P()1Y /(P log)1Y /(P )1Y (I )1Y /(P x x x x;x=1)P(X )1Y /1X (P log)1Y /1X (P 0)P(X )1Y /0X (P log)1Y /0X (P =====+===== =0.375log(0.375/0.75)+0.625log(0.625/0.25)=(5/8)log5-1≈0.45bit(b) 由于P(Z=1/ Y=1)=1, 所以 P （Y=1，Z=1/X=1）= P （Y=1/X=1）=0.5 P （Y=1，Z=1/X=0）= P （Y=1/X=0）=0.1那么P （Z=1/X=1）= P （Z=1,Y=1/X=1）+ P （Z=1,Y=0/X=1）=0.5+ P （Z=1/Y=0，X=1）P （Y=0/X=1）=0.5+0.5*0.4=0.7P(Z=1/X=0)= P （Z=1,Y=1/X=0）+ P （Z=1,Y=0/X=0）=0.1+P(Z=1/Y=0，X=0)P(Y=0/X=0)=0.1+0.9*0.4=0.46P （Z=1,X=1）= P （Z=1/X=1）*P(X=1)=0.7*0.25=0.175 P （Z=1,X=0）= P （Z=1/X=0）*P(X=0)= 0.46*0.75=0.345 P(Z=1) = P(Z=1,X=1)+ P(Z=1,X=0) = 0.52 P(X=0/Z=1)=0.345/0.52=69/104 P(X=1/Z=1)=35/104I (X ;Z=1)=∑∑=====xx )P()1Z /(P log )1Z /(P )1Z (I )1Z /(P x x x x;x=1)P(X )1Z /1X (P log )1Z /1X (P 0)P(X )1Z /0X (P log )1Z /0X (P =====+======(69/104)log(23/26)+( 35/104)log(35/26) ≈0.027bit(c)H （X ）=0.25*log(1/0.25)+0.75*log(1/0.75)=2-(3/4)log3=0.811bit H(Y/X)=-P(X=1,Y=1)logP(Y=1/X=1) -P(X=1,Y=0)logP(Y=0/X=1)-P(X=0,Y=1)logP(Y=1/X=0) -P(X=0,Y=0)logP(Y=0/X=0)=-0.125*log0.5-0.125*log0.5-0.075*log0.1-0.675*log0.9=1/4+(3/40)log10-(27/40)log(9/10)≈0.603bitH(XY)=H(X)+H(Y/X)=9/4+(3/4)log10-(21/10)log3=1.414bitP(X=0,Y=0,Z=0)= P(Z=0 / X=0, Y=0)* P( X=0, Y=0)=(1-0.4)*(0.75-0.075)=0.405 P(X=0,Y=0,Z=1)= P(Z=1 / X=0, Y=0)* P( X=0, Y=0)=0.4*0.675=0.27 P(X=1,Y=0,Z=1)= P(Z=1/ X=1,Y=0)* P(X=1,Y=0)=0.4*(0.25-0.125)=0.05 P(X=1,Y=0,Z=0)= P(Z=0/ X=1,Y=0)* P(X=1,Y=0)=0.6*0.125=0.075 P(X=1,Y=1,Z=1)=P(X=1,Z=1)- P(X=1,Y=0,Z=1)=0.175-0.05=0.125 P(X=1,Y=1,Z=0)=0 P(X=0,Y=1,Z=0)=0P(X=0,Y=1,Z=1)= P(X=0,Z=1)- P(X=0,Y=0,Z=1)= 0.345-0.27=0.075H(XYZ)=-0.405*log0.405-0.27*log0.27-0.05*log0.05-0.075*log0.075-0.125*log0.125-0.075*log0.075=(113/100)+(31/20)log10-(129/50)log3 =0.528+0.51+0.216+0.28+0.375+0.28=2.189 bitH(Z/XY)=H(XYZ)-H(XY)= -28/25+(4/5)log10-12/25log3 =0.775bit2.9 解：A，B，C分别表示三个筛子掷的点数。

信息论与编码理论习题解第二章 -信息量和熵2.1 解: 平均每个符号长为 :20.2 10.4 4 秒3315每个符号的熵为 2log31 log 3 0.9183 比特 /符号 32 3所以信息速率为 0.9183 15 3.444 比特 /秒42.2 解: 同步信号均相同不含信息,其余认为等概 ,每个码字的信息量为 3*2=6 比特；所以信息速率为 6 10006000 比特 /秒2.3 解:(a) 一对骰子总点数为 7 的概率是 636所以得到的信息量为log 2( 6) 2.585 比特36(b)一对骰子总点数为 12 的概率是 136所以得到的信息量为log 21 比特5.17362.4 解: (a)任一特定排列的概率为1,所以给出的信息量为52!1log252 !225.58比特(b) 从中任取 13 张牌 ,所给出的点数都不相同的概率为13! 413413A 5213C 135213所以得到的信息量为 log 2C 5213.21 比特 .4132.5 解:易证每次出现 i 点的概率为i,所以21I (x i )log 2i, i 1,2,3,4,5,6 21I (x1) 4.392 比特I (x2) 3.392 比特I (x3) 2.807 比特I (x4) 2.392比特I (x5) 2.070 比特I (x6) 1.807 比特6i log2i比特H(X)212.398i 1212.6 解: 可能有的排列总数为12!277203! 4! 5!没有两棵梧桐树相邻的排列数可如下图求得，Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y X Y图中 X 表示白杨或白桦，它有73种排法， Y 表示梧桐树可以栽种的位置，它有8种排法，所以共有8 *7=1960种排法保证没有553两棵梧桐树相邻，因此若告诉你没有两棵梧桐树相邻时，得到关于树排列的信息为 log2 27720log 2 1960 =3.822比特2.7 解: X=0 表示未录取， X=1 表示录取；Y=0 表示本市， Y=1 表示外地；Z=0 表示学过英语， Z=1 表示未学过英语，由此得p( x0) 3 ,p(x1)4 p( y0)p( x 0) p( y 1 1 3 142 410 p( y 1)1 1 4 ,5 5p( z 0)p( y 0) p(z 14405 5 100 p( z 1)1 13 12 ,25 25(a) p( x0 y 0) p( yp( x1 y 0) p( y1 , 40 x 0)p( x 1) p( y 0 x 1)1 , 50 y 0) p( y 1) p( z 0 y 1)13 , 250 x 0) p( x 0) / p( y0)13 1310/5 84 0 x 1) p( x 1) / p( y0) 1 1 / 152 4 58I ( X ; y 0)p(x0 y p(x 0 y 0) p( x 1 y 0)0) log 2p(x 1 y 0) log 2p( x 0)p( x 1)3 log 2 35log 2 58 8 8 3 8 14 40.4512比特(b) p( x0 z 0)( p( z 0 y 0, x 0) p( y 0 x 0) p( z 0 y 1, x 0) p( y 1x 0)) p(x0) / p( z 0)(19 4 ) 3/1369 10 10 10 4 25 104p( x 1z 0)( p( z 0 y 0, x 1) p( y 0 x 1) p(z 0 y1, x 1) p( y 1 x 1)) p( x1) / p(z 0)(11 2) 1/13 3522 5 4 25104I ( X ; z 0)p( x 0 zp( x 0 z 0)p( x p(x 1 z 0)0) log 21z 0) log 21)p( x 0)p( x6969log 2104104343510435log 21041 40.02698 比特(c) H ( X )3 log 24 1 log 2 40.8113 比特4 3 4H(Y X)p( x 0) p( y 0 x 0) log 2 p( y 0 x 0) p( x 0) p( y 1 x 0) log 2 p( y 1x 0)p( x 1) p( y 0 x1) log 2 p( y 0 x 1)p( x 1) p( y 1 x1) log 2 p( y 1 x1)3 1log 2 10 3 9log 2 10 1 1 log 2 2 11log 2 2 410410 9 4 2 4 20.6017比特2.8 解:令X A,B,Y T,F,R ，则P(T)P(T A)P(A)P(T B)P(B)0.5 p0.3(1p)0.3 0.2 p同理P(F )0.50.2 p,P(R)0.2I ( p) I ( X ; Y)H (Y)H(Y X)(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2p) log2 (0.50.2 p)0.2log 2 0.2(0.5 p log2 20.3 plog 21030.2 p log2 50.3(1p) log2103 0.5(1 p) log2 20.2(1p) log2 5)0.3log 2 0.30.5log 2 0.5(0.30.2p) log2 (0.30.2 p)(0.50.2 p) log2 (0.5 0.2 p)令I '( p)0.2 log2(0.50.2 p)0,得p0.50.30.2 pI ( p)max I ( p) p0 .50.03645比特2.9 & 2.12解:令 X=X 1,Y=X 1+X 2,Z=X 1+X 2+X 3, H(X 1)=H(X 2)=H(X 3)= log26比特H(X)= H(X 1) = log26=2.585 比特H(Y)= H(X 2+X 3)=2( 1log 2 362log 2363log 2364log 2365log 236 )1log 2 6363623633643656 = 3.2744 比特H(Z)= H(X 1+X 2+X 3)=2( 1 log 2 216 3 log 2 216 6log 2 216 10 log 2 216 15 log 2 216216 216 3 216 6 216 10 216 15 21 216 25 216 27 216 )log 2 21 log 2 log 2 27216 216 25 216= 3.5993 比特所以H(Z/Y)= H(X 3)= 2.585 比特H(Z/X) = H(X 2+X 3)= 3.2744 比特H(X/Y)=H(X)-H(Y)+H(Y/X)= 2.585-3.2744+2.585 =1.8955 比特H(Z/XY)=H(Z/Y)= 2.585 比特 H(XZ/Y)=H(X/Y)+H(Z/XY)=1.8955+2.585=4.4805 比特I(Y;Z)=H(Z)-H(Z/Y)=H(Z)- H(X 3)= 3.5993-2.585 =1.0143 比特I(X;Z)=H(Z)-H(Z/X)=3.5993- 3.2744=0.3249 比特I(XY ;Z)=H(Z)-H(Z/XY)=H(Z)-H(Z/Y)=1.0143 比特I(Y;Z/X)=H(Z/X)-H(Z/XY)=H(X 2+X 3)-H(X3) =3.2744-2.585=0.6894 比特I(X;Z/Y)=H(Z/Y)-H(Z/XY)=H(Z/Y)-H(Z/Y)=02.10 解:设系统输出10 个数字 X 等概 ,接收数字为 Y,9191显然 w( j )Q(i ) p( j i )p( j i )i010 i 110H(Y)=log10H(YX)p( x, y) log 2 p( y x)p( x, y) log2 p( y x)y x 偶y x 奇0p( x) p( x x) log 2 p( x x)p(x) p( y x) log 2 p( y x) i奇y x,奇 x奇511log2 2 5 411log2 81021081比特所以I(X;Y)=log 2 10 1 2.3219比特2.11 解:（a）接收前一个数字为0 的概率81w( 0)q(u i ) p( 0 u i )2i 0I (u1 ;0)log2p(0 u1)1p(1 p) bitslog 21 1 log 2w(0)28（b ） 同理w(00)q(u ) p(00 u ) 41iI (u 1;00)p(00u 1)log 2 (1p)22 2 log 2 (1 p) bitslog 2 w(00)14（c ） 同理 w(000)8q(u i ) p(000 u i )81i 0I (u 1;000) log 2 p(000u 1 ) log 2 (1 p)33 3log 2 (1p)bitsw(000)18（d ） 同理 w(0000 )8q(u i ) p(0000 u i )81((1p)66 p 2 (1 p)2p 4 )i 0p(0000u 1 )(1 p)4I (u 1;0000)log 2w(0000)log 281((1 p)6 6 p 2 (1p) 2p 4 )log 2 8(1 p) 4bits(1 p) 6 6 p 2 (1 p) 2p 42.12 解:见 2.92.13 解:(b)H(YZ/ X)xyzxyzxyzH(Y/ X)1p( xyz)logp( yz / x)1p( xyz) logp( y / x) p(z / xy)11p( xyz) logp(xyz)logp( y / x)x yzp( z / xy)H(Z/ XY)(c)H (Z / XY )p(xy)p( z / xy) log1xyzp(xy)xyzH(Z / X)p(z / xy)1p( z/ xy) log （由第二基本不等式） p(z / x)或H(Z/XY)H(Z/X)p(xy)1p( z / xy) logxyzp(z / xy)p( xy)p( z/ xy) log1p( z / x)xyzp( xy)p( z/ xy) logp(z / x)（由第一基xyzp( z / xy )p( xy)p(z / xy) log e( p(z / x)1)xyzp(z / xy)本不等式）所以H(Z/XY) H(Z/X)(a)H(Y/ X) H(Z / X)H(Y/ X) H(Z/XY) H(YZ/X)等号成立的条件为 p(z / xy) p( z / x) ,对所有 xX , y Y, z Z ,即在给定 X条件下 Y 与 Z 相互独立。