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信息论与编码 陈运 第二章习题部分答案

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《信息论与编码》课后习题解答
2.2 假设一副充分洗乱了的扑克牌（含52张牌），试问
(1) 任一特定排列所给出的信息量是多少？
(2) 若从中抽取13张牌，所给出的点数都不相同能得到多少信息量？
解：
(1) 52张牌共有52！种排列方式，任一特定的排序方式出现是等概率的，则所给出的信息量是： !
521)(=i x p bit x p x I i i 581.225!52log )(log )(==-=
(2) 52张牌共有4种花色、13种点数，抽取13张点数不同的牌的概率如下：
bit C x p x I C x p i i i 208.134log )(log )(4)(1352131352
13
=-=-==
2.3 居住某地区的女孩子有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。

假如我们得知“身高160厘米以上的某女孩是大学生”的消息，问获得多少信息量？
解：
设随机变量X 代表女孩子学历
X x 1（是大学生） x 2（不是大学生）
P(X) 0.25 0.75
设随机变量Y 代表女孩子身高
Y y 1（身高>160cm ） y 2（身高<160cm ）
P(Y) 0.5 0.5
已知：在女大学生中有75%是身高160厘米以上的
即：bit x y p 75.0)/(11=
求：身高160厘米以上的某女孩是大学生的信息量 即：bit y p x y p x p y x p y x I 415.15
.075.025.0log )()/()(log
)/(log )/(11111111=⨯-=-=-= 2.4 设离散无记忆信源⎭
⎬⎫⎩⎨⎧=====⎥⎦⎤⎢⎣⎡8/14/1324/18/310)(4321x x x x X P X ，其发出的信息为(202120130213001203210110321010021032011223210)，求
(1) 此消息的自信息量是多少？
(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是多少？
解：
(1) 此消息总共有14个0、13个1、12个2、6个3，因此此消息发出的概率是：
· 2 · 6
2514814183⎪⎭
⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎭⎫ ⎝⎛=p 此消息的信息量是：bit p I 811.87log =-=
(2) 此消息中平均每符号携带的信息量是：bit n I 951.145/811.87/==
2.5 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：“你是否是色盲？”他的回答可能是“是”，可能是“否”，问这两个回答中各含多少信息量，平均每个回答中含有多少信息量？如果问一位女士，则答案中含有的平均自信息量是多少？
解：
男士： symbol
bit x p x p X H bit
x p x I x p bit
x p x I x p i i i N N N Y Y Y / 366.0)93.0log 93.007.0log 07.0()(log )()( 105.093.0log )(log )(%
93)( 837.307.0log )(log )(%
7)(2=+-=-==-=-===-=-==∑
女士：
symbol bit x p x p X H i i i / 045.0)995.0log 995.0005.0log 005.0()(log )()(2
=+-=-=∑
2.7 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求：
(1) “3和5同时出现”这事件的自信息；
(2) “两个1同时出现”这事件的自信息；
(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量；
解： (1)
bit x p x I x p i i i 170.418
1log )(log )(18
161616161)(=-=-==⨯+⨯= (2) bit x p x I x p i i i 170.536
1log )(log )(36
16161)(=-=-==⨯= (3)
两个点数的排列如下：
11 12 13 14
15 16 21 22 23 24
25 26 31 32 33 34
35 36 41 42 43 44
45 46 51 52 53 54
55 56
· 3 · 61 62 63 64 65 66
共有21种组合：
其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18
161612=⨯⨯ symbol bit x p x p X H i
i i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑。

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信息论与编码第二章课后习题答案

信息论与编码第二章课后习题答案


因此，必须称的次数为
因此，至少需称 3 次。
I1 = log 24 ≈ 2.9 次 I 2 log 3
【延伸】如何测量？分 3 堆，每堆 4 枚，经过 3 次测量能否测出哪一枚为假币。
【2.2】同时扔一对均匀的骰子，当得知“两骰子面朝上点数之和为 2”或“面朝上点数之
和为 8”或“两骰子面朝上点数是 3 和 4”时，试问这三种情况分别获得多少信息量？
= − p1 log p1 − p2 log p2 − K − pL−1 log pL−1 − pL log pL + pL log pL
− q1 log q1 − q2 log q2 − K − qm log qm
= − p1 log p1 − p2 log p2 − K − pL−1 log pL−1 − pL log pL + (q1 + q2 + q3 + L + qm ) log pL
H ( X ) − H (X ′) = ( p1 − ε ) log( p1 − ε ) + ( p2 + ε ) log( p2 + ε ) − p1 log p1 − p2 log p2
令
f
(x)
=
( p1
−
x) log( p1
−
x) +
( p2
+
x) log( p2
+
x)
，
x ∈ 0,
A
已落入，B
落入的格可能有
47
个，条件概率
P(b j
|
ai )
均为
1 47
。平均自信息量为
48 47
∑ ∑ H (B | A) = −
《信息论与编码》习题解答-第二章

《信息论与编码》习题解答-第二章

《信息论与编码》习题解答第二章 信源熵-习题答案2-1解：转移概率矩阵为：P(j/i)=，状态图为：⎪⎩⎪⎨⎧==∑∑j jj ij ii W W P W 1，⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=++=+=++=1323221313121321233123211W W W W W W W W W W W W 解方程组求得W=2-2求平稳概率符号条件概率状态转移概率解方程组得到 W=2.3 同时掷出两个正常的骰子，也就是各面呈现的概率都为1/6，求： (1) “3和5同时出现”这事件的自信息； (2) “两个1同时出现”这事件的自信息；(3) 两个点数的各种组合（无序）对的熵和平均信息量； (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的自信息量。

解： (1)bitx p x I x p i i i 170.4181log )(log )(18161616161)(=-=-==⨯+⨯=(2)bitx p x I x p i i i 170.5361log )(log )(3616161)(=-=-==⨯=(3)共有21种组合：其中11，22，33，44，55，66的概率是3616161=⨯ 其他15个组合的概率是18161612=⨯⨯symbol bit x p x p X H ii i / 337.4181log 18115361log 3616)(log )()(=⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-=-=∑(4)参考上面的两个点数的排列，可以得出两个点数求和的概率分布如下：symbolbit x p x p X H X P Xii i / 274.3 61log 61365log 365291log 912121log 1212181log 1812361log 3612 )(log )()(36112181111211091936586173656915121418133612)(=⎪⎭⎫ ⎝⎛+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯-=-=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∑(5)bit x p x I x p i i i 710.13611log)(log )(3611116161)(=-=-==⨯⨯=2-4(4)2.5 居住某地区的女孩子有25%是大学生，在女大学生中有75%是身高160厘米以上的，而女孩子中身高160厘米以上的占总数的一半。

信息论与编码理论课后答案

信息论与编码理论课后答案

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。

信息论与编码陈运主编答案完整版

信息论与编码陈运主编答案完整版


p x x( i1 i3 )log p x( i3 / xi1)
i1 i2 i3
i1 i3
∑∑∑ ∑∑∑ = −
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / x xi1 i2 ) +
p x x x( i1 i2i3 )log p x( i3 / xi1)
i1
i2 i3 i1 i2 i3 p x( i3 / xi1)
( 1)
5 / 61
⎧p e( 1 ) = p e( 2 ) = p e( 3 ) ⎨
⎩p e( 1 ) + p e( 2 ) + p e( 3 ) =1 ⎧p e( 1 ) =1/3 ⎪ ⎨p e( 2 ) =1/3 ⎪⎩p e( 3 ) =1/3
⎧p x( 1 ) = p e( 1 ) (p x1 /e1 ) + p e( 2 ) (p x1 /e2 ) = p p e⋅( 1 ) + p p e⋅( 2 ) = (p + p)/3 =1/3 ⎪⎪ ⎨p x( 2 ) = p e( 2 ) (p x2 /e2 ) + p e( 3 ) (p x2 /e3 ) =p p e⋅( 2 ) + p p e⋅( 3 ) = (p + p)/3 =1/3
p x( i ) = I x( i ) =−log p x( i ) = log52!= 225.581 bit
(2) 52 张牌共有 4 种花色、13 种点数，抽取 13 张点数不同的牌的概率如下：
413 p x( i ) =
C5213
413 I x( i ) = −log p x( i ) = −log C5213 =13.208 bit
解： (1)