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概率分布的散度(相对熵)平均互信息的散度表示连续随机变量的互信息随机序列平稳的概念平稳信源的熵
一. 信息信息价值评估4在其它房找到他的概率为多少1比特(bit)是黑的吗? 从 16 种可能性中作出判断所需信息量为 4 bit这时作出完全的判断所需要的比特数为:(2)各可能性概率不等情况信息熵定义为:有两种可能所以信息熵 S 的减少意味着信息量 I 的增加(K = 1ln2 = )12—完—
对一个信源发出不同的消息所含有的信息量也不同自信息是一个随机变量不能用它来作为整个信源的信息测度自信息量I(x1 )和I(x2 )只是表征信源中各个符号的不确定度一个信源总是包含着多个符号消息各个符号消息又按概率空间的先验概率分布因而各个符号的自信息量就不同所以自信息量不能作为信源总体的信息量此消息中共有14个0符号13个1符号12个2符号6个3符号则得到消息的自信息是联合熵与条件熵可以表征信源输
弟卷
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级普通高等教育十五国家级规划教材《信息论与编码》单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级普通高等教育十五国家级规划教材《信息论与编码》单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级普通高等教育十五国家级规划教材《信息论与编码》单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样
第二章 信源与信息熵 信源的数学模型及分类 离散信源熵和互信息 信息熵的性质 离散序列信源熵 连续信源熵与互信息 信源的冗余度 信源的数学模型及分类信源分类 连续信源信源 离散无记忆信源 离散信源 离散有记忆信源 离散无记忆信源:包括发
信息熵理论在通信系统中信息从发送到接收的传输过程是一个有干扰的信息复制过程对每一个具体的应用而言传输的信息是确定的有明确的应用目的对一个通信系统而言主不同的用户要传送的具体的信息内容是不同的则如何从这些繁杂的具体信息中提炼出它们的共同特征并可进行量化估计是shannon信息论研究的基础所谓量化估计就是用提炼的共同特征估计与某些具体内容所对应的需要传输的信息量大小信息量定义的另一个重要特征是它
实验一 信息熵与图像熵计算一实验目的1.复习MATLAB 的基本命令熟悉MATLAB 下的基本函数2.复习信息熵基本定义 能够自学图像熵定义和基本概念二实验仪器设备1.计算机-系统最低配置 256M 内存P4 CPU2.Matlab 仿真软件 - 2006a 等版本Matlab 软件三实验内容与原理(1)内容:1.能够写出MATLAB 源代码求信源的信息熵2.根据图像熵基本知识综合设计出M
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