我定义 信源中某个事件(消息符号)的自信息量:I(xi) = -log p(xi)定义 信源的平均自信息量(信源熵): N次扩展信源的熵不是无记忆:p(xy)=p(x)平稳:p(x)不变实质:条件概率转移概率:pij(mn)=P{Xn=SjXm=Si}=P{Xn=jXm=i}含义:时刻m系统处于状态Si经(n-m)步后转移到状态Sj的概率已知在时刻m系统处于状态Si的条件下在时刻n系统处于状
第三章 信源及信源熵 信源种类连续信源 BUPT Press BUPT Press根据统计独立的多维随机变量的联合熵与信息熵之间的关系可以推出: BUPT Press BUPT Press
第二章 离散信源及其信息测度1信源的分类2基本信源的数学模型3离散信源的信息熵4信息熵的基本性质5离散无记忆扩展信源的信息熵6离散平稳信源的信息熵7马尔科夫信源及其信息熵8信源剩余度第2章 离散信源及其信息测度 从本章开始我们将从有效而可靠地传输信息的观点出发对组成信息传输系统的各个部分分别进行讨论本章首先讨论信源重点研究信源的统计特性和数学模型以及各类离散信源的信息测度——熵及其
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2019109??信息论与编码技术第2章 离散信源及其信息测度苗付友mfyustc.edu2019年9月2.1 信源的数学模型及分类2.2 离散信源的信息熵2.3 信息熵的基本性质和定理2.4 离散无记忆的扩展信源2.5 离散平稳信源2.6 马尔可夫信源2.7 信源剩余度与自然语言的熵本章内容信源 消息或消
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2019124??信息论与编码技术第2章 离散信源及其信息测度苗付友mfyustc.edu2019年9月2.1 信源的数学模型及分类2.2 离散信源的信息熵2.3 信息熵的基本性质和定理2.4 离散无记忆的扩展信源2.5 离散平稳信源2.6 马尔可夫信源2.7 信源剩余度与自然语言的熵本章内容信源 消息或消
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20191023??信息论与编码技术第2章 离散信源及其信息测度苗付友mfyustc.edu2019年9月2.1 信源的数学模型及分类2.2 离散信源的信息熵2.3 信息熵的基本性质和定理2.4 离散无记忆的扩展信源2.5 离散平稳信源2.6 马尔可夫信源2.7 信源剩余度与自然语言的熵本章内容信源 消息或
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20191016??信息论与编码技术第2章 离散信源及其信息测度苗付友mfyustc.edu2019年9月2.1 信源的数学模型及分类2.2 离散信源的信息熵2.3 信息熵的基本性质和定理2.4 离散无记忆的扩展信源2.5 离散平稳信源2.6 马尔可夫信源2.7 信源剩余度与自然语言的熵本章内容信源 消息或
信源的数学模型及分类 离散信源的信息熵 信息熵的基本性质和定理 离散无记忆的扩展信源 离散平稳信源 马尔可夫信源 信源剩余度与自然语言的熵该类信源特点:输出都是单个符号的消息符号集取值有限或可数一维离散型随机变量X描述即离散信源数学模型:单符号离散型概率空间.2 随机矢量描述信源消息.2 随机矢量描述信源消息2. 自信息 信息量与不确定性 信息量的直观定义: 收到某消息获得的信息量不确定性减少的量
信源的数学模型及分类 离散信源的信息熵 信息熵的基本性质和定理 离散无记忆的扩展信源 离散平稳信源 马尔可夫信源 信源剩余度与自然语言的熵该类信源特点:输出都是单个符号的消息符号集取值有限或可数一维离散型随机变量X描述即离散信源数学模型:单符号离散型概率空间.2 随机矢量描述信源消息.2 随机矢量描述信源消息2. 自信息 信息量与不确定性 信息量的直观定义: 收到某消息获得的信息量不确定性减少的量
信源编码的含义: 将信源产生的消息变换为数字序列的过程信源编码的主要任务: 把消息信号数字化和压缩其冗余度提高编码效率 由于信源消息之间可能具有相关性使得其输出符号序列中存在着冗余度信源编码就是要把信源发出的消息变换成由信道基本符号构成的代码组(亦称码字)以使其能在编码信道上传输并且尽量减少码字的平均长度以提高通信的有效性ASCII码编码器的模型 信源编码的模型 信息传输速率和编码效率 编码效率由
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