最新信息论与编码-教案

成都理工大学工程技术学院

信息论与编码课程教案

教师姓名刘晓丽

所在系部电信系

授课专业 07通信

课程代码

总学时 50 学分

教材名称信息论与编码

2009 年8 月29 日

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信息论与编码教学大纲

《信息论与编码》课程教学大纲、课程基本信息 二、课程内容及基本要求 第一章绪论 课程内容：

1 ?信息论之父--香农；信息论与香农信息论的形成与发展；香农信息论的中心 问题及其局限性； 2．信息、消息、信号、信息的本质、信息的广义性； 3．通信系统基本模型：信源、信宿、信道、干扰、噪声、信源编码、信道编码。基本要求：1．了解信息论之父---Shannon（香农）和香农信息论的基本思想及其局限性；了解信息论的形成与发展过程；了解香农信息论的基本思想（中心问题）及其适用范围；2．理解消息、信息与信号的含义；理解消息、信息与信号之间的联系与区别；3．熟悉通信系统的基本模型及各模块的主要功能。 本章重点香农信息论的中心问题、通信系统模型 本章难点：信息、消息与信号的联系与区别；香农信息论的局限性第二章信源、信息量和信息熵 课程内容： 1．无记忆信源与有记忆信源、离散信源与连续信源、离散序列信源、马尔可夫信源、离散无记忆信源、离散无记忆序列信源； 2．非平均信息量、信源熵、条件信息量、条件熵、噪声熵、损耗熵、联合熵、非平均互信息、平均互信息； 3．熵的性质、离散无记忆信源的序列熵、离散有记忆信源的序列熵；4．数据处理中信息的变化、连续信源熵；5．凸函数、互信息量的凸性，冗余度。 基本要求： 1．了解并掌握信源的分类与特点； 2．理解并掌握非平均信息量、信源熵、互信息量、条件熵、联合熵、非平均互信息量、平均互信息的概念，计算；理解并掌握信源熵、信宿熵、噪声熵、损耗熵、平均

互信息之间的关系； 3．理解马尔可夫信源的概念、理解离散序列信源熵的概念； 4．理解熵的性质、熵的唯一性原理；理解连续信源的熵及连续熵的性质； 5．理解凸函数的含义和性质；了解凸函数在信息论中的应用。 本章重点：非平均自信息量、条件信息量、互信息量、条件互信息量、熵、条件熵、熵的性质 本章难点：平均互信息量、熵、离散序列信源熵、马尔可夫信源、条件熵、噪声熵、损耗熵第三章信源编码 课程内容： 1．编码的定义与分类；奇异码与非奇码；唯一可译码与非唯一可译码；即时码与非即时码；克拉夫特不等式；码树；平均码长的计算；信息传输速率；2．无失真信源编码；定长码与定长编码定理；变长码与变长编码定理；最佳变长码编码定理；香农编码及其过程；费诺编码及其过程；哈夫曼编码及其过程；3．限失真信源编码；常用信源编码--- 游程编码、算术编码、预测编码、变换编码。 基本要求： 1．理解并掌握编码的分类及特点；掌握平均码长的计算；掌握码树的使用； 2．理解无失真信源编码的含义；掌握定长码的特点与编码原理；掌握不定长编 码的特点与编码原理； 3．掌握离散无记忆信源的等长编码及不等长编码；掌握香农编码原理、掌握费 诺编码原理；掌握哈夫曼编码原理； 4．了解常用限失真信源编码方法—算术编码、游程编码、预测编码及变换编码的编码原理。

信息论与编码课程设计报告

目录 一：实验原理----------------------------1 二：程序源代码--------------------------1 三：实验分析-----------------------------6 四：实验结论---------------------------7

赫夫曼编码 一：实验原理 哈夫曼编码的具体步骤归纳如下： ① 概率统计（如对一幅图像，或m幅同种类型图像作灰度信号统计），得到n个不同概率的信息符号。 ② 将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序。 ③ 将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个数减为n-1个。 ④ 将n-1个概率，按大小重新排序。 ⑤ 重复③，将新排序后的最后两个小概率再相加，相加和与其余概率再排序。 ⑥ 如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。 ⑦ 以二进制码元赋值，构成哈夫曼码字。编码结束。 哈夫曼码字长度和信息符号出现概率大小次序正好相反，即大 概信息符号分配码字长度短，小概率信息符号分配码字长度长。 C、哈夫曼编码的特点 (1)哈夫曼编码的构造顺序明确，但码不是唯一的(因以大赋1还是小的赋1而异；

(2)哈夫曼编码的字长参差不齐，硬件实现不方便； (3)只有在概率分布很不均匀时，哈夫曼编码才有显著的效果，而在信源分布均匀时，一般不使用哈夫曼编码。 二：程序源代码： #define MAXVALUE 10000 #define MAXLEAF 30 #define MAXNODE 59 #define MAXBIT 10 #define LENTH 30 #include "" #include typedef struct{ float gailv; int flag; int parent; int lchild; int rchild; char ch; int t; }HNodeType; typedef struct{ int bit[MAXBIT]; int start; }HCodeType; typedef struct{ float gailv; char letter; }mytype; /*it's the type of data save in file*/ typedef struct filehuff{ int count; mytype mydata[MAXLEAF]; filehuff(){count=0; }; }; filehuff filedata; char code[MAXVALUE]; HNodeType HuffNode[MAXNODE]; void savetofile() { FILE *fp;

信息论与编码课程总结

信息论与编码 《信息论与编码》这门课程给我带了很深刻的感受。信息论是人类在通信工程实践之中总结发展而来的，它主要由通信技术、概率论、随机过程、数理统计等相结合而形成。它主要研究如何提高信息系统的可靠性、有效性、保密性和认证性，以使信息系统最优化。学习这门课程之后，我学到了很多知识，总结之后，主要有以下几个方面： 首先是基本概念。信息是指各个事物运动的状态及状态变化的方式。消息是指包括信息的语言、文字和图像等。信号是消息的物理体现，为了在信道上传输消息，就必须把消息加载到具有某种物理特性的信号上去。信号是信息的载荷子或载体。信息的基本概念在于它的不确定性，任何已确定的事物都不含有信息。信息的特征：（1）接收者在收到信息之前，对其内容是未知的。（2）信息是能使认识主体对某一事物的未知性或不确定性减少的有用知识。（3）信息可以产生，也可以消失，同时信息可以被携带、存储及处理。（4）信息是可以量度的，信息量有多少的差别。编码问题可分解为3类：信源编码、信道编 码、加密编码。= 理论上传输的最少信息量 编码效率实际需要的信息量。 接下来，学习信源，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 —熵及其性质，从而引入信息理论的一些基本概念和重要结论。本章内容是香农信息论的基础。重点要掌握离散信源的自信息，信息熵（平均自信息量），条件熵，联合熵的的概念和求法及其它们之间的关系，离散无记忆的扩展信源的信息熵。另外要记住信源的数学模型。通过学习信源与信息熵的基本概念，了解了什么是无记忆信源。信源发出的序列的统计性质与时间的推移无关，是平稳的随机序列。当信源的记忆长度为m+1时，该时刻发出的符号与前m 个符号有关联性，而与更前面的符号无关，这种有记忆信源叫做m 阶马尔可夫信源。若上述条件概率与时间起点无关，则信源输出的符号序列可看成齐次马尔可夫链，这样的信源叫做齐次马尔可夫信源。之后学习了信息熵有关的计算，定义具有概率为 () i p x 的符号i x 的自信息量为：()log ()i i I x p x =-。自信息量具有下列特性：（1） ()1,()0i i p x I x ==（2）()0,()i i p x I x ==∞（3）非负性（4）单调递减性（5）可加 性。信源熵是在平均意义上来表征信源的总体特征，它是信源X 的 函数，一般写成H （X ）。信源熵：()()log ()i i i H X p x p x =-∑，条件熵：(|)(,)log (|) i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑联合 熵(|)(,)log (,)i j i j ij H X Y p x y p x y =-∑，联合熵 H(X,Y)与熵H(X)及条件熵H(Y|X)的关系： (,)()(|)()(|)H X Y H X H Y X H X H X Y =+=+。互信息: ,(|)(|)(;)(,)log ()(|)log () () j i j i i j i j i ij i j j j p y x p y x I X Y p x y p x p y x p y p y = = ∑ ∑ 。熵的性质：非负性，对称性，确定 性，极值性。 接下来接触到信道，知道了信道的分类，根据用户数可以分为，单用户和多用户；根

信息论与编码课程设计..

吉林建筑大学 电气与电子信息工程学院信息理论与编码课程设计报告 设计题目：哈夫曼编码的分析与实现专业班级：电子信息工程101 学生姓名： 学号： 指导教师：吕卅王超 设计时间：2013.11.18－2013.11.29

一、设计的作用、目的 《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。 通过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法 二、设计任务及要求 通过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求： 1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法； 2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点； 3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程； 4. 能够使用MATLAB 或其他语言进行编程，编写的函数要有通用性。 三、设计内容 一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为： 编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。 哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导致不同码字，但不同的排序将会影响码字的长度，一般讲合并的概率放在上面， 12345678,,,,, ()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ????=????????

《信息论与编码》教学大纲

《信息论与编码》教学大纲 一课程简介 课程编号：04254002 课程名称：信息论与编码Informatics & Coding 课程类型：基础课必修课 学时：32 学分：2 开课学期：第六学期 开课对象：通信、电子专业 先修课程：概率论与数理统计、信号与系统、随机信号原理。 参考教材：信息论与编码，陈运，周亮，陈新，电子工业出版社，2002年8月 二课程性质、目的与任务 信息论在理论上指出了建立最佳编码、最佳调制和最佳接收方法的最佳系统的理论原则，它对通信体制和通信系统的研究具有指导意义。提高信息传输的可靠性和有效性始终是通信工作所追求的目标。因此，信息论与编码是从事通信、电子系统工程的有关工程技术人员都必须掌握的基本理论知识。 内容提要：本课程包括狭义相对论和提高通信可靠性的差错控制编码理论。信息论所研究的主要问题是在通信系统设计中如何实现有效性和可靠性。 三教学基本内容与基本要求 本课程总学时为32。其中理论教学为28，实验学时为4。 主要的理论教学内容包括：离散信源和连续信源的熵、条件熵、联合熵和平均互信息量的概念及性质；峰值功率受限和平均功率受限下的最大熵定理和连续信源熵的变换；变长码的霍夫曼编码方法，熟悉编码效率和平均码长的计算；最大后验概率准则和最大似然译码准则等。 实验内容主要包括：离散无记忆信道容量的迭代算法，循环码的编译码。 四教学内容与学时分配 第3章离散信源无失真编码

第6章网络信息论 （教学要求：A—熟练掌握；B—掌握；C—了解） 五实习、实验项目及学时分配 1．离散无记忆信道容量的迭代算法2学时 要求用Matlab编写计算离散信道容量的实用程序并调试成功，加深对信道容量的理解。 2．循环码的编译码2学时 要求用Matlab编写程序，用软件完成循环码的编译码算法。 六教学方法与手段 常规教学与多媒体教学相结合。

信息论与编码课程设计报告书

信息论与编码课程设计报告设计题目：判断唯一可译码、香农编码 专业班级电信12-03 学号7 学生琳 指导教师成凌飞 教师评分 2015年3月21日

目录 一、设计任务与要求 (2) 二、设计思路 (2) 三、设计流程图 (3) 四、程序运行及结果 (4) 五、心得体会 (6) 参考文献 (7) 附录：源程序 (8)

一、设计任务与要求 通过本次课程设计的练习，使学生进一步巩固信源熵、信源编码的基本原理，掌握具体的编码方法，熟悉编程软件的使用，培养学生自主设计、编程调试的开发能力，同时提高学生的实践创新能力。 1、判断唯一可译码 利用尾随后缀法判断任意输入的码是否为唯一可译码，即设计一个程序实现判断输入码组是否为唯一可译码这一功能。 2、香农编码 熟悉运用香农编码,并能通过C语言进行编程,对任意输入消息概率，利用香农编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。 二、设计思路 1、判断唯一可译码 在我们学习使用了克劳夫特不等式之后，知道唯一可译码必须满足克劳夫特不等式。但是克劳夫特不等式仅仅是存在性的判定定理，即该定理不能作为判断一种码是否为唯一可译码的依据。也就是说当码字长度和码符号数满足克劳夫特不等式时，则必可以构造出唯一可译码，否则不能构造出唯一可译码。因此我们必须找到一种能够判断一种码是否为唯一可译码的方法，尾随后缀法。 尾随后缀法算法描述： 设C为码字集合，按以下步骤构造此码的尾随后缀集合F： (1) 考查C中所有的码字，若Wi是Wj的前缀，则将相应的后缀作为一个尾随后缀放入集合F0中； (2) 考查C和Fi两个集合，若Wj∈C是Wi∈Fi的前缀或Wi∈Fi 是Wj

信息论与编码课程论文

《信息论与编码》课程论文 ——通过信息论对已有知识产生的新认识 马赛 1143031014 《信息论与编码》课程是通信专业的一门基础课。其讲述的理论——香农信息论是当今信息科学的基础，可以说没有信息论的理论支持，就没有当今的信息化社会。 通过对于信息论的学习，我认识到，信息论的贡献就是解释了什么是“信息”，同时使用数学工具，对信息及伴随它产生的各种事物概念进行了解析。近代科学的重大飞跃往往都是因人类对于一个事物有了强有力的分析工具而产生的。有了信息论这一近乎完备（存在一些缺陷）的解析理论，人类才得以驾驭信息，社会才有了长足的进步。 在学习时，我习惯于把正在学习的知识和自己已经掌握的知识进行联系。通过这种方法，可以增进对正在学习知识的理解，同时对已掌握的知识也有新的认识。下文中，列举了两个问题，同时使用信息论的角度去进行解释。 一、计算机的存储容量与信息量的联系 当今的计算机已经十分普及。存储容量，无论内存还是外存，都是判定一台计算机性能的重要指标。现在的个人计算机硬盘容量已经达到了TB级别，而在20年前，几百MB的硬盘都十分罕见。在追求更高的存储容量时，我们是否思考过存储的东西是什么？KB、MB、GB等单位究竟代表的含义是什么？ 这是计算机科学的基本知识：“8 bit = 1 byte”。bit即“位”，这是计算机存储单元最基本的单位；而信息论中也将信息量——用于衡量信息的量的单位称为bit，这两个概念有什么联系吗？ 在课程讲解时提到过这个问题，幻灯片上的答案如是解释：两者代表着不同的概念，信息论中的bit代表着信息量；而计算机中的bit代表着计算机中的二元数字1和0。 我认为两者是同一种概念，都代表信息量，而计算机中的bit是更为细化的概念，单指计算机中的信息量。信息的一种解释是：对于不确定性的消除。信息量是对信息的一种衡量手段，描述对事件不确定性消除的程度。而描述事件不确定性的量就是这个事件发生的概率，因此一个事件发生的概率与事件包含的信息量具有对应的关系。这是香农信息论对于信息量的定义。 计算机存储的依然是信息，只是信息的存储形式是01二进制数字。如果说计算机中的bit只是二元数字的话，那么这个单位就丧失了“信息”这个定义了。 用户通过互联网下载各种资料，下载的资料需要占用本地的存储空间，这是一个众所周知的例子。其实这个过程就是一个消除不确定性的过程。我们一般常识中的“空”硬盘，实际上是没有存储信息，而空间就在那里，空间中的信息有不确定，有不确定度；写入信息，实际上就是在消除不确定性，让空间中的信息确定，让其有序。这就是一种典型的信息传递过程。 计算机是2元存储结构，一个二进制符号代表1bit，根据实际计算，一个二进制符号的最大信息量即H0(X) = log22 = 1bit，这是一个将符号等同于无记忆的，每个符号之间没有联系，达到了信息量的最大值。这是最为简化的处理结果，也是最为可行的处理结果。如果严格按照信息论的角度去分析，其实每个符号之间是有联系的——各种编码、指令，如果01只是随机出现，那么只是一盘散沙。当然这是严格的理论解释，如果实际应用到存储信息的计量，那么将是不可行，计算机界的先驱是非常有远见的。 二、关于称硬币问题的思考

信息论与编码技术

《信息论与编码技术》教学大纲 一、课程信息 课程代码：T0808007 课程名称：信息论与编码技术 英文名称：Information Theory and Coding Techniques 课程类别：拓展课 总学时：36 学时 理论学时：36 学时 实践学时：2 学时 学分： 2 学分 开设学期：第6学期 适用对象: 通信工程本科专业学生 考核方式：考查 先修课程：信号与系统，数字信号处理，通信原理，概率论与数理统计 大纲拟定人：张岩 大纲审定人：吴顺伟 二、课程简介 《信息论与编码技术》课程是通信工程专业的专业拓展课，是通信工程专业的选修课程。本课程的主要内容是应用概率统计方法来研究信息的传输、存储和处理，建立通信系统的统计模型，对系统中的每个部分进行系统地描述，信息论理论应用于信源和信道就是编码。信息论与编码技术是一门对现代科学技术的发展具有重大的影响学科。本课程的教学目的是让学生了解香农信息论的基本内容，掌握其中的基本公式和基本运算，培养利用信息论的基本原理分析和解决实际问题的能力，为进一步学习通信和信息以及其他相关领域的高深技术奠定良好的理论基础。 第一章：概论 教学目标和要求：了解信息论的发展的历史，特别是香农信息论的发展；了解本书的主要内容；了解通信系统的模型，信息的传递，概率统计模型。 教学重点与难点：通信系统的数学模型

实践环节：无 建议使用的教学方法与手段：图文结合多媒体讲授 教学学时：理论2学时实践0学时 第一节信息论的发展概况 信息的一般概念；香农信息定义；信息论与编码发展简史、数字通信系统模型 第二节信息论与编码理论的主要内容 第二章：信息熵 教学目标和要求：掌握熵的定义及其性质，掌握各种信源信息熵的相关理论，会计算各种信源的信息熵。 教学重点与难点：信息熵的定义及各种熵的计算 实践环节：无 建议使用的教学方法与手段：图文结合多媒体讲授 教学学时：理论10学时实践0学时 第一节单符号离散信源 信源的数学模型及分类：信源的数学模型；信源的分类，离散信源的信息熵及其性质。自信息；信源的信息熵；熵的基本性质。 第二节多符号离散信源 离散无记忆信源的扩展信源，离散平稳信源，平稳信源的概念；二维平稳信源；一般离散平稳信源 第三节连续信源 单符号连续信源的熵；波形信源的熵；最大熵定理。 第四节离散无失真信源编码定理 第三章：信道容量 教学目标和要求：了解信道容量的定义，掌握各种信道的信道容量的计算方法 教学重点与难点：特殊信道的信道容量；连续信道的信道容量。 实践环节：无 建议使用的教学方法与手段：图文结合多媒体讲授 教学学时：理论6学时实践0学时

(完整word版)西安电子科技大学信息论与编码理论讲义

《信息论》 讲义 204教研室 2005年11月

主要内容： 第一章绪论 第二章离散信源及其信息测度第三章离散信道及其信道容量第四章无失真信源编码 第五章有噪信道编码

第一章 绪论 信息论——人们在长期通信工程的实践中，由通信技术与概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。 奠基人——香农 1948年发表了著名的论文——《通信的数学理论》，为信息论奠定了理论基础。 1.1 信息的概念 人类离不开信息，信息的接收、传递、处理和利用时时刻刻都在发生。 如：“结绳记事”、“烽火告警”，信息的重要性是不言而喻的。 什么是信息？——信息论中最基本、最重要的概念。 信息与“消息”、“情报”、“知识”、“情况”等的区别： “情报”——人们对于某个特定对象所见、所闻、所理解而产生的知识。是一类特定的信息。 “知识”——人们根据某种目的，从自然界收集得来的数据中，整理、概括、提取得到的有价值的、人们所需的信息。是一种具有普遍和概括性质的高层次的信息。 “消息”——以文字、符号、数据、语言、音符、图片、图像等能够被人们感觉器官所感知的形式，表达客观物质运动和主观思维活动的状态。 消息包含信息，是信息的载体。二者既有区别又有联系。 “信号”——消息的运载工具。 香农从研究通信系统传输的实质出发，对信息作了科学的定义，并进行了定性和定量的描述。 收信者： 收到消息前，发送者发送的消息——1、描述的是何种事物运动状态的具体消息；2、描述的是这种消息还是那种消息；3、若存在干扰，所得消息是否正确与可靠。 存在“不知”、“不确定”或“疑问” 收到消息后，知道消息的具体内容，原先的“不知”、“不确定”或“疑问”消除或部分消除了。 消息传递过程——从不知到知的过程；从知之甚少到知之甚多的过程；从不确定到部分确定或全部确定的过程。 通信过程——消除不确定性的过程。 不确定性的消除，就获得了信息。 若原先不确定性全部消除了，就获得了全部的消息；若消除了部分不确定性，就获得了部分信息；若原先不确定性没有任何消除，就没有获得任何消息。 信息——事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。 通信的结果——消除或部分消除不确定性而获得信息。 信息如何测度？ 信息量与不确定性消除的程度有关。消除了多少不确定性，就获得了多少信息量。 不确定性——随机性——概率论与随机过程。 样本空间——所有可能选择的消息的集合。 概率空间——样本空间和它的概率测度。],[P X

信息论和编码理论习题集答案解析

第二章 信息量和熵 2.2 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 2.3 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=6 1 得到的信息量 =) (1 log a p =6log =2.585 bit (2) 可能的唯一，为 {6，6} )( b p = 36 1 得到的信息量=) (1 log b p =36log =5.17 bit 2.4 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=) (1 log a p =!52log =225.58 bit (b) ???????花色任选 种点数任意排列 13413!13 )(b p =13 52 134!13A ?=135213 4C 信息量=1313 52 4log log -C =13.208 bit 2.9 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=2.585 bit )|(X Z H =)(32x x H +=)(Y H =2?( 361log 36+362log 18+363log 12+364log 9+365log 536)+36 6log 6 =3.2744 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 =1.8955 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 =1.8955 bit

信息论与编码总结

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 i i H 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。 条件熵：,(/)()log (/)i j i j i j H X Y P x y P x y =- ∑ 联合熵：,()()log ()i j i j i j H XY P x y P x y =-∑ 5. 平均互信息：,()(;)()log ()() i j i j i j i j p x y I X Y p x y p x p y =∑

信息论与编码课程设计报告,统计信源熵与香农编码

信息论与编码课程设计报告设计题目：统计信源熵与香农编码 专业班级电信 12-06 学号 学生姓名 指导教师 教师评分 2015年 3 月 30日

目录 一、设计任务与要求 (2) 二、设计思路 (2) 三、设计流程图 (3) 四、程序运行及结果 (4) 五、心得体会 (6) 参考文献 (7) 附录：源程序 (8)

一、设计任务与要求 1.统计信源熵 要求：统计任意文本文件中各字符（不区分大小写）数量，计算字符概率，并计算信源熵。 2.香农编码 要求：任意输入消息概率，利用香农编码方法进行编码，并计算信源熵和编码效率。 二、设计思路 本次课程设计中主要运用C 语言编程以实现任务要求，分析所需要的统计量以及相关变量，依据具体公式和计算步骤编写语句，组成完整C 程序。 1、信源熵 定义：信源各个离散消息的自信息量的数学期望为信源的平均信息量，一般称为信源的信息熵，也叫信源熵或香农熵，有时称为无条件熵或熵函数，简称熵，记为H （）。 计算公式： ) (log )(-)x (i i i x p x p H ∑= 2、香农编码过程： （1）将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为 n p p ≥???≥≥21p （2）确定满足下列不等式的整数码长i K 为 1)()(+-<≤-i i i p lb K p lb （3）为了编成唯一可译码，计算第i 个消息的累加概率 ∑-==11) (i k k i a p P （4）将累计概率 i P 变换成二进制数。 （5）取i P 二进制数的小数点后i K 位即为该消息符号的二进制码字。

三、设计流程图 1、统计信源熵 开始 读取给定文件 判断文件是否打开否 并且不为空 是 统计文本字符，直关闭文件 至文本字符读完。 统计同一字符(不分 大小写)出现的次数 计算字符概率 计算信源熵 输出 结束

信息论与编码复习资料(新)

“信息论与编码”复习 1．消息、信号、信息的含义、定义及区别。 信息是指各个事物运动的状态及状态变化的方式。 消息是指包含信息的语言，文字和图像等。 信号是消息的物理体现。 消息是信息的数学载体、信号是信息的物理载体 信号：具体的、物理的 消息：具体的、非物理的 信息：非具体的、非物理的 同一信息，可以采用不同形式的物理量来载荷，也可以采用不同的数学描述方式。同样，同一类型信号或消息也可以代表不同内容的信息 2．信息的特征与分类。 1接收者在收到信息之前，对其内容是未知的，所以信息是新知识，新内容； 2信息是能使认识主体对某一事物的未知性或不确定性减少的有用知识； 3信息可以产生，也可以消失，同时信息可以被携带，被存储及处理； 4信息是可以量度的，信息量有多少的差别。 31948年，Shannon提出信息论，“通信中的数学理论”—现代信息论的开创性的权威论文，为信息论的创立作出了独特的贡献。 4．通信系统的物理模型（主要框图），各单元（方框）的主要功能及要解决的主要问题。 信源的核心问题是它包含的信息到底有多少，怎样将信息定量地表示出来，即如何确定信息量。 信宿需要研究的问题是能收到或提取多少信息。 信道的问题主要是它能够传送多少信息，即信道容量的多少。

5．通信的目的？要解决的最基本问题？通信有效性的概念。提高通信有效性的最根本途径？通信可靠性的概念。提高通信可靠性的最根本途径？通信安全性的概念，提高通信安全性的最根本途径？ 通信系统的性能指标主要是有效性，可靠性，安全性和经济性。通信系统优化就是使这些指标达到最佳。 从提高通信系统的有效性意义上说，信源编码器的主要指标是它的编码效率，即理论上所需的码率与实际达到的码率之比。提高通信有效性的最根本途径是信源编码。减少冗余。 提高可靠性：信道编码。增加冗余。 提高安全性：加密编码。 6．随机事件的不确定度和它的自信息量之间的关系及区别？单符号离散信源的数学模型，自信息量、条件自信息量、联合自信息量的含义？ 信源符号不确定度：具有某种概率的信源符号在发出之前，存在不确定度，不确定度表征该符号的特性。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，但含义不同： ?不确定度是信源符号固有的，不管符号是否发出； ?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。 自信息量 8．信息量的性质？含义？分别从输入端、输出端和系统总体来理解互信息量的含义。 自信息量指的是该符号出现后，提供给收信者的信息量。 9. 各种熵（信源熵，条件熵，联合熵（共熵），等）的含义及其关系。 信源熵：

(完整版)信息论与编码概念总结

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 第二章 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Y ，若其任意两件的互信息量为 I （Xi;Yj ），则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： 0H H ∞=ηη ζ-=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： 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。 ４. ５.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： 称为平均符号熵。 定义：即无记忆有记忆N X H H X H N X H X NH X H X H X H N N N N N N )() ()()()()()(=≤∴≤≤

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分布是高斯分布时，信源有最大的熵，其值为 1log 22 ep π.对于N 维连续平稳信源来说，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 的熵最大，也就是N 维高斯信源的熵最大，其值为1log ||log 222N C e π+ 7.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 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 1X 2……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，x 2，…x n } 则最多可以对应n L 条消息。 （2）信源编码后，编成的码序列长度为k,可以用k 次扩展信宿符号表示为： Y k =(Y 1Y 2……Y k ) 称为码字/码组 其中，每一位Y i 都取自同一个原始信宿符号集合： Y={y 1，y 2，…y m } 又叫信道基本符号集合（称为码元，且是m 进制的） 则最多可编成m k 个码序列，对应m k 条消息 定长编码：信源消息编成的码字长度k 是固定的。对应的编码定理称为定长信源编码定理。 变长编码：信源消息编成的码字长度k 是可变的。 8.离散信源的最佳变长编码定理 最佳变长编码定理：若信源有n 条消息，第i 条消息出现的概率为p i ，且 p 1>=p 2>=…>=p n ，且第i 条消息对应的码长为k i ，并有k 1<=k 2<=…<=k n

信息论与编码课程大作业二进制哈夫曼编码

信息论与编码课程大作业 题目：二进制哈夫曼编码 学生姓名： 学号：2010020200 专业班级： 2010级电子信息班 2013年5月18日

二进制哈夫曼编码 1、二进制哈夫曼编码的原理及步骤 1、1信源编码的计算 设有N 个码元组成的离散、无记忆符号集，其中每个符号由一个二进制码字表示，信源符号个数n 、信源的概率分布P={p(s i )},i=1,…..,n 。且各符号xi 的以li 个码元编码，在变长字编码时每个符号的平均码长为∑==n i li xi p L 1)( ； 信源熵为：)(log )()(1 xi p xi p X H n i ∑=-= ； 唯一可译码的充要条件：11 ≤∑=-n i Ki m ； 其中m 为码符号个数，n 为信源符号个数，Ki 为各码字长度。 构造哈夫曼数示例如下图所示。 1、2 二元霍夫曼编码规则 （1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。 （2）给两个概率最小的信源符号各分配一个码位“0”和“1”，将两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和作为新符号的概率，结 0.60 0.15 0.09 0.30 1.00 0.60 0.03 0.30 0.15 0.40 0.05 0.04 0.03

果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。 （3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。 （4）重复上述步骤，直至缩减信源只剩两个符号为止，此时所剩两个符号 的概率之和必为 1，然后从最后一级缩减信源开始，依编码路径向前返回，就得到各信源符号所对应的码字。 1、3 二元哈夫曼编码流程图如下图所示。 是 是 开始 等待数据输入 判断输入的概 率是否小于零 判断概率和是 否大于1 生成一个n - 1行n 列的数组 按照哈弗曼的编码规则进行编 码 计算码长 计算编码效率 计算信源熵 显示结果 结束

信息论与编码课程设计(哈夫曼编码的分析与实现)

建筑大学 电气与电子信息工程学院 信息理论与编码课程设计报告 设计题目：哈夫曼编码的分析与实现 专业班级：电子信息工程 101 学生： 学号： 指导教师：吕卅王超 设计时间： 2013.11.18－2013.11.29

一、设计的作用、目的 《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。 通过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法 二、设计任务及要求 通过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求： 1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法； 2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点； 3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程； 4. 能够使用MATLAB 或其他语言进行编程，编写的函数要有通用性。 三、设计容 一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为： 编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。 哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导12345678,,,,,()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ????=????????

《信息论》(电子科大)复习资料

信息论导论参考资料 作者 龙非池 第一章 概论 ● 在认识论层次研究信息时，把只考虑到形式因素的部分称为语法信息， 把只考虑到含义因素的部分称为语义信息；把只考虑到效用因素的部分称为语用信息。目前，信息论中主要研究语法信息 ● 归纳起来，香农信息论的研究内容包括： 1) 信息熵?、信道容量?和信息率失真函数? 2) 无失真信源编码定理?、信道编码定理?和保真度准则下的信源编码定理? 3) 信源编码、信道编码理论与方法 ● 一般认为，一般信息论的研究内容除香农信息论的研究内容外，还包括 维纳的微弱信号检测理论：包括噪声理论、信号滤波与预测、统计检测与估计理论、调制理论等。 信息科学以信息为研究对象，信息科学以信息运动规律为研究内容，信 息运动包括获取、传递、存储、处理和施用等环节。 第二章 离散信源及离散熵 ● 单符号离散信源的数学模型：1 212 ()()()()n n x x x X P x P x P x P X ?? ??=???????? 自信息量：()log ()i x i I x P x =-，是无量纲的，一般根据对数的底来定义单位：当对数底为2时，自信息量的单位为比特(bit,binary unit)；对数底为e 时，其单位为奈特(nat,nature unit)；对数底为10时，其单位为哈特(Hart, Hartley) 自信息量性质：I(x i )是随机量；I(x i )是非负值；I(x i )是P(x i )的单调递减函数。 ● 单符号离散信源的离散熵： 1()[()]()()n i i i i H X E I x P x lbP x ===-∑，单位是比特/符号(bit/symbol)。 离散熵的性质和定理：H(X)的非负性；H(X)的上凸性； 最大离散熵定理：()H X lbn ≤ ● 如果除概率分布相同外，直到N 维的各维联合概率分布也都与时间起点 无关，即：

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 )]([)( 21 2i n i 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。 （7）条件熵不大于无条件熵；（8）上凸性 10、多符号的离散无记忆信源就是把单符号进行N 次扩展, 扩展N 次后，每个符号的宽度为N 11 (|)[(|)]()(|) n m i j i j i j i j H X Y E I a b p a b I a b ====∑∑11 ()()()n m i j i j i j H XY p a b I a b ===∑∑11 ()log () (2.2.10) n m i j i j i j p a b p a b ===-∑∑2()log (2.2.12) H X n ≤12()(,, ,) N i i i i p p a a a α=()()()log () N N i i X H X H X p p αα==-∑