第二章信源及信源的熵.ppt-道客多多

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1、1,复习,1、信息的定义：信息是指各个事物运动的状态及状态变化的形式。是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述。,2、信息论的定义关于信息的本质和传输规律的科学理论，是研究信息的度量、发送、传递、交换、接收和储存的一门新兴学科。它为各种具体的信息技术提供理论依据，而信息技术则以此为根据去研究如何实现、怎样实现的问题。,3、信息、消息和信号的关系：消息是含有信息的语言,文字和图像等,是具体的,它承载信息.信号是消息的物理体现，是信息的载体。,2,4、数字通信系统的模型,信源,编码器,信道,干扰源,信宿,解码器,编码器：把消息变成适合信道传输的信号。信源编码：对信源输出的消息（符号）进行变换和处

2、理，提高信息传输效率。信道编码：对信源编码器的输出进行检错和纠错处理，提高信息传输的可靠性,信源：离散信源、连续信源。核心问题是信息的度量。,信道：传递信息的通道。信道的核心问题是信道容量的大小,通信系统的中心问题是在噪声下如何有效而可靠地传送信息, 实现这一目标的主要方法是编码。-香农,3,第二章信源及信源熵,第一节信源的描述和分类,第二节离散信源熵和互信息,第三节连续信源的熵和互信息,第四节离散序列信源的熵,第五节冗余度,4,第一节信源的描述和分类,一、消息的统计特征,香农信息论运用概率论和随机过程的理论来研究信息。有必要首先了解消息的统计特征。,信源发出的消息，表现形

3、式是符号或符号序列。符号的出现是随机的，事先无法确定的，因而符号的出现（即信源发出某一消息）才提供一定的信息。否则，若符号的出现是预先能确知的，就不能提供任何信息。,举例1：随机取球试验袋子里有100个球，其中80个红球，2 个白球。每次取一个球，记录颜色，放回。试验即信源，发出两种消息：红球，白球。显然，两种消息出现的概率分别是0.8和0.2。,5,举例2：掷骰子试验试验即信源，发出六种消息：“朝上的面是n点” ,n=1,2 6。显然，每种消息出现的概率都是1/6。,举例3：随机取球试验袋子里有100个球，全是红球。随机取球，记录颜色，放回。几种消息？概率？提供多少信息？,

4、初步理解为什么香农从随机不确定性的角度研究信息,二、用概率空间来描述信源（信源的数学模型）,信源发出的消息具有随机性，因而可以用一个随机变量X来描述消息。每个消息都有其统计概率，因而可以用所有消息的概率（构成概率空间）来描述信源。,如：例2的随机取球试验.6种消息分别用符号a1,a2a6表示。随机变量X的样本空间为符号集A=a1,a2,a3,a4,a5,a6.各符号的先验概率：P(X=ai)=P(ai)=1/6,i=1,26. 该信源可以描述为：,6,三、信源的分类,1、按照信源发出的消息在幅度上的分布情况分类：,7,（1）离散信源离散信源是指发出在幅度上离散分布的消息的信源，如文字、

5、数字、数据等符号都是离散消息。或：消息数量有限的信源。或：可以用离散型随机变量及其概率空间来描述的信源,举例：掷骰子试验。随机变量X为离散型随机变量。若把消息变换成信号，用六种幅度的电脉冲表示6种符号，输出幅度上离散的信号。,（2）连续信源连续信源是指发出在幅度上连续分布的消息的信源，如语言、图像、图形等都是连续消息。或：消息数量无限的信源。或：可以用连续型随机变量及其概率空间来描述的信源,举例：随机取电池试验（测量电压值）。该如何描述此信源？,8,2、按照信源发出的符号之间的关系分类：,任意连续信源的数学模型为,（1）单符号信源和符号序列信源前述各离散或连续信源都是单符号信源-信源（试

6、验）每次发出一个符号（消息的长度为1）。更多信源输出的消息需要用多个符号（即符号序列）来表示，如：随机取球试验，一次取两个球。多少种消息？,9,3种消息：“红红”、“白白”、“红白或白红”；用符号序列表示个消息。这种信源称为符号序列信源。,（2）符号序列信源用多维随机变量（随机矢量或随机序列）及其概率空间来描述。如上面的离散符号序列信源：,10,离散无记忆信源所发出的各个符号是相互独立的，发出的符号序列中的各个符号之间没有统计关联。,离散有记忆信源所发出的各个符号的概率是有关联的。,（3）符号序列信源分为无记忆信源和有记忆信源,自己举例：？如：随机取球,自己分析英语信源的记忆性,3

7、、连续信源的进一步讨论,（1）时间连续、幅度连续信源（随机波形信源）人就是一种随机波形信源。语音是时间和幅度都连续的消息。由换能器（如：话筒）转换成模拟电信号，称为语音信号。它是随机信号（随机过程）。因而随机波形信源用随机过程来描述。,11,补充内容：随机过程,定义：设随机试验E的可能结果为，试验的样本空间S为 x1(t),x2(t),xi(t),，i为正整数。xi(t)是第i个样本函数（又称为第i个实现），每次试验之后，随机地取样本空间S中的某一个样本函数，于是称为随机函数。当t为时间变量时，称为随机过程。,注意：与随机变量的区别。,随机过程举例：通信机输出的噪声。,12

8、,平稳随机过程过程的统计特性不随时间的推移而变化。X(t)的联合概率密度函数：则称该随机过程为严(格)平稳随机过程。,宽（广义）平稳随机过程：统计均值=时间均值，统计自相关=时间自相关*（补充完毕）,（2）时间离散、幅度连续信源时间离散、幅度连续信号。抽样器对后面的电路而言，就是时间离散、幅度连续信源。,13,（1）一种离散有记忆信源输出符号序列，符号之间有统计依赖性。但依赖性是有限的。某时刻输出的符号只与前面的m个符号有关，而与更前面的那些符号无关，此时称信源的记忆长度为m+1,这样的信源叫做m阶马尔可夫信源。,可以用信源发出符号序列内各个符号之间的条件概率来反映记忆特征。符号序

9、列中各符号的联合概率为：,4、马尔可夫信源,14,m=1，1阶的马尔可夫信源：,某时刻输出的符号只与前面的1个符号有关，而与更前面的那些符号无关。,（2）马尔可夫信源用马尔可夫链描述其实，马尔可夫信源输出的符号序列就是数学上的马尔可夫链。马尔可夫链是一种马尔可夫过程。,15,（3）马尔可夫信源的状态转移概率,状态：m阶的马尔可夫信源在某时刻输出的符号取决于之前输出的m个符号。就定义这m个符号为此时刻的状态。,16,信源在某时刻的输出符号与此时刻所处的状态有关：,状态转移概率：,17,齐次马尔可夫信源的状态转移概率：,齐次：状态转移概率与时间无关,（4）马尔可夫信源的状态转移矩阵：转移概率

10、构成的矩阵,18,（5）C-K方程（Chapman-Kormotopob,切普曼-柯尔莫郭洛夫),转移概率之间的关系：,证明：（略）参考书1 理解：全概率公式,对于齐次链，方程为：,证明：用C-K方程证明。思路：,（6）无条件概率：除了状态转移概率（条件概率），还关心某时刻处于各状态的概率。,与初始状态有关（遍历的马氏链则无关）,19,复习：马尔可夫信源,（2）马尔可夫信源用马尔可夫链描述,（1）马尔可夫性,（3）马尔可夫信源的状态转移概率,20,（4）马尔可夫信源的状态转移矩阵,（5）C-K方程,（转移概率之间的关系）,对于齐次链，,（6）无条件概率：某时刻处于各状态的概率,21,（7

11、）遍历的马尔可夫链及其稳态分布：,遍历的马尔可夫链：,理解：无论从哪个状态开始，经过多次（m次）转移，到达任意另一个状态的概率都不为0，即随着马氏信源的不断输出，一定经历过所有状态。,遍历的马尔可夫链，其具有渐近性：,22,结论：k趋于无穷大时，矩阵的每一行趋于相等。无论从哪个状态开始，经过若干步转移，到达任意另一个状态的概率都相等. 即存在极限值。此时，马尔可夫链处于某种状态的概率不再随时间而变化，称它达到平稳，呈稳态分布。,23,遍历马氏链的稳态概率分布：,24,（8）马尔可夫链遍历性的判断定理：,一个不可约、非周期的有限状态的马尔可夫链一定是遍历的,（9）马尔可夫链的状态转移

12、图：,不可约性：在随机过程中，用子集来分析设C是状态空间的一个子集，如果从C内任意状态i不能到达C外的任意状态，则称C为闭集。如：下图中(S2,S3)构成一个闭集。整个状态空间也是一个闭集（S1,S2,S3)。,25,如：右图中(S2,S3)构成一个闭集。整个状态空间也是一个闭集（S1,S2,S3),如果除了整个状态空间外，没有别的闭集。则称这个马氏链是不可约的。,26,周期性：,定义：如果有正整数d,d1。只有当n=d,2d,3d,时，或者说：当n 不能被d整除时，。则称i状态是具有周期性的状态，该马氏链为周期性的马氏链。,非周期性：,27,（10）马尔可夫链信源举例：,例

13、2-1 相对编码器,输出序列是不是马尔可夫链？,1阶的马尔可夫链,r=2时,考察各时刻的状态转移矩阵：1阶，两个状态（0和1）,28,齐次的马尔可夫链？,状态转移图：,遍历？,稳态分布：,29,经过长时间转移，马尔可夫信源进入平稳状态，各状态的概率不再随时间而改变，都为1/2。,例2-2 2阶的马尔可夫链。X0,1,即：二进制马氏信源。已知条件概率P(aj|Si)，求状态转移概率。判断遍历性。若是遍历的，求稳态分布，并求稳态时各个符号出现的概率。,解：,某状态下某符号出现的概率，矩阵表示如下：,由此求出状态转移概率,30,方法：状态为S0=00时，若输出符号1，到达状

14、态S1=01,此概率为1/2,状态转移图：,31,稳态分布：,解得：w0=3/35 w1=6/35w2=6/35w3=4/7,稳态时，符号0 和符号1出现的概率,32,第二节离散信源熵和互信息,主要内容：单符号离散信源的信息度量。包括：每个符号的自信息量，平均信息量（熵），互信息。,自信息量,定义：一个随机事件的自信息量定义为其出现概率对数的负值（或对概率的倒数取对数）。即:,33,单位：若以2为对数底，-lbP(xi)单位为比特（bit）；若取自然对数， -lnP(xi)单位为奈特（nat）；若以10为对数底，单位为笛特（det）。三个信息量单位之间的转换关系如下：1 natlog

15、2e = l.433 bit， l detlog210 =3.322 bit,34,举例2：一个以等概率出现的二进制码元（0，1）两符号的自信息量为： I（0）= I（1）= - log2 （1/2）=lb2=1 bit 例题2-3：英文字母中“e” 出现的概率为0.105，I（e）= - log20.105=3.25 bit,自信息量I(xi)的性质：,条件自信息量：,35,自信息量和不确定度,2、离散信源的熵,定义：,随机事件的自信息量在数量上等于它的不确定度。两者的单位相同，但含义却不相同。具有某种概率分布的随机事件不管发生与否，都存在不确定度，不确定度表征了该事件的随机特性。自信

16、息量是在该事件发生后给予观察者的信息量。所以：I(xi) 表示符号发出前的不确定度；又表示符号发出后所携带的信息量。,36,所以：H(X) 表示信源（输出前的）不确定度；又表示输出后符号的平均信息量。,单位：以2为底时，单位为bit/符号,37,物理含义：信源输出前的平均不确定度为1.5/符号；信源输出后平均每个消息提供的信息量为1.5bit/符号；表明和区分信源中的每个符号需要用1.5bit 。,例题2-6：电视屏上约有 500 600= 3 105个格点，按每点有 10个不同的灰度等级考虑，则共能组成n=103x10个不同的画面。按等概率1/103x10计算，平均每个画面可

17、提供的信息量为：,38,例题2-7 该信源X输出符号只有两个，设为0和1。输出符号发生的概率分别为p和q，pq=l。即信源的概率空间为：,则二元信源熵为：H（X）= -plogp-qlogq = -plogp-(1-p)log(1-p)=H(p),从图中看出，如果二元信源的输出符号是确定的，即 p=1或q=1，则该信源不提供任何信息。极值点为p=1/2,当符号0和1以等概率发生时，信源熵达到极大值，lb2=1（bit/符号）。,结论推广：n个符号组成的离散信源,最大熵为lbn(bit/符号）,39,例题2-4一个布袋内放100个球，其中80个球是红色的，20个球是白色的，若随机摸

18、取一个球，猜测其颜色，求平均摸取一次所能获得的自信息量。解: 信源模型为,1）如果摸出的是红球，则获得的信息量是I（x1）= -lbp(x1)= - lb0.8 bit 2)如果摸出的是白球，则获得的信息量是I（x2）= -lbp(x2)= -lb0.2 bit,3) 如果每次摸出一个球后又放回袋中，再进行下一次摸取。则如此摸取n次，红球出现的次数为np(x1)次，白球出现的次数为 np(x2)次。随机摸取n次后总共所获得的信息量为np(x1)I(x1)+np(x2)I(x2),40,条件熵：H(X|Y) I(x|y),两个信源X，Y。符号集分别为X=x1,x2xixn和 Y=y1,y

19、2yjyn。两个信源发出符号时并不相互独立。在符号 yj出现的条件下，符号xi出现的概率为P(xi|yj)。条件自信息量为： I(xi|yj)=-log P(xi|yj),在给定符号yj的条件下，信源X 的条件熵H(X|yj)为:,41,在给定信源Y(即各符号yj )的条件下，信源X 的条件熵为:,结论：条件熵H(X|Y)是条件自信息量I(xi|yj)在联合符号集 (X,Y)上的联合概率加权统计平均值,在给定信源X(即各符号xi )的条件下，信源Y 的条件熵为:,联合熵：H(X,Y),联合熵是联合符号集(X,Y)上的每对符号(xi,yj) 的联合自信息量I(xi,yj)的联合概率加权统计平

20、均值。,42,H(XY)H(X)H(Y|X)H(XY)H(Y)H(X|Y),联合熵H(X,Y)与熵H(X)及条件熵H(X|Y)之间的关系,理解和记忆：从信息的可加性角度来理解。两个信源的联合熵H(X,Y)一定大于其中一个信源的熵。它等于一个信源的熵再加上给定该信源后另一个信源的熵。当二者相互独立时， H(Y|X)=H(Y)，联合熵就等于它们熵的和，H(XY)H(X) H(Y),43,44,例题2.8 二元信源X, 经过离散无记忆信道后，输出（构成一个信源）用Y表示。符号转移矩阵为：试求:H(X),H(Y|X),H(X,Y),H(Y),H(Y|X),解：（1）据定义：,（2）已知P(yj

22、 P(u0)=1/2,P(v0|u0)=3/4,P(v0|u1)=1/2 已知发出1个0，求收到符号后得到的信息量。已知发出的符号，求收到符号后得到的信息量。已知发出和收到的符号，求能得到的信息量。已知收到的符号，求被告知发出的符号得到的信息量。,48,解：可以理解为两个信源之间的关系。发送端为信源U,接收端为信源V。发送0，接收到的符号可能为0也可能为1，所以第1问求给定u0条件，信源V的熵H(V|u0)。,49,50,3、互信息,回顾：消息发出前，不确定度为I(xi);消息发出后，提供的信息量为I(xi);,同理：在例2.8中，信源不确定度为H(X)=0.92bit/符号；条件

23、熵 H(X|Y)=0.33bit/符号。接收端收到消息后,不确定度没有被完全消除，仍存在的不确定度(又叫疑义度)为H(X|Y)=0.33bit/符号,如果消息被受信者完全接收，不确定性被完全消除，那么受信者获得了全部的信息量I(xi);,如果由于信道的干扰，不确定性没有被完全消除，仍存在不确定度，那么接收者只获得了部分信息量（小于I(xi).,消除的不确定度为H(X)- H(X|Y)=0.59bit/符号，或者说接收者获得的信息量为0.59bit/符号。这就是（平均）互信息。,51,后验概率与先验概率比值的对数 :,（2）平均互信息：互信息量I(xi;yj)在（X,Y) 上的统计平均值

24、,（1）互信息的定义,（3）互信息的物理意义,讨论：什么情况下，I(X;Y)=0? ; 何时I(X;Y)=H(X)?,为什么？,52,若干扰足够大，X与Y相互独立，H(X|Y)=H(X),则 I(X;Y)=0就收不到任何关于X的信息.全损离散信道,若没有干扰，Y是X的确知一一对应函数，疑义度 H(X|Y)=0, ，完全收到了X的信息H(X)。无扰离散信道,(4) 证明，I(X;Y)H(X)-H(X|Y ),53,互信息I(X;Y)就是信道中传输的信息量。,(5) 从信道的角度理解互信息：,由于信道中的干扰，传输过程中会丢失信息；收到消息后仍存在对信源X的不确定性。可以认为，丢失的信息量为 H

25、(X|Y)，那么收到的信息就是 H(X)-H(X|Y)=I(X;Y)。,H(Y|X) 又叫噪声熵。假设信道中的噪声为n，发送符号为x, 则接收符号为y=x+n。已知发送符号x,要确定接收符号y，就需要知道噪声的大小。确定噪声所需要的平均信息量就是H(Y|X), 叫作噪声熵。正像区分X中的每个符号所需要的平均信息量就是信源的熵H(X).,（6）收、发两端的熵关系,54,例题2-10 加深对互信息的理解,序列信源，发送其中的011序列。接收时，符号一个个地被接收,接收到第1个符号0时，消除了部分不确定性，获得了部分关于序列011的信息:,接收到第2个符号1时，又消除了部分不确定性，获得的关于序

26、列011的信息量为:,接收到第3个符号1时，又消除了部分不确定性，获得的关于序列011的信息量为，,55,（7）I(X;Y)是关于P(xi)和P(yj|xi)的凸函数,56,57,4、数据处理中信息的变化（互信息应用）,首先了解三变量情况下的互信息及平均互信息,58,意义: 联合事件(yj,zk)出现后所提供的关于xi的信息量 I(xi;yjzk)等于zk事件出现后提供的关于xi的信息量I(xi;zk),加上在给定zk条件下再出现yj事件后所提供的有关xi的信息量 I(xi;yj|zk),59,60,61,经过两级处理，信息的变化：,假设条件:给定Y条件下，X与Z是相互独立的，I(X;Z|Y

27、)=0.假设是合理的。因为，给定Y时，Z不必关心X的取值( 如图形处理）,62,63,5、熵的性质,（1）非负性：,（2）对称性：,熵函数对于所有变元可以互换，而不影响函数值的大小,（3）确定性：,某一个符号的概率为1（必然事件），不存在不确定性。,（4）香农辅助定理：（香农不等式）,64,（5）最大熵定理：,离散无记忆信源输出M个不同的符号，当且仅当各个符号出现的概率相等(Pi=1/M)时，信源的熵最大，logM. 此时各个符号的不确定性最大。,（6）条件熵小于无条件熵；两个条件下的熵小于1个条件下的熵,H(Y|X)H(Y),I(X;Y)=H(Y)-H(Y|X)0,H(Z|X,Y)H(Z|

29、(xi)表示符号发出前的不确定度；又表示符号发出后所携带的信息量。,2、离散信源的熵,67,物理含义：信源输出前的平均不确定度；信源输出后平均每个消息提供的信息量；表明和区分信源中的每个符号需要的信息量。,条件熵：,条件自信息量I(xi|yj)在联合符号集(X,Y)上的联合概率加权统计平均值。,联合熵：联合符号集(X,Y)上的每对符号(xi,yj) 的联合自信息量I(xi,yj)的联合概率加权统计平均值。,H(X,Y)H(X)H(Y|X) ; H(X,Y)H(Y)H(X|Y),H(X,Y)与H(X)及H(X|Y) 的关系（理解、证明和计算）,68,3、互信息,平均互信息：互信息量I

30、(xi;yj)在（X,Y) 上的统计平均值,物理意义：,条件熵H(X|Y)：接收端收到消息后, 仍存在的不确定度(疑义度),消除的不确定度或接收者获得的信息量为：H(X)- H(X|Y)。即互信息I(X;Y)= H(X)- H(X|Y),信道的角度互信息I(X;Y)就是信道中传输的信息量。由于信道中的干扰，仍存在对信源X的不确定性，丢失的信息量H(X|Y) ，收到的信息就是 H(X)-H(X|Y)=I(X;Y)。,69,噪声熵H(Y|X) ：假设信道中的噪声为n，发送符号为x, 则接收符号为y=x+n。已知发送符号x,要确定接收符号y，就需要知道噪声的大小。确定噪声所需要的平均信息量就是

31、H(Y|X), 叫作噪声熵。正像区分X中的每个符号所需要的平均信息量就是信源的熵H(X).,70,4、数据处理中信息的变化（互信息应用）,5、熵的性质,非负性，对称性，确定性，香农辅助定理，最大熵定理,条件熵小于无条件熵；两个条件下的熵小于1个条件下的熵,6、互信息量与熵之间的关系,71,第三节离散序列信源的熵,回顾：离散序列信源 (单符号信源的L次扩展）,设单符号信源X,Xx1,x2,xn,经过L次扩展后输出的随机序列为：,序列信源可以描述为：,其中：各符号序列的概率为：,72,定义：符号序列信源的序列熵为,73,一、离散无记忆信源的序列熵,H(X)为扩展前单符号信源的熵,二、离散

32、有记忆信源的序列熵,74,l =2(二维)时，有： H(X1,X2)=H(X1)+H(X2|X1),75,例题2-11,已知: 离散有记忆信源中各符号的概率为: 现信源发出二重符号序列消息（ai,aj），这两个符号的概率关联性用条件概率p(aj/ai)表示，并由下表给出。求离散信源的序列熵和平均每个符号的熵?,76,序列熵: H(X1,X2)=H(X1)+H(X2|X1)=1.543+0.872=2.415 比特/符号平均符号熵 : H2(X)=H(X2)/2=1.21 比特/符号,解：,比较： H2（X）H1（X），即二重序列的符号熵值较单符号熵变小了，也就是不确定度减小了。或者说

33、，信源2次扩展后，平均每个符号携带的信息量，比扩展前减少了。,这是由于符号之间存在相关性造成的。,77,3、离散有记忆平稳信源的几个结论,平稳：统计特性时间推移不变。,条件熵H(XL/XL-1) 是L的单调递减函数H(XL|X1X2XL-1)H(XL-1|X1X2XL-2) H(XL-2|X1X2XL-3) 证明: H(XL/X1X2XL-1)H(XL/X2X3XL-1)(熵的性质：条件较多的熵小于或等于减少一些条件的熵)=H(XL-1/X1X2XL-2)（平稳性）H(XL-1/X2X3XL-2)=H(XL-2/X1X2XL-3)H(X2/X1),78,(2) HL(X) H(XL/XL-1

34、) （单符号信源，无条件熵大于条件熵）证明: (公式编辑器下可以加矢量箭头符号，这里X为矢量） HL(X)=H(X1，X2，,XL)/L= H(X1)+H( X2|X1)+H(XL|X1X2XL-1)/L LH(XL|X1X2XL-1)/L 根据：结论(1) = H(XL/XL-1),(3) HL(X) 是L的单调递减函数证明: LHL(X)= H(X1，X2，,XL)=H(X1X2XL-1)+ H(XL|X1X2XL-1)= (L-1)HL-1(X)+ H(XL/ XL-1) (L-1)HL-1(X)+ HL(X)所以 HL(X) HL-1(X) 同理,有H (X) HL+1(X) HL

35、(X) HL-1(X) H0(X),H0(X)为等概率单符号信源的熵, H1(X)为一般单符号信源信源的熵, H2(X)为2次扩展的序列信源的平均符号熵，依次类推。,79,(4) H (X) HL(X)= H(XL/ X1X2XL-1) H (X)叫极限熵或极限信息量。证明： HL+k(X) = H( X1X2XL-1)+H(XL/ X1X2XL-1)+ H(XL+k/ X1X2XL+k-1) H( X1X2XL-1)+ H(XL/ X1X2XL-1)+ H(XL/ X1X2XL-1) = H( X1X2XL-1)+ H(XL/ X1X2XL-1),80,当固定L，取K时，上式第1项为0，

37、 H(Xm+1|X1X2Xm) （平稳）,齐次、遍历的马尔可夫信源的极限熵H (X),82,证明：对于齐次、遍历的马尔可夫链，其状态由唯一确定因此有：对上式两边同取对数,并用和取统计平均，然后取负,得到：,83,84,85,连续信源回顾：时间离散、幅度连续的信源，如随机取电池的试验，用一维或多维的连续型随机变量及其概率密度空间来描述。,第四节连续信源的熵和互信息,时间和幅度都连续的信源，即随机波形信源，如人、电视。用随机过程来描述。随机过程一般用n维概率密度函数族来表示其统计特性，它一次输出的不是单个符号或符号序列，而是一个以时间为变量的函数（样本函数）。,86,一、单符

38、号连续信源的熵,1、讨论方法：用离散变量来逼近连续变量。将连续型信源离散化成离散信源，对离散信源的熵求极限，即得连续信源的熵。,设连续型随机信源为X，px(x)为连续变量X的概率密度函数 X a, b。对取值范围离散化，令 x (b-a)n，即n等分那么X处于第i个区间的概率为,87,2、连续信源的熵当 n 即 x 0 时，得连续信源的熵：,因此连续信源X被离散化成离散信源Xn，n取值越大，误差越小.求出离散信源Xn的熵Hn(X)，令n,即是连续信源的熵。,88,上式中的第二项为无穷大，丢掉该项，将第一项定义为连续信源熵:,(2)连续信源的熵Hc(X)是相对熵（差熵）在实际问题中，常遇到问

39、题涉及的熵之间的差，如互信息量。只要两者逼近时所取的x 一致，上式中第二项无穷大量可以抵消的。,3、讨论：连续信源熵与离散信源熵具有相同的形式，但其意义不同。(1)连续信源的不确定度应为无穷大，这是因为连续信源输出符号的可能取值是无穷个（或某一符号出现的概率为0 ），因而它的绝对熵为无穷大。,89,例2-13 已知信源概率密度，求连续熵？,90,信号放大后，信息量不会增加。计算结果是相对熵，相对熵增加了1 bit ,而无穷大项减少了1bit.绝对熵不变。,信号放大后，信息量增加？,91,4、连续信源的联合熵、条件熵、互信息量,I(X;Y)I(Y;X)Hc(X)- Hc(X|Y)Hc

40、(X)Hc(Y)- Hc(XY)Hc(Y)- Hc(Y|X)Hc(XY)Hc(X)Hc(Y|X)Hc(Y) Hc(X|Y),92,二、波形信源的熵,1、讨论方法：一个消息就是一个样本函数，根据时域抽样定理，只要抽样速率fs 2fm ，则样本函数被抽样点所确定（可由抽样点无失真恢复）。或者说，该消息的自信息量没有变化。,同理：对波形信源输出的随机信号进行抽样，变换成时间离散而幅度连续的随机序列；波形信源变成了多维的连续信源(连续的序列信源) ,只要抽样速率fs 2fm ，波形信源的熵就等于序列信源的熵，无信息丢失。,93,94,三、连续信源最大熵定理,离散信源最大熵定理回顾,对于连续信源，概

41、率密度函数满足什么条件才能使连续信源的熵最大？,1、峰值功率受限的最大熵定理对于定义域为有限的随机变量X，当它是均匀分布时，其熵最大。(注:定义域为有限即幅度有限即最大功率有限),95,限平均功率最大熵定理,平均功率限定为P，概率密度函数为,对于相关矩阵一定的随机矢量X，当它是正态分布时具有最大相对熵。 (注：相关矩阵一定即平均功率一定）,96,第五节冗余度,一、冗余度的概念（多余度、剩余度）表示给定信源在实际发出消息时所包含的多余信息。,例如电报: 母亲病愈。修改为：母病愈。二者表达了相同的意思。,哪封电报的自信息量大？,第1封。有多余信息,如果一个消息所包含的符号比表达这个消息所

42、需要的符号多，那么这样的消息就存在冗余度。,二、冗余度产生的原因一是信源符号间的相关性，二是信源符号分布的不均匀性,97,1、符号间的相关性上例中第一封电报的自信息量大于第二封，但平均每个符号的信息量小于第二封（因为HL(X)是L的非增函数）。显然平均每个符号的信息量越大，冗余就越小。,正是符号间的相关性，使得平均每个符号的信息量减少。相关性越强，记忆长度越大，平均每个符号的信息量就越小，冗余就越大。,2、符号分布的不均匀性由上分析知道，平均符号熵越小，冗余越大；平均符号熵越大，冗余越小；如果平均符号熵达到最大值（是什么？），那么就没有冗余。由于符号分布的不均匀性也会使得平均符号熵达不到最大值，而产生冗余。,98,三、冗余的定义,相关性越强，各维条件熵就越小，极限熵就越小，熵的相对率就越小，冗余度就越大。反之，冗余度就越小。,99,四、冗余的压缩,信源输出存在着冗余信息，可以想法去除冗余，减少表达消息所使用的符号数（往往是用其它的符号来重新表示信源输出的符号，即信源编码），达到压缩目的。如果用于存储，节省存储空间；如果用于通信，提高传输效率。,100,作业：21 24 25 33（2）（3）,

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