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信源与信源熵思维导图

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信源与信源熵知识点

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思维导图大纲

信源与信源熵思维导图模板大纲

离散信源的数学模型与分类

信源

无记忆信源

发出单个符号的无记忆信源

发出符号序列的无记忆信源

有记忆信源

发出符号序列的有记忆信源

发出符号序列的马尔可夫信源

离散有记忆信源

所发出的各个符号的概率是有关联的

离散序列无记忆信源的MATLAB建模

自信息量

定义:具有概率为p(xi)的符号xi的自信息量

I(xi)=log1/p(xi)=-logp(xi)

自信息量

1、当p(xi)=0,I(xi)=∞ 2、当p(xi)=1时,I(xi)=0 3、非负性 4、单调递减性 5、可加性

联合信息量

I(xi,yi)=log1/p(xi,yi)=-logp(xi,yi)

条件信息量

I(xi|yi)=log1/p(xi|yi)=-logp(xi|yi)

离散信源熵

信源中各个符号自信息量的数学期望

H(X,Y)=H(X)+H(Y|X) H(X,Y)=H(Y)+H(X|Y)

互信息

互信息表示了X与Y相关联的程度

H(XY)=H(X)+H(Y)-I(X;Y)=H(X)+H(Y|X)

平均互信息量

I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)

性质:1、对称性 2、非负性 3、极值性 4、凸函数性

单符号离散信源互信息

I(xi;yi)=logp(xi|yi)/p(xi)

性质:1、对称性 2、相互独立时,互信息为0 3、互信息量可为正值或负值

条件互信息量:I(xi;yi|zk)=logp(xi|yi,zk)/p(xi|zk)

联合互信息量:I(xi;yi,zk)=logp(xi|yi,zk)/p(xi)

相对熵和熵的性质

性质:1、非负性 2、确定性 3、对称性 4、香浓辅助定理(极值性) 5、最大熵定理 6、条件熵小于无条件熵 7、扩展性 8、递增性

连续信源熵

连续信源的熵具有相对性,再取两熵之间的差时才具有信息的所有特性

波形信源熵

最大熵定理

再连续信源中,不同约束条件下,有不同的最大熵,无约束时,最大熵为无穷大

信源输出幅度受限,即限峰功率

对于定义域为有限的随机变量X,当它时均匀分布时,具有最大熵

信源输出平均功率受限,即限平均功率

对于相关矩阵一定的随机变量X,当它是正态分布时具有最大熵

冗余度

给定信源在实际发出消息时所包含的多于信息

来源

信源符号间的相关性

信源符号分布的不均匀性

信息效率

H∞(X)/Hm(X)

表示不肯定性的程度

冗余度

1-H∞(X)/Hm(X)

表示肯定性的程度

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