信息论复习.ppt
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1、上一页上一页下一页下一页序论序论一、信息论的形成及历史 Claude Shannon及其主要贡献二、通信系统的模型 信源、信道、信宿及相互关系三、信息论的基本研究内容1上一页上一页下一页下一页第一章第一章 随机变量的信息度量随机变量的信息度量一、信源的分类及数学模型2上一页上一页下一页下一页二、自信息二、自信息定义性质、单位、随机事件的不确定性3上一页上一页下一页下一页三、信源的信息熵三、信源的信息熵定义:单位bit、nat、hart、N进信息单位信息含义(物理意义)联合熵:4上一页上一页下一页下一页条件熵:熵的简单性质:等号成立的充要条件是X有退化分布2、极值性等号成立的充分必要条件是X服从
2、均匀分布5上一页上一页下一页下一页3、链法则:二进熵函数:6上一页上一页下一页下一页四、相对熵和互信息相对熵:相对熵的非负性:等号成立的充要条件是7上一页上一页下一页下一页互信息、条件互信息互信息的简单性质:1、非负性2、链法则3、数据处理不等式8上一页上一页下一页下一页各种熵及互信息的相互关系:注:此图表示了一些等式和不等式的关系,能够写出并从信息的角度来解释它们。9上一页上一页下一页下一页五、信息量的一些性质1、凸函数的定义2、Jensen不等式,对数和不等式3、D(p|q)是概率分布对(p,q)的凸函数(证明)4、熵 H(p)是概率分布p的凹函数(证明)6、法诺不等式10上一页上一页下一
3、页下一页第二章 随机过程的信息度量一、信源和随机过程的基本概念各种信源的数学模型:无记忆信源马尔科夫信源:平稳分布、转移概率矩阵、香农线图 相互关系平稳信源大数定理11上一页上一页下一页下一页二、随机过程的信息度量平稳信源的极限熵(熵率):特别1、无记忆信源:2、k阶平稳马氏信源:k1时:注:会计算平稳马氏信源的平稳分布及熵率注:会计算平稳马氏信源的平稳分布及熵率12上一页上一页下一页下一页三、渐近等分性1、对无记忆信源:2、弱典型序列:13上一页上一页下一页下一页四、信源编码定理了解信源编码定理的内容:定理2.4.1(无记忆信源)定理2.5.5(平稳遍历信源)14上一页上一页下一页下一页第三
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