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文档简介

信息论基础,绪论 第1章 随机变量的信息度量 第2章 随机过程的信息度量和渐近等分性 第3章 数据压缩和信源编码 第4章 数据可靠传输和信道编码 第5章 限失真信源编码和率失真函数 第6章 连续信源和信道编码理论,绪论,信息论是应用近代概率统计方法研究信息传输、交换、存储和处理的一门学科，也是源于通信实践发展起来的一门新兴应用科学 研究信息的基本性质及度量方法，研究信息的获取、传输、存储和处理的一般规律的科学 研究可能性和存在性问题，为具体实现提供理论依据,信息论研究的主要内容,广义信息论，包括信息论在自然和社会中的新的应用，如模式识别、机器翻译、自学习自组织系统、心理学、生物学、经济学、社会学等一切与信息问题有关的领域。,实用信息论，研究信息传输和处理问题，也就是狭义信息论方法在调制解调、编码译码以及检测理论等领域的应用。,狭义信息论，即通信的数学理论，主要研究狭义信息的度量方法，研究各种信源、信道的描述和信源、信道的编码。,3. 信道 信息传输和存储的媒介,4. 译码器 译码是编码的逆变换，分为信道译码和信源译码。,5. 信宿 消息的接收者。,2. 编码器 将消息变成适合于信道传送的信号的设备。,1.信源 产生消息的源。,第1章 随机变量的信息度量,1.1 自信息 1.2 熵、联合熵、条件熵 1.3 相对熵和互信息 1.4 信息量的一些基本性质 1.5 广义熵 习题课,1.1 自信息,信息：通信领域指通信的消息；信号处理方面指包括了数字、数据、图像、语音等进行运算和处理所需的条件、内容和结果 信源：消息的来源。 信源的分类：离散信源和连续信源 信源的表示方法：用随机变量X表示一个离散信源，X的可能取值，即信源可能输出的不同符号用集合表示,自信息：信源发出的某个信号所含的信息量，记为 自信息与信号发生概率之间关系,自信息满足的公理,1.2 熵、联合熵、条件熵,熵：对整个信源来说，每个信号的平均信息量的多少 定义1.2.1 离散随机变量X的熵定义为,注意！熵只是概率分布p的函数，与X取什么值并无关系,对数底与熵单位的对应关系,1.3 相对熵和互信息,级联处理器示意图,数据处理定理： 数据处理过程中只会丢掉一些信息，绝不会创造出新的信
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