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文档简介
信息论信息论与编码信息论概述:信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息传输和信息处理系统中一般规律的新兴学科。核心问题是信息传输的有效性和可靠性以及两者间的关系。 信息论作为一门科学理论,发端于通信工程。它具有广义和狭义两个概念: 狭义信息论是应用统计方法研究通讯系统中信息传递和信息处理的共同规律的科学,即研究概率性语法信息的科学; 广义信息论是应用数学和其他有关科学方法研究一切现实系统中信息传递和处理、信息识别和利用的共同规律的科学,即研究语法信息、语义信息和语用信息的科学。 信息是事物及其属性标识的集合 。信息就是信息,信息是物质、能量、信息及其属性的标示。 信息是确定性的增加。即肯定性的确认。当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(包括机器故障、介质故障、误操作等),数据库有时也可能遭到破坏,这时如何尽快恢复数据就成为当务之急。如果平时对数据库做了备份,那么此时恢复数据就显得很容易。由此可见,做好数据库的备份是多么的重要,下面笔者就以ORACLE7为例,来讲述一下数据库的备份和恢复。ORACLE 数据库有三种标准的备份方法,它们分别为导出/导入(EXPORT/IMPORT)、冷备份、热备份。导出备份是一种逻辑备份,冷备份和热备份是物理备份。信息论形成和发展:人们对于信息的认识和利用,可以追溯到古代的通讯实践。中国古代的“烽燧相望”和古罗马地中海诸城市的“悬灯为号”,可以说是传递信息的原始方式。随着社会生产的发展,科学技术的进步,人们对传递信息的要求急剧增加。到了20世纪20年代,如何提高传递信息的能力和可靠性已成为普遍重视的课题。美国科学家N.奈奎斯特、德国K.屈普夫米勒、前苏联A.H.科尔莫戈罗夫和英国R.A.赛希尔等人,从不同角度研究信息,为建立信息论作出很大贡献。1948年,美国数学家C.E.香农(被称为是“信息论之父”)出版通信的数学理论,1949年发表噪声中的通信,从而奠定了信息论的基础。20世纪70年代以后,随着数学计算机的广泛应用和社会信息化的迅速发展,信息论正逐渐突破香农狭义信息论的范围,发展为一门不仅研究语法信息,而且研究语义信息和语用信息的科学。它的建立是人类认识的一个飞跃。世界上各种事物都是充满矛盾不断发展的,物质的运动主要是靠内部矛盾运动所产生的能量,而事物之间的普遍联系则靠的是信息。信息是关于事物的运动状态和规律,而信息论的产生与发展过程,就是立足于这个基本性质。信息论迅速渗透到各个不同学科领域,但还不够完善。为了适应科学技术发展的需要,迎接信息化社会的到来,一门新的科学正在迅速兴起,这就是广义信息论,或者叫做信息科学。信息科学是由信息论、控制论、计算机、人工智能和系统论等相互渗透、相互结合而形成的一门新兴综合性学科。信息科学登上现代科技舞台,与能量科学、材料科学鼎足而立 ,将为科学技术的发展作出贡献。信息论内容:信息论内容包括信息熵、信源编码、信道编码、信道容量、信息失真率理论、信号检测和估计等。信息量:信息的度量是信息论研究的基本问题之一。对于应用范围如此广泛的信息提出一个统一的度量是困难的。美国数学家C.E.香农在1948年提出信息熵作为信息量的测度。根据人们的实践经验,一个事件给予人们的信息量多少,与这一事件发生的概率(可能性)大小有关。一个小概率事件的发生,如“唐山发生七级以上大地震”使人们感到意外,它给人们的信息量就很多。相反一个大概率事件的出现,如“12月15日北京未下雪”给人们的信息量就很少。因此,用I(A)=- logP(A)P(A)表示事件A发生的概率来度量事件A给出的信息量,称为事件A的自信息量。若一次试验有M个可能结果(事件),或一个信源可能产生M个消息(事件), 它们出现的概率分别为,则用来度量一次试验或一个消息所给出的平均信息量。当对数取 2为底时,单位为比特;当对数取e为底时,则单位为奈特。H的表达式与熵的表达式差一个负号,故称负熵或信息熵。信息传输模型:信息传输系统主要由信源、信道和信宿组成,下图为信息传输系统的基本模型。信源是产生消息的系统。信宿是接受消息的系统,信道则是传输消息的通道。图中编码器、译码器的作用是把消息变换成便于传输的形式。 信源编码:信源是产生消息(包括消息序列)的源。消息通常是符号序列或时间函数。例如电报系统中的消息是由文字、符号、数字组成的报文(符号序列),称为离散消息。电话系统中的消息是语声波形(时间函数),称为连续消息。消息取值服从一定的统计规律。因此,信源的数学模型是一个在信源符号集中取值的随机变量序列或随机过程。信源编码器将消息变换为一个数字序列(通常为二进制数字序列)。在离散情形,若信源产生M个可能消息,它们出现的概率分别为,每个消息由N个信源符号组成,便可取信源编码与数字序列一一对应。第i个消息对应的数字序列长(数字个数)为li,li相等的称等长编码,否则称变长编码。定义为编码速率,它表征平均每个信源符号要用多少个数字来表示。若取信源译码器为信源编码器的逆变换器,则在无噪信道(信源编码器的输出即为信源译码器的输入) 情况下,消息可以正确无误地传送。这时信源编码问题是要找出最小的速率R及其相应的编码。已经证明,对于相当广泛的信源类,当N可以任意大时这个最小极限速率,称为信源的熵率,是信源的一个重要参数。对于固定的N,最优编码就是赫夫曼编码。在连续消息的情形,信息编码器不可能使消息与数字序列一一对应,因此译码也不是编码的逆变换。通常的方法是先对连续消息进行采样和量化,变为离散消息,再将离散消息变换为数字序列。信源译码器先将数字序列逆变换为离散消息,再用内插法求得连续消息。这样一来,即使在无噪信道的情况下,发送消息与接收消息之间也会产生误差,称为消息失真。可以用一个非负函数d(u,v)来度量消息 u,v之间的失真大小。这时信源编码问题是在保证平均失真不超过给定允许极限D 的条件下找出最小速率R 及其相应编码。求解这一问题导致熵推广到失真率函数,信源编码的失真率理论因而得到发展。信道编码:信道是传输信息的媒质或通道,如架空明线、同轴电缆、射频波束、光导纤维等。有时为研究方便将发送端和接收端的一部分如调制解调器也划归信道。信息论把信息传送过程中受各种干扰的影响都归入信道中考虑。根据干扰的统计特性,信道有多种模型。最简单的是离散无记忆恒参信道,它可以用信道入口符号集X、出口符号集Y和一组条件概率P(y|x)(xX,yY)来描述。若信道输入信号x(x1,x2,xN),则相应的输出(受扰)信号y(y1,y2,yN)出现的概率为信道编码器将数字序列每K个一组变换为字长N 的信号(码字),称为分组编码。若数字和信道符号都是二进制的(可用0,1表示),则RK/N 定义为编码速率,它表明每个信道符号表示多少个数字。N-K 称为编码冗余度。信道编码(纠错编码)的基本思想就是增加冗余度以提高可靠性。更确切地说,信道译码器可以利用编码冗余度将受扰信号变换为正确的发送数字序列。重复编码乃一简例。信道编码器将输入数字重复三次, 如将01011变换为000111000111111。信道译码器可用门限译码,即先将输入译码器的信道符号每三个一组地相加,再将结果逐个与阈值 2比较,小于阈值2的译为0,否则译为1。这样若受扰信号010110100011011虽然错了 5个符号,但译码仍为01011与发送数字序列完全相同。信息论得出的重要结论是:对于一个有噪信道,只要在信道编码中引入足够而有限的冗余度,或等价地说编码速率足够小,就能通过信道渐近无误地传送消息。更确切地说,对充分长的数字序列,其接收错误概率可以任意小。信道编码问题是要找出使信道渐近无误地传输消息所能达到的最大编码速率R和相应的编码。已经证明,对于离散无记忆恒参信道,这个最大极限编码速率为它是对X上一切概率分布 p取极大值。p为信道转移概率(条件概率),。称为交互信息;C 称为信道容量,是信道的重要参数。信道编码概论:通过信道编码器和译码器实现的用于提高信道可靠性的理论和方法。信息论的内容之一。信道编码大致分为两类 :信道编码定理,从理论上解决理想编码器、译码器的存在性问题,也就是解决信道能传送的最大信息率的可能性和超过这个最大值时的传输问题。构造性的编码方法以及这些方法能达到的性能界限。编码定理的证明,从离散信道发展到连续信道,从无记忆信道到有记忆信道,从单用户信道到多用户信道,从证明差错概率可接近于零到以指数规律逼近于零,正在不断完善。编码方法,在离散信道中一般用代数码形式,其类型有较大发展,各种界限也不断有人提出,但尚未达到编码定理所启示的限度,尤其是关于多用户信道 ,更显得不足。在连续信道中常采用正交函数系来代表消息 ,这在极限情况下可达到编码定理的限度。不是所有信道的编码定理都已被证明。只有无记忆单用户信道和多用户信道中的特殊情况的编码定理已有严格的证明;其他信道也有一些结果,但尚不完善。 数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。 提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。信道编码的本质是增加通信的可靠性。但信道编码会使有用的信息数据传输减少,信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元,从而达到在接收端进行判错和纠错的目的,这就是我们常常说的开销。这就好象我们运送一批玻璃杯一样,为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况,我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来,这种包装使玻璃杯所占的容积变大,原来一部车能装5000各玻璃杯的,包装后就只能装4000个了,显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。同样,在带宽固定的信道中,总的传送码率也是固定的,由于信道编码增加了数据量,其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。将有用比特数除以总比特数就等于编码效率了,不同的编码方式,其编码效率有所不同。 数字电视中常用的纠错编码,通常采用两次附加纠错码的前向纠错(FEC)编码。RS编码属于第一个FEC,188字节后附加16字节RS码,构成(204,188)RS码,这也可以称为外编码。第二个附加纠错码的FEC一般采用卷积编码,又称为内编码。外编码和内编码结合一起,称之为级联编码。级联编码后得到的数据流再按规定的调制方式对载频进行调制。 前向纠错码(FEC)的码字是具有一定纠错能力的码型,它在接收端解码后,不仅可以发现错误,而且能够判断错误码元所在的位置,并自动纠错。这种纠错码信息不需要储存,不需要反馈,实时性好。所以在广播系统(单向传输系统)都采用这种信道编码方式。下面是纠错码的各种类型: 1、RS编码 RS码即里德-所罗门码,它是能够纠正多个错误的纠错码,RS码为(204,188,t=8),其中t是可抗长度字节数,对应的188符号,监督段为16字节(开销字节段)。实际中实施(255,239,t=8)的RS编码,即在204字节(包括同步字节)前添加51个全“0”字节,产生RS码后丢弃前面51个空字节,形成截短的(204,188)RS码。RS的编码效率是:188/204。 2、卷积码 卷积码非常适用于纠正随机错误,但是,解码算法本身的特性却是:如果在解码过程中发生错误,解码器可能会导致突发性错误。为此在卷积码的上部采用RS码块, RS码适用于检测和校正那些由解码器产生的突发性错误。所以卷积码和RS码结合在一起可以起到相互补偿的作用。卷积码分为两种: (1)基本卷积码: 基本卷积码编码效率为,1/2, 编码效率较低,优点是纠错能力强。 (2)收缩卷积码: 如果传输信道质量较好,为提高编码效率,可以采样收缩截短卷积码。有编码效率为:1/2、2/3、3/4、5/6、7/8这几种编码效率的收缩卷积码。 编码效率高,一定带宽内可传输的有效比特率增大,但纠错能力越减弱。 3、Turbo码 1993 年诞生的Turbo 码,单片Turbo 码的编码/解码器,运行速率达40Mb/s。该芯片集成了一个3232 交织器,其性能和传统的RS 外码和卷积内码的级联一样好。所以Turbo码是一种先进的信道编码技术,由于其不需要进行两次编码,所以其编码效率比传统的RS+卷积码要好。 4、交织 在实际应用中,比特差错经常成串发生,这是由于持续时间较长的衰落谷点会影响到几个连续的比特,而信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才最有效(如RS只能纠正8个字节的错误)。为了纠正这些成串发生的比特差错及一些突发错误,可以运用交织技术来分散这些误差,使长串的比特差错变成短串差错,从而可以用前向码对其纠错,例如:在DVB-C系统中,RS(204,188)的纠错能力是8个字节,交织深度为12,那么纠可抗长度为81296个字节的突发错误。 实现交织和解交织一般使用卷积方式。 交织技术对已编码的信号按一定规则重新排列,解交织后突发性错误在时间上被分散,使其类似于独立发生的随机错误,从而前向纠错编码可以有效的进行纠错,前向纠错码加交积的作用可以理解为扩展了前向纠错的可抗长度字节。纠错能力强的编码一般要求的交织深度相对较低。纠错能力弱的则要求更深的交织深度。 下图是交织的原理图: 一般来说,对数据进行传输时,在发端先对数据进行FEC编码,然后再进行交积处理。在收端次序和发端相反,先做去交积处理完成误差分散,再FEC解码实现数据纠错。另外,从上图可看出,交积不会增加信道的数据码元。 根据信道的情况不同,信道编码方案也有所不同,在DVB-T里由于由于是无线信道且存在多径干扰和其它的干扰,所以信道很“脏”,为此它的信道编码是:RS外交积卷积码内交积。采用了两次交积处理的级联编码,增强其纠错的能力。RS作为外编码,其编码效率是188/204(又称外码率),卷积码作为内编码
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