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文档简介
1、信息理论与编码,第2章 熵和互信息 许海霞 xu_,重 点,事件的自信息 2个事件间的互信息 条件互信息 联合互信息 熵,事件的自信息,2个事件间的互信息,例 X=0男性 X=1女性;Y=0抽烟 Y=1不抽烟,条件互信息,联合互信息,重点,熵的定义及性质 平均互信息 熵和平均互信息之间的关系(图),随机变量的平均自信息熵 例,熵的定义 例,条件熵 X和Y统计独立时,联合熵 联合熵的链法则,例:设箱中有m个黑球,n-m0个白球,现从箱子中做不放回取球,用X表示取出第一个球的颜色,Y表示取出第二个球的颜色。 求,熵的性质 对称性 非负性 确定性 可扩展性 可加性 极值性 严格上凸性,随机变量间的平
2、均互信息,互信息的性质 非负性 对称性,例 已知平均每100人中有2人患有某种病,为了查明病情,必须进行某项指标的化验。这种化验的结果对于有病的人总是阳性的,对于健康人来说有一半可能为阳性、一半可能为阴性。试问这项化验对于查明病情提供多少信息?,例 有两个硬币,一个是正常硬币,另一个的两面都是面值。现随机抽取一个硬币,抛掷2次。问出现面值的次数对于硬币的识别提供多少信息?,重点,数据处理定理 连续随机变量的互信息和微分熵 平稳离散信源的熵,概率分布的散度(相对熵) 平均互信息的散度表示,关于疑义度的Fano不等式 两个在相同字符表 中取值的随机变量 和 满足 其中,马尔可夫链 记为 特别地,考
3、虑三个随机变量的马尔可夫链,数据处理定理:如果有马尔可夫链 则 如果有马尔可夫链 ,则,定理:条件分布 给定时,互信息 是输入分布 的上凸函数。 定理:当随机变量X的概率分布给定时,平均互信息 是条件概率分布 的下凸函数。,连续随机变量的互信息,条件互信息 联合互信息,连续随机变量互信息的性质 若 ,则,连续随机变量的熵-微分熵,微分熵的极大化 峰值受限:设 ,即 ,这时 微分熵 ,等号在均匀分布时达到。 平均功率受限:在方差 一定的条件下,当X 服从正态分布时,微分熵最大,即,平稳离散信源的熵,随机序列平稳的概念 平稳信源的熵,离散平稳信源熵的性质 随N的增大而单调不增。 也随N的增大而单调不增。,熵的相对率
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