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《信息论与编码技术》复习提纲
一、考试题型
1.名词解释(10%)
2.填空题(20%)
3.判断题(10%)
4.简答题(20%)
5.证明题(10%)
6.计算题(30%)
二、考试时间
1月9日10:20-12:20
三、复习题纲
第0章 绪论
题纲:
什么是信息?
什么是信息论?
什么是信息的通信模型?
什么是信息的测度?
自信息量的定义、含义、性质
需掌握的问题:
信息的定义是什么?(广义信息、狭义信息——Shannon信息、概率信息)
Shannon信息论中信息的三要素是什么?
通信系统模型图是什么?每一部分的作用的是什么?
什么是信息测度?
什么是样本空间、概率空间、先验概率、自信息、后验概率、互信息?
自信息的大小如何计算?单位是什么?含义是什么(是对什么量的度量)?
第1章 信息论基础
信源的定义、分类
离散信源的数学模型
熵的定义、含义、性质,联合熵、条件熵
离散无记忆信源的特性、熵
离散有记忆信源的熵、平均符号熵、极限熵
马尔科夫信源的定义、状态转移图
信源的相对信息率和冗余度
需掌握的问题:
信源的定义、分类是什么?
离散信源的数学模型是什么?
信息熵的表达式是什么?信息熵的单位是什么?信息熵的含义是什么?信息熵的性质是什么?
单符号离散信源最大熵是多少?信源概率如何分布时能达到?
信源的码率和信息率是什么,如何计算?
什么是离散无记忆信源?什么是离散有记忆信源?
离散无记忆信源的数学模型如何描述?信息熵、平均符号熵如何计算?
离散有记忆多符号离散平稳信源的平均符号熵、极限熵、条件熵(N阶熵)的计算、关系和性质是什么?
什么是马尔科夫信源?马尔科夫信源的数学模型是什么?马尔科夫信源满足的2个条件是什么?
马尔科夫信源的状态、状态转移是什么?如何绘制马尔科夫信源状态转移图?
马尔科夫信源的稳态概率、稳态符号概率、稳态信息熵如何计算?
信源的相对信息率和冗余度是什么?如何计算?
㈡《离散信道》题纲:
信道的数学模型及分类
典型离散信道的数学模型
先验熵和后验熵
互信息的定义、性质
平均互信息的定义、含义、性质、维拉图
信道容量的定义
特殊离散信道的信道容量
需掌握的问题:
信道的定义是什么?信道如何分类?信道的数学模型是什么?
二元对称信道和二元删除信道的信道传输概率矩阵是什么?
对称信道的信道传输概率矩阵有什么特点?
根据信道的转移特性图,写出信道传输概率矩阵。
先验熵、后验熵的区别?
联合熵、条件熵和信息熵的关系。
互信息的大小如何计算?互信息的性质是什么?
联合互信息、条件互信息、互信息之间的关系是什么?
平均互信息的定义是什么?平均互信息的含义?平均互信息的性质?
联合平均互信息、条件平均互信息和平均互信息的关系?
损失熵和噪声熵的含义是什么?维拉图表示了哪些关系式?
信道的传码率和传信率(信息率)的计算方法是什么?
信道容量的定义是什么?信道容量的含义如何理解?
无噪无损信道、有噪无损信道、无噪有损信道、对称信道的信道容量如何计算?
㈢《连续信源和波形信道》
题纲:
连续信源的定义、数学模型、绝对熵、相对熵
给定条件下,连续信源的最大熵
熵功率
连续信道和波形信道的信道容量
需掌握的问题:
连续信源定义、数学模型是什么?
连续信源熵的表达式是什么?相对熵和绝对熵的区别是什么?
如何计算均匀分布、正态分布连续信源的最大熵?
什么是波形信道?了解波形信道互信息、信道容量的求解思路。
香农公式是什么?物理意义是什么?
第2章 无失真信源编码
题纲:
基本概念
编码
二元码
等长码
变长码
码的N次扩展码
唯一可译码
等长码
变长码
无失真信源编码定理
编码方法
香农编码
费诺编码
霍夫曼编码
需掌握的问题:
编码的定义及编码相关术语。
信源编码的定义及目的是什么?
解释二元码、等长码、变长码、唯一可译码。
变长码和定长码的区别是什么?用码树描述二者的差异,能够说明变长码和定长码各自的优劣。
描述香农第一定理及意义。
掌握香农编码、费诺编码、霍夫曼编码的步骤及特点,会计算编码效率。
了解游程编码和算术编码的思路。
第3章 信道编码
题纲:
检错、纠错原理及方法、能力
差错控制理论
译码规则
2种准则下的错误概率
信道编码定理
编码方法
简单的检错、纠错码
线性分组码
循环码
需掌握的问题:
信道编码的定义及目的是什么?
检错原理是什么?
差错控制方法有哪些?
如何确定一种编码的检错、纠错能力?
汉明距离是什么?汉明重量是什么?最小码距是什么?
信道编码的效率如何确定?
奇偶校验码的编码规则是什么?检错、纠错能力如何?
译码规则的定义是什么?
最大后验准则是什么?极大似然准则是什么?这两种准则下如何计算错误概
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