信息论与编码(上).ppt

信息论与编码 第1章 绪论 1.1 信息的概念 1.2 信息传输系统(通信系统) 1.3 信息论的形成和发展 1.1 信息的概念 1.信息的定义 1.1 信息的概念 2.信息的特征 1.1 信息的概念 3.信息、消息、信号 1.2 信息传输系统(通信系统) 1.信息传输系统的模型 1.2 信息传输系统(通信系统) 1.信息传输系统的模型 1.3 信息论的形成和发展 1.信息论的形成与发展 1.3 信息论的形成和发展 1.信息论的形成与发展 1.3 信息论的形成和发展 2.三类信息论 小结: 第1章 绪论 理解“信息”的定义、特征，与“消息”、“信号”相区分； 理解信息传输系统模型； 理解信源编码、信道编码、加密编码三类编码不同的编码功能侧重。 了解信息论的形成发展及分类。 第2章 信源与信源熵 2.0 例题 2.1 离散信源熵和互信息量 2.2 信源的分类与描述 2.3 离散序列信源的熵 2.4 连续信源的熵 2.5 信源的相关性和冗余度 2.0 例题 设在一只布袋中装有100个手感完全相同的球，其中20个是白球，80个是黑球，则 ①随意从布袋中取出一个球，得知“取出的是白球”时获得了多少信息量 ②随意从布袋中取出一个球，“取出的是黑球”这一消息提供了多少信息量 ③随意从布袋中取出一个球，猜测其颜色需要多少信息量 2.0 例题 设在一只布袋中装有100个手感完全相同的球，其中20个是白球，80个是黑球，一次实验——随意取出一个球。 （1）首先先建立信源模型 消息： 消息1：取出的是白球——随机事件x1 消息2：取出的是黑球——随机事件x2 信源(消息集合)： 消息1和消息2——随机事件的集合X＝ {x1 , x2 } 2.0 例题 设在一只布袋中装有100个手感完全相同的球，其中20个是白球，80个是黑球，一次实验——随意取出一个球。 （1）首先先建立信源模型 因此可以用概率空间来描述信源X 2.0 例题 设在一只布袋中装有100个手感完全相同的球，其中20个是白球，80个是黑球，一次实验——随意取出一个球。 2.0 例题 2.0 例题 a. I(x)应该是p(x)的单调递减函数：概率小的事件一旦发生赋予的信息量大，概率大的事件如果发生则赋予的信息量小； 2.0 例题 2.0 例题 2.0 例题 设在一只布袋中装有100个手感完全相同的球，其中20个是白球，80个是黑球，则 2.0 例题 平均自信息量(熵)H(X)是自信息量I(x)的数学期望： 2.0 例题 2.0 例题 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源熵和互信息量 2.1 离散信源