信息論基礎(chǔ),答案2
發(fā)布時(shí)間:2020-07-17 來(lái)源: 不忘初心 點(diǎn)擊:
《信息論基礎(chǔ)》答案
一、填空題(共 15 分,每空 1 分) 1、若一連續(xù)消息通過(guò)某放大器,該放大器輸出得最大瞬時(shí)電壓為 b,最小瞬時(shí)電壓為a.若消息從放大器中輸出,則該信源得絕對(duì)熵就是
無(wú)窮大
;其能在每個(gè)自由度熵得最大熵就是 。
2、高斯白噪聲信道就是指
信道噪聲服從正態(tài)分布,且功率譜為常數(shù)
。
3、若連續(xù)信源得平均功率為5 W,則最大熵為,達(dá)到最大值得條件就是
高斯信道
。
。、離散信源存在剩余度得原因就是
信源有記憶(或輸出符號(hào)之間存在相關(guān)性)
與
不等概
. 5、離散無(wú)記憶信源在進(jìn)行無(wú)失真變長(zhǎng)信源編碼時(shí),編碼效率最大可以達(dá)到
1
。
6、離散無(wú)記憶信源在進(jìn)行無(wú)失真變長(zhǎng)信源編碼時(shí),碼字長(zhǎng)度就是變化得。根據(jù)信源符號(hào)得統(tǒng)計(jì)特性,對(duì)概率大得符號(hào)用
短
碼,對(duì)概率小得符號(hào)用
長(zhǎng)
碼,這樣平均碼長(zhǎng)就可以降低,從而提高編碼效率。
7、八進(jìn)制信源得最小熵為
。
,最大熵為 。
。、一個(gè)事件發(fā)生概率為 0、125,則自信息量為 。
9、在下面空格中選擇填入數(shù)字符號(hào)“”或“〈”
=
二、判斷題(正確打√,錯(cuò)誤打×)(共 5 分,每小題 1 分)
1) 離 散 無(wú) 記 憶 等 概 信 源 得 剩 余 度 為 0 。
。 √ )
2) 離 散 無(wú) 記 憶 信 源 N 次 擴(kuò) 展 源 得 熵 就 是 原 信 息 熵 得 N 倍
( √ )
3) 互 信 息 可 正 、 可 負(fù) 、 可 為 零 。
( √ )
4) 信源得真正功率永遠(yuǎn)不會(huì)大于熵功率,即
。 × )
5) 信 道 容 量 與 信 源 輸 出 符 號(hào) 得 概 率 分 布 有 關(guān) 。
( × ) 三、(5分)已知信源得概率密度函數(shù)如下圖所示,求信源得相對(duì)熵
四、(15 分)設(shè)一個(gè)離散無(wú)記憶信源得概率空間為
它們通過(guò)干擾信道,信道輸出端得接收信號(hào)集為,已知信道出書(shū)概率如下圖所示。
試計(jì)算:
。1)
信源中事件得自信息量;(3 分) (2)
信源得信息熵;(3分) (3)
共熵;(3 分)
。4)
噪聲熵;(3 分)
。5)
收到信息后獲得得關(guān)于信源得平均信息量。(3分)
(1)
(2) (3) (4)
(5) 五、(10 分)一個(gè)平均功率受限得連續(xù)信道,信道帶寬為 10MHz,信道噪聲為高斯白噪聲。)1(
.量蓉道信得道信該算計(jì),36 為值比率功均平得聲噪與號(hào)信得上道信知已? (2)如果信道帶寬降為2MHz,要達(dá)到相同得信道容量,信道上得信號(hào)與噪聲得平均功率比值應(yīng)為多少?
。1) (2)
六、(10 分)已知信源共 7 個(gè)符號(hào)信息,其概率空間為
。1)
試用霍夫曼編碼法編成二進(jìn)制變長(zhǎng)碼。(7 分) (2)
計(jì)算信源熵,平均碼長(zhǎng)與編碼效率。(9 分) (1)
1s2s3s4s5s6s7s0.20.20.20.10.10.10.10000001111110.40.60.20.20.40.1123456700010011100101110111sssssss???????(7分)
。2)
分)
(3 分)
七、(10 分)設(shè)給定兩隨機(jī)變量與,它們得聯(lián)合概率密度為
求隨機(jī)變量得概率密度函數(shù),并計(jì)算變量得熵。
已知得
(2 分) 則
(2分)
所以與獨(dú)立,所以 y 為高斯分布 因?yàn)?/p>
所以
。ǎ卜) 所以
(2分)
所以
(2) 八、(10 分)設(shè)某信道得傳遞矩陣為
計(jì)算該信道得信道容量,并說(shuō)明達(dá)到信道容量得最佳輸入概率分布。
解:s=4
(2 分)
(2 分) 最佳概率分布當(dāng)輸入概率
。2 分) 九、(14分)設(shè)有一個(gè)馬爾可夫信源,如果為時(shí),為、、得概率為 1/3;如果為時(shí),為、、得概率為1/3;如果為時(shí),為、得概率為 1/2。而且后面發(fā)得概率只與有關(guān),又。
。1)寫(xiě)出轉(zhuǎn)移概率矩陣 (2)計(jì)算達(dá)到穩(wěn)定后狀態(tài)得極限概率. (3)該馬爾可夫信源得極限熵 解 (1)
(4 分) (2)
(3 分) (3)
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