对于离散信源,其熵可以通过以下公式计算: 信源熵 H(X) = -∑ p(x) log₂ p(x) 其中: - H(X) 表示信源熵,单位是比特(bit)。 - p(x) 表示信源发出符号 x 的概率。 -∑ 表示对所有可能的符号 x 进行求和。 - log₂ 表示以2为底的对数,在信息论中通常使用以2为底的对数,因为信息是以比特为...
信源熵（即Shannon熵）是指数据量的复杂性程度的度量，即信息量在消息中不确定性的度量。它可以帮助我们测量消息中内容丰富程度，以及消息是否具有冗余性。通俗来说，信源熵是一种度量消息中有多少信息和无规律性的度量方法。二、信源熵的计算公式 信源熵的计算公式是：H(p) = -∑p(i)logp(i)。其中，H(p)是...
信源熵 第二章信源熵 2.1单符号离散信源2.2多符号离散平稳信源2.3连续信源 2.1单符号离散信源 2.1.12.1.22.1.32.1.42.1.52.1.6单符号离散信源的数学模型自信息和信源熵信源熵的基本性质和定理加权熵的概念及基本性质平均互信息量各种熵之间的关系 2 信源的分类 信源输出以符号形式出现的具体消息，其...
四、 有一个马尔可夫信源,已知转移概率为p(e1/e1)=2/3,p(e2/e1)=1/3,p(e1/e2)=1,p(e2/e2)=0。试画出状态转移图,并求出信源熵。 相关知识点: 试题来源: 解析 解: 依题意知道,该马尔可夫信源只有两个状态e1、e2 ,p(e1/e1)=2/3,p(e2/e1)=1/3,p(e1/e2)=1,p(e2/e2)=0,设状态集...
信源的序列熵 离散有记忆信源的序列熵 平稳有记忆N次扩展源的熵 马尔可夫信源的特点:无后效性。 发出单个符号的信源 指信源每次只发出一个符号代表一个消息; 发出符号序列的信源 指信源每次发出一组含二个以上符号的符号序列代表一个消息。 当信源无记忆时: p(X¯=xi)=p(xi1,xi2,⋯,xiL)=p(xi1)p(...
由于连续信源信号幅度取值无限性, 要精确表示这样的信号, 理论上需要无穷个bit才行。即连续信源的绝对熵为∞。 仿照离散信源熵的定义, 有连续信源的熵(相对熵)定义为 H(X)=−∫−∞∞f(x)log(f(x))dx 其中f(x)为连续信源信号X的概率密度函数。连续信源的 (相对) 熵可正可负。
信源熵的名词解释 信源熵的名词解释 信源熵（Source Entropy）是信息论中一个重要的概念，用于衡量信息源的不确定性和信息的平均编码长度。在信息论中，信息可以被看作是从一个信源中获取的，而信源熵用来描述这个信源的不确定性大小。信源熵的计算方法是根据信源可能产生的符号的概率分布来进行的。具体来说，如果一...
熵的大小取决于随机变量的不确定性 或混乱程度,熵越大表示随机变量的 不确定性越高,反之则越低。 信源熵的定义及其意义 01 信源熵是信息论中用于描述信源输出不确定性的度量,其定义 基于概率论和熵的概念。 02 信源熵的大小反映了信源输出的平均信息量,是衡量信息传输 和存储的重要参数。 在通信系统中,信源熵...
在信息论中,熵(entropy)是接收的每条消息中包含的信息的平均量,又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量.这里,“消息”代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征.(熵最
- 信源熵 H(X) = -Σp(x)logp(x),表示随机变量X的不确定性。 - 条件熵 H(Y|X) = Σp(x)H(Y|X=x) = -Σp(x,y)logp(y|x),表示已知X时Y的剩余不确定性。 - 联合熵 H(X,Y) = -Σp(x,y)logp(x,y),表示X、Y联合分布的不确定性。2. **链式法则推导**: - 联合概率分解:p(x...