信息熵-平均互信息-信道容量260442

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1、《信息论与编码》实验1绘制爛函数曲线一、实验目的•熟悉工作环境及Matlab软件•掌握绘图函数的运用•理解爛函数表达式及其性质二、实验原理丄信息爛自信息量是针对信源的单个符号而言的,而符号是随机发生的,因此单个符号的不确定性不足于代表信源的不确定性性质,为此,可对所有符号的门信息量进行统计平均,从而得到平均不确定性。>爛的表示H(X)=E[/(X)]=工p(xjl(壬)=-工p(xz)logp(xj••II>注意的问题爛是自信息量的统计平均,因此单位与自信息量的单位相同,与爛公式中所用对数的底有关:bit/符号、nat/符号、dit/符号

2、、r进制单位/符号。特殊公式:某个pk=O时,01og0=0(limxlogx=0)在爛的定义屮忽略零概率xtO事件。>平均互信息平均互信息量(I(X;Y))是统计平均意义下的先验不确定性与后验不确定性Z差,是互信息量的统计平均:/(X;Y)=工(X;yj)=工p(儿)卩(兀/jijP^i)/(X;Y)=H(X)-H(X/y)1(YX)=H(Y)-H(YIX)三、实验内容1•用Matlab软件绘制二进爛函数曲线。>二元信源(x601)=0<P<12丿・1-卩丿>二元信源的爛为H(p.l-p)=-plogp-(l-p)log(l-p)

3、绘制当p从0到1之间变化时的二元信源的信息爛曲线.Matlab程序:p=0.00001:0.001:l;h=-p.*log2(p)-(1-p).*log2(1-p);plot(p,h);titlef二进爛函数曲线);ylabelCHCpJ-p)1)2.绘制三元信源的爛>三元信源>三元信源的爛为H(Pl,Pl,1-P1-P1)=-卩logPl-P2log卩2-(1-Pl-卩2)log(l-P1-卩2)绘制当"1,从0到1之间变化时的三元信源的信息爛曲线.[pl,p2]=meshgrid(0.00001:0.001:1);h=-p1.*log

4、2(p1)-p2.*log2(p2)-(1-pl-p2).*log2(I-pl-p2);meshc(pl,p2,h);title(三进爛函数曲线);3.绘制平均互信息量图形对于二元对称信道的输入概率空间为~X・0,1_PM_co,co=-co平均互信息:z(x;y)=H(r)-//(r/X)H(n-^P(x)^P(y/x)logXY1P(y/x)H(r)-^P(x)[plog丄+piog丄]XPP=H(Y)-[pog--^pog^]=H(Y)-H(p)PP根据:p(bj)=£pa)p(bjg)=iZ=1所以:2p(y=0)=£P(q

5、)P(0丨q)=P(0)P(0丨0)+P(l)P(0丨1)=切+copJ=1p(y=[)=YP(4)P(0ai)=P(O)P(1丨0)+P(1)P(111)=®p+cop1=1/(X;Y)=H(X)-H(p)=(69/7+log—+(69/?+6>p)log-[/?log—+plog-^]cop+(dp{cop+(dp)pp=H(砂+引)—//(/”绘制当69,〃从0到i之间变化时的平均互信息爛曲线.[w,p]=meshgrid(0.00001:0.001:1);h=-(w.*(l-p)+(1-w).*p).*log2(w.*(l-p)

6、+(l-w).*p)-(w.*p+(1-w).*(l-p)).*log2(w.*p+(l-w).*(l-p))+(p*log2(p)+(l-p).*log2(l-p))meshz(w,p,h)titleC互信息J;ylabel('H(w,p,h)')四、实验报告要求•简述实验目的;•简述实验原理;•分别绘制二元信源和三元信源的爛及平均互信息量图形。通过图形分析他们的特点。实验2信道容量仿真一、实验目的•熟悉工作环境及Matlab软件;•理解信道容量的含义。二、实验原理>离散信道的数学模型离散信道的数学模型一般如图6」所示。图小输入和输出信

7、号用随机矢量表示,输入信号为X=(XI,X2,...,XN),输出信号为Y=(Yl,Y2,...,YN);每个随机变量Xi和Yi又分别取值于符号集A二{al,a2,ar}和B={bl,b2,bs},其中r不一定等于s;条件概率P(ylx)描述了输入信号和输出信号Z间的统计依赖关系,反映了信道的统计特性。A信道aX**YX=(X

8、,X2,...,XJP(yIX)丫=(也,•.必)离散信道模型A二元对称信道这是很重要的一种特殊信道(简记为BSC),。它的输入符号X取值于{0,1},输岀符号Y取值于{0,1},r=s=2,al=bl=(),a2

9、=b2=l,传递概率为I©)=P(010)=1-p=pP(b21^2)=P(111)=1—P=歹?(/?!k/2)=P(0ll)=pP(b2kz1)=P(H0)=p其小,户(1I0)表示信道输

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