简述随机事件的不确定度和它的自信息量之间的关系及区别,单符号离散信源的数学模型,自信息量、条件自信息量、联合自信息量的含义。
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单符号离散信源的自信息和信源熵都是一个确定值。
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互信息量I(X;Y)表示收到Y后仍对信源X的不确定度。
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设信源X包含4个不同离散消息,当且仅当X中各个消息出现的概率为()时,信源熵达到最大值,为(),此时各个消息的自信息量为()。
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设信源通过一干扰信道,接收符号为Y={b1,b2},信道传递矩阵为,求 (1)信源X中事件a1和a2分别含有的自信息量。 (2)收到消息bj(j=1,2)后,获得的关于ai(i=1,2)的信息量。 (3)信源X和信宿Y的信息熵。 (4)信道疑义度H(X/Y)和噪声熵H(Y/X)。 (5)接收到信息Y后获得的平均互信息量。
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单符号离散信源的自信息和信源熵都具有非负性。
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单符号离散信源的联合自信息量和条件自信息量都是非负的和单调递减的。
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设有一离散无记忆信源,其概率空间为 (1)求每个符号的自信息量; (2)信源发出一消息符号序列为,求该序列的自信息量和平均每个符号携带的信息量。
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设离散无忆信源,其发出的消息为,求 (1)此消息的自信息量是多少? (2)在此消息中平均每个符号携带的信息量是多少?
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