判断题

利用状态极限概率和状态一步转移概率来求m阶马尔可夫信源的极限熵。

A

B

正确答案

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答案解析

相似试题
  • 由符号集{0,1}组成的二阶马尔可夫链,其转移概率为:p(0|00)=0.8,p(0|11)=0.2,p(1|00)=0.2,p(1|11)=0.8,p(0|01)=0.5,p(0|10)=0.5,p(1|01)=0.5,p(1|10)=0.5。画出状态图,并计算各状态的稳态概率。

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  • 未来环境有多种可能的状态和后果,可以观测每种状态和后果出现的概率,这种决策环境称为()决策环境。

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  • 某系统共有6种状态,各状态出现概率分别为1/2、1/4、1/16、1/16、1/16、1/16,则系统的信息熵是()比特。

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  • 某系统共有8种状态,各状态出现概率分别为1/2、0、1/4、0、1/8、0、1/16、1/16,则系统的信息熵是()比特。

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  • 简述平均互信息量关于信源概率和信道转移概率的凸性定理。

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  • 一个马尔可夫信源有3个符号{u1,u2,u3},转移概率为:p(u1|u1)=1/2,p(u2|u1)=1/2,p(u3|u1)=0,p(u1|u2)=1/3,p(u2|u2)=0,p(u3|u2)=2/3,p(u1|u3)=1/3,p(u2|u3)=2/3,p(u3|u3)=0,画出状态图并求出各符号稳态概率。

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  • 某信源信号共有4种状态,其出现概率分别为1/2、1/4、1/8、1/8,则其信息熵是()比特。

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  • 对某城市进行交通忙闲的调查,并把天气分成晴雨两种状态,气温分成冷暖两个状态,调查结果得联合出现的相对频度如下: 若把这些频度看作概率测度,求: (1)忙闲的无条件熵; (2)天气状态和气温状态已知时忙闲的条件熵; (3)从天气状态和气温状态获得的关于忙闲的信息。

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  • 一阶马尔可夫信源的状态图如图所示。信源X的符号集为{0,1,2}。 (1)求平稳后信源的概率分布; (2)求信源的熵H∞。

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