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信息论试卷题目及答案

信息论试卷题目及答案
信息论试卷题目及答案

中国海洋大学2008—2009学年第一学期

一、填空题(每空2分,共20分)

1、1948年,美国数学家 香农 发表了题为“通信的数学理论”的长篇论文,从而创立了信息论。

2、信源编码的目的是提高通信的有效性。信道编码的最终目的是提高信号传输的可靠性。

3、离散平稳无记忆信源X 的N 次扩展信源的熵等于离散信源X 的熵的N 倍。

4、对于香农编码、费诺编码和哈夫曼编码,编码方法惟一的是香农编码。

5、信道输入与输出间的平均互信息是信道转移概率的 下凸 函数,是输入概率的 上凸 函数。

6、信道矩阵??????100

02/12/1代表的信道的信道容量C=符号/1bit ,达到信道容量的条件是输入符号等概分布。

7、 设某二进制码{00011,10110,01101,11000,10010,10001},则码的最小距离是2 ,假设码字等概分布,则该码的码率为 0.517比特/符号 ,这时若通过二元对称信道接收码字为01100和00110时,应译为01101 , 10110 。。

二、判断题(每题2分,共10分)

1、必然事件和不可能事件的自信息量都是0 。(错)

2、最大后验概率准则与最大似然准则是等价的。(错)

3、如果信息传输速率大于信道容量,就不存在使传输差错率任意小的信道编码。(对)

4、连续信源和离散信源的熵都具有非负性。(错)

5、相同功率的噪声中,高斯噪声使信道容量最小。(对)

三、简答题(第1、2题各6分,第三题10分,共22分)

1、简述最大离散熵定理。对于一个有m 个符号的离散信源,其最大熵是什么?

答:最大离散熵定理为:离散无记忆信源,等概率分布时熵最大。 (3分)

最大熵值为m H 2max log = (3分)

2、对于任意概率事件集X 、Y 、Z ,证明下述三角不等式成立()()()Z X H Z Y H Y X H ≥+ 证:因为)|()|(Y X H YZ X H ≤ ,(3分)

所以:

)

|()

|()|()

|,()

|()|()|()|(Z Y H XZ Y H Z Y H Z Y X I YZ X H Z X H Y X H Z X H ≤-==-≤-(3分)

所以原命题得证。

3、什么是保真度准则?对二元信源()??????-=??????ωω110u p u ,其失真矩阵??

????=00ααD ,求0>α时率失真函数的min D 和max D ?

答:1)保真度准则为:平均失真度不大于允许的失真度。(3分)

2)因为失真矩阵中每行都有一个0,所以有0min =D (2分),

而(){}()??

???<≥-=-=21211,1min max ωωαωαωωααωD 。(5分) 四、计算题(第1、2、3题每题15分,第4题10分,共55分)

1、黑白气象传真图的消息只有黑色和白色两种,求:(1)黑色出现的概率为0.3,白色出现的概率为0.7。给出这个只有两个符号的信源X 的数学模型,假设图上黑白消息出现前后没有关联,求熵()X H ;(2)假设黑白消息出现前后有关联,其依赖关系为:P(白/白)=0.9,P(黑/白)=0.1,P(白/黑)=0.2,P(黑/黑)=0.8,求其熵()X H 2。

答:(1)信源模型为()??

????===??????7.03.021白黑x x x p X (5分) ()()()符号/881.07.0log 7.03.0log 3.0log 2

1bit x p x p X H i i i =--=-=∑=(5分)

(2)由()()()()()?????=+=∑=121

21

x P x P x x P x P x P j j i j i (2,1=i )(3分) 可得()()()()()()()()?????=++=+=19.02.01.08.021212211x P x P x P x P x P x P x P x P 得???

????====32)(31)(11白黑x P x P (3分) 则()()()

[][]符号

/5533.09.0log 9.01.0log 1.03

21.0log 1.08.0log 8.031log )(2212

12bit x x P x x P x P X H i j i j i j i =?+??-?+??-=-=∑∑== (4分) 2、设有一离散信道,其信道矩阵为??

????=7.01.02.02.01.07.0p ,求(1)最佳概率分布?(2)当()7.01=x P ,()3.02=x P 时,求平均互信息()Y X I ;和信道疑义度()Y X H /;(3)输入为等概分布时,试写出一译码规则,使平均译码错误率E p 最小,并求此E p 。

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