信息论第二章(叶中行).pptVIP

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2017-08-17 发布于湖北
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信息论第二章(叶中行).ppt

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信息论第二章(叶中行)

例2.1.1 一阶平稳马氏信源设是取值于的一个一阶平稳马氏信源，其平稳分布为一步转移概率为则用转移概率矩阵表示为也可用状态转移图表示为 0 1 注意到此处 §2.3 渐近等分性质 §2. 4信源编码定理 §2.5 Shannon-McMillan-Breiman定理移 (1) (2) 第2章随机过程的信息度量和渐近等分性 §2.1 信源和随机过程的基本概念 §2.2 随机过程的信息度量 §2.3 渐近等分性质 §2.4 渐近等分在数据压缩中的应用 §2.5 Shannon-McMillan-Breiman定理 §2.1 信源和随机过程的基本概念信源的模型表示成一个在信源字母集中取值的随机序列或随机过程信源分类信源可以按信号取值集合和信号取值时刻的连续性和离散性分类也可以按对应数学模型随机过程的统计特征来分类信源分类信号取值集合信号取值时间集合信源名称离散离散离散信源(或数字信源) 连续离散连续信源连续连续波形信源(或模拟信源) 离散连续无记忆信源有记忆信源平稳或遍历信源马氏信源高斯信源信源分类随机过程随机过程数学定义随机过程分类离散参数、离散状态的随机过程离散参数、连续状态的随机过程连续参数、离散状态的随机过程连续参数、连续状态的随机过程严平稳过程宽平稳过程解：解：其中P(1|00)=0, P(0|11)=0 解 §2.2 随机过程的信息度量