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信息论与编码理论-习题答案_姜楠_王健_编著_清华大学(3)

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ppp?1??p?2?22ppp?1??p?0??pp?1??p?2?

22ppp?2??p?0??p?1??pp?2?22p?0??pp?0??整理得

1p?0??p?1??p?2??

3(2)信源的熵

H???q?Si?H?ak|Si?

Si其中状态极限概率

q?Si???q?Sj?P?Si|Sj?

Sjppp?1??p?2?22ppp?1??p?0??pp?1??p?2?

22ppp?2??p?0??p?1??pp?2?22p?0??pp?0??整理得

1p?0??p?1??p?2??

3所以,此信源的熵

H???q?Si?H?ak|Si?Sip??pp??p?pp??q?0?H?p,,??q?1?H?,p,??q?2?H?,,p?2??22??2?22?

1?1p2p2??3??plog?log?log?3?p2p2p??plog12?plogpp(3)信源无记忆,符号的概率分布等于平稳分布。

1p?0??p?1??p?2??

3所以

H?X???p?ai?logi1p?ai??p?0?log?1.58?bit?111?p?1?log?p?2?log p?0?p?1?p?2?经比较,可得到H??H?X?。

(4)一阶马尔科夫信源的极值

H????1?p?log?1?p??21当且仅当p?,p?时成立。

33当p?0时,H??0;

1??1当p?1时,H????log??2?1?bit?

2??23.16 (1)状态转移矩阵

pppplog?log?log3 2222?pP???p??00ppp?0?? p??由

?p0??p??PT?1???p2???p0??p? ?1???p2??解得

p0?pp0?pp1p1?pp1?pp1 p0?p1?p2?1整理得,平稳后信源的概率分布

p0?p1?p2?(2)求信源熵H?。先求状态极限概率

1 3q?0??q?0??p?q?1??p?q?2??0q?1??q?0??0?q?1??p?q?2??p q?2??q?0??p?q?1??0?q?2??p又因为

?q?S??1

iSi可得

q?0??q?1??q?2??信源的熵

1 31?11?11H???q?Si?H?ak|Si??3??plog?plog??plog?plog

3?pp?ppSi(3)求p?0或p?1时的H?

p?0时

?11?H??lim?plog?plog??lim??p3?loge?0

p?0pp?p?0?p?1时,即p?0

?11?H??lim?plog?plog??lim??p3?loge?0

p?0pp?p?0?信源熵表示的是信源的平均不确定性。此题中p?0和p?1表明某一状态转化到另一状态的情况一定发生或一定不发生,即是确定事件,平均不确定性为零,即信源的熵为零。 3.17 可知消息的极大熵H0?log2?1?bit?,此信源的极限熵为

3311H??H1??log?log?0.811?bit?

4444由冗余度计算公式得

R?1?H?0.811?1??0.189 H013.18 (1)由一步转移概率矩阵与二步转移概率矩阵的公式P2?P?P得

?q2?pqpq?P2??q22pq?q2pq?p2??p2? pq?p2??(2)设平稳状态W??W1,W2,W3?,马尔可夫信源性质知WP?W,即

?qW1?qW2?W1?pW?qW?W?132 ?pW?pW?W33?2??W1?W2?W3?1?q2?W1?1?p?p2??pq?求解得稳态后的概率分布?W2? 21?p?p??p2?W3?1?p?p2??3.19 设状态空间S=?a,b,c?,符号空间X??a,b,c? 且

131P?X2?a|X1?b??P?X2?b|X1?b??P?X2?c|X1?b??3

1P?X2?a|X1?c??P?X2?b|X1?c??2P?X2?c|X1?c??0P?X2?a|X1?a??P?X2?b|X1?a??P?X2?c|X1?a??一步转移概率矩阵

?1?3?1P???3??1??21313121?3??1? 3??0???状态转移图

1/3a1/31/31/31/21/31/2设平稳状态W??W1,W2,W3?,由马尔可夫信源性质有

WP?W

11?1W?W??31322W3?W1?11?1?W1?W2?W3?W2

32?31?1?2W1?2W2?W3?可得

3?W??18?3??W2?

8?1??W3?4?马尔可夫链只与前一个符号有关,则有

s11bc

?3?H????p?Si???p?ak|Si?logp?ak|Si??i?1?k?1?3?11?3?11?1?11????3?log???3?log???2?log? 8?33?8?33?4?22??1.435?bit?3.20 消息元的联合概率是

p?白,白??p?白|白??p?白??0.7?0.9143?0.64p?黑,白??p?黑|白??p?白??0.7?0.0857?0.06p?白,黑??p?白|黑??p?黑??0.2?0.3?0.06p?黑,黑??p?黑|黑??p?黑??0.3?0.8?0.243

求得一阶马尔可夫信源的不确定性为

H?X|X???0.64log0.9143?0.06log0.0857?0.06log0.2?0.24log0.8?0.512?bit?

3.21 组成的字如下:

?,??,??,??,??,??,???,???,???,???,???,???,???,???,??? 这种简单语言平均每个码字的长度为

15938?1??2??3? 15151515则平均每个字符携带的信息量为

log15?1.542?bit? 3815所以,其冗余度为

1?1.542?0.027 log33.22 掷n次钱币就使其正面向上的概率为

?1?P?X?n?????2?n?11?1????? 2?2?n则有

1?1?H?X??????n?12?2??n?1?n?1?log????n?2?bit? ?2?n?12n

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