我是靠谱客的博主 听话台灯,最近开发中收集的这篇文章主要介绍信道容量2,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

几种概率:


目录

一:信道的基本概念

                         信道的分类

                         信道的数学模型

                         单符号离散信源 

                          信道疑义度 

                         平均互信息的物理意义

                        条件互信息 

 二:信道容量及其计算

                  1:特殊信道

                  2:离散对称信道的信道容量

                          对称离散信道的性质

                           准对称信道

                          对称信道的通解 

                  3:一般信道容量的求解


一:信道的基本概念

信道的分类

注:对模拟信道(波形信道)进行采样就可以得到:连续信道

 信道的数学模型

具体信道:

单符号离散信源 

信道疑义度 

习题:计算互信息

平均互信息的物理意义

1:

H(X|Y):信道疑义度/损失熵/后验熵,收到输出后对输入仍存在的不确定性
H(X):X的先验不确定性/先验熵/无条件熵
I(X,Y):从Y中获得的X的信息量,x不确定性的减少量

2:

H(Y|X):噪声熵,发出x之后,对y存在的平均不确定度 ,噪声引起的(已知输入对输出的不确定)

:3:

 I(X,Y):输出前后的不确定性的减少量。
H(X)+H(Y):输入前X和Y视为相互独立的随机变量,系统的先验熵是两者之和。
H(XY):X和Y实际输出过程中,信道的作用使两者的关联。

习题:平均互信息计算 

条件互信息 

1:联合互信息量

2:平均联合互信息

3:条件互信息
给定y求x和z的互信息

 4:平均条件互信息

 

 二:信道容量及其计算

信息传输率:   R=I(X,Y)
物理意义
接收Y后平均每个符号获得的关于X的信息量=平均每个符号发送的信息量
信道容量:在最佳输入分布(信道容量达最大值时的输入分布)时,最大信息传输率的值。
信道容量与输入分布无关,是个值,只是这个值会在最佳输入分部时取得。

1:特殊信道

特点:输出只能来源一个输入,已知输出后输入没有不确定了(H(X|Y)=0)。 

2:离散对称信道的信道容量

离散对称信道 
         
若一个离散无记忆信道的信道矩阵中,每一行或每一列都由其他行或其他列同一组元素的不同排列,则称此信道为:离散对称信道。
         识别时:行------第一行{p_{1}....p_{s}}的置换;列-----第一列{q_{1}....q_{r}}的置换。
s种输入,r种输出。
强对称信道:(均匀信道)

 正确输出p补全部在对角线上。

对称离散信道的性质

1:H(Y|X)=H(p_{1}p_{2}...p_{s})(s种输出,P的某一行的s种符号组成的熵)


2:当P(X)等概输入,输出也是等概分布。(输入等概,输出等概

发现:每个p(y)值相等
由1和2去求信道容量C

对于均匀信道的C:

BSC:二元对称信道 r=2  C=log2-H(P).

离散对称信道习题

准对称信道

求解公式:

 准对称信道:划分的子集都是对称信道,子集两两不相交,并起来为:信道矩阵

对称信道的通解 

原理:达到信道容量对应的最佳输入分布是等概分布。直接利用等概分布去求。
C=H(Y)-H(Y|X)

3:一般信道容量的求解

信道容量求解的本质:多元函数在约束条件下求极值问题。
约束条件:p(a_{i})geqslant 0;Sigma p(a_{i})=1,输入和输出符号是多个体现了:多元。
一般采用拉格朗日乘子法:

TH:


解释:
如果每一个概率不为0的输入符号与输出符号集合的互信息相同,且概率为0的输入符号与输出符号集合的互信息小于上述不为0的,那么这种概率分布就是最佳输入分布,从而I(X,Y)达到最大值。

最后

以上就是听话台灯为你收集整理的信道容量2的全部内容,希望文章能够帮你解决信道容量2所遇到的程序开发问题。

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