信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/05 10:58:07
信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。

信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。
信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.
不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。

信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。
已经调试过了
信息熵计算源代码
函数源程序 CalEntropy.m
Information Shannon Entropy calculation
jma@hebut.edu.cn, 22/08/2007
array : Discrete Probabilities Set
H : Output Shannon Entropy
function H = CalEntropy(array)
Vector number
num = length(array);
Check probabilities sum to 1:
if abs(sum(array) - 1) > .00001,
error('Probablities don''t sum to 1.')
end
Remove any zero probabilities %%
zeroProbs = find(array < eps);
if ~isempty(zeroProbs),
array(zeroProbs) = [];
disp('Removed zero or negative probabilities.')
End
Compute the entropy
H = -sum(array .* log2(array)); % 单位 bit/symbol

信源熵:
H(x)=E[I(xi)]=E[log2 1/p(xi)]=-ξp(xi)log2 p(xi)(i=1,2,..n)
二元信源,你是想说联合熵吗?
我不知道你想知道什么?

信息论基础...二元信源 信息熵 计算公式.不是联合熵。最好有图片形式的公式。写log时不必写底。 35. 等概率随机事件的信源信息的熵如何计算?如信源X中有8个随机事件,即n=8.每一个随机事件的概率都相 单符号离散信源的自信息和信源熵都是一个确定值,这句话为什么是错的? 信源编码的目的是什么?与信道编码的区别与联系是什么?为什么信源编码可以减少信源的剩余度?信息论 信息论有关哈夫曼编码的问题字符集合s={s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7};p={0.20,0.19,0.18,0.17,0.15,0.10,0.01}(其中,p 为s中各信源出现的频率).用上述信源概率分布构造二元的Huffman编码.用matlab 信息论 熵 计算题 请问根据香农信息论,当p(x)满足什么情况时,信息熵最大? 信息论与编码要什么基础 信息论 信息量 信息熵信息论是否先验的认为信息量、信息熵等可以表明事物的信息的“多少”,并通过一系列的极值等方式来得到定理? 信息论的创始人香农对信息的解释是: 我国信息论专家钟义信对“信息”的解释.速回! 信息论奠基人之一香农是怎么理解信息这个词的? 信息论中关于信息量概念的问题假设信源X发出的消息符号集合为{1,2,3},且是随机的.信源y的消息符号集合也是{1,2,3},但是是如下有规律的排列:1,2,3,1,2,3,1,2,3……,信源y比信源x有规律,按照 已知5个符号的信源A={a1,a2,……a5},若其概率分布为P={0.15、0.04、0.26、0.05、0.5}求:1、计算这个信源的熵2、求解这个信源的霍夫曼码,3、求平均码长 1.如何恰当理解信息经济学中的信息概念?它与信息论中的信息概念有何区别? 信源在何种分布时 熵值最大 在信息论奠基人之一香农中信息一词的解释 信息论与编码有一个二进制对称信道,其信道在传输信息的过程中,正确传输的概率是0.98,错误传输的概率是0.02.设该信道以每秒1500个二元符号的速率传输输入的符号 .现有一消息序列共有14000