信息论基础理论与应用考试题及答案.doc

《信息论基础》参考答案一、填空题（共15分，每空1分）1、信源编码的主要目的是提高有效性，信道编码的主要目的是提高可靠性。

2、信源的剩余度主要来自两个方面，一是信源符号间的相关性，二是信源符号的统计不均匀性。

3、三进制信源的最小熵为0，最大熵为32log bit/符号。

4、无失真信源编码的平均码长最小理论极限制为信源熵（或H(S)/logr= H r (S)）。

5、当R=C 或（信道剩余度为0）时，信源与信道达到匹配。

6、根据信道特性是否随时间变化，信道可以分为恒参信道和随参信道。

7、根据是否允许失真，信源编码可分为无失真信源编码和限失真信源编码。

8、若连续信源输出信号的平均功率为2σ，则输出信号幅度的概率密度是高斯分布或正态分布或()222x f x σ-=时，信源具有最大熵，其值为值21log 22e πσ。

9、在下面空格中选择填入数学符号“,,,=≥≤〉”或“〈”（1）当X 和Y 相互独立时，H （XY ）=H(X)+H(X/Y)=H(Y)+H(X)。

（2）()()1222H X X H X =≥()()12333H X X X H X = （3）假设信道输入用X 表示，信道输出用Y 表示。

在无噪有损信道中，H(X/Y)> 0, H(Y/X)=0,I(X;Y)<H(X)。

二、（6分）若连续信源输出的幅度被限定在【2,6】区域内，当输出信号的概率密度是均匀分布时，计算该信源的相对熵，并说明该信源的绝对熵为多少。

()1,2640,x f x ⎧≤≤⎪=⎨⎪⎩Q 其它()()()62log f x f x dx ∴=-⎰相对熵h x=2bit/自由度该信源的绝对熵为无穷大。

三、（16分）已知信源1234560.20.20.20.20.10.1S s s s s s s P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦（1）用霍夫曼编码法编成二进制变长码；（6分） （2）计算平均码长L ;（4分）（3）计算编码信息率R ';（2分）（4）计算编码后信息传输率R ;（2分） （5）计算编码效率η。

信息论基础考试试题一、信息论基础考试试题考试试题内容如下：1. 简述信息论的定义和基本原理。

信息论是由克劳德·香农提出的一门数学理论，主要研究信息的量和信息传输的可靠性。

其基本原理包括信源编码、信道编码和信道容量三个方面。

其中，信源编码是将信息源的符号序列编码为短码字节，减少信息传输的冗余；信道编码是为了在承载信息传输的信道中降低传输过程中的错误率和噪声干扰；信道容量则是指在给定的信道条件下，能够传输的最大信息速率。

2. 请定义信息熵，并给出其计算公式。

信息熵是用来衡量一个随机变量的不确定性或者信息量的多少。

假设一个离散随机变量X，其取值的概率分布为P(X)，那么信息熵的计算公式为：H(X) = -Σ[P(x)log2P(x)]其中，Σ表示求和运算，x为随机变量X的所有取值。

3. 解释条件熵和联合熵的概念。

条件熵是指在给定某个随机变量的取值条件下，另一个随机变量的不确定性或信息量。

设有两个离散随机变量X和Y，X的条件熵H(X|Y)即为在已知Y的条件下，X的信息熵。

联合熵是指同时考虑两个或多个随机变量的不确定性或信息量。

对于随机变量X和Y，它们的联合熵H(X,Y)表示同时考虑X和Y的信息熵。

4. 请解释互信息的概念，并给出其计算公式。

互信息是用来衡量两个随机变量之间的相关程度或者依赖关系。

对于离散随机变量X和Y，互信息的计算公式为：I(X;Y) = ΣΣ[P(x,y)log2(P(x,y)/(P(x)P(y)))]其中，ΣΣ表示双重求和运算，P(x,y)表示X和Y同时发生的概率，P(x)和P(y)分别为X和Y的边缘概率。

5. 请简要介绍信道编码理论中的三个重要概念：纠错码、检测码和调制。

纠错码是一种用于在传输过程中恢复误差的编码技术。

通过添加冗余信息，可以在接收端检测和纠正传输过程中产生的错误。

检测码是用于在传输过程中检测错误的编码技术。

它可以发现传输中是否存在错误，但无法纠正错误。

调制是指将数字信号转换为模拟信号或者模拟信号转换为数字信号的过程。

信息论形成的背景与基础人们对于信息的认识和利用，可以追溯到古代的通讯实践可以说是传递信息的原始方式。

随着社会生产的发展，科学技术的进步，人们对传递信息的要求急剧增加。

到了20世纪20年代，如何提高传递信息的能力和可靠性已成为普遍重视的课题。

美国科学家N.奈奎斯特、德国K.屈普夫米勒、前苏联A.H.科尔莫戈罗夫和英国R.A.赛希尔等人，从不同角度研究信息，为建立信息论做出了很大贡献。

信息论是在人们长期的通信工程实践中，由通信技术和概率论、随机过程和数理统计相结合而逐步发展起来的一门学科。

信息论的奠基人是美国伟大的数学家、贝尔实验室杰出的科学家 C.E.香农(被称为是“信息论之父”)，他在1948年发表了著名的论文《通信的数学理论》，1949年发表《噪声中的通信》，为信息论奠定了理论基础。

20世纪70年代以后，随着数学计算机的广泛应用和社会信息化的迅速发展，信息论正逐渐突破香农狭义信息论的范围，发展为一门不仅研究语法信息，而且研究语义信息和语用信息的科学。

近半个世纪以来，以通信理论为核心的经典信息论，正以信息技术为物化手段，向高精尖方向迅猛发展，并以神奇般的力量把人类社会推入了信息时代。

信息是关于事物的运动状态和规律，而信息论的产生与发展过程，就是立足于这个基本性质。

随着信息理论的迅猛发展和信息概念的不断深化，信息论所涉及的内容早已超越了狭义的通信工程范畴，进入了信息科学领域。

信息论定义及概述信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。

核心问题是信息传输的有效性和可靠性以及两者间的关系。

它主要是研究通讯和控制系统中普遍存在着信息传递的共同规律以及研究最佳解决信息的获限、度量、变换、储存和传递等问题的基础理论。

基于这一理论产生了数据压缩技术、纠错技术等各种应用技术，这些技术提高了数据传输和存储的效率。

信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑，给出了估算通信信道容量的方法。

一、选择题1、下列那位创立了信息论.(C)A.牛顿B.高斯C.香农D.哈夫曼2、下列不属于消息的是。

(B)A.文字B.信号C.图像D.语言3、同时扔两个正常的骰子,即各面呈现的概率都是1/6，若点数之和为2，则得到的自信息量为(B）。

A.-log36 bitB.log36 bitC.-log18 bitD.log18 bit4、下列说法不正确的是(C)A.异字头码肯定是唯一可译的B.逗点码是唯一可译的C.唯一可译码不必满足Kraft 不等式D.无逗点码可以唯一可译5、下述编码中那个可能是任何概率分布对应的Huffman编码(A)A.｛0，10,11}B.{00，01,10，110}C.｛01，10｝D.{001，011，100，101｝6、下列物理量不满足非负性的是（D)A.H(X)B.I(X；Y）C.H(Y|X)D.I（x j;y j）7、信源的输出与信道的输入匹配的目的不包括（D)A.符号匹配B.信息匹配C.降低信道剩余度D.功率匹配8、在串联系统中,有效信息量的值（B)A.趋于变大B.趋于变小C.不变D.不确定二、判断题1、信息论研究的主要问题是在通信系统设计中如何实现信息传输、存储和处理的有效性和可靠性。

（T)2、信息是先验概率和后验概率的函数，信息量是事件数目的指数函数。

（F）提示：对数函数3、两个事件之间的互信息量可正,可负，也可能为0。

(T）4、在通讯系统中，无论对接收到的信息怎样处理，信息只会减少，绝不可能增加。

(T ）5、Huffman 编码是唯一的.（F)提示：不唯一6、概率大的事件自信息量大。

（F ）提示：小7、在事件个数相同条件下，事件等概率出现情况下的熵值最大。

（T)8、平稳的离散无记忆信道不可用一维概率描述。

(F)提示：可以三、填空题1、必然事件的自信息是 0 .2、根据码字所含的码元的个数，编码可分为 等长 编码和 不等长 编码。

3、不等长D 元码，码字最长限定为N,则至多有 D(D N - 1）/(D — 1） 个码字。

信息论试题一、选择题1. 信息论的创始人是（）。

A. 克劳德·香农B. 艾伦·图灵C. 约翰·冯·诺伊曼D. 阿兰·麦席森2. 下列哪个选项是信息论中信息熵的计算公式？（）。

A. H(X) = -ΣP(x)log_2P(x)B. H(X) = ΣP(x)xC. H(X) = 1/ΣP(x)D. H(X) = log_2(1/P(x))3. 在信息论中，互信息用于衡量两个随机变量之间的（）。

A. 独立性B. 相关性C. 非线性D. 周期性4. 以下哪个不是信息论的应用领域？（）。

A. 通信系统B. 密码学C. 机器学习D. 生物遗传学5. 香农极限是指（）。

A. 信息传输的最大速率B. 信息压缩的最小冗余度C. 信道容量的理论上限D. 编码长度的最优解二、填空题1. 信息论中的信息熵是衡量信息的不确定性或________的度量。

2. 互信息表示两个随机变量之间共享的信息量，它是衡量两个变量之间________的指标。

3. 香农在1948年发表的论文《________》奠定了信息论的基础。

4. 在数字通信中，信道容量可以通过公式________来计算。

5. 信息论不仅在通信领域有广泛应用，它还对________、数据分析等产生了深远影响。

三、简答题1. 简述信息论的基本原理及其在现代通信中的作用。

2. 描述香农信息论中的主要概念及其相互之间的关系。

3. 说明信息论如何应用于数据压缩技术，并给出一个实际例子。

4. 讨论信息论对于密码学和信息安全的贡献。

四、论述题1. 论述信息论对于人工智能和机器学习领域的影响及其潜在的应用前景。

2. 分析信息论在生物信息学中的应用，以及如何帮助我们更好地理解生物系统的复杂性。

3. 探讨信息论在社会网络分析中的应用，以及它如何帮助我们理解和预测社会行为模式。

4. 评述信息论在量子通信和量子计算中的潜在作用及其对未来科技发展的意义。

信息论基础第二版习题答案信息论是一门研究信息传输和处理的学科，它的基础理论是信息论。

信息论的基本概念和原理被广泛应用于通信、数据压缩、密码学等领域。

而《信息论基础》是信息论领域的经典教材之一，它的第二版是对第一版的修订和扩充。

本文将为读者提供《信息论基础第二版》中部分习题的答案，帮助读者更好地理解信息论的基本概念和原理。

第一章：信息论基础1.1 信息的定义和度量习题1：假设有一个事件发生的概率为p，其信息量定义为I(p) = -log(p)。

求当p=0.5时，事件的信息量。

答案：将p=0.5代入公式，得到I(0.5) = -log(0.5) = 1。

习题2：假设有两个互斥事件A和B，其概率分别为p和1-p，求事件A和B 同时发生的信息量。

答案：事件A和B同时发生的概率为p(1-p)，根据信息量定义，其信息量为I(p(1-p)) = -log(p(1-p))。

1.2 信息熵和条件熵习题1：假设有一个二进制信源，产生0和1的概率分别为p和1-p，求该信源的信息熵。

答案：根据信息熵的定义，信源的信息熵为H = -plog(p) - (1-p)log(1-p)。

习题2：假设有两个独立的二进制信源A和B，产生0和1的概率分别为p和1-p，求两个信源同时发生时的联合熵。

答案：由于A和B是独立的，所以联合熵等于两个信源的信息熵之和，即H(A,B) = H(A) + H(B) = -plog(p) - (1-p)log(1-p) - plog(p) - (1-p)log(1-p)。

第二章：信道容量2.1 信道的基本概念习题1：假设有一个二进制对称信道，其错误概率为p，求该信道的信道容量。

答案：对于二进制对称信道，其信道容量为C = 1 - H(p)，其中H(p)为错误概率为p时的信道容量。

习题2：假设有一个高斯信道，信道的信噪比为S/N，求该信道的信道容量。

答案：对于高斯信道，其信道容量为C = 0.5log(1 + S/N)。

一、（25分）如果X 和Y 相互独立，证明X 和Y 的熵满足可加性，即 H(Y)H(X)Y)H(X,+= 证明：设P(x,y)=P(x)P(y),则有1H(X,Y)()()logP()()11()()log()()log ()()11()log()log ()()()()xyxyxy xy P x P y x P y P x P y P x P y P x P y P x P y P x P y H X H Y ==+=+=+∑∑∑∑∑二、（50分）联合总体X ，Y 具有如下联合分布。

XY分别计算(1) 联合熵H(X,Y)是多少？ (2)边缘熵H(X)和H(Y)是多少?(3)对于每一个y 值，条件熵H(X ︱y)是多少？ (4)条件熵H(X ︱Y)是多少？ (5)X 和Y 之间的互信息是多少？ 解答：(1) H(X,Y)=3.375(2) H(X)=2, H(Y)=1.75(3) H(X|y=1)=2,H(X|y=1)=1.875,H(X|y=1)=1.875, H(X|y=4)=0.5(4)H(X|Y)=1.1264(5)I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)=2-1.1264=0.8736 三、（25分）考虑一个差错概率为f=0.15的二进制对称信道。

输入总体为x Ω:{0P =0.9，1p =0.1}，假设观察到y=1，请计算(1|1)P x y ==？ 解：(1|1)P x y ===(1|1)(1)(1|)()xP y x P x P y x P x ===∑==9.015.01.085.01.085.0⨯+⨯⨯=22.0085.0=0.39一、（25分）如果X 和Y 相互独立，证明X 和Y 的熵满足可加性，即 H(Y)H(X)Y)H(X,+=二、（50分）联合总体X ，Y 具有如下联合分布。

XY分别计算(1) 联合熵H(X,Y)是多少？ (2)边缘熵H(X)和H(Y)是多少?(3)对于每一个y 值，条件熵H(X ︱y)是多少？ (4)条件熵H(X ︱Y)是多少？ (5)X 和Y 之间的互信息是多少？三、（25分）考虑一个差错概率为f=0.15的二进制对称信道。

《信息论基础》试卷答案一、填空题（共25分，每空1分） 1、连续信源的绝对熵为 无穷大。

（或()()lg lim lg p x p x dx +∞-∞∆→∞--∆⎰）2、离散无记忆信源在进行无失真变长信源编码时，编码效率最大可以达到 1 。

3、无记忆信源是指 信源先后发生的符号彼此统计独立 。

4、离散无记忆信源在进行无失真变长编码时，码字长度是变化的。

根据信源符号的统计特性，对概率大的符号用 短 码，对概率小的符号用 长 码，这样平均码长就可以降低，从而提高 有效性(传输速率或编码效率) 。

5、为了提高系统的有效性可以采用 信源编码 ，为了提高系统的可靠性可以采用 信道编码 。

6、八进制信源的最小熵为 0 ，最大熵为 3bit/符号 。

7、若连续信源输出信号的平均功率为1瓦特，则输出信号幅度的概率密度函数为 高斯分布(或()0,1x N 22x -)时，信源具有最大熵，其值为 0.6155hart(或1.625bit 或1lg 22e π)。

8、即时码是指 任一码字都不是其它码字的前缀 。

9、无失真信源编码定理指出平均码长的理论极限值为 信源熵(或H r (S)或()lg H s r)，此时编码效率为 1 ，编码后的信息传输率为 lg r bit/码元 。

10、一个事件发生的概率为0.125，则自信息量为 3bit/符号 。

11、信源的剩余度主要来自两个方面，一是 信源符号间的相关性 ，二是 信源符号概率分布的不均匀性 。

12、m 阶马尔可夫信源的记忆长度为 m+1 ，信源可以有 q m 个不同的状态。

13、同时扔出一对均匀的骰子，当得知“两骰子面朝上点数之和为2”所获得的信息量为 lg36=5.17 比特，当得知“面朝上点数之和为8”所获得的信息量为 lg36/5=2.85 比特。

14.在下面空格中选择填入的数学符号“=，≥，≤，>”或“<” H(XY) = H(Y)+H(X ∣Y) ≤ H(Y)+H(X)二、(5分)已知信源的概率密度函数为()10a x b p x b a ⎧≤≤⎪=-⎨⎪⎩其他，计算信源的相对熵。

信息论基础理论与应用考试题一﹑填空题（每题2分，共20分）1.信息论研究的目的就是要找到信息传输过程的共同规律，以提高信息传输的 （可靠性）﹑（有效性）﹑XX 性和认证性，使信息传输系统达到最优化。

（考点：信息论的研究目的）2.电视屏上约有500×600=3×510个格点，按每点有10个不同的灰度等级考虑，则可组成531010⨯个不同的画面。

按等概计算，平均每个画面可提供的信息量约为（610bit /画面）。

（考点：信息量的概念与计算）3.按噪声对信号的作用功能来分类信道可分为 （加性信道）和 （乘性信道）。

（考点：信道按噪声统计特性的分类）4.英文电报有32个符号（26个英文字母加上6个字符），即q=32。

若r=2，N=1，即对信源S 的逐个符号进行二元编码，则每个英文电报符号至少要用 （5）位二元符号编码才行。

（考点：等长码编码位数的计算）5.如果采用这样一种译码函数，它对于每一个输出符号均译成具有最大后验概率的那个输入符号，则信道的错误概率最小，这种译码规则称为（最大后验概率准则）或（最小错误概率准则）。

（考点：错误概率和译码准则的概念）6.按码的结构中对信息序列处理方式不同，可将纠错码分为（分组码）和（卷积码）。

（考点：纠错码的分类）7.码C=｛（0，0，0，0），（0，1，0，1），（0，1，1，0），（0，0，1，1）｝是（（4，2））线性分组码。

（考点：线性分组码的基本概念）8.定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量，即（11()log ()log ()()q i i i i H X E P a P a P a =⎡⎤==-⎢⎥⎣⎦∑）。

（考点：平均信息量的定义）9.对于一个（n,k）分组码，其最小距离为d，那么，若能纠正t个随机错误，同时能检测e（e≥t）个随机错误，则要求（d≥t+e+1）。

（考点：线性分组码的纠检错能力概念）10.和离散信道一样，对于固定的连续信道和波形信道都有一个最大的信息传输速率，称之为（信道容量）。

考试科目名称：信息论一. 单选（每空2分，共20分）1.信道编码的目的是（C ），加密编码的目的是（D ）。

A．保证无失真传输B．压缩信源的冗余度，提高通信有效性C．提高信息传输的可靠性D．提高通信系统的安全性2.下列各量不一定为正值的是（D ）A．信源熵B．自信息量C．信宿熵D．互信息量3.下列各图所示信道是有噪无损信道的是（B ）A．B．C．D．4.下表中符合等长编码的是（ A ）5.联合熵H（XY）与熵H（X）及条件熵H（X/Y）之间存在关系正确的是（A ）A．H（XY）＝H（X）＋H（Y／X）B．H（XY）＝H（X）＋H（X／Y）C．H（XY）＝H（Y）＋H（X）D．若X和Y相互独立，H（Y）=H（YX）6.一个n位的二进制数，该数的每一位可从等概率出现的二进制码元（0，1）中任取一个，这个n位的二进制数的自信息量为（C ）A．n2B．1 bitC．n bitnD．27.已知发送26个英文字母和空格，其最大信源熵为H0 = log27 = 4.76比特/符号；在字母发送概率不等时，其信源熵为H1 = 4.03比特/符号；考虑字母之间相关性时，其信源熵为H2 = 3.32比特/符号；以此类推，极限熵H=1.5比特/符号。

问若用一般传送方式，冗余度为（ B ）∞A．0.32B．0.68C ．0.63D ．0.378. 某对称离散信道的信道矩阵为 ，信道容量为（ B ）A ．)61,61,31,31(24log H C -= B ．)61,61,31,31(4log H C -= C ．)61,61,31,31(2log H C -= D ．)61,31(2log H C -= 9. 下面不属于最佳变长编码的是（ D ）A ．香农编码和哈夫曼编码B ．费诺编码和哈夫曼编码C ．费诺编码和香农编码D ．算术编码和游程编码二. 综合（共80分）1. （10分）试写出信源编码的分类，并叙述各种分类编码的概念和特性。

《信息论基础》答案一、填空题（本大题共10小空，每小空1分，共20分）1.按信源发出符号所对应的随机变量之间的无统计依赖关系，可将离散信源分为有记忆信源和无记忆信源两大类。

2.一个八进制信源的最大熵为3bit/符号3.有一信源X，其概率分布为123x x xX111P244⎛⎫⎡⎤ ⎪=⎢⎥ ⎪⎣⎦⎝⎭，其信源剩余度为94.64%；若对该信源进行十次扩展，则每十个符号的平均信息量是15bit。

4.若一连续消息通过放大器，该放大器输出的最大瞬间电压为b，最小瞬时电压为a。

若消息从放大器中输出，则该信源的绝对熵是∞；其能在每个自由度熵的最大熵是log（b-a）bit/自由度；若放大器的最高频率为F，则单位时间内输出的最大信息量是2Flog （b-a）bit/s.5.若某一信源X，其平均功率受限为16w，其概率密度函数是高斯分布时，差熵的最大值为1log32e2π；与其熵相等的非高斯分布信源的功率为16w≥6、信源编码的主要目的是提高有效性，信道编码的主要目的是提高可靠性。

7、无失真信源编码的平均码长最小理论极限制为信源熵（或H(S)/logr= H r(S)）。

8、当R=C或（信道剩余度为0）时，信源与信道达到匹配。

9、根据是否允许失真，信源编码可分为无失真信源编码和限失真信源编码。

10、在下面空格中选择填入数学符号“,,,=≥≤〉”或“〈”（1）当X和Y相互独立时，H（XY）=H(X)+H(X/Y)。

（2）假设信道输入用X表示，信道输出用Y表示。

在无噪有损信道中，H(X/Y)> 0, H(Y/X)=0,I(X;Y)<H(X)。

二、掷两粒骰子，各面出现的概率都是1/6，计算信息量：1.当点数和为3时，该消息包含的信息量是多少？2.当点数和为7是，该消息包含的信息量是多少？3.两个点数中没有一个是1的自信息是多少？解：1.P （“点数和为3”）=P （1,2）+ P （1,2）=1/36+1/36=1/18 则该消息包含的信息量是：I=-logP （“点数和为3”）=log18=4.17bit 2.P （“点数和为7”）=P （1,6）+ P （6,1）+ P （5,2）+ P （2,5）+ P （3,4）+ P （4,3）=1/36 ⨯6=1/6则该消息包含的信息量是：I=-logP （“点数和为7”）=log6=2.585bit 3.P （“两个点数没有一个是1”）=1-P （“两个点数中至少有一个是1”） =1-P(1,1or1,jori,1)=1-(1/36+5/36+5/36)=25/36则该消息包含的信息量是：I=-logP （“两个点数中没有一个是1”）=log25/36=0.53bit三、设X 、Y 是两个相互统计独立的二元随机变量，其取-1或1的概率相等。

信息论基础试题一、选择题1.下列哪个选项可以正确解释信息论的基本思想？•[ ] A. 信息交流的过程中，信息可以通过信道传递。

•[ ] B. 信息的传递不受噪声的影响。

•[ ] C. 信息的度量可以基于信息内容和概率分布。

•[ ] D. 信息的传输速率与信道带宽成反比例关系。

2.假设信源A生成的符号集X有5个元素，概率分布为P(X)=[0.1, 0.2, 0.4, 0.15, 0.15]。

则信源A的熵为多少？•[ ] A. 1.52•[ ] B. 1.75•[ ] C. 1.97•[ ] D. 2.323.在信息论中，互信息表示什么意思？•[ ] A. 两个随机变量的相关程度。

•[ ] B. 从一个随机变量中获得的信息量。

•[ ] C. 两个随机变量之间的信息交流量。

•[ ] D. 两个随机变量之间的互相依赖程度。

二、填空题1.在信息论中，熵是用来衡量信源的______。

2.信源的熵可以通过概率分布计算，公式为______。

3.信道容量是指在给定的信道条件下，单位时间内可以传输的最大______。

三、简答题1.请简要解释信息熵的概念，并与不确定性联系起来。

答：信息熵是信息论中对信源不确定性的度量。

它衡量了一组符号的平均不确定性，也可以理解为平均信息量。

熵越大，表示源符号的不确定性越大，每个符号所携带的信息量就越多；熵越小，表示源符号的不确定性越小，每个符号所携带的信息量就越少。

通过熵的计算，我们可以衡量一个信源的不确定性，并基于不同的概率分布对不同信源进行比较。

不确定性是指在一个具体的情境中，我们对于某个事件的发生没有确切的判断。

信息熵与不确定性有密切的联系，熵值越高，表示我们对于事件发生的不确定性也越高。

2.什么是信道容量？在实际通信中，如何提高信道的传输容量？答：信道容量是指在给定的信道条件下，单位时间内可以传输的最大信息量。

信道容量受到信道的带宽和信道的噪声水平的影响。

要提高信道的传输容量，可以采取以下几个方法：–扩展信道带宽：增加信道的频率范围，可以提高信道的传输速率和容量。

信息基础论复习题答案一、选择题1. 信息基础论认为，信息是：A. 物质的属性B. 能量的表现形式C. 物质、能量和信息的统一体D. 独立于物质和能量之外的存在答案：C2. 信息的传递需要：A. 物质载体B. 能量C. 时间D. 所有以上选项答案：D3. 信息的基础论中，信息的三个基本特性是：A. 可存储性、可传输性、可处理性B. 可复制性、可共享性、可转换性C. 可识别性、可操作性、可扩展性D. 可测量性、可预测性、可控制性答案：A二、填空题1. 信息基础论认为信息具有_______性，即信息可以在不同的物质载体之间传递。

答案：可传递2. 信息的_______是信息能够被接收者理解和利用的基础。

答案：可理解性3. 在信息基础论中，信息的_______指的是信息在传递过程中保持其内容和结构的完整性。

答案：保真性三、简答题1. 简述信息基础论中信息的定义及其重要性。

答案：信息基础论中，信息被定义为物质、能量和信息的统一体，它不仅包含数据和信号，还包括意义和知识。

信息的重要性体现在它是现代社会沟通、决策和创新的基础，对于提高效率、促进发展具有关键作用。

2. 描述信息基础论中信息的三个基本特性，并解释它们在实际应用中的作用。

答案：信息的三个基本特性包括可存储性、可传输性和可处理性。

可存储性允许信息被保存，为后续使用提供便利；可传输性使得信息能够在不同地点和时间被共享；可处理性则允许信息被分析、整理和转换，以适应不同的应用需求。

四、论述题1. 论述信息基础论对现代信息技术发展的影响。

答案：信息基础论为现代信息技术的发展提供了理论基础。

它强调了信息的可存储性、可传输性和可处理性，这直接推动了存储技术、通信技术和计算机技术的进步。

此外，信息基础论还促进了信息安全、数据挖掘和人工智能等领域的发展，为信息的高效利用和智能处理提供了理论支持。

五、案例分析题1. 请结合一个具体的信息技术应用案例，分析信息基础论在该案例中的应用及其效果。

期终练习一、某地区的人群中，10％是胖子，80％不胖不瘦，10％是瘦子。

已知胖子得高血压的概率是15％，不胖不瘦者得高血压的概率是10％，瘦子得高血压的概率是5％，则“该地区的某一位高血压者是胖子”这句话包含了多少信息量。

解：设事件A ：某人是胖子； B ：某人是不胖不瘦 C ：某人是瘦子 D ：某人是高血压者根据题意，可知：P （A ）=0.1 P （B ）=0.8 P （C ）=0.1 P （D|A ）=0.15 P （D|B ）=0.1 P （D|C ）=0.05而“该地区的某一位高血压者是胖子” 这一消息表明在D 事件发生的条件下，A 事件的发生，故其概率为P （A|D ）根据贝叶斯定律，可得：P （D ）＝P （A ）* P （D|A ）＋P （B ）* P （D|B ）＋P （C ）* P （D|C ）＝0.1 P （A|D ）＝P （AD ）/P （D ）＝P （D|A ）*P （A ）/ P （D ）＝0.15*0.1/0.1＝0.15 故得知“该地区的某一位高血压者是胖子”这一消息获得的多少信息量为： I （A|D ） = - logP （A|D ）=log （0.15）≈2.73 （bit ） 二、设有一个马尔可夫信源，它的状态集为{S 1，S 2，S 3}，符号集为{a 1，a 2，a 3}，以及在某状态下发出符号集的概率是(|)k i p a s （i ，k=1，2，3），如图所示（1）求图中马尔可夫信源的状态极限概率并找出符号的极限概率（2）计算信源处在某一状态下输出符号的条件熵H(X|S=j) (j=s 1，s 2，s 3) （3）求出马尔可夫信源熵H ∞解：（1）该信源达到平稳后，有以下关系成立：13212312123()()31()()()4211()()()42()()()1Q E Q E Q E Q E Q E Q E Q E Q E Q E Q E Q E =⎧⎪⎪=+⎪⎨⎪=+⎪⎪++=⎩可得1232()73()72()7Q E Q E Q E ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩3111322133313()()(|)72()()(|)73()()(|)7i i i i i i i i i p a Q E p a E p a Q E p a E p a Q E p a E =========∑∑∑（2）311113222133331(|)(|)log (|) 1.5bit/(|)(|)log (|)1bit/(|)(|)log (|)0bit/k k k kk k k k k H X S p a S p a S H X S p aS p a S H X S p a S p a S ====-==-==-=∑∑∑（符号）（符号）（符号）（3）31()(|)2/7*3/23/7*12/7*06/7iii H Q E H X E ∞==⨯=++=∑（比特/符号）三、二元对称信道的传递矩阵为0.60.40.40.6⎡⎤⎢⎥⎣⎦（1）若P(0)=3/4，P(1)=1/4，求H （X ），H （X|Y ）和I （X ；Y ）（2）求该信道的信道容量及其最大信道容量对应的最佳输入分布 解：⑴()H X =21()log ()iii p x p x ==-∑=0.75log 750.25log 25--≈0.811(比特/符号)1111212()()(|)()(|)p y p x p y x p x p y x =+=0.75*0.6+0.25*0.4=0.55 2121222()()(|)()(|)p y p x p y x p x p y x =+=0.75*0.4+0.25*0.6=0.45()0.55log0.550.45log0.45H Y =--=≈0.992(比特/符号)122(|)()(|)()(|)0.75(0.6,0.4)0.25(0.4,0.6)(0.6log 0.60.4log 0.4)0.971/H Y X p x H Y x p x H Y x H H =+=⨯+⨯=-+≈（比特符号）(|)()()()(|)()H X Y H XY H Y H X H Y X H Y =-=+-≈0.811+0.971-0.992=0.79 (比特/符号)I(X;Y)=H(X)-H(X|Y)=0.811-0.79=0.021(比特/符号) （2）此信道为二元对称信道，所以信道容量为C=1-H(p)=1-H(0.6)=1-0.971=0.029(比特/符号) 当输入等概分布时达到信道容量四、求信道22042240 p pp pεεεεεε⎡⎤--⎢⎥--⎢⎥⎣⎦的信道容量，其中1p p=-。

考试科目名称：信息论一. 单选（每空2分，共20分）1.一个m位的二进制数的自信息量为（A ）A．m bitB．1 bitC．m2mD．22.信源编码的目的是（A ）A．提高通信有效性B．提高信息传输的可靠性C．提高通信系统的安全性D．压缩信源的冗余度3.下面属于最佳变长编码的是（C ）A．算术编码和游程编码B．香农编码和游程编码C．哈夫曼编码和费诺编码D．预测编码和香农编码4.表中符合即时码的是（A ）和（D ）5.下列各量可能为负值的是（B ）A．自信息量B．互信息量C．信息熵D．平均互信息量6.联合熵H（XY）与熵H（X）及条件熵H（X/Y）之间存在关系错误的是（D ）A．H（XY）＝H（X）＋H（Y／X）B．若X和Y相互独立，H（Y）=H（Y／X）C．H（XY）＝H（Y）＋H（X／Y）D．H（XY）＝H（X）＋H（X／Y）7.已知发送26个英文字母（包括空格），其最大信源熵（发送概率相等）为H0 = log27 = 4.76比特/符号；在字母发送概率不等时，其信源熵为H1 = 4.03比特/符号；考虑字母之间相关性时，其信源熵为H2 = 3.32=1.4比特/符号。

问若用一般传送比特/符号；以此类推，极限熵H∞方式，冗余度γ为（ B ）A．0.58B．0.71C．0.65D．0.298. 某信道传递矩阵为，其信道容量为（ D ）A ．)41log 4143log 43()81,81,41,21(4log ++-=H C B ．)41log 4343log 41()81,81,41,21(2log +--=H C C ．)41log 4143log 43()81,81,41,21(4log +--=H CD ．)41log 4143log 43()81,81,41,21(2log +--=H C9. 下列各图所示信道是对称信道的是（ C ）A ．B ．C ．⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=8181214181814121PD．二. 综合（共80分）1.（10分）试画出通信系统的模型，并叙述各部分的定义和作用。

信息论基础课后习题答案问题1问题：信息论的基本目标是什么？答案：信息论的基本目标是研究信息的传递、存储和处理的基本原理和方法。

主要关注如何量化信息的量和质，并通过定义信息熵、条件熵、互信息等概念来描述信息的特性和性质。

问题2问题：列举一些常见的信息论应用领域。

答案：一些常见的信息论应用领域包括：•通信领域：信息论为通信系统的性能分析和设计提供了基础方法，例如信道编码和调制调制等。

•数据压缩领域：信息论为数据压缩算法的研究和实现提供了理论依据，例如无损压缩和有损压缩等。

•隐私保护领域：信息论用于度量隐私保护方案的安全性和隐私泄露的程度，在隐私保护和数据共享中起着重要作用。

•机器学习领域：信息论被应用于机器学习中的特征选择、集成学习和模型评估等任务中，提供了许多有用的数学工具和概念。

•生物信息学领域：信息论被应用于分析DNA序列、蛋白质序列和生物网络等生物数据，发现其中的模式和规律。

问题3问题：信息熵是什么？如何计算信息熵？答案：信息熵是衡量一个随机变量的不确定性或信息量的度量值。

信息熵越大，表示随机变量的不确定性越高，每个可能的取值都相对等可能发生；反之，信息熵越小，表示随机变量的不确定性越低，某些取值较为集中或者出现的概率较大。

信息熵的计算公式如下所示：H(X) = -Σ P(x) * log2(P(x))其中，H(X) 表示随机变量 X 的信息熵，P(x) 表示随机变量X 取值为 x 的概率。

问题4问题：条件熵是什么？如何计算条件熵？答案：条件熵是在给定其他随机变量的条件下，一个随机变量的不确定性或信息量的度量。

条件熵基于条件概率定义，用于描述一个随机变量在给定其他相关随机变量的条件下的信息量。

条件熵的计算公式如下所示：H(Y|X) = -Σ P(x, y) * log2(P(y|x))其中，H(Y|X) 表示随机变量 Y 在给定随机变量 X 的条件下的条件熵，P(x, y) 表示随机变量 X 取值为 x 且随机变量 Y 取值为 y 的概率，P(y|x) 表示随机变量 Y 在给定随机变量 X 取值为x 的条件下取值为 y 的概率。