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文檔簡(jiǎn)介
第三章
理論極限與基本途徑
課前回顧1.聯(lián)合信源是如何構(gòu)成的?設(shè)信源X
取值于:信源Y
取值于:對(duì)X和Y做笛卡兒乘積構(gòu)成聯(lián)合信源(X,Y)第一個(gè)對(duì)象是X的成員,而第二個(gè)對(duì)象是Y的所有可能的一個(gè)成員。例:假設(shè)集合X={a,b},集合Y={0,1,2},則兩個(gè)集合的笛卡爾積為{(a,0),(a,1),(a,2),(b,0),(b,1),(b,2)},即所有兩兩組合的情況。2.如何計(jì)算聯(lián)合熵?課前回顧聯(lián)合熵(JointEntropy)——聯(lián)合信源(X,Y)的熵表示聯(lián)合概率分布所具有的信息量的概率平均;表示兩個(gè)事件集聯(lián)合發(fā)生時(shí)所能得到的總的平均信息量。課前回顧3.如何計(jì)算互信息量?互信息量——自信息量與條件自信息量之差(3.2.5)
表示所含的信息量(不確定度);表示知道后還保留的信息量;代表信源符號(hào)為所提供的信息量。課前回顧4.如何計(jì)算平均互信息量?如何計(jì)算條件熵?平均互信息量與條件熵有什么關(guān)系?與聯(lián)合熵有什么關(guān)系?平均互信息量——互信息量的概率平均(3.2.6)條件熵(平均條件自信息量)(3.2.7a)(3.2.7b)課前回顧平均互信息量表示信源X的平均不確定性與其在信源Y被確定條件下仍保留的平均不確定性之差?;バ畔⒘颗c條件熵的關(guān)系:
表示了隨機(jī)變量Y
對(duì)X
所提供的平均信息量。
表示兩個(gè)事件集聯(lián)合發(fā)生時(shí)所能得到的總的平均信息量。與區(qū)別:(3.2.10)課前回顧互信息量與聯(lián)合熵的關(guān)系:5.平均互信息量的兩個(gè)性質(zhì)是什么?對(duì)稱(chēng)性:非負(fù)性:課前回顧1離散無(wú)記憶信源2聯(lián)合信源
3隨機(jī)序列4率失真理論本章內(nèi)容基本途徑之二
—對(duì)獨(dú)立分量進(jìn)行編碼(3.2.11 a)(3.2.11b)條件熵必定不大于無(wú)條件熵只有當(dāng)X與Y相互獨(dú)立時(shí),式(3.2.11)中等號(hào)成立。(3.2.10)由于平均信息量非負(fù),(3.2.13)聯(lián)合信息熵必定不大于各分量信息熵之和,只有當(dāng)X與Y相互獨(dú)立時(shí),式(3.2.13)中等號(hào)成立。一般情況下,聯(lián)合信源的冗余度,就是兩者之差(3.2-14)兩信源的相關(guān)性越大,冗余度越大平均互信息量
對(duì)于聯(lián)合信源,
1)冗余度隱含在信源的相關(guān)性中;
2)盡量去除各分量間的相關(guān)性,再對(duì)各獨(dú)立分量進(jìn)行編碼。數(shù)據(jù)壓縮的途徑之二變換編碼的基礎(chǔ)例3-2為消除彩色電視信號(hào)R、G、B分量間的相關(guān)性并保持與黑白電視兼容,可按下面的彩色空間變換矩陣將其轉(zhuǎn)換為亮度(Y)和色度(U,V)。再對(duì)相關(guān)性較弱的Y、U、V分量分別編碼(3.2.15)文氏圖(VennDiagram)圖3.2
表示信息熵關(guān)系的Venn圖聯(lián)合信息熵和平均互信息量之和等于各分量之和(3.2.16)※X、Y信源相互獨(dú)立時(shí)兩圓互相離開(kāi),條件熵增大,相關(guān)性減弱。X、Y
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