Контрольная работа
По курсу: Теория информации и кодирования
На тему: Энтропия сигналов
1. ЭНТРОПИЯ ОБЪЕДИНЕНИЯ
Объединение - совокупность двух и более ансамблей дискретных, случайных событий. С объединением связаны понятия условной, безусловной, совместной и взаимной энтропии.
1. Безусловная энтропия - среднее количество информации, приходящееся на один символ (рис. 1). Если Х – передаваемое, а У - принимаемое сообщения, то можно записать следующие соотношения:
|
X Y X Y
Рис. 1. Безусловная энтропия
2. Условная энтропия - количество информации об источнике, когда известно, что принимается Y, или мера количества информации в приемнике когда известно, что передается X (рис. 2).
|
X Y X Y
Рис. 2. Условная энтропия
3. Совместная энтропия - среднее количество информации на пару пе-реданных и принятых символов (рис. 3).
H(X,Y) = H(Y,X) = H(X)+H(Y/X)= H(Y)+H(X/Y)= H(X)+H(Y)-H(X×Y).
4. Взаимная энтропия - энтропия совместного появления статистически-зависимых сообщений (рис. 4).
H(X×?Y)=H(Y×X)=H(X)-H(X/Y)=H(Y)-H(Y/X)=H(X,Y)-H(X/Y)- H(Y/X).
X Y
Рис. 3 Совместная энтропия
X Y
Рис. 4. Взаимная энтропия
На практике чаще всего встречаются взаимозависимые символы и сообщения. Например, при передаче текстовых сообщений передаются не просто буквы, а слова, имеющие определенные смысловые значения. При этом, каждая буква, и сочетание букв имеют различные вероятности появления в тексте. Условная энтропия учитывает взаимосвязь событий через их условные вероятности.
Рассмотрим схему рис. 5:
|
|
Рис. 5. Передача сообщений
Источник сообщений X - вырабатывает сообщения, элементами которого являются символы алфавита источника {x1 ,x2 ,...,xm } , вероятности появления на выходе которых равны p(x1 ), p(x2 ), ..., p(xm ) , при этом:
Энтропия источника представляет собой неопределенность появления на выходе источника сообщений символа первичного алфавита и определяется соотношением:
()
Приемник сообщений Y - принимает сообщения, элементами которого являются символы алфавита приемника {y1 ,y2 ,...,ym } , вероятности появления на входе которых равны p(y1 ), p(y2 ),..., p(ym ), при этом:
Энтропия приемника представляет собой неопределенность появления на входе приемника сообщений символа после его появления на выходе источника и определяется соотношением:
(2)
Если в канале связи отсутствуют потери информации (нет помех, ис-кажений и т. д.), то символу xi соответствует символ yi . В противном случае xi может быть принят как любой из возможных y1 ,y2 ,...,ym , с соответствующими вероятностями.
При отсутствии потерь: H(X) = H(Y). При наличии помех они уничто-жают часть информации. При этом потери информации можно определить через частные и общую условную энтропию.
Вычисление общей условной энтропии удобно производить с помощью канальных матриц ( матрицей переходных состояний).
Потери информации в канале можно оценивать со стороны источника или приемника сообщений.
Рассмотрим порядок определения потерь со стороны источника (известен передаваемый сигнал). При этом, условная вероятность p(yj /xi ) означает вероятность того, что при передаче сообщения xi получено сообщение yj . Канальная матрица имеет вид, приведенный в табл. 1.
Таблица 1
Y X | y1 y2 ym |
x1 x2 xm | p(y1 /x1 ) p(y2 /x1 ) . . . p(ym /x1 ) p(y1 /x2 ) p(y2 /x2 ) . . . p(ym /x2 ) p(y1 /xm ) p(y2 /xm ) . . . p(ym /xm ) |
При этом:
.
Вероятности, расположенные на диагонали характеризует вероятность правильного приема, остальные – ложного, чем они расположены дальше от диагонали, тем они меньше. При отсутствии помех в канале связи элементы матрицы, расположенные по диагонали, равны
Одними из наиболее популярных услуг на рынке IT-технологий являются создание и продвижение лендингов. Они способны положительно влиять на деятельность любого бизнес-проекта в интернете. Судя по многочисленным отзывам, заказавшие создание лендингов люди ни разу не пожалели о потраченных деньгах. Они вложили в будущее, которое неразрывно связано с интернетом. Всё больше и больше предпринимателей обращаются к услугам разных агентств, веб-студий, чтобы заказать создание лендинга у профессионалов.