第2章信源熵--马尔科夫信源及极限熵.ppt

信息论导论通信与信息工程学院杨海芬信源熵o单符号离散信源联合熵o多符号离散信源联合熵；条件熵o离散平稳信源、联合熵o离散平稳无记忆信源、联合熵o马尔科夫信源及其极限熵o冗余度与结构信息信源熵四、马尔科夫信源及其极限熵o安德雷马尔可夫(Andrei Markov 18561922），俄国数学家n1874年马尔可夫入圣彼得堡大学，师从切比雪夫，1886年当选为圣彼得堡科学院院士n开创了随机过程这个新的领域，以他的名字命名的马尔可夫链在现代工程、自然科学和社会科学各个领域都有很广泛的应用o马尔可夫性：一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去” 信源熵o马尔可夫链的应用n排队理论和统计学中的建模，还可作为信号模型用于熵编码技术，如算术编码o著名的LZMA数据压缩算法就使用了马尔可夫链与类似于算术编码的区间编码n生物学应用，o人口过程，可以帮助模拟生物人口过程的建模o隐蔽马尔可夫模型还被用于生物信息学，用以编码区域或基因预测n马尔可夫链最近的应用是在地理统计学（geostatistics）中,被称为是“马尔可夫链地理统计学”仍在发展过程中基于马尔可夫链的我国城乡居民收入演进分析”信源熵四、马尔科夫信源及其极限熵1、马尔科夫信源定义N维离散平稳信源符号序列中第N个符号只与前m (N-1)个符号相关，该信源为m阶马尔科夫信源。

马尔科夫信源是离散平稳有限记忆信源，其记忆长度为m m阶马尔科夫信源符号序列的长度N=m+1信源熵表示信源熵状态转移图马尔科夫链表示马尔科夫信源可以用状态转移图表示吗？*信源熵信源熵用状态表示的m阶马尔科夫信源等效于用状态转移图描述的马尔科夫链例1状态转移图信源熵s1s2s3s40.20.80.50.5设状态s1=00、s2=01、s3=10、s4=11信源熵s1s2s3s40.20.80.50.50.50.50.20.8信源熵2、马尔科夫链的遍历定理马尔科夫链的遍历从任何一个状态出发，可以通过有限步到达任何其他状态，该马尔科夫链是遍历的非遍历的马尔科夫链存在吸收态非遍历马尔科夫链的例子s1s2s3s410.50.50.50.51信源熵马尔科夫链的遍历定理3、马尔科夫信源的极限熵信源熵极限熵定理N时， N维离散平稳信源平均符号熵的极限存在且等于N阶条件熵的极限值，称为N维离散平稳信源的极限熵，用H表示即使N，m阶马尔科夫信源符号序列的有效长度只有m+1信源熵信源熵强调m阶马尔科夫信源的长度特征，一般其极限熵H记为Hm+1例2图示二元二阶马尔科夫信源的极限熵求极限熵求m阶条件熵信源熵s1s2s3s40.20.80.50.50.50.50.20.8遍历定理信源熵信源熵完备性信源熵信源熵五、冗余度与结构信息1、冗余度冗余压缩o信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。

n如在一份计算机文件中，某些符号会重复出现、某些符号比其他符号出现得更频繁、某些字符总是在各数据块中可预见的位置上出现等，这些冗余部分便可在数据编码中除去或减少n相邻的数据之间存在着相关性如图片中常常有色彩均匀的背影，电视信号的相邻两帧之间可能只有少量的变化影物是不同的，声音信号有时具有一定的规律性和周期性等等n人们由于耳、目对信号的时间变化和幅度变化的感受能力都有一定的极限信源编码信源熵o可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的o图像压缩编码 (1)无损压缩编码 (2)有损压缩编码 (3)混合编码，如 H261，JPEG，MPEG等技术标准o简单地说，如果没有数据压缩技术，我们就没法用 WinRAR 为 Email 中的附件瘦身；如果没有数据压缩技术，市场上的数码录音笔就只能记录不到 20 分钟的语音；如果没有数据压缩技术，从 Internet 上下载一部电影也许要花半年的时间o衡量一个压缩编码方法优劣的重要指标 (1)压缩比要高； (2) 算法简单，硬件实现容易； (3)解压缩的图像质量要好信源熵o信道前向纠错编码（FEC）技术通过在传输码列中加入冗余纠错码，在一定条件下，通过解码可以自动纠正传输误码，降低接收信号的误码率（BER）。

衡量FEC纠错能力的指标称为“FEC编码增益”，该增益越强表示纠错性能越强o汉明码、奇偶校验码、RS码、Turbo码、LDPC等o纠错性能、码率、实现复杂度冗余纠错信道编码信源熵中华人民共和国中国*华人民*和国*国信源熵实际信源抽象为N维离散平稳信源，H是其熵率，即从理论上看，只要传送H就可以了但是这必须掌握信源的全部统计特性，这显然是不现实的实际中，只能掌握有限记忆长度m，其熵率用Hm+1近似，即需要传送Hm+1与理论值相比，多传送了Hm+1-H由于Hm+1H，表现在信息传输上存在冗余抽象描述信源熵定义信源的m阶极限熵Hm+1与N-1阶极限熵H的相对差为该信源的冗余度，也叫剩余度表示信源的冗余度表示信源可以被压缩的程度*信源熵o或者定义 正是由于信源存在冗余度，所以存在着进一步压缩的可能性冗余度越大，压缩潜力越大它是信源编码、数据压缩的前提与基础H0：相同符号数的最大值信源熵例1英文信源的熵率信源熵英文信源用m阶马尔可夫信源近似，最大熵及各阶极限熵（1）近似为无记忆信源(零阶马尔可夫信源)且字母等概率分布最大熵（2）近似为无记忆信源，字母的概率分布信源熵英文字母不等概率分布图空格信源熵英文字母前后存在一定的依赖关系，如t后出现h、r的可能性较大。

零阶极限熵(无条件熵)一阶极限熵（3）近似为一阶马尔可夫信源，考虑字母的一阶条件概率分布信源熵（5）近似为全记忆信源(香农以m=100估计)，N-1阶极限熵（4）近似为二阶马尔可夫信源，考虑字母的二阶条件概率分布，二阶极限熵实际信源为全记忆信源，熵率为H，考虑到可实现性，一般取有限记忆长度m，熵率用Hm+1近似，Hm+1H，在信息传输上存在冗余信源熵英文信源近似为无记忆信源且等概时，冗余度英文信源的冗余度的计算信源的冗余度表示信源可以被压缩的程度信源熵英文信源近似为无记忆信源但概率分布已知时，冗余度英文信源近似为一阶马尔可夫信源，冗余度信源熵英文信源近似为二阶马尔可夫信源，冗余度信源熵信源熵2、结构信息定义信源的m阶极限熵Hm+1与N-1阶极限熵H之差为该信源的结构信息表示信源熵英文信源近似为无记忆信源且等概时，结构信息英文信源近似为无记忆信源但概率分布已知时，结构信息信源熵英文信源近似为一阶马尔可夫信源，结构信息英文信源近似为二阶马尔可夫信源，结构信息习题：(P68-70) 2.16、2.17。