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北京邮电大学信息论实验5VIP免费

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北京邮电大学信息论实验·第五次实验北京邮电大学信息论实验一、实验内容实验输入信源:二元序列{0,1},概率分别为0.2和0.8给定参数:,,分别为0.04和0.3计算N0202N注:红色的参数可变仿真验证:产生长度为N的序列,N>N0判断典型序列:},,1,:{qipNNxii计算非典型序列占总序列的比例,绘制这个比例随N变化的情况。改变概率分布,讨论概率分布对典型序列的影响。二、实验原理1、典型序列和非典型序列对于一个离散无记忆信源,任意给定ε>0,δ>0,使得长度N>N0的序列都可以分为两组,其中一组|1Nlogp(⃗x)+H(X)|<δ称之为典型序列,另一组出现的概率和小于ε。2、典型序列的概率估计当δ足够小时,每个典型序列的概率p(x)接近2−NH(X),其偏差不大于2Nδ;此时序列的长度需要很大。估计典型序列的个数:1北京邮电大学信息论实验[()][()](1)22NHXNHXGN3、渐进均分特性当εδ取值很小时(N要求很大),对于典型序列:,)(2XNHGN)(2)(XNHxp⃗这意味着当N足够大时,(1)典型序列接近等概率2−NH(X),数目近似于2NH(X)(2)非典型序列出现的概率接近为零(3)1log()()pxHXN,以概率收敛三、实验步骤1、实验流程2北京邮电大学信息论实验其中,p为0、1序列的初始分布概率,N为模拟的信源序列长度。2、关键代码分析(1)求自信息方差var1=p(1)*(log2(p(1))^2)+p(2)*(log2(p(2))^2)-(-p(2)*log2(p(2))-p(1)*log2(p(1)))^2;这个式子利用的是如下公式:Var=E[log2(p(x))2]−H(X)2式子中p(1),p(2)代表0和1的概率。(2)判断是否是非典型序列abs(length(find(SIGNAL(i,:)==1))/N-p(2))>=ksi这行代码是利用了如下公式进行判断:3北京邮电大学信息论实验},,1,:{qipNNxii先统计出元素1的下表,再统计其个数,计算频率后于原概率作比较即可判断是否是非典型序列。四、实验结果(1)概率分布为0.2、0.8时①理论计算结果概率分布N00.2、0.8177.7778这个结果表明,当0、1序列服从概率(0.2、0.8)的分布时,信源序列长度要达到177.7778才可以达到要求,非典型序列出现的概率小于0.04。②仿真结果从图中我们可以看出,当序列长度上升时,非典型序列出现的概率逐渐变小,当达到177附近时,非典型序列出现的概率已经趋向于0,符合题目所给的要求,验证了信源序列的分组定理。(2)改变概率分布时我们取了以下五组概率拟合符合0和符号1(0.1、0.9;0.2、0.8;0.3、0.7;0.4、0.6;0.5、0.5),使用与上一个实验完全相同的方法仿真,得到了下面的曲线。曲线中,横坐标为N的大小,纵坐标为非典型序列出现的概率。4北京邮电大学信息论实验从图中,我们可以看出随着概率趋向于等概分布,序列长度N的增加越容易使得非典型序列的概率下降,即曲线的趋近于0的点会更加靠左。这是由于,由于No大小与自信息的方差成正比,当趋向于等概分布时,自信息的方差逐渐变小,这使得No变小。五、实验中遇到的问题本次实验中,遇到的最大的问题就是,在上一个版本的题目中,要求随机选择两个具体典型序列,在典型序列中所占的比例,绘制这个比例随N变化的情况。这个题目是没有办法做的,因为N0的理论值已经是177,而典型序列出现的概率为2−NH(X),这是一个非常小的数,大概需要上亿次的仿真运算,才可以得到一个较为稳定的解。在找到司中威老师反映这个问题后,老师将题目这一问取消了。六、实验感想经过本次实验,我进一步认识了《信息论基础》一书中对于定长码编码中“信源分组定理的理解”。认识到我们对信源做定长码编码,由于需要很长的信源码长才能编码,这对于编码器和缓冲器都是很大的挑战。通过对典型序列的仿真,我更加清晰的认识到了变长码编码的优越性。5

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