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第1页共4页离散有记忆信源的序列熵对于有记忆信源,就不像无记忆信源那样简单,他必须引入条件熵的概念,而且只能在某些特殊情况下才能得一些有价值的理论。对于有两个符号组成的联合信源,有下列结论:①12121212(X,X)(X)(X|X)(X)(X|X);HHHHH②112221(X)(X|X),(X)(X|X)HHHH。式①表明信源的联合熵(即前后两个符号12(,)XX同时发生的不确定度)等于信源发出前一个符号1X的信息熵加上前一个符号1X已知时信源发出下一个符号2X的条件熵。当前后符号无依存关系时,有下列推论;1212121212(,)()(),(|)(),(|)();HXXHXHXHXXHXHXXHX对于一般的有记忆信源如文字、数据等,它们输出的不是单个或两个符号,而是由有限个符号组成的序列,这些输出符号之间存在着相互依存的关系。可依照上述结论来分析序列的熵值。若信源输出一个L长序列,则信源的序列熵为12L121121()(,,,X)()(|)(|,,,)LLHXHXXHXHXXHXXXX(2-3-2)记作11()()(|)LLllLHXHXHXX平均每个符号的熵为1()()LLHXHXL(2-3-3)当信源退化为无记忆时,有1()()LllHXHX若又满足平稳性,则有()()HXLHX这一结论与离散无记忆信源结论是完全一致的。可见,无记忆信源是上述有记忆信源的一个特例。例2-12已知离散有记忆信源中各符号的概率空间为41943611aPX321aa第2页共4页现信源发出二重符号序列消息(,)ijaa,这两个符号的概率关系性用条件概率(|)iipaa表示,并由表2-6给出。可以求出信源的序列熵和平均符号熵。表2-6条件概率表示两个符号的关联性jaia1a2a3a1a9/112/1102a1/83/41/83a02/97/9条件熵332111(X|X)-(,)log(|)0.872/ijjiijHpaapaabit符号单信号信源熵3111(X(X()log()1.543/iiiHHpapabit))符号发二重符号序列的熵12121(,)(X(|)1.5430.8722.415/HXXHHXXbit)+序列平均符号熵221(X(X1.21/2HHbit))符号比较上述结果可得21(X(X)HH),即二重序列的符号熵值较单符号熵变小了,也就是不确定度减小了,这是由符号之间存在的关联性(相关性)造成的。考虑离散平稳信源,其联合概率具有时间推移不变性,即12121212(,,,)(,,,)LLiiiLihihihLPXxXxXxPXxXxXx此时有下列结论:结论11(|)LLHXX是L的单调非增函数。由于条件熵小于或等于无条件熵,条件较多的熵小于或等于一些条件的熵,考虑到平稳第3页共4页性,所以12121(|,X,,)(|,,)LLLLHXXXHXXX112122(|,,)(|,,)LLLLHXXXHXXX(平稳性)213(|,,)LLHXXX21(X|X)H(2-3-4)结论21(X)(|)LLLHHXX因为112L111(X)(,,,X)(|)LlLllHHXXHXXLL1211211[()(|)(|,X,,)]LLHXHXXHXXXL由结论1得上式中的121(|,X,,)LLHXXX是和式L项中最小的,所以11211(X)(|,X,,)(|)LLLLLLHLHXXXHXX结论3(X)LH是L的单调非增函数。因为12L(X)=(,,,X)LLHHXX12L-1121(,,,X)(|,X,,)LLHXXHXXX11(1)(X)+(|)LLLLHHXX运用结论2得1(X)(X)LLHH(2-3-5)该式说明随着L的增大,增加的熵值1(|)LLHXX越来越小(有结论1得),这导致平均符号熵随着L的增大而减小,即11(X)(X)(X)LLLHHH结论4当L时def121(X)(X)=(|,X,,)limlimLLLLLHHHXXX(2-3-6)第4页共4页式中,(X)H称为极限熵,又称极限信息量。先证明式。根据上述结论1有12L-11211211(X)[(,,,X)(|,X,,)(|,X,,)]LkLLLkLkHHXXHXXXHXXXLk12L-11211[(,,,X)(|,X,,)LLHXXHXXXLk121121(|(,X,,))(|(,X,,))]LLLLHXXXHXXX12L-11111(,,,X)(|,,)LLkHXXHXXXLkLk取足够大()kk的,固定L,则前一项可忽略,而后一项系数接近于1,得11(X)(|,)limLkLLkHHXXX(2-3-7)结论2和式(2-3-7)表明,条件熵11(|,)LLHXXX的值是在(X)LH和(X)LkH之间,令L,则(X)LH应等于(X)LkH(假设极限存在),故得11(X)=(|,)limlimLLLkLHHXXX
本文标题:离散有记忆信源的序列熵
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