应用信息论-第12讲-率失真函数2.ppt

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1、第四章 信息率失真函数4.1 基本概念4.2 离散信源的信息率失真函数4.3 连续信源的信息率失真函数 4.4 信息率失真函数与信息价值4.5 信道容量与信息率失真函数的比较4.6 保真度准则下的信源编码定理 4.7 信息论“三大定理”总结第四章 信息率失真函数20-Jan-231第四章 信息率失真函数l平均失真度l离散随机变量X:lN维离散随机序列:l信息率失真函数l离散信息X:概率分布为P(X),失真度为d(xi,yj)小 结20-Jan-232第四章 信息率失真函数l信息率失真函数的性质l定义域(Dmin,Dmax):Dmin是最小允许失真度,Dmax是最大允许失真度l下凸性l单调递减和

2、连续性小 结20-Jan-233第四章 信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数l对离散信源,求R(D)与求C类似,是一个在有约束条件下求平均互信息极值问题,只是约束条件不同;lC是求平均互信息的条件极大值,R(D)是求平均互信息的条件极小值。4.2.1 离散信源信息率失真函数的参量表达式4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数20-Jan-234第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式(1)求极小值方法l用拉格朗日乘数法原则上可以求出最小值,但是要得到它的显式一般是很困难的,通常只能求出信息率失真函数的参量表达式。l已知信源概率分布函数p(xi)和失真度

3、d(xi,yj),在满足保真度准则 的条件下,在试验信道集合PD当中选择p(yj/xi),使平均互信息4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-235第四章 信息率失真函数(2)离散信源的信息率失真函数 已知平均互信息在(4.2.5)的(n+1)个条件限制下求I(X;Y)的极值,引入拉格朗日乘数S和i(i=1,2,n),构造一个新函数4.2 离散信源的信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式20-Jan-236第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-237第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函

4、数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-238第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-239第四章 信息率失真函数第一步:求i4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2310第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式第二步:求p(yj)第三步:求p(yj/xi)将解出的i和求p(yj)代入式(4.2.10),可求得mn个以S为参量的p(yj/xi)。4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2311第四章 信息率失真函数第四步:求D

5、(S)将这mn个p(yj/xi)代入(4.2.5)得到以S为参量的允许平均失真函数D(S)。4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2312第四章 信息率失真函数第五步:求R(S)将这mn个p(yj/xi)代入(4.2.4)得到以S为参量的率失真函数R(S)。4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2313第四章 信息率失真函数第六步:选择使p(yj)非负的所有S,得到D和R值,可以画出R(D)曲线,如图4.2.1。4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式4.2 离散信源的信息率失真函数20-Ja

6、n-2314第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式(3)参量S的说明l可以证明S就是R(D)函数的斜率 。l斜率S必然负值;S是D的递增函数,D从0变到Dmax,S将逐渐增加;l当D=0时(R(D)的斜率):S的最小值趋于负无穷。4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2315第四章 信息率失真函数4.2.1 离散信源率失真函数的参量表达式l当D=Dmax时:S达到最大;这个最大值也是某一个负值,最大是0。l当DDmax时:在D=Dmax处,除某些特例外,S将从某一个负值跳到0,S在此点不连续。在D的定义域0,Dmax内,除某些特例外,S将是D的连续函数。4.2

7、 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2316第四章 信息率失真函数(1)二元离散信源的率失真函数 设二元信源 计算率失真函数R(D)4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2317第四章 信息率失真函数 先求出Dmax4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2318第四章 信息率失真函数第一步:求i,由式(4.2.12)有4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2319第四章 信息率失真函数第二步:求p(yj),由式(4.2.11

8、)有4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2320第四章 信息率失真函数第三步:求p(yj/xi),由式(4.2.10)有4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2321第四章 信息率失真函数第四步:求D(S),将上述结果代入式(4.2.14)有4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2322第四章 信息率失真函数第五步:求R(S),将上述结果代入式(4.2.15)有4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的

9、信息率失真函数20-Jan-2323第四章 信息率失真函数对于这种简单信源,可从D(S)解出S与D的显式表达式。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2324第四章 信息率失真函数4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2325第四章 信息率失真函数第六步:通过以上步骤计算出来的R(D)和S(D)如图4.2.2。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2326第四章 信息率失真函数(2)信息率失真函数曲线图说明l若=1,把d(xi,

10、yj)当成了误码个数,即X和Y不一致时,认为误了一个码元,所以d(xi,yj)的数学期望就是平的数学期望就是平均误码率均误码率。能容忍的失真等效于能容忍的误码率。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2327第四章 信息率失真函数lR(D)不仅与D有关,还与p有关。概率分布不同,R(D)曲线就不一样。当p=0.25时,如果能容忍的误码率也是0.25,不用传送信息便可达到,即R=0,这就是R(Dmax)=0的含义。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2328第四章 信息率失真函数l当

11、D相同时,信源越趋于等概率分布,R(D)就越大。由最大离散熵定理,信源越趋于等概率分布,其熵越大,即不确定性越大,要去除这不确定性所需的信息传输率就越大,而R(D)正是去除信源不确定性所必须的信息传输率。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2329第四章 信息率失真函数l关于S(D)l它与p无直接关系,S(D)曲线只有一条,p=0.5和p=0.25都可以用,但它们的定义域不同;lp=0.25时定义域是D=00.25,即到A点为止,此时 Smax=1.59。D0.25时,S(D)就恒为0了。所以在A点S(D)是不连续的;l当p=0.5时,

12、曲线延伸至D=0.5处,此时Smax=0,故S(D)是连续曲线,定义域为D=00.5。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2330第四章 信息率失真函数(3)二元等概率离散信源的率失真函数l当上述二元信源呈等概率分布时,上面式子分别退化为4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2331第四章 信息率失真函数l这个结论很容易推广到n元等概率信源的情况。4.2.2 二元及等概率离散信源的信息率失真函数4.2 离散信源的信息率失真函数20-Jan-2332第四章 信息率失真函数4.3.1

13、连续信源的信息率失真函数的参量表达式4.3.2 高斯信源的信息率失真函数4.3 连续信源的信息率失真函数20-Jan-2333第四章 信息率失真函数l条件l信源XR=(,)l信源X的概率密度函数为p(x)l信道的传递概率密度函数为p(y/x)l信宿YR=(,)l信宿Y的概率密度函数为p(y)lX和Y之间的失真度d(x,y)04.3.1连续信源的信息率失真函数的参量表达式4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2334第四章 信息率失真函数l平均失真度为l平均互信息为4.3.1连续信源的信息率失真函数的参量表达式4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2335第四章 信息率失真函数lPD

14、为满足保真度准则 的所有试验信道集合。l信息率失真函数为l相当于离散信源中求极小值,严格地说,连续集合未必存在极小值,但是一定存在下确界。lR(D)函数的参量表达式:l一般情况,在失真度积分存在情况下,R(D)的解存在,直接求解困难,用迭代算法计算机求解,只在特殊情况下求解比较简单。4.3.1连续信源的信息率失真函数的参量表达式4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2336第四章 信息率失真函数(1)高斯信源特性及失真度l设连续信源的概率密度为正态分布函数l数学期望为l方差为l失真度为d(x,y)=(xy)2,即把均方误差作为失真,表明通信系统中输入输出之间误差越大,失真越严重,严重程度

15、随误差增大呈平方增长。4.3.2 高斯信源的信息率失真函数4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2337第四章 信息率失真函数4.3.2 高斯信源的信息率失真函数(2)曲线图说明 曲线如图4.3.2。当信源均值不为0时,仍有这个结果,因为高斯信源的熵只与随机变量的方差有关,与均值无关。4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2338第四章 信息率失真函数4.3.2 高斯信源的信息率失真函数l当D=2时,R(D)=0:这就是说,如果允许失真(均方误差)等于信源的方差,只需用确知的均值m来表示信源的输出,不需要传送信源的任何实际输出;l当D=0时,R(D):这点说明在连续信源情况下,要毫

16、无失真地传送信源的输出是不可能的。即要毫无失真地传送信源的输出必须要求信道具有无限大的容量;4.3连续信源的信息率失真函数20-Jan-2339第四章 信息率失真函数4.3.2 高斯信源的信息率失真函数l当0D0,当信息率RR(D),只要信源序列长度L足够长,一定存在一种编码方式C,使译码后的平均失真度 ;反之,若R0,当信息率 RR(D),只要信源序列长度 L 足够长,一定存在一种编码方式 C,使译码后的平均失真度 ;反之,若 RR(D),则无论用什么编码方式,必有 ,即译码平均失真必大于允许失真。l信息率失真函数也是一个界限。只要信息率大于这个界限,译码失真就可限制在给定的范围内。即通信的

17、过程中虽然有失真,但仍能满足要求,否则就不能满足要求。第四章 信息率失真函数20-Jan-2359第四章 信息率失真函数l研究信道编码和率失真函数的意义l研究信道容量的意义:研究信道容量的意义:在实际应用中,研究信道容量是为了解决在已知信道中传送最大信息率问题。目的是充分利用已给信道,使传输的信息量最大而发生错误的概率任意小,以提高通信的可靠性。这就是信道编码问题。l 研究信息率失真函数的意义:研究信息率失真函数的意义:研究信息率失真函数是为了解决在已知信源和允许失真度D 的条件下,使信源必须传送给信宿的信息率最小。即用尽可能少的码符号尽快地传送尽可能多的信源消息,以提高通信的有效性。这是信源编码问题。第四章 信息率失真函数20-Jan-2360第四章 信息率失真函数l设信源 ,其失真度为汉明失真度,试问当允许平均失真度 D=(1/2)p 时,每一信源符号平均最少需要几个二进制符号?解:失真矩阵第四章 信息率失真函数20-Jan-2361

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